Skip to main content

Index 索引

David Liu4/22/26About 9 min

Index 索引

索引：用于快速查询和检索数据的数据结构，其本质可以看成是一种排序好的数据结构。

B 树 & B+树

B 树，也称 B-树，全称为 多路平衡查找树

B+ 树是 B 树的一种变体。

B 树和 B+树中的 B 是 Balanced （平衡）的意思。

目前大部分数据库系统及文件系统都采用 B-Tree 或其变种 B+Tree 作为索引结构。

B 树& B+树两者有何异同呢？

  • B 树的所有节点既存放键（key） 也存放数据（data），而 B+ 树只有叶子节点存放 key 和 data，其他内节点只存放 key。
  • B 树的叶子节点都是独立的；B+树的叶子节点有一条引用链指向与它相邻的叶子节点。
  • B 树的检索的过程相当于对范围内的每个节点的关键字做二分查找，可能还没有到达叶子节点，检索就结束了。而 B+树的检索效率就很稳定了，任何查找都是从根节点到叶子节点的过程，叶子节点的顺序检索很明显。

在 MySQL 中，MyISAM 引擎和 InnoDB 引擎都是使用 B+Tree 作为索引结构，但是，两者的实现方式不太一样。

整理自《Java 工程师修炼之道》

索引类型

数据结构角度划分

  1. BTree 索引：MySQL 里默认和最常用的索引类型。只有叶子节点存储 value，非叶子节点只有指针和 key。存储引擎 MyISAM 和 InnoDB 实现 BTree 索引都是使用 B+Tree，但二者实现方式不一样（前面已经介绍了）。

  2. Hash 哈希索引：类似键值对的形式，一次即可定位。

  3. RTree 索引：一般不会使用，仅支持 geometry 数据类型，优势在于范围查找，效率较低，通常使用搜索引擎如 ElasticSearch 代替。

  4. Full-text 全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索。目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。一般不会使用，效率较低，通常使用搜索引擎如 ElasticSearch 代替。

存储方式角度划分

  • 聚簇索引（聚集索引）：索引结构和数据一起存放的索引

  • 非聚簇索引（非聚集索引）：索引结构和数据分开存放的索引

    二级索引(辅助索引)就是非聚簇索引。

MySQL 中的区别

  • InnoDB 中的主键索引就属于聚簇索引。
  • MyISAM 引擎，不管主键还是非主键，使用的都是非聚簇索引。

MyISAM 会为表的主键单独创建一个索引，只不过在索引的叶子节点中存储的不是完整的用户记录，而是主键值和行号的组合。也就是先通过索引找到对应的行号，再通过行号去找对应的记录。

主键索引与非主键索引

主键索引 Primary Key

数据表的主键列使用的就是主键索引。

一张数据表有只能有一个主键，并且主键不能为 null，不能重复。

在 MySQL 的 InnoDB 的表中，当没有显示的指定表的主键时，InnoDB 会自动先检查表中是否有唯一索引且不允许存在 null 值的字段，如果有，则选择该字段为默认的主键，否则 InnoDB 将会自动创建一个 6Byte 的自增主键。

二级索引 Secondary Index

二级索引（Secondary Index）的叶子节点存储的数据是主键的值，也就是说，通过二级索引可以定位主键的位置，二级索引又称为辅助索引/非主键索引。

唯一索引、普通索引、前缀索引等索引都属于二级索引。

  1. 唯一索引（Unique Key）：唯一索引也是一种约束。唯一索引的属性列不能出现重复的数据，但是允许数据为 NULL，一张表允许创建多个唯一索引。 建立唯一索引的目的大部分时候都是为了该属性列的数据的唯一性，而不是为了查询效率。
  2. 普通索引（Index）：普通索引的唯一作用就是为了快速查询数据。一张表允许创建多个普通索引，并允许数据重复和 NULL。
  3. 前缀索引（Prefix）：前缀索引只适用于字符串类型的数据。前缀索引是对文本的前几个字符创建索引，相比普通索引建立的数据更小，因为只取前几个字符。
  4. 全文索引（Full Text）：全文索引主要是为了检索大文本数据中的关键字的信息，是目前搜索引擎数据库使用的一种技术。Mysql5.6 之前只有 MyISAM 引擎支持全文索引，5.6 之后 InnoDB 也支持了全文索引。

聚簇索引与非聚簇索引

聚簇索引 Clustered Index

介绍

聚簇索引（Clustered Index）即索引结构和数据一起存放的索引，并不是一种单独的索引类型。InnoDB 中的主键索引就属于聚簇索引。

在 MySQL 中，InnoDB 引擎的表的 .ibd文件就包含了该表的索引和数据，对于 InnoDB 引擎表来说，该表的索引（B+ 树）的每个非叶子节点存储索引，叶子节点存储索引和索引对应的数据。

优缺点

优点：

  • 查询速度非常快：聚簇索引的查询速度非常的快，因为整个 B+ 树本身就是一颗多叉平衡树，叶子节点也都是有序的，定位到索引的节点，就相当于定位到了数据。相比于非聚簇索引， 聚簇索引少了一次读取数据的 IO 操作。
  • 对排序查找和范围查找优化：聚簇索引对于主键的排序查找和范围查找速度非常快。

缺点：

  • 依赖于有序的数据：因为 B+ 树是多路平衡树，如果索引的数据不是有序的，那么就需要在插入时排序，如果数据是整型还好，否则类似于字符串或 UUID 这种又长又难比较的数据，插入或查找的速度肯定比较慢。
  • 更新代价大：如果对索引列的数据被修改时，那么对应的索引也将会被修改，而且聚簇索引的叶子节点还存放着数据，修改代价肯定是较大的，所以对于主键索引来说，主键一般都是不可被修改的。

非聚簇索引

介绍

非聚簇索引（Non-Clustered Index）即索引结构和数据分开存放的索引，并不是一种单独的索引类型。二级索引（辅助索引）就属于非聚簇索引。MySQL 的 MyISAM 引擎，不管主键还是非主键，使用的都是非聚簇索引。

非聚簇索引的叶子节点并不一定存放数据的指针，因为二级索引的叶子节点就存放的是主键，根据主键再回表查数据。

优缺点

优点：

更新代价比聚簇索引要小。非聚簇索引的更新代价就没有聚簇索引那么大了，非聚簇索引的叶子节点是不存放数据的。

缺点：

  • 依赖于有序的数据：跟聚簇索引一样，非聚簇索引也依赖于有序的数据。
  • 可能会二次查询（回表）：这应该是非聚簇索引最大的缺点了。当查到索引对应的指针或主键后，可能还需要根据指针或主键再到数据文件或表中查询。

联合索引和覆盖索引

联合索引

使用表中的多个字段创建索引，就是 联合索引，也叫 组合索引 或 复合索引。

以 score 和 name 两个字段建立联合索引：

ALTER TABLE `cus_order` ADD INDEX id_score_name(score, name);

覆盖索引

如果一个索引覆盖（包含）所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”。

在 InnoDB 存储引擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次。这样就会比较慢；覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！

覆盖索引即需要查询的字段正好是索引的字段，那么直接根据该索引，就可以查到数据了，而无需回表查询。

如主键索引，如果一条 SQL 需查询主键，那正好根据主键索引就可以查到主键。

如普通索引，如果一条 SQL 需查询 name，name 字段正好有索引， 那么直接根据这个索引就可以查到数据，也无需回表。

覆盖索引

最左前缀匹配原则

最左前缀匹配原则指的是，在使用联合索引时，MySQL 会根据联合索引中的字段顺序，从左到右依次到查询条件中去匹配，如果查询条件中存在与联合索引中最左侧字段相匹配的字段，则就会使用该字段过滤一批数据，直至联合索引中全部字段匹配完成，或者在执行过程中遇到范围查询（如 >、<）才会停止匹配。

对于 >=、<=、BETWEEN、like 前缀匹配 的范围查询，并不会停止匹配。所以，我们在使用联合索引时，可以将区分度高的字段放在最左边，这也可以过滤更多数据。

between在 MySQL 中是左闭右闭，故不会索引失效。

索引下推

索引下推（Index Condition Pushdown） 是 MySQL 5.6 版本中提供的一项索引优化功能，可以在非聚簇索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，过滤掉不符合条件的记录，减少回表次数。

（即使不符合最左前缀匹配原则，也会用后面的内容，如(A, B, C)

索引失效

索引失效也是慢查询的主要原因之一，常见的导致索引失效的情况有下面这些：

  • 创建了组合索引，但查询条件未准守最左匹配原则;
  • 发生隐式转换
  • 在索引列上进行计算、函数、类型转换等操作;
  • 以 % 开头的 LIKE 查询比如 like '%abc';
  • 查询条件中使用 or，且 or 的前后条件中有一个列没有索引，涉及的索引都不会被使用到;

SELECT * 不会直接导致索引失效（如果不走索引大概率是因为 where 查询范围过大导致的），但它可能会带来一些其他的性能问题比如造成网络传输和数据处理的浪费、无法使用索引覆盖;

David's Blog
Copyright © 2026 David Liu