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MySQL的索引類型有哪些

MySQL數據庫系統(tǒng)中的索引是用來加快搜索和檢索數據庫記錄的數據結構。這些索引類似于書籍的目錄，幫助MySQL快速定位數據表中的數據，而無需逐行掃描整個表。

索引解釋

主鍵索引（PRIMARY KEY）

在MySQL中，主鍵索引是一種特殊的索引，用于保證表中每一行數據的唯一性。主鍵的設定是數據庫設計中的一個重要環(huán)節(jié)，因為它不僅影響數據的完整性，還直接影響數據庫的查詢性能。

主鍵索引確保所在列的每個值都是唯一的，這意味著不能有重復的行。這是通過在底層數據庫管理系統(tǒng)中強制實施唯一性約束來實現的。

由于主鍵索引的唯一性和數據庫內部的優(yōu)化機制（如B+樹索引結構），主鍵查詢通常比其他類型的查詢更快，尤其是在處理大量數據時。

唯一索引（UNIQUE）

在MySQL中，唯一索引是用來確保一列或列組合中的值不重復，即每個值都必須在該列中是唯一的。這種索引類型是數據完整性策略的重要組成部分，特別是在處理不允許重復的數據字段時。

唯一索引不允許任何重復值存在于索引列。這對于如電子郵件地址、身份證號等需要保證唯一性的數據非常有用。

當嘗試插入重復值時，數據庫會拋出錯誤，從而防止數據完整性受到破壞。這是通過在數據庫層面自動進行約束檢查來實現的。

普通索引（INDEX）

普通索引，也簡稱為索引，在MySQL中是最基礎的索引類型之一，用于提升數據檢索的速度，使得數據庫能更快地找到指定的數據行。普通索引沒有唯一性要求，即允許索引列包含重復值。

不是所有的列都適合建立普通索引。通常，選擇那些在WHERE子句、JOIN條件或ORDER BY子句中頻繁出現的列來創(chuàng)建索引。

雖然索引可以提高查詢性能，但它們也會增加寫操作（如插入、更新和刪除）的成本，因為數據庫需要同時維護索引數據結構。因此，應該避免對不經常查詢的列創(chuàng)建索引。

全文索引（FULLTEXT）

全文索引在MySQL中是專門為文本搜索設計的索引類型，允許對VARCHAR、CHAR或TEXT類型列中的數據進行快速的文本搜索。這種索引適用于包含大量文本的列，如文章內容、評論或任何其他形式的自由文本。

全文索引支持復雜的文本查詢，包括詞語的匹配和相關性排序。它使用一種稱為倒排索引的數據結構，這種結構記錄了每個單詞出現在哪些文檔中，以及它們在文檔中的位置。

與傳統(tǒng)的LIKE查詢相比，全文索引支持更復雜的搜索操作，如自然語言搜索、布爾文本搜索等。這些功能通過特定的查詢擴展（如MATCH() ... AGAINST()語法）提供。

全文索引查詢不僅可以找出包含特定詞匯的文檔，還可以根據詞匯出現的頻率和文檔中的位置，對搜索結果進行相關性評分，從而提供更加相關的搜索結果。

全文索引通常比其他類型的索引占用更多的磁盤空間，并且在構建索引時需要更多的處理時間。因此，建立全文索引前需要考慮到性能和存儲成本。

當表中涉及全文索引的列更新時，索引也需要相應更新，這可能會影響寫操作的性能。因此，對于頻繁更新的數據，使用全文索引需要權衡利弊。

在MySQL中，全文索引最初只在MyISAM存儲引擎上支持，但從MySQL 5.6版本開始，InnoDB也開始支持全文索引。

組合索引（COMPOSITE）又叫聯合索引，復合索引。

組合索引（也稱為聯合索引或復合索引）在MySQL中是指在兩個或多個列上創(chuàng)建的索引。這種類型的索引可以極大地提高查詢性能，特別是當查詢涉及多個列的組合時。

索引的最左前綴規(guī)則：MySQL在查詢時遵循所謂的“最左前綴”規(guī)則，這意味著索引中的列在被查詢時，必須按照索引創(chuàng)建時列的順序來使用。例如，如果一個索引是按（列A, 列B, 列C）的順序創(chuàng)建的，那么查詢可以利用包含列A，列A和列B，或者全部三列的條件，但不能只利用列B和/或列C。

空間索引（SPATIAL）

空間索引是專門用于優(yōu)化和處理空間數據查詢的索引類型。在MySQL中，這種索引主要支持地理空間數據類型，如GEOMETRY，POINT，LINESTRING，POLYGON等?？臻g索引對于GIS（地理信息系統(tǒng)）應用和任何需要進行空間位置分析的應用來說是至關重要的。

空間索引使得查詢如地理位置查找、空間距離計算和空間關系判斷（例如，一個點是否在一個多邊形內）等操作更加高效。這種索引類型使用特殊的數據結構（通常是R樹），優(yōu)化了空間數據的存儲和查詢。

空間索引支持各種空間查詢操作，包括但不限于檢測兩個空間對象之間的關系（如相交、包含、鄰接等）。

外鍵索引

MySQL的外鍵索引主要用于兩個表之間建立聯系，確保數據庫的引用完整性。 外鍵是一個表中的字段，它是另一個表的主鍵。外鍵用于將一張表中的數據與另一張表的數據相關聯。

數據完整性：外鍵保證了數據庫中的數據正確性和一致性。它確保了在一張表中引用的數據在另一張表中必須存在。約束和級聯操作：外鍵可以定義不同的行為，例如在刪除或更新關聯表中的數據時采取的動作（如級聯刪除、級聯更新等）。

前綴索引

前綴索引不會索引整個字段的全部內容，而是只索引字段的前N個字符。

在MySQL中，創(chuàng)建前綴索引的語法如下：

CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name(length));

其中，length是你希望索引的字符數。例如，如果你有一個包含電子郵件地址的VARCHAR(100)字段，你可以只對前20個字符建立索引：

CREATE INDEX idx_email_prefix ON users(email(20));

聚簇索引（clustered index）

MySQL中的聚簇索引（Clustered Index）是一種特殊類型的索引，它決定了表中行數據的物理存儲順序。與非聚簇索引（非聚簇索引存儲數據和索引分開）相比，聚簇索引的關鍵特點是表數據直接存儲在索引的葉子節(jié)點上。這意味著每個表只能有一個聚簇索引。

二級索引（Secondary Index）

二級索引是數據庫中一個非常重要的功能，它允許對非主鍵列創(chuàng)建索引。這種索引有助于加快查詢速度，尤其是在查詢條件不包含主鍵的情況下。在一個表中，主鍵索引通常被稱為主索引，而所有其他索引則被稱為二級索引。二級索引的每一個條目包含索引的鍵值和一個指向該行主鍵的指針，這樣就可以通過二級索引快速定位到表中的相應行。

多列索引

多列索引，又稱為組合索引，是在數據庫表的兩個或更多列上建立的索引。這種索引可以極大地提高執(zhí)行多列查詢條件時的性能。在創(chuàng)建多列索引時，列的順序非常關鍵，因為數據庫引擎會根據索引中列的順序來優(yōu)化查詢。例如，如果經常根據姓和名進行查詢，則應該創(chuàng)建一個以姓和名為順序的多列索引。

覆蓋索引

覆蓋索引是指一個索引包含了查詢中需要的所有數據。換句話說，如果一個查詢能夠僅通過索引就能獲取到所需的全部數據，而無需回表查詢實際的數據行，那么這個索引就被稱為覆蓋索引。使用覆蓋索引可以顯著提高查詢性能，因為它減少了磁盤I/O的需求和數據行的訪問。

哈希索引

哈希索引基于哈希表實現，適用于快速查找操作。在哈希索引中，索引項的存儲位置是通過對鍵值進行哈希處理后得到的。這種索引的優(yōu)勢是提供了快速的查找性能，尤其是在等值查詢（即精確查找）中。然而，哈希索引不支持范圍查詢和部分匹配查詢，并且對鍵值的小變動可能導致存儲位置的大變動。

B+樹索引

B+樹索引是數據庫中使用最廣泛的索引類型之一。它是一種自平衡的樹數據結構，可以保持數據有序。B+樹索引的特點是所有實際的數據指針都存在于葉子節(jié)點，而內部節(jié)點僅存儲鍵值，這使得B+樹在進行范圍查詢時更加高效。由于其結構的有序性，B+樹可以快速進行查找、插入和刪除操作。

索引分類

按照功能和特性分類

主鍵索引（PRIMARY KEY） 保證表中每一行數據的唯一性，并提供快速的數據訪問能力。每個表只能有一個主鍵索引。 唯一索引（UNIQUE） 類似于主鍵索引，確保列中的所有值都是唯一的。不同之處在于表可以有多個唯一索引，且列可以接受NULL值。 普通索引（INDEX） 最基本的索引類型，用于提高數據檢索速度，無額外的唯一性或其他約束。 全文索引（FULLTEXT） 專為文本數據設計，能夠在字符數據中進行快速的搜索，常用于搜索引擎內部實現。 外鍵索引 用于維護數據庫的完整性，確保一個表中的字段值必須出現在另一個表的主鍵或唯一索引中。 聚簇索引（Clustered Index） 數據存儲與索引的順序相同，一個表只能有一個聚簇索引。 二級索引（Secondary Index） 非聚簇索引，可以加速非主鍵字段的數據訪問速度。

按照結構分類

B+樹索引 適用于大部分數據庫索引，特別是主鍵和二級索引，優(yōu)化了范圍查詢的性能。 哈希索引 基于哈希表實現，適用于等值查詢，但不支持范圍查詢。 空間索引（SPATIAL） 專為地理空間數據設計，如地圖位置的存儲和查詢。 前綴索引 針對文本字段的一種優(yōu)化方式，只索引字段值的一部分前綴以減少索引大小。

按照組合方式分類

組合索引（COMPOSITE） 又稱聯合索引或復合索引，是在兩個或更多列上建立的索引，用于優(yōu)化多條件查詢。 覆蓋索引 索引包含所有查詢所需的字段，查詢操作不需要訪問數據表，可以顯著提高查詢性能。

參考鏈接

二級索引：https://en.wikipedia.org/wiki/Secondary_index多列索引：https://www.techopedia.com/definition/24029/composite-index覆蓋索引：https://en.wikipedia.org/wiki/Covering_index哈希索引：https://en.wikipedia.org/wiki/Hash_tableB+樹索引：https://en.wikipedia.org/wiki/B%2B_tree主鍵索引與唯一索引：https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/primary-key普通索引與全文索引：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/full-text-indices.html組合索引與聚簇索引：https://www.sqlshack.com/understanding-clustered-indexes/二級索引與哈希索引：https://www.geeksforgeeks.org/indexing-in-databases-set-1/B+樹索引與空間索引：https://www.postgresql.org/docs/current/indexes-types.html

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