MySQL索引原理与应用：索引类型，存储结构与锁

主键就是唯一索引，但是唯一索引不一定是主键，唯一索引可以为空，但是空值只能有一个，主键不能为空。对于单列索引，要求该列所有数据都不相同，但允许有 NULL 值；对于多列的联合索引，要求这些列的组合是唯一的。唯一索引其本身既可以作为索引，实际中也可以用以产生数据约束，防止增加或者修改后产生相同数据，从而保证数据的完整性。

对于字符串类型，可以指定索引前缀长度(且对于 BLOB/TEXT 前缀长度参数是必须的)，在 InnoDB 表中其前缀长度最长是 767 bytes，且参数 M 是用 bytes 计量的。所以太长的字符串，建立 B+Tree 索引浪费比较大，这时候用手动模拟 HASH 索引是个方法，不过这种方式对字符串无法灵活的使用前缀方式查询(例如 LIKE 这类的操作)。

联合索引

单列索引指的是在表上为某一个字段建立的索引，一般索引的创建选择整型或者较小的定长字符串将更有利于效率的提升。联合索引指的是多个字段按照一定顺序组织的索引。以索引 (name, city, gender) 为例，其首先是按照 name 字段顺序组织的，当 name 字段的值相同时（如 Bush），其按照 city 字段顺序组织，当 city 字段值相同时，其按照 gender 字段组织。由于联合索引上通过多个列构建索引，有时候我们可以将需要频繁查询的字段加到联合索引里面，譬如经常需要根据 name 查找 age 我们可以建一个 name 和 age 的联合索引。

常见的条件联合包括了 WHERE 条件联合与 ORDER BY 条件联合；所谓 WHERE 条件联合指的是，对于 WHERE 条件中的等值条件，其字段使用与联合索引的字段一致（顺序可以不一致）。

ORDER BY 联合指的是如果 ORDER BY 后面的字段是联合索引覆盖 where 条件之后的一个字段，由于索引已经处于有序状态，MySQL 就会直接从索引上读取有序的数据，然后在磁盘上读取数据之后按照该顺序组织数据，从而减少了对磁盘数据进行排序的操作。即对于未覆盖 ORDER BY 的查询，其有一项 Creating sort index，即为磁盘数据进行排序的耗时最高；对于覆盖 ORDER BY 的查询，其就不需要进行排序，而其耗时主要体现在从磁盘上拉取数据的过程。

前缀索引

MySQL 的前缀索引可以分为三类：联合索引前缀，like 前缀和字符串前缀。

联合索引前缀与最左匹配（Leftmost Prefix）

联合索引前缀指的是在建立多列索引的时候，必须按照从左到右的顺序使用全部或部分的索引列，才能充分的使用联合索引，比如：(col1, col2, col3) 使用 (col1)、(col1, col2)、(col1, col2, col3) 有效。在查询语句中会一直向右匹配直到遇到范围查询 (>,<,BETWEEN,LIKE) 就停止匹配，其后的索引列将不会使用索引来优化查找了。

以 (name, city, interest) 三个字段联合的索引为例，如果查询条件为 where name='Bush'; 那么就只需要根据 B+树定位到 name 字段第一个 Bush 所在的值，然后顺序扫描后续数据，直到找到第一个不为 Bush 的数据即可，扫描过程中将该索引片的数据 id 记录下来，最后根据 id 查询聚簇索引获取结果集。同理对于查询条件为 where name='Bush' and city='Chicago'; 的查询，MySQL 可以根据联合索引直接定位到中间灰色部分的索引片，然后获取该索引片的数据 id，最后根据 id 查询聚簇索引获取结果集。

由此我们可以得出联合索引前缀的注意点：

• 无法跨越字段使用联合索引，如 where name='Bush' and interest='baseball';，对于该查询，name 字段是可以使用联合索引的第一个字段过滤大部分数据的，但是对于 interest 字段，其无法通过 B+ 树的特性直接定位第三个字段的索引片数据，比如这里的 baseball 可能分散在了第二条和第七条数据之中。最终，interest 字段其实进行的是覆盖索引扫描。
• 对于非等值条件，如 >、<、!= 等，联合索引前缀对于索引片的过滤只能到第一个使用非等值条件的字段为止，后续字段虽然在联合索引上也无法参与索引片的过滤。这里比如 where name='Bush' and city>'Chicago' and interest='baseball';，对于该查询条件，首先可以根据 name 字段过滤索引片中第一个字段的非 Bush 的数据，然后根据联合索引的第二个字段定位到索引片的 Chicago 位置，由于其是非等值条件，这里 MySQL 就会从定位的 Chicago 往下顺序扫描，由于 interest 字段是可能分散在索引第三个字段的任何位置的，因而第三个字段无法参与索引片的过滤。

因此 B-Tree 的列顺序非常重要，上述使用规则都和列顺序有关。对于实际的应用，一般要根据具体的需求，创建不同列和不同列顺序的索引。假设有索引 Index(A,B,C):

# 使用索引  
A>5 AND A<10 - 最左前缀匹配  
A=5 AND B>6 - 最左前缀匹配  
A=5 AND B=6 AND C=7 - 全列匹配  
A=5 AND B IN (2,3) AND C>5 - 最左前缀匹配，填坑  
# 不能使用索引  
B>5 - 没有包含最左前缀  
B=6 AND C=7 - 没有包含最左前缀  
# 使用部分索引  
A>5 AND B=2 - 使用索引 A 列  
A=5 AND B>6 AND C=2 - 使用索引的 A 和 B 列 

（编辑：衡阳站长网）

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