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1-003：MySQL 的索引类型有哪些？

news 来源：原创 2025/8/22 14:36:46

MySQL 中的索引类型主要分为以下几类，每种索引都有不同的适用场景和优化查询的作用：

1. 按存储结构分类

① 聚簇索引（Clustered Index）

特点：
- InnoDB 引擎的 主键索引 就是 聚簇索引。
- 数据与索引存储在一起，索引的叶子节点就是数据本身。
- 每张表只能有一个聚簇索引（一般是主键）。
- 按照主键值的物理顺序存储数据，提高主键范围查询效率。
适用场景：高效的 主键查询，需要顺序存储的数据结构（如 B+ 树）。

② 非聚簇索引（Secondary Index / Non-Clustered Index）

特点：
- 普通索引、唯一索引等都属于非聚簇索引。
- 索引的叶子节点存储的是主键值，而不是数据本身。
- 查询时需要回表查找实际数据（多了一次查询）。
- 一个表可以有多个非聚簇索引。
适用场景：非主键查询，如按姓名、邮箱等字段查询。

2. 按功能分类

① 普通索引（Index / Secondary Index）

特点：
- 最基础的索引类型，加速 WHERE 语句查询。
- 叶子节点存储的是主键值，需要回表查询数据。
适用场景

：在 查询频繁的列（非主键）上加索引，比如 name、email 等字段。

② 唯一索引（Unique Index）

特点

：和普通索引类似，但索引列的值必须唯一。
- 如果定义了唯一索引，在插入数据时会进行唯一性检查。
适用场景

：适用于 身份证号、邮箱、用户名 等字段。

③ 复合索引（Composite Index / Multi-Column Index）

特点

： 多个字段组成的索引，提高多条件查询效率。
- 遵循最左匹配原则：索引的作用取决于查询语句的字段顺序。
适用场景：
- 查询涉及 多个字段，如 (name, age, city) 联合查询。

④ 全文索引（Full-Text Index）

特点：
- 用于 全文搜索，支持 MATCH() ... AGAINST() 语法。
- 适用于 长文本字段，如 TEXT 或 VARCHAR 字段。
适用场景：
- 适用于 文章内容、博客搜索，但一般推荐使用 Elasticsearch 进行全文检索。

⑤ 空间索引（Spatial Index，R-Tree）

特点：
- 适用于存储地理信息，支持 GIS 数据类型（如 POINT、POLYGON）。
- 只能用于 MyISAM 引擎（InnoDB 8.0 开始支持）。
适用场景：
- 地理位置查询，如 地图应用、LBS（基于位置的服务）。

3. 按物理存储方式分类

① B+ 树索引（B+Tree Index）

MySQL 默认索引（InnoDB 使用 B+ 树）。
适用于 大部分查询，如主键查询、范围查询、排序查询。

② 哈希索引（Hash Index）

仅适用于 等值查询，不支持范围查询、排序查询。
Memory 引擎默认使用哈希索引。

③ R-Tree 索引（R-Tree Index）

用于 地理空间数据（如坐标、地图数据）。
适用于 地理范围查询（如查找某个范围内的地点）。

总结：如何选择合适的索引？

索引类型	特点	适用场景
聚簇索引	数据存储与索引结合，提高主键查询效率	主键查询、顺序存储
非聚簇索引	叶子节点存主键值，查询需回表	非主键查询、普通索引
普通索引	加速查询，但不保证唯一性	高频查询字段
唯一索引	索引列值必须唯一	身份证号、邮箱
复合索引	多列联合索引，最左匹配原则	多个条件联合查询
全文索引	支持全文搜索	文章、博客内容检索
空间索引	适用于地理信息查询	地图、LBS 应用

4. 图解

MySQL 索引类型
│
├── **按存储结构分类**
│   ├── 聚簇索引（Clustered Index）
│   │   ├── 主键索引
│   │   ├── 数据与索引存储在一起
│   │   ├── 物理存储按索引排序
│   │   ├── 每张表只能有一个
│   │   ├── 适用于 **主键查询、高效范围查询**
│   │
│   ├── 非聚簇索引（Secondary Index / Non-Clustered Index）
│       ├── 普通索引、唯一索引等属于非聚簇索引
│       ├── 叶子节点存储的是主键值，需要回表查询
│       ├── 一个表可以有多个非聚簇索引
│       ├── 适用于 **非主键查询**
│
├── **按功能分类**
│   ├── 普通索引（Index）
│   │   ├── 最常见的索引类型
│   │   ├── 加速 `WHERE` 条件查询
│   │   ├── 适用于 **高频查询字段**
│   │
│   ├── 唯一索引（Unique Index）
│   │   ├── 确保列值唯一
│   │   ├── 插入时进行唯一性检查
│   │   ├── 适用于 **身份证号、邮箱、用户名**
│   │
│   ├── 复合索引（Composite Index）
│   │   ├── 由多个列组成的索引
│   │   ├── 遵循 **最左匹配原则**
│   │   ├── 适用于 **多个条件联合查询**
│   │
│   ├── 全文索引（Full-Text Index）
│   │   ├── 用于 **全文搜索**
│   │   ├── 适用于 **长文本字段**
│   │   ├── 需要 `MATCH() ... AGAINST()`
│   │   ├── 适用于 **文章、博客搜索**
│   │
│   ├── 空间索引（Spatial Index）
│       ├── 适用于 **GIS（地理信息系统）**
│       ├── 仅支持 `MyISAM`（InnoDB 8.0+ 支持）
│       ├── 适用于 **地图、LBS（基于位置的服务）**
│
├── **按物理存储方式分类**
│   ├── B+ 树索引（B+Tree Index）
│   │   ├── **MySQL 默认索引结构**
│   │   ├── 适用于 **大部分查询**
│   │
│   ├── 哈希索引（Hash Index）
│   │   ├── 仅适用于 **等值查询**
│   │   ├── 适用于 **Memory 引擎**
│   │
│   ├── R-Tree 索引（R-Tree Index）
│       ├── 用于 **地理空间数据**
│       ├── 适用于 **范围查询**
│
└── **索引的选择建议**├── **普通查询** → 普通索引├── **唯一性约束** → 唯一索引├── **多字段联合查询** → 复合索引├── **全文搜索** → 全文索引├── **地理信息** → 空间索引├── **主键查询** → 聚簇索引├── **高并发等值查询** → 哈希索引

5. 结论

普通查询： 使用 普通索引（Index）
唯一性约束： 使用 唯一索引（Unique Index）
多字段联合查询： 使用 复合索引
全文搜索： 使用 全文索引
地理信息： 使用 空间索引
主键查询： 依赖 聚簇索引
高并发等值查询（如缓存表）： 使用 哈希索引

如果你的业务涉及大数据查询、复杂 SQL 优化，正确选择索引可以显著提高查询性能！🚀

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