(4) Introduction to MySQL Index: Overview of Index Mechanism, Index Classification, Index Use and Management

introduction

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Since it MySQLis deployed at the end of the business system as a storage layer, all business data will eventually be put into storage and placed on disk, but as a project runs online for longer and longer, the amount of data in the database will naturally increase. , and after the data volume grows, when you need to query some data from the table, the efficiency will become lower and lower. Under normal circumstances, the query performance of a table is inversely proportional to the amount of data, that is, the more data, the slower the query.

What is the reason for this? Due to the MySQLdefault query method, for example~

SELECT * FROM `zz_student`;
+------------+--------+------+--------+
| student_id | name   | sex  | height |
+------------+--------+------+--------+
|          1 | 竹子   | 男   | 185cm  |
|          2 | 熊猫   | 女   | 170cm  |
|          3 | 子竹   | 男   | 182cm  |
|          4 | 棕熊   | 男   | 187cm  |
|          5 | 黑豹   | 男   | 177cm  |
|          6 | 脑斧   | 男   | 178cm  |
|          7 | 兔纸   | 女   | 165cm  |
+------------+--------+------+--------+

SELECT * FROM `zz_student`  WHERE name = "脑斧";
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A student table is given above, and there are seven student information in it. When you want to query the student information named "Brain Axe", MySQLhow does the bottom layer retrieve the data? It will trigger the disk IOto read and judge the data in the table one by one. That is to say, if you want to find the data that meets the requirements, you must go through the disk for at least six times IOto retrieve the target (for the time being, localized reading is not considered. principle and random IO).

What if there is a piece of data in this table 1000W? What if the target data to be checked is located in the 900Wrow of the table? Isn't it necessary to trigger the disk millions of times IOto retrieve the data? If you really do this, you can imagine the efficiency.

In this case, how to improve the query performance of the database? Because queries are often the most frequent operations in a business system, the ratio of write/read requests of general projects follows the law of 37, that is 30%, the requests involve write operations, and 70%the other operations belong to the database query type.

在思考如何提升查询性能前，咱们不妨先回想一下小时候的场景，小时候由于刚接触汉字，很多字都不认识，所以通常每个人小时候都会拥有一本「新华字典」，但一本字典那么厚，我们是一页页去翻的吗？并不是，字典中有目录索引，我们可以根据音节、偏旁等方式查找不认识的字。

在「新华字典」中一页页翻找某个汉字，就类似于我们前面给出的全表扫描方式，效率特别特别低，而通过目录索引则能够在很短的时间内找到目标汉字。

既然字典中都存在目录索引页，能帮助小时候的我们快速检索汉字，那这个思想能否应用到数据库中来呢？答案是当然可以，并且MySQL也提供了索引机制，索引是数据库中的核心组件之一，一张表中建立了合适的索引后，往往在面对海量数据查询时，能够事半功倍，接下来一起聊一聊MySQL的索引。

索引机制会分为上、中、下三篇进行阐述，大致内容如下：
《上篇：索引初识篇》主要讲解索引的概述、分类、使用与管理等；
《中篇：索引应用篇》主要阐述索引优劣分析、建立索引的原则、索引失效的场景、如何正确的使用索引、索引优化机制等；
《下篇：索引原理篇》则主要讲述索引的底层实现、B+Tree、Hash数据结构、聚簇索引和非聚簇索引实现、索引查询原理、索引管理实现等；

一、MySQL索引机制概述

对于MySQL索引机制的作用，经过上述「新华字典」的案例后可得知：索引就是用来帮助表快速检索目标数据的。此时先来简单回顾一下MySQL中索引是如何使用的呢？首先需要创建索引，MySQL可以通过CREATE、ALTER、DML三种方式创建一个索引。

1.1、MySQL索引的创建方式

①使用CREATE语句创建

CREATE INDEX indexName ON tableName (columnName(length) [ASC|DESC]);
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这种创建方式可以给一张已存在的表结构添加索引，其中需要指定几个值：

indexName：当前创建的索引，创建成功后叫啥名字。
tableName：要在哪张表上创建一个索引，这里指定表名。
columnName：要为表中的哪个字段创建索引，这里指定字段名。
length：如果字段存储的值过长，选用值的前多少个字符创建索引。
ASC|DESC：指定索引的排序方式，ASC是升序，DESC是降序，默认ASC。

当然，上述语句中的INDEX也可更改为KEY，作用都是创建一个普通索引，而对于其他的索引类型，这点在后续的索引分类中再聊。

②使用ALTER语句创建

ALTER TABLE tableName ADD INDEX indexName(columnName(length) [ASC|DESC]);
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这里的参数都相同，所以不再重复赘述。

③建表时DML语句中创建

CREATE TABLE tableName(  
  columnName1 INT(8) NOT NULL,   
  columnName2 ....,
  .....,
  INDEX [indexName] (columnName(length))  
);
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这种方式就比较适合在库表设计时，已经确定了索引项的情况下建立。

1.2、查询、删除、指定索引

但不管通过哪种方式建立索引，本质上创建的索引都是相同的，当索引创建完成后，可通过SHOW INDEX FROM tableName;这条命令查询一个表中拥有的索引，如下：

CREATE TABLE `zz_user`  (
  `user_id` int(8) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_name` varchar(255) NULL DEFAULT "",
  `user_sex` varchar(255) NULL DEFAULT "",
  `user_phone` varchar(255) NULL DEFAULT "",
	PRIMARY KEY (`user_id`) USING BTREE
)
    ENGINE = InnoDB 
    CHARACTER SET = utf8 
    COLLATE = utf8_general_ci 
    ROW_FORMAT = Compact;
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在上述的建表SQL中，为user_id创建了一个主键索引，然后来查一下当前表的索引信息：
索引查询
简单的概述一下查询后，每个字段的含义：

①Table：当前索引属于那张表。
②Non_unique：目前索引是否属于唯一索引，0代表是的，1代表不是。
③Key_name：当前索引的名字。
④Seq_in_index：如果当前是联合索引，目前字段在联合索引中排第几个。
⑤Column_name：当前索引是位于哪个字段上建立的。
⑥Collation：字段值以什么方式存储在索引中，A表示有序存储，NULL表无序。
⑦Cardinality：当前索引的散列程度，也就是索引中存储了多少个不同的值。
⑧Sub_part：当前索引使用了字段值的多少个字符建立，NULL表示全部。
⑨Packed：表示索引在存储字段值时，以什么方式压缩，NULL表示未压缩，
⑩Null：当前作为索引字段的值中，是否存在NULL值，YES表示存在。
⑪Index_type：当前索引的结构（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。
⑫Comment：创建索引时，是否对索引有备注信息。

这条命令在后续排除问题、性能调优时，会有不小的作用，比如可以通过分析其中的Cardinality字段值，如果该值少于数据的实际行数，那目前索引有可能失效（对于这些后续排查篇和SQL优化篇再聊）。

OK~，到这里了解了一下索引相关的创建、查询命令，接着再看看删除、强制使用命令。

在MySQL中并未提供修改索引的命令，也就说当你建错了索引，只能先删再重新建立一次，删除索引的语句如下：

DROP INDEX indexName ON tableName;
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当然，当建立了一条索引后，也可以强制性的为SELECT语句指定索引，如下：

SELECT * FROM table_name FORCE INDEX(index_name) WHERE .....;
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FORCE INDEX关键字可以为一条查询语句强制指定走哪个索引查询，但要牢记的是：如果当前的查询SQL压根不会走指定的索引字段，哪这种方式是行不通的，这个关键字的用法是：一条查询语句在有多个索引可以检索数据时，显式指定一个索引，减少优化器选择索引的耗时。

但要注意：如果你对于你整个业务系统十分熟悉，那可以这样干。但如果不熟悉的话，还是交给优化器来自行选择，否则会适得其反！

1.3、数据库索引的本质

前面一直在聊创建、查看、删除、指定等一些索引的基本操作，但索引本质上在数据库中是什么呢？大家都知道，数据库是基于磁盘工作的，所有的数据都会放到磁盘上存储，而索引也是数据的一种，因此与表数据相同，最终创建出的索引也会在磁盘生成本地文件。

不过索引文件在磁盘中究竟以何种方式存储，这是由索引的数据结构来决定的。同时，由于索引机制最终是由存储引擎实现，因此不同存储引擎下的索引文件，其保存在本地的格式也并不相同。

在这里有一个点需要注意：建立索引的工作在表数据越少时越好，如果你想要给一张百万、千万条数据级别的表新创建一个索引，那创建的耗时也不短，这是为什么呢？

因为刚刚聊过，索引本质上和表是一样的，都是磁盘中的文件，那也就代表着创建一个索引，并不像单纯的给一张表加个约束那么简单，而是会基于原有的表数据，重新在磁盘中创建新的本地索引文件。假设表中有一千万条数据，那创建索引时，就需要将索引字段上的1000W个值全部拷贝到本地索引文件中，同时做好排序并与表数据产生映射关系。

OK~，至此就对MySQL提供的索引机制做了简单回顾，下面再来说说数据库中“多样化”的索引类型。

二、MySQL的索引分类

在前面我为什么用多样化去形容数据库索引呢？因为确实如此，先列一些大家都听说过的索引称呼：聚簇索引、非聚簇索引、唯一索引、主键索引、联合索引、全文索引、单列索引、多列索引、复合索引、普通索引、二级索引、辅助索引、次级索引、有序索引、B+Tree索引、R-Tree索引、T-Tree索引、Hash索引、空间索引、前缀索引......

是不是看的眼花缭乱，这些都是MySQL中索引的一些称呼，一通看下来，估计大家看“索引”两个字都有点不认识了^_^

但实际上MySQL中真的有这么多索引类型吗？其实并没有，上述列出的索引称呼中，有几个称呼对应的索引是同一个，有一部分只是逻辑上的索引，那索引究竟该如何分类呢？其实从不同的层面上来说，可以将索引划分为不同的类型，接下来重点聊一聊。

2.1、数据结构层次

前面聊索引本质的时候提到过，索引建立后也会在磁盘生成索引文件，那每个具体的索引节点该如何在本地文件中存放呢？这点是由索引的数据结构来决定的。比如索引的底层结构是数组，那所有的索引节点都会以Node1→Node2→Node3→Node4....这样的形式，存储在磁盘同一块物理空间中，不过MySQL的索引不支持数组结构，或者说数组结构不适合作为索引结构，MySQL索引支持的数据结构如下：

B+Tree类型：MySQL中最常用的索引结构，大部分引擎支持，有序。
Hash类型：大部分存储引擎都支持，字段值不重复的情况下查询最快，无序。
R-Tree类型：MyISAM引擎支持，也就是空间索引的默认结构类型。
T-Tree类型：NDB-Cluster引擎支持，主要用于MySQL-Cluster服务中。

在上述的几种索引结构中，B+树和哈希索引是最常见的索引结构，几乎大部分存储引擎都实现了，对于后续两种索引结构在某些情况下也较为常见，但除开列出的几种索引结构外，MySQL索引支持的数据结构还有R+、R*、QR、SS、X树等结构。

但为何后续的一些索引结构大家没听说过呢？这是因为索引到底支持什么数据结构，这是由存储引擎决定的，不同的存储引擎支持的索引结构也并不同，目前较为常用的引擎就是MyISAM、InnoDB，因此大家未曾听说后面列出的这些索引结构也是正常的。

当然，也正因为索引结构由存储引擎决定，而MySQL引擎层在《MySQL架构篇》中提到过，属于可拔插式引擎，所以如果你有能力自己实现一个引擎，那你甚至可以让引擎的索引机制支持任何数据结构。

在MySQL中创建索引时，其默认的数据结构就为B+Tree，如何更换索引的数据结构呢？如下：

CREATE INDEX indexName ON tableName (columnName(length) [ASC|DESC]) USING HASH;
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也就是在创建索引时，通过USING关键字显示指定索引的数据结构（必须要为当前引擎支持的结构）。

同时索引会被分为有序索引和无序索引，这是指索引文件中存储索引节点时，会不会按照字段值去排序。那一个索引到底是有序还是无序，就是依据数据结构决定的，例如B+Tree、R-Tree等树结构都是有序，而哈希结构则是无序的。

2.2、字段数量层次

前面从索引的数据结构层次出发，可以将索引分为不同结构的类型，而从表字段的层次来看，索引又可以分为单列索引和多列索引，这两个称呼也比较好理解，单列索引是指索引是基于一个字段建立的，多列索引则是指由多个字段组合建立的索引。

单列索引也会分为很多类型，比如：

唯一索引：指索引中的索引节点值不允许重复，一般配合唯一约束使用。
主键索引：主键索引是一种特殊的唯一索引，和普通唯一索引的区别在于不允许有空值。
普通索引：通过KEY、INDEX关键字创建的索引就是这个类型，没啥限制，单纯的可以让查询快一点。
.....还有很多很多，只要是基于单个字段建立的索引都可以被称为单列索引。

多列索引的概念前面解释过了，不过它也有很多种叫法，例如：

组合索引、联合索引、复合索引、多值索引....

但不管名称咋变，描述的含义都是相同的，即由多个字段组合建立的索引。

不过在使用多列索引时要注意：当建立多列索引后，一条SELECT语句，只有当查询条件中了包含了多列索引的第一个字段时，才能使用多列索引，下面举个栗子。

比如在用户表中，通过id、name、age三个字段建立一个多列索引，什么情况下会使用索引，什么时候不会呢？如下：

-- 无法使用多列索引的SQL语句
SELECT * FROM `zz_user` WHERE name = "竹子" AND age = "18";

-- 能命中多列索引的SQL语句
SELECT * FROM `zz_user` WHERE name = "竹子" AND id = 6;
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OK，到这里就根据字段数量的层面出发，简单讲明了单列和多列索引的概念，但无论是单列还是多列，都可以存在一个前缀索引的概念，啥叫前缀索引呢？还记得创建索引时指定的length字段吗？

length：如果字段存储的值过长，选用值的前多少个字符创建索引。

使用一个字段值中的前N个字符创建出的索引，就可以被称为前缀索引，前缀索引能够在很大程度上，节省索引文件的存储空间，也能很大程度上提升索引的性能，这是为什么呢？后面分析索引实现原理的时候细聊。

2.3、功能逻辑层次

相信大家在面试时，如果问到了MySQL索引机制，相信一定会问如下这道面试题：

请回答一下你知道的MySQL索引类型。

这题的答案该怎么回答呢？其实主要就是指MySQL索引从逻辑上可以分为那些类型，以功能逻辑划分索引类型，这也是最常见的划分方式，从这个维度来看主要可划分为五种：

普通索引、唯一索引、主键索引、全文索引、空间索引

对于普通索引、唯一索引、主键索引都介绍过了，就不再过多阐述，但稍微提一嘴，在主键字段上建立的索引被称为主键索引，非主键字段上建立的索引一般被称为辅助索引或、二级索引或次级索引，接着重点聊一下全文索引和空间索引。

全文索引和空间索引都是MySQL5.7版本后开始支持的索引类型，不过这两种索引都只有MyISAM引擎支持，其他引擎要么我没用过，要么就由于自身实现的原因不支持，例如InnoDB。对于全文索引而言，其实在MySQL5.6版本中就有了，但当时并不支持汉字检索，到了5.7.6版本的时候才内嵌ngram全文解析器，才支持亚洲语种的分词，同时InnoDB引擎也开始支持全文索引，在5.7版本之前，只有MyISAM引擎支持。

全文索引

全文索引类似于ES、Solr搜索中间件中的分词器，或者说和之前常用的like+%模糊查询很类似，它只能创建在CHAR、VARCHAR、TEXT等这些文本类型字段上，而且使用全文索引查询时，条件字符数量必须大于3才生效。当然，还是举个栗子才有感觉：

+------------+--------------------------------------------+------------------+
| article_id | article_name                               | special_column   |
+------------+--------------------------------------------+------------------+
|          1 | MySQL架构篇：自顶向下深入剖析MySQL整体架构 | 《全解MySQL》    |
|          2 | MySQL执行篇：一条SQL语句从诞生至结束的历程 | 《全解MySQL》    |
|          3 | MySQL设计篇：数据库六范式与反范式设计准则！| 《全解MySQL》    |
|          4 | MySQL索引篇：索引概述、分类及建立索引的原则| 《全解MySQL》    |
+------------+--------------------------------------------+------------------+
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比如现在用户想要搜索一篇文章，但是忘记文章全称了，只记得「诞生至结束」这个词汇，此时用户搜索这个词汇，走全文索引的情况下，照样能够定位到上表中的第二条记录。

当然，全文索引如何创建与使用，待会儿后面一起列出来。

空间索引

空间索引这玩意儿其实用的不多，至少大部分项目的业务中不会用到，想要弄清楚空间索引，那么首先得知道一个概念：GIS空间数据，GIS是什么意思呢？是地理信息系统，这是一门新的学科，基于了计算机、信息学、地理学等多科构建的，主要就是用于管理地理信息的数据结构，在国土、规划、出行、配送、地图等和地理有关的项目中，应用较为频繁。

地理空间数据主要包含矢量数据、3D模型、影像文件、坐标数据等，说简单点，空间数据也就是可以将地理信息以模型的方式，在地图上标注出来。在MySQL中总共支持GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON四种空间数据类型，而空间索引则是基于这些类型的字段建立的，也就是可以帮助我们快捷检索空间数据。

不过对于空间索引，一般用的较少，大家了解即可。

2.4、存储方式层次

上面聊完了三种不同层次的索引划分后，接着从存储方式的层面再聊聊，从存储方式来看，MySQL的索引主要可分为两大类：

聚簇索引：也被称为聚集索引、簇类索引
非聚簇索引：也叫非聚集索引、非簇类索引、二级索引、辅助索引、次级索引

重点说一说这两类索引存储方式的区别，在说之前先回忆一下数组和链表的区别：

数组是物理空间上的连续，存储的所有元素都会按序存放在同一块内存区域中。
链表是逻辑上的连续，存储的所有元素可能不在同一块内存，元素之间以指针连接。

为啥要说这个呢？因为聚簇索引和非聚簇索引的区别也大致是相同的：

聚簇索引：逻辑上连续且物理空间上的连续。
非聚簇索引：逻辑上的连续，物理空间上不连续。

当然，这里的连续和数组不同，因为索引大部分都是使用B+Tree结构存储，所以在磁盘中数据是以树结构存放的，所以连续并不是指索引节点，而是指索引数据和表数据，也就是说聚簇索引中，索引数据和表数据在磁盘中的位置是一起的，而非聚簇索引则是分开的，索引节点和表数据之间，用物理地址的方式维护两者的联系。

不过一张表中只能存在一个聚簇索引，一般都会选用主键作为聚簇索引，其他字段上建立的索引都属于非聚簇索引，或者称之为辅助索引、次级索引。但也不要走进一个误区，虽然MySQL默认会使用主键上建立的索引作为聚簇索引，但也可以指定其他字段上的索引为聚簇索引，一般聚簇索引要求索引必须是非空唯一索引才行。

其实就算表中没有定义主键，InnoDB中会选择一个唯一的非空索引作为聚簇索引，但如果非空唯一索引也不存在，InnoDB隐式定义一个主键来作为聚簇索引。

当然，主键或者说聚簇索引，一般适合采用带有自增性的顺序值。

对于聚簇、非聚簇索引的区别、两者的查找过程、隐式主键、为何主键适合自增值等这些问题，在后续的《索引原理篇》中会详细讲解。

2.5、索引分类小结

至此，对于MySQL“多样化”的索引机制，一大堆索引名词，就已经梳理清楚啦！相信到这里为止，大家也对MySQL的索引机制有了系统化的认知，其实最开始给出的一大堆索引名词，只是从不同角度划分出来的，在上述中分别从数据结构、字段数量、功能逻辑以及存储方式多个层面进行了描述。当然，要牢记的是，以功能逻辑的层次来划分索引，这也是最常用的方式。

三、MySQL其他索引的创建使用方式

前面的案例中，聊到了咱们有三种方式创建索引，在创建时可通过INDEX、KEY两个关键字创建，但这种方式建立的索引仅是普通索引，接着再来聊一聊MySQL数据库其他类型的索引该如何创建以及使用。

但不管是何种类型的索引，都可以通过前面聊到的三种方式创建。

3.1、唯一索引的创建与使用

唯一索引在创建时，需要通过UNIQUE关键字创建：如下：

-- 方式①
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON tableName (columnName(length));

-- 方式②
ALTER TABLE tableName ADD UNIQUE INDEX indexName(columnName);

-- 方式③
CREATE TABLE tableName(  
  columnName1 INT(8) NOT NULL,   
  columnName2 ....,
  .....,
  UNIQUE INDEX [indexName] (columnName(length))  
);
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在已有的表基础上创建唯一索引时要注意，如果选用的字段，表中字段的值存在相同值时，这时唯一索引是无法创建的，比如：

SELECT * FROM `zz_article`;
+------------+--------------------------+-------------------+
| article_id | article_name             | special_column    |
+------------+--------------------------+-------------------+
|          1 | MySQL架构篇：.......     | 《全解MySQL》     |
|          2 | MySQL执行篇：.......     | 《全解MySQL》     |
|          3 | MySQL设计篇：.......     | 《全解MySQL》     |
|          4 | MySQL索引篇：.......     | 《全解MySQL》     |
|          5 | MySQL索引篇：.......     | 《全解MySQL》     |
+------------+--------------------------+-------------------+

CREATE UNIQUE INDEX i_article_name ON zz_article (article_name);
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比如上述文章表中，第4、5条数据是重复的，此时创建利用SQL语句创建唯一索引，就会抛出1062错误码：

ERROR 1062 (23000): Duplicate entry 'MySQL索引篇：.......' for key 'i_article_name'
复制代码

在这种情况下，就只能先删除重复数据，然后才能创建唯一索引成功。

同时，当唯一索引创建成功后，它同时会对表具备唯一约束的作用，当再使用INSERT语句插入相同值时，会同样会抛出1062错误码：

INSERT INTO `zz_article` VALUES(6,"MySQL索引篇：.......","《全解MySQL》");

1062 - Duplicate entry 'MySQL索引篇：.......' for key 'i_article_name'
复制代码

这里会提示你插入的哪个值，已经在表中存在，因此无法插入当前这条数据。

3.2、主键索引的创建与使用

前面聊到过，主键索引其实是一种特殊的唯一索引，但主键索引却并不是通过UNIQUE关键字创建的，而是通过PRIMARY关键字创建：

-- 方式①
ALTER TABLE tableName ADD PRIMARY KEY indexName(columnName);

-- 方式②
CREATE TABLE tableName(  
  columnName1 INT(8) NOT NULL,   
  columnName2 ....,
  .....,
  PRIMARY KEY [indexName] (columnName(length))  
);
复制代码

在这里要注意：

创建主键索引时，必须要将索引字段先设为主键，否则会抛1068错误码。
这里也不能使用CREATE语句创建索引，否则会提示1064语法错误。
同时创建索引时，关键字要换成KEY，并非INDEX，否则也会提示语法错误。

还是以之前的文章表为例，如下：

-- 对非主键字段创建主键索引
ALTER TABLE zz_article ADD PRIMARY KEY i_special_column(special_column);
-- 报错信息如下：
1068 - Multiple primary key defined

-- 使用CREATE关键字创建主键索引
CREATE PRIMARY KEY i_article_id ON zz_article (article_id);
-- 报错信息如下：
1064 - You have an error in your SQL syntax; check....

-- 使用INDEX关键字创建索引
ALTER TABLE zz_article ADD PRIMARY INDEX i_article_id(article_id);
-- 报错信息如下：
1064 - You have an error in your SQL syntax; check....

-- 创建主键索引正确的方式
ALTER TABLE zz_article ADD PRIMARY KEY i_article_id(article_id);
复制代码

当然，一般主键索引都会在建表的DML语句中创建，不会在表已经建立后再创建。

但似乎无论在讲普通索引，还是唯一索引、主键索引的时候，我们都没有讲如何使用这些创建好的索引查询数据，其实这一点无需咱们考虑，参考之前《SQL执行篇》中查询语句的执行流程，在一条SELECT语句来到MySQL时，会经历优化器优化的过程，而优化器则会自动帮咱们选择一个最合适的索引查询数据。当然，前提是查询条件中涉及到了索引字段才行。

前面也说过，你不想让优化器自动选择，也可以手动通过FORCE INDEX关键字强制指定。

3.3、全文索引的创建与使用

全文索引和其他索引不同，首先如果你想要创建全文索引，那么MySQL版本必须要在5.7及以上，同时使用时也需要手动指定，一起来先看看如何创建全文索引，此时需要使用FULLTEXT关键字：

-- 方式①
ALTER TABLE tableName ADD FULLTEXT INDEX indexName(columnName);

-- 方式②
CREATE FULLTEXT INDEX indexName ON tableName(columnName);
复制代码

不过在创建全文索引时，有三个注意点：

5.6版本的MySQL中，存储引擎必须为MyISAM才能创建。
创建全文索引的字段，其类型必须要为CHAR、VARCHAR、TEXT等文本类型。
如果想要创建出的全文索引支持中文，需要在最后指定解析器：with parser ngram。

此时还依旧是以文章表为例，为文章名称字段创建一个全文索引，命令如下：

ALTER TABLE 
    zz_article ADD 
FULLTEXT INDEX 
    ft_article_name(article_name) 
WITH PARSER NGRAM;
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创建好全文索引后，当你想要使用全文索引时，优化器这时不能自动选择，因为全文索引有自己的语法，但在了解如何使用之前，得先清楚两个概念：最小搜索长度和最大搜索长度，先来看看全文索引的一些参数，可通过show variables like '%ft%';命令查询，如下：
全文索引参数
多余的参数就不介绍了，重点讲一下其中的几个重要参数：

ft_min_word_len：使用MyISAM引擎的表中，全文索引最小搜索长度。
ft_max_word_len：使用MyISAM引擎的表中，全文索引最大搜索长度。
ft_query_expansion_limit：MyISAM中使用with query expansion搜索的最大匹配数。
innodb_ft_min_token_size：InnoDB引擎的表中，全文索引最小搜索长度。
innodb_ft_max_token_size：InnoDB引擎的表中，全文索引最大搜索长度。

那么究竟做最小搜索长度、最大搜索长度的作用是什么呢？其实这个是一个限制，对于长度小于最小搜索长度和大于最大搜索长度的词语，都无法触发全文索引。也就是说，如果想要使用全文索引对一个词语进行搜索，那这个词语的长度必须在这两个值之间。

其实这两个值自己可以手动调整的，最小值可以手动调整为1，MyISAM引擎的最大值可以调整为3600，但InnoDB引擎最大似乎就是84。

OK~，了解全文索引中的一些概念后，接下来看看如何使用全文索引，全文索引中有两个专门用于检索的关键字，即MATCH(column)、AGAINST(关键字)，同时这两个检索函数也支持三种搜索模式：

自然语言模式(默认搜索模式)
布尔搜索模式
查询拓展搜索

MATCH()主要是负责指定要搜索的列，这里要指定创建全文索引的字段，AGAINST()则指定要搜索的关键字，也就是要搜索的词语，接下来简单的讲一下三种搜索模式。

自然语言模式

这种模式也是在使用全文索引时，默认的搜索模式，使用方法如下：

+------------+--------------------------+-------------------+
| article_id | article_name             | special_column    |
+------------+--------------------------+-------------------+
|          1 | MySQL架构篇：.......     | 《全解MySQL》     |
|          2 | MySQL执行篇：.......     | 《全解MySQL》     |
|          3 | MySQL设计篇：.......     | 《全解MySQL》     |
|          4 | MySQL索引篇：.......     | 《全解MySQL》     |
+------------+--------------------------+-------------------+

SELECT 
    COUNT(article_id) AS '搜索结果数量' 
FROM 
    `zz_article` 
WHERE 
    MATCH(article_name) AGAINST('MySQL');

-- 运行结果如下：
+--------------+
| 搜索结果数量 |
+--------------+
|           4 |
+--------------+
复制代码

一眼看过去，SQL就能看懂，毕竟都可以排版了一下SQL，不过多介绍了。唯一要注意的是，如果给定的关键词长度小于默认的最小搜索长度，那是无法使用全文索引的，比如下述这条SQL就不会触发：

SELECT 
    COUNT(article_id) AS '搜索结果数量' 
FROM 
    `zz_article` 
WHERE 
    MATCH(article_name) AGAINST('M');
复制代码

布尔搜索模式

布尔搜索模式有些特殊，因为在这种搜索模式中，还需要掌握特定的搜索语法：

+：表示必须匹配的行数据必须要包含相应关键字。
-：和上面的+相反，表示匹配的数据不能包含相应的关键字。
>：提升指定关键字的相关性，在查询结果中靠前显示。
<：降低指定关键字的相关性，在查询结果中靠后显示。
~：表示允许出现指定关键字，但出现时相关性为负。
*：表示以该关键字开头的词语，如A*，可以匹配A、AB、ABC....
""：双引号中的关键字作为整体，检索时不允许再分词。
"X Y"@n：""包含的多个词语之间的距离必须要在n之间，单位-字节，如：
- 竹子熊猫@10：表示竹子和熊猫两个词语之间的距离要在10字节内。
.......

举个几个例子使用一下，如下：

-- 查询文章名中包含 [MySQL] 但不包含 [设计] 的数据
SELECT 
    *
FROM 
    `zz_article` 
WHERE 
    MATCH(article_name) AGAINST('+MySQL -设计' IN BOOLEAN MODE);

-- 查询文章名中包含 [MySQL] 和 [篇] 的数据，但两者间的距离不能超过10字节
SELECT 
    *
FROM 
    `zz_article` 
WHERE 
    MATCH(article_name) AGAINST('"MySQL 篇"@10' IN BOOLEAN MODE);
    
-- 查询文章名中包含[MySQL] 的数据，
--    但包含 [执行] 关键字的行相关性要高于包含 [索引] 关键字的行数据
SELECT 
    *
FROM 
    `zz_article` 
WHERE 
    MATCH(article_name) AGAINST('+MySQL +(>执行 <索引)' IN BOOLEAN MODE);

-- 查询文章名中包含 [MySQL] 的数据，但包含 [设计] 时则将相关性降为负
SELECT 
    *
FROM 
    `zz_article` 
WHERE 
    MATCH(article_name) AGAINST('+MySQL ~设计' IN BOOLEAN MODE);

-- 查询文章名中包含 [执行] 关键字的行数据
SELECT 
    *
FROM 
    `zz_article` 
WHERE 
    MATCH(article_name) AGAINST('执行*' IN BOOLEAN MODE);

-- 查询文章名中必须要包含 [MySQL架构篇] 关键字的数据
SELECT 
    *
FROM 
    `zz_article` 
WHERE 
    MATCH(article_name) AGAINST('"MySQL架构篇"' IN BOOLEAN MODE);
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同样的，上述的SQL语句应该都能看明白，最后的IN BOOLEAN MODE表示使用布尔搜索模式，除此外，大家唯一疑惑的就在于：相关性这个词，其实这个词也不难理解，就是检索数据后，数据的优先级顺序，当相关性越高，对应数据在结果中越靠前，当相关性为负，则相应的数据排到最后。

查询拓展搜索

查询拓展搜索其实是对自然语言搜索模式的拓展，比如举个例子：

SELECT 
    COUNT(article_id) AS '搜索结果数量' 
FROM 
    `zz_article` 
WHERE 
    MATCH(article_name) AGAINST('MySQL' WITH QUERY EXPANSION);
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在自然语言模式的查询语句基础上，最后面多加一个WITH QUERY EXPANSION表示使用查询拓展搜索，这种模式下会比自然语言模式多一次检索过程，比如上述的例子中：

首先会根据指定的关键字MySQL进行一次全文检索。
然后第二阶段还会对指定的关键进行分词，然后再进行一次全文检索。

之前介绍全文索引参数时，也列出来了一个名为ft_query_expansion_limit的参数，这个参数就是控制拓展搜索时的拓展行数的，最大可以调整到1000。但由于Query Expansion的全文检索可能带来许多非相关性的查询结果，因此在实际情况中要慎用！！！

实际上，全文索引引入MySQL后，可以用它代替之前的like%模糊查询，效率会更高。

3.4、空间索引的创建与使用

空间索引这玩意儿实际上很多项目不会用到，我用的次数也不多，但如果你要用到这个索引，那可以通过SPATIAL关键字创建，如下：

ALTER TABLE tableName ADD SPATIAL KEY indexName(columnName);
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但在创建空间索引的时候，有几个注意点需要牢记：

目前MySQL常用引擎中，仅有MyISAM支持空间索引，所以表引擎必须要为它。
空间索引必须要建立在类型为GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON的字段上。

这个用的较少，就不展开细聊了~

3.5、联合索引的创建与使用

联合索引呢，实际上并不是一种逻辑索引分类，它是索引的一种特殊结构，前面给出的所有案例中，都仅仅是在单个字段的基础上建立索引，而联合索引的意思是可以使用多个字段建立索引。那该如何创建联合索引呢，不需要特殊的关键字，方法如下：

CREATE INDEX indexName ON tableName (column1(length),column2...);
ALTER TABLE tableName ADD INDEX indexName(column1(length),column2...);
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你可以使用INDEX关键字，让多个列组成一个普通联合索引
也可以使用UNIQUE INDEX关键字，让多个列组成一个唯一联合索引
甚至还可以使用FULLTEXT INDEX关键字，让多个列组成一个全文联合索引
.......

但是前面也提过，SELECT语句的查询条件中，必须包含组成联合索引的第一个字段，此时才会触发联合索引，否则是无法使用联合索引的。

四、索引初识篇总结

OK~，在本篇中就对MySQL的索引机制有了全面认知，从索引的由来，到索引概述、索引管理、索引分类、唯一/全文/联合/空间索引的创建与使用等内容，进行了全面概述，相信本章看下来，足够让你对MySQL索引机制有一个系统化的体系，那么我们下篇再见。