mysql索引结构是数据库存储和快速定位数据的重要设计，不同的索引结构适配不同的数据特征和查询需求，合理选择和使用索引结构能大幅降低查询时的磁盘IO次数，提升整体查询效率。
mysql常见的索引结构类型
mysql目前支持的索引结构主要有B+树索引、哈希索引、全文索引、R树索引几种，其中B+树索引是最常用的默认索引结构，适配绝大多数常规查询场景。
B+树索引
B+树是一种多路平衡查找树，和普通的B树相比，它的所有数据都存储在叶子节点，非叶子节点只存储索引键和子节点指针，叶子节点之间通过双向链表连接，非常适合范围查询和排序操作。mysql的聚簇索引和非聚簇索引都基于B+树实现，聚簇索引的叶子节点存储完整的行数据，非聚簇索引的叶子节点存储对应聚簇索引的主键。
哈希索引
哈希索引基于哈希表实现，查询时通过对索引键做哈希运算直接定位数据位置，等值查询的速度极快，但不支持范围查询、排序操作，也无法使用部分索引匹配，mysql的MEMORY存储引擎默认支持哈希索引，InnoDB引擎有自适应哈希索引功能，会自动为频繁访问的等值查询索引页建立哈希索引。
其他索引结构
全文索引主要用于文本内容的模糊匹配查询，适合大段文本的关键词检索场景；R树索引主要用于地理空间数据的查询，比如根据经纬度范围查找附近的地点，常规业务场景中很少用到这两种索引。
B+树索引的使用方法
实际开发中绝大多数场景都是使用B+树索引，下面介绍具体的使用方式。
创建B+树索引
创建索引时可以指定索引类型，默认就是B+树索引，以下是创建普通索引、唯一索引、联合索引的示例：
-- 创建普通B+树索引，给user表的name字段加索引
CREATE INDEX idx_user_name ON user(name);
-- 创建唯一B+树索引，给user表的email字段加唯一索引，不允许重复值
CREATE UNIQUE INDEX idx_user_email ON user(email);
-- 创建联合B+树索引，给user表的age和create_time字段加联合索引，遵循最左前缀原则
CREATE INDEX idx_user_age_create_time ON user(age, create_time);
-- 建表时直接指定索引
CREATE TABLE order_info (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
user_id INT NOT NULL,
order_no VARCHAR(32) NOT NULL,
amount DECIMAL(10,2) NOT NULL,
-- 主键索引默认是聚簇B+树索引
UNIQUE INDEX idx_order_no (order_no),
INDEX idx_user_id (user_id)
);
索引的适用查询场景
B+树索引在以下查询场景中能发挥作用：
- 等值查询：比如查询name为张三的用户，where条件中使用等于号匹配索引字段
- 范围查询：比如查询年龄大于18小于30的用户，where条件中使用>、<、BETWEEN等范围操作符
- 排序查询：比如查询用户列表按照create_time倒序排列，order by的字段是索引的组成部分
- 分组查询：比如按照age分组统计用户数量，group by的字段是索引的组成部分
- 覆盖索引查询：查询的字段全部在索引中包含，不需要回表查询聚簇索引的行数据，能进一步提升查询速度
联合索引的最左前缀原则
联合索引的使用需要遵循最左前缀原则，比如创建了(age, create_time)的联合索引，以下查询可以使用索引：
-- 可以使用索引，匹配了联合索引的第一个字段 SELECT * FROM user WHERE age = 20; -- 可以使用索引，匹配了联合索引的前两个字段 SELECT * FROM user WHERE age = 20 AND create_time > '2024-01-01'; -- 无法使用索引，没有匹配联合索引的最左字段age SELECT * FROM user WHERE create_time > '2024-01-01';
其他索引结构的使用场景
哈希索引适合等值查询非常频繁、不需要范围查询的场景，比如MEMORY引擎的临时表做频繁的等值关联查询时可以使用哈希索引。全文索引适合需要对文章内容、商品描述等文本字段做关键词检索的场景，使用方式如下：
-- 给article表的content字段创建全文索引
CREATE FULLTEXT INDEX idx_article_content ON article(content);
-- 使用全文索引查询包含mysql关键词的文章
SELECT * FROM article WHERE MATCH(content) AGAINST('mysql');
索引使用的注意事项
使用索引结构时需要注意以下问题，避免索引失效或者带来额外的性能损耗：
- 不要给低区分度的字段建索引，比如性别字段只有男、女两个值，建索引的收益很低
- 索引不是越多越好，每个索引都会占用额外的存储空间，插入、更新、删除数据时也需要维护索引，会影响写操作的性能
- 查询时不要在索引字段上做函数运算或者类型转换，比如where中写DATE(create_time) = '2024-01-01'，会导致索引失效
- 模糊查询时，前缀模糊匹配可以使用索引，比如LIKE '张%'，后缀或者全模糊匹配比如LIKE '%张'、LIKE '%张%'无法使用索引
- 查询时如果条件中有OR，除非OR的所有条件字段都有索引，否则索引会失效
索引结构使用效果验证
可以通过EXPLAIN命令查看查询语句的执行计划，判断索引是否被使用，以及使用的索引类型：
-- 查看查询语句的执行计划 EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE age = 20 AND create_time > '2024-01-01';
执行结果中的key字段会显示实际使用的索引名称，type字段显示查询类型，ref、range等类型说明索引被有效使用，ALL类型说明做了全表扫描，索引没有生效。