加个索引，为啥就快了？

在成千上万条记录里搜一个订单号，结果一下子就出来，靠的是数据库的索引。它跟查一本厚书的目录是一个道理。下面分 6 步讲清楚。

6 步看懂数据库索引

1. 一下子就搜到#▶ 从这里看

• 前几期讲缓存时常说「查数据库慢」。这一期讲它为什么会慢，以及怎么变快。

2. 一页一页翻#▶ 从这里看

• 没有索引时，MySQL 只能从第一行开始，把整张表读一遍来找要的行；表越大，代价越大。这叫全表扫描。¹
• 用 EXPLAIN 查看执行计划时，type 列显示 ALL 就是全表扫描。²³
• 全表扫描不一定是坏事：行数很少的小表（手册举的例子是不到 10 行、行很短），或者要读出大部分行的查询，直接扫一遍反而更快。³

3. 先查目录#▶ 从这里看

• 有了索引，MySQL 能直接算出要跳到数据文件的哪个位置，不用看完所有数据，比一行一行顺序读快得多。¹
• 索引条目就像指向表中行的指针，相当于目录里的页码。⁴
• 官方只说「快得多」，没给倍数。快多少取决于表的大小和查询条件，本文不给具体数字。

4. 多层目录#▶ 从这里看

• InnoDB 的大多数索引（主键、普通索引、唯一索引）都存在 B-tree 里；FULLTEXT 例外，用的是倒排表。这里的 B-tree 实际是 B+ 树；空间索引用 R-tree。B+ 树的索引记录放在叶子页里，默认一页 16KB。¹⁵
• B-tree 一直保持有序，每个节点可以有很多个子节点，等值查找和范围查找都快。⁶
• 说明：中文社区一般把 InnoDB 的索引叫 B+ 树（数据只放在叶子节点，叶子之间连成链表），视频里也这么叫；MySQL 官方文档的写法是 B-tree。
• 多层目录的直观讲法：根节点指向分支节点，分支节点再指向叶子节点，一层层往下就找到了。⁷

5. 目录不是越多越好#▶ 从这里看

官方原文一段话讲了三个代价：⁴

• 拖慢写入：插入和删除要更新所有索引；更新时，只有改到的列所在的索引需要跟着改。
• 占空间：用不上的索引白白占地方。
• 要挑选：索引太多，MySQL 要花时间决定用哪一个。

另外，InnoDB 的每个二级索引都存了一份主键值，所以主键越短，二级索引越省空间。⁸

6. 回顾#▶ 从这里看

• 没有目录：全表扫描，大表很慢。
• 建了索引：先查目录，直接跳到那一行。
• 多层目录（B+ 树）：表很大也能很快找到。
• 索引不是越多越好：够用就好。

延伸：两个视频里没讲的概念

回表

• 每张 InnoDB 表都有一个聚簇索引，整行数据就存在里面，通常就是主键。没有主键时，InnoDB 会用第一个所有列都 NOT NULL 的 UNIQUE 索引；再没有，就自动生成一个隐藏的 GEN_CLUST_INDEX（6 字节的行 ID）。⁸
• 其他索引都叫二级索引，每条记录里存着这一行的主键值。通过二级索引查数据，要先查到主键，再拿主键去聚簇索引里取整行。⁸
• 中文社区把这一步叫回表，这是社区的叫法，官方手册里没有这个词。
• 如果查询要的列都在某个索引里，就只读索引、不用回表，这叫覆盖索引，EXPLAIN 的 Extra 列会显示 Using index。²

最左前缀

• 一个索引可以包含多列（最多 16 列）。对 (col1, col2, col3) 这个索引，能用来查找的是 (col1)、(col1, col2)、(col1, col2, col3)。⁹
• 只给 col2，或者只给 col2 和 col3，一般用不上这个索引，因为不是从最左边那列开始的。好比字典先按姓排、再按名排，只知道名、不知道姓，目录就帮不上忙。⁹
• MySQL 8.0 起有 Skip Scan，某些情况下不满足最左前缀也能用上索引的一部分（Using index for skip scan），入门阶段记住「一般情况」就够了。²

参考资料