mysql获取表的索引列表语句 mysql获取表的索引类型列表教程

要查看mysql表中所有索引的详细信息，最直接的方法是使用show index from table_name;或查询information_schema.statistics表。前者适用于快速查看特定表的索引，返回结果包含索引名、类型、列名、唯一性等信息；后者适合跨库查询或复杂筛选，可通过sql条件过滤获取指定数据库或表的索引详情，并能结合表的存储引擎、行数等上下文信息进行分析。两种方法均能准确展示索引结构，其中show index输出直观，而information_schema方式更灵活，适用于自动化管理和性能优化场景，完整支持对btree、hash、fulltext、spatial等索引类型的识别与分析，且可扩展用于数据库审计、索引效率评估等任务，最终实现对索引全面掌控的目的。

要获取MySQL表的索引列表和索引类型，最直接的方式就是使用

SHOW INDEX FROM table_name;

或

SHOW KEYS FROM table_name;

语句。如果需要更系统地查询，比如跨库或更复杂的条件，

INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS

表提供了更丰富的数据。

解决方案

查看MySQL表索引的详细信息，通常我会用到两种主要方法，它们各有侧重，但都能清晰地展示索引结构和类型。

方法一：使用

SHOW INDEX

或

SHOW KEYS

语句

这是最常用也最直观的方式，尤其适合快速查看某个特定表的索引情况。

SHOW INDEX FROM your_table_name; -- 或者 SHOW KEYS FROM your_table_name;

将

your_table_name

替换为你想要查询的表名。这条命令会返回一个结果集，包含了该表所有索引的详细信息。我个人觉得这个命令的输出格式非常友好，一目了然。

方法二：查询

INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS

表

INFORMATION_SCHEMA

是MySQL提供的一个虚拟数据库，它存储了关于数据库服务器的元数据，包括数据库、表、列、索引等信息。

STATISTICS

表就包含了所有表的索引信息。

SELECT     TABLE_SCHEMA,     TABLE_NAME,     INDEX_NAME,     SEQ_IN_INDEX,     COLUMN_NAME,     COLLATION,     CARDINALITY,     SUB_PART,     PACKED,     `NULL`,     INDEX_TYPE,     COMMENT,     INDEX_COMMENT FROM     INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS WHERE     TABLE_SCHEMA = 'your_database_name'     AND TABLE_NAME = 'your_table_name' ORDER BY     TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME, INDEX_NAME, SEQ_IN_INDEX;

这里你需要将

your_database_name

和

your_table_name

替换成实际的数据库名和表名。这种方式的优势在于你可以通过

WHERE

子句灵活地过滤，比如查询某个数据库下所有表的索引，或者查找特定类型的索引。在需要编写脚本或进行自动化管理时，这种方式就显得非常强大。

如何查看MySQL表中所有索引的详细信息？

当我们执行

SHOW INDEX FROM your_table_name;

命令时，它会返回一个包含多列的结果集，每一列都提供了索引的某个方面的信息。理解这些列的含义，对于我们分析索引性能和设计优化方案至关重要。

以下是这些列的常见含义：

Table: 索引所属的表名。这没什么好说的，就是指明是哪个表的索引。
Non_unique: 如果索引是非唯一的，值为1；如果是唯一索引或主键，值为0。这是判断索引是否允许重复值的关键。
Key_name: 索引的名称。主键索引的名称通常是
```
PRIMARY
```
。自定义的索引会有你设定的名字。
Seq_in_index: 索引中列的序号，从1开始。对于复合索引（多列索引），这个值能告诉你列的顺序。
Column_name: 索引中包含的列名。
Collation: 列在索引中的排序方式。
```
A
```
表示升序，
```
D
```
表示降序，
NULL
表示未排序。大多数时候我们看到的是
```
A
```
。
Cardinality: 索引中唯一值的估计数量。这个值非常重要，它反映了索引的选择性。基数越高，索引的选择性越好，查询效率可能越高。MySQL优化器会根据这个值来决定是否使用索引。
Sub_part: 对于字符串列，如果索引只使用了列的一部分（前缀索引），这里会显示前缀的长度。如果整个列都被索引，则为
NULL
。
Packed: 指示关键字如何被压缩。如果未压缩，则为
NULL
。
Null: 如果列可以包含
NULL
值，则为
```
YES
```
；否则为
```
NO
```
。
Index_type: 索引的类型。这是我们关注的重点之一，比如
```
BTREE
```
、
```
HASH
```
、
```
FULLTEXT
```
或
```
SPATIAL
```
。
Comment: 索引的注释。
Index_comment: 索引的更多注释信息。
Visible: 索引是否可见。MySQL 8.0 引入了隐形索引的概念，不可见索引不会被优化器使用。

举个例子，假设我们有一个

users

表，里面有

id

(主键),

username

(唯一索引),

email

(普通索引) 和

bio

(可能有个全文索引)。执行

SHOW INDEX FROM users;

可能会看到类似这样的输出（简化版）：

Table	Non_unique	Key_name	Seq_in_index	Column_name	Cardinality	Index_type
users	0	PRIMARY	1	id	10000	BTREE
users	0	username	1	username	10000	BTREE
users	1	idx_email	1	email	9000	BTREE
users	1	ft_bio	1	bio	5000	FULLTEXT

从这里，我们能清晰地看到

id

和

username

是唯一索引 (

Non_unique

为 0)，

idx_email

是普通索引 (

Non_unique

为 1)。同时，它们都是

BTREE

类型，而

ft_bio

是

FULLTEXT

类型。

MySQL中索引类型有哪些？它们各自有什么特点和应用场景？

SHOW INDEX

命令输出的

Index_type

列，直接告诉了我们索引的底层存储结构或实现机制。MySQL支持几种主要的索引类型，每种都有其特定的优势和适用场景。

BTREE (B-Tree)
- 特点: 这是MySQL最常用、也是默认的索引类型，几乎所有的存储引擎（InnoDB, MyISAM等）都支持。B-Tree索引以平衡树结构存储数据，能够保持数据有序。
- 应用场景:
  - 精确查找:
    WHERE column = 'value'
  - 范围查找:
```
WHERE column BETWEEN 'val1' AND 'val2'
```
    或
```
WHERE column > 'value'
```
  - 排序:
```
ORDER BY column
```
  - 前缀匹配:
```
WHERE column LIKE 'prefix%'
```
  - 多列索引: B-Tree索引在多列索引上表现出色，但要注意“最左前缀原则”。
- 个人看法: 我觉得B-Tree索引就像是图书馆里的分类目录，你想找的书（数据）总能通过分类（索引键）一层层快速定位。它非常通用，大部分情况下，你创建的索引都是B-Tree。
HASH (哈希索引)
- 特点: 基于哈希表实现，对于精确匹配查询速度非常快。它将所有索引列的值计算出一个哈希码，然后将哈希码和指向数据行的指针存储在哈希表中。
- 应用场景:
  - 精确查找:
    WHERE column = 'value'
    。
- 局限性:
  - 不支持范围查询: 因为哈希值是无序的，所以无法进行范围查找。
  - 不支持排序: 同样因为无序，无法用于排序。
  - 不支持部分索引匹配: 如果是复合哈希索引，必须使用所有列才能进行查找。
  - 只支持等值比较:
```
>
```
    、
```
<
```
    、
```
LIKE
```
    等操作无效。
- 个人看法: 哈希索引就像是字典的快速查找功能，你输入一个词，它直接告诉你页码。但如果你想找“所有以A开头的词”，哈希索引就帮不了你了。在MySQL中，只有
```
MEMORY
```
  存储引擎显式支持哈希索引。InnoDB有自适应哈希索引，那是内部优化机制，我们无法直接创建。
FULLTEXT (全文索引)
- 特点: 专门用于文本内容的模糊搜索，支持自然语言查询和布尔模式查询。它会对文本内容进行分词、去除停用词等处理。
- 应用场景:
  - 文章内容搜索: 比如博客系统、论坛帖子等需要对大段文本进行关键词搜索的场景。
- 局限性:
  - 早期只支持MyISAM，MySQL 5.6+开始InnoDB也支持。
  - 需要特定的语法
```
MATCH AGAINST
```
    来使用。
- 个人看法: 全文索引就像搜索引擎，你输入几个关键词，它能从海量文本中找出最相关的结果。对于需要强大文本搜索功能的系统，它是不可或缺的。
SPATIAL (空间索引)
- 特点: 用于地理空间数据类型（如
```
GEOMETRY
```
  ,
```
POINT
```
  ,
```
LINESTRING
```
  ,
```
POLYGON
```
  ）的索引，遵循开放地理空间联盟（OGC）标准。
- 应用场景:
  - 地理位置查询: 查找某个区域内的点，或者计算两个地理对象之间的距离等。
- 局限性:
  - 通常要求存储引擎为MyISAM（InnoDB从MySQL 5.7.5开始支持）。
  - 索引的列不能为
    NULL
    。
- 个人看法: 空间索引是处理地图、位置信息的核心。如果你在开发LBS（Location-Based Service）应用，这个就非常重要了。

除了这些

Index_type

，我们平时还会提到一些“逻辑上的索引类型”，比如：

PRIMARY KEY (主键索引): 一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个，且列值不能为
NULL
。它通常是聚簇索引（InnoDB）。
UNIQUE INDEX (唯一索引): 确保索引列的所有值都是唯一的，但允许
NULL
值（多个
NULL
值）。
NORMAL INDEX (普通索引): 最基本的索引，没有唯一性限制。
MULTI-COLUMN INDEX (复合索引/联合索引): 包含多个列的索引。

这些逻辑类型通常都是基于

BTREE

结构实现的，通过

Non_unique

字段和

Key_name

来区分。

如何通过INFORMATION_SCHEMA查看跨库或更复杂的索引信息？

INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS

表是MySQL元数据查询的强大工具，它允许我们以编程的方式获取数据库中所有索引的详细信息，而不仅仅是单个表。这在进行数据库审计、性能分析或者自动化运维时尤其有用。

前面已经给出了一个基本的查询示例，这里我们再深入一下，看看如何利用它来解决更复杂的需求：

SELECT     s.TABLE_SCHEMA AS DatabaseName,     s.TABLE_NAME AS TableName,     s.INDEX_NAME AS IndexName,     s.SEQ_IN_INDEX AS ColumnSequence,     s.COLUMN_NAME AS ColumnName,     s.COLLATION AS SortOrder,     s.CARDINALITY AS EstimatedUniqueValues,     s.SUB_PART AS PrefixLength,     s.`NULL` AS IsNullable,     s.INDEX_TYPE AS IndexType,     s.COMMENT AS IndexComment,     t.ENGINE AS StorageEngine,     t.TABLE_ROWS AS TableRows FROM     INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS s JOIN     INFORMATION_SCHEMA.TABLES t ON s.TABLE_SCHEMA = t.TABLE_SCHEMA AND s.TABLE_NAME = t.TABLE_NAME WHERE     s.TABLE_SCHEMA NOT IN ('mysql', 'information_schema', 'performance_schema', 'sys') -- 排除系统数据库     -- AND s.TABLE_SCHEMA = 'your_specific_database' -- 如果只想查特定库     -- AND s.INDEX_TYPE = 'FULLTEXT' -- 查找所有全文索引     -- AND s.CARDINALITY < 1000 -- 查找基数较低的索引，可能效率不高 ORDER BY     s.TABLE_SCHEMA, s.TABLE_NAME, s.INDEX_NAME, s.SEQ_IN_INDEX;

这个查询的亮点在于：

跨库查询: 默认情况下，只要你有权限，它会查询所有非系统数据库的索引信息。你可以通过
```
WHERE s.TABLE_SCHEMA = 'your_specific_database'
```
来指定只查询某个数据库。
更丰富的上下文信息: 通过
```
JOIN INFORMATION_SCHEMA.TABLES t
```
，我们能同时获取到表的存储引擎 (
```
t.ENGINE
```
) 和大致的行数 (
```
t.TABLE_ROWS
```
)。这对于评估索引的重要性或潜在影响非常有用。比如，一个大表上的索引，其性能影响通常会比小表上的更显著。
灵活的过滤条件:
- ```
s.TABLE_SCHEMA NOT IN (...)
```
  : 排除MySQL自带的系统数据库，让结果更聚焦于业务数据。
- ```
s.INDEX_TYPE = 'FULLTEXT'
```
  : 可以轻松找出所有全文索引，这对于分析文本搜索功能很有帮助。
- ```
s.CARDINALITY < 1000
```
  : 这是一个简单的例子，用于筛选可能效率不高的索引（基数太低意味着区分度不高）。当然，实际的判断需要结合业务场景和查询模式。

使用场景：

数据库审计: 定期检查数据库中的索引，确保它们符合设计规范，没有冗余或低效索引。
性能优化: 识别哪些索引可能没有被有效利用，或者哪些索引的基数过低，考虑是否需要调整或删除。
自动化脚本: 编写脚本来自动生成索引报告，或者根据某些规则自动建议索引优化方案。
迁移或升级前分析: 在数据库迁移或版本升级前，全面了解现有索引情况，避免潜在问题。

说实话，

INFORMATION_SCHEMA

确实是一个宝藏，它提供了对MySQL内部状态的洞察力。虽然直接查询它可能会有一些开销（尤其是对于非常大的数据库实例），但在大多数情况下，对于获取索引这类元数据信息，它的性能是完全可以接受的，而且提供的信息深度和广度是

SHOW INDEX

无法比拟的。

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