mysql索引
诗富 发布于 3 月 9 日
索引的常见模型
哈希表基于散列函数，不是有序的，而且散列冲突带来的链表结构等，会导致哈希索引做区间查询的速度很慢。因此这种结构适用于只有等值查询的场景，比如 Memcached 及其他一些 NoSQL 引擎。 有序数组
有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀,但是在需要
增或
删数据的时候就麻烦了，往中间插入一个记录就必须得挪动后面所有的记录，成本太高。只适用于静态存储引擎 搜索树
等值查询和范围查询性能都很好，且
增或
删数据也很方便，被广泛应用在数据库引擎中。
基于主键索引和普通索引的查询有什么区别？
如果语句是 select * from T where ID=500，即主键查询方式，则只需要搜索 ID 这棵 B+ 树； 如果语句是 select * from T where k=5，即普通索引查询方式，则需要先搜索 k 索引树，得到 ID 的值为 500，再到 ID 索引树搜索一次。这个过程称为回表。也就是说，基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。
联合索引
假设，我们对(a,b)字段建立索引，那么入下图所示
他们是按照a来进行排序，在a相等的情况下，才按b来排序。
因此，我们可以看到a是有序的1，1，2，2，3，3。而b是一种全局无序，局部相对有序状态! 什么意思呢？
从全局来看，b的值为1，2，1，4，1，2，是无序的。
从局部来看，当a的值确定的时候，b是有序的。例如a = 1时，b值为1，2是有序的状态。当a=2时候，b的值为1,4也是有序状态。
最左前缀
根据联合索引分析，我们可以知道，联合索引跟顺序有关。因此，当执行a = 1 and b = 2是a,b字段能用到索引的。而执行a > 1 and b = 2时，a字段能用到索引，b字段用不到索引。因为a的值此时是一个范围，不是固定的，在这个范围内b值不是有序的，因此b字段用不上索引。这就是最左匹配原则，在遇到范围查询的时候，就会停止匹配。
以下是一些例子：
例1:建立索引(a,b,c)、(b,a,c)、(c,a,b)都可以，因为无范围查询，优化器会自动判断选择索引
SELECT * FROM table WHERE a = 1 and b = 2 and c = 3;例2:建立索引(b,a)
SELECT * FROM table WHERE a > 1 and b = 2;例3:(b,a)或者(b,c)都可以，要结合具体情况具体分析
SELECT * FROM `table` WHERE a > 1 and b = 2 and c > 3;例4:对(a,b)建索引，当a = 1的时候，b相对有序，可以避免再次排序
SELECT * FROM `table` WHERE a = 1 ORDER BY b;例5:(a,b,c)或(b,a,c)都可以
SELECT * FROM `table` WHERE a = 1 AND b = 2 AND c > 3 ORDER BY c;例6:对(a，b)建立索引，因为IN在这里可以视为等值引用，不会中止索引匹配，所以还是(a,b)
SELECT * FROM `table` WHERE a IN (1,2,3) and b > 1;覆盖索引
概念：如果索引包含所有满足查询需要的数据的索引成为覆盖索引(Covering Index)，也就是平时所说的不需要回表操作。explain extra列值为 using index
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索引的常见模型
哈希表基于散列函数，不是有序的，而且散列冲突带来的链表结构等，会导致哈希索引做区间查询的速度很慢。因此这种结构适用于只有等值查询的场景，比如 Memcached 及其他一些 NoSQL 引擎。 有序数组
有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀,但是在需要
增或
删数据的时候就麻烦了，往中间插入一个记录就必须得挪动后面所有的记录，成本太高。只适用于静态存储引擎 搜索树
等值查询和范围查询性能都很好，且
增或
删数据也很方便，被广泛应用在数据库引擎中。
基于主键索引和普通索引的查询有什么区别？
如果语句是 select * from T where ID=500，即主键查询方式，则只需要搜索 ID 这棵 B+ 树； 如果语句是 select * from T where k=5，即普通索引查询方式，则需要先搜索 k 索引树，得到 ID 的值为 500，再到 ID 索引树搜索一次。这个过程称为回表。也就是说，基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。
联合索引
假设，我们对(a,b)字段建立索引，那么入下图所示
他们是按照a来进行排序，在a相等的情况下，才按b来排序。
因此，我们可以看到a是有序的1，1，2，2，3，3。而b是一种全局无序，局部相对有序状态! 什么意思呢？
从全局来看，b的值为1，2，1，4，1，2，是无序的。
从局部来看，当a的值确定的时候，b是有序的。例如a = 1时，b值为1，2是有序的状态。当a=2时候，b的值为1,4也是有序状态。
最左前缀
根据联合索引分析，我们可以知道，联合索引跟顺序有关。因此，当执行a = 1 and b = 2是a,b字段能用到索引的。而执行a > 1 and b = 2时，a字段能用到索引，b字段用不到索引。因为a的值此时是一个范围，不是固定的，在这个范围内b值不是有序的，因此b字段用不上索引。这就是最左匹配原则，在遇到范围查询的时候，就会停止匹配。
以下是一些例子：
例1:建立索引(a,b,c)、(b,a,c)、(c,a,b)都可以，因为无范围查询，优化器会自动判断选择索引
SELECT * FROM table WHERE a = 1 and b = 2 and c = 3;例2:建立索引(b,a)
SELECT * FROM table WHERE a > 1 and b = 2;例3:(b,a)或者(b,c)都可以，要结合具体情况具体分析
SELECT * FROM `table` WHERE a > 1 and b = 2 and c > 3;例4:对(a,b)建索引，当a = 1的时候，b相对有序，可以避免再次排序
SELECT * FROM `table` WHERE a = 1 ORDER BY b;例5:(a,b,c)或(b,a,c)都可以
SELECT * FROM `table` WHERE a = 1 AND b = 2 AND c > 3 ORDER BY c;例6:对(a，b)建立索引，因为IN在这里可以视为等值引用，不会中止索引匹配，所以还是(a,b)
SELECT * FROM `table` WHERE a IN (1,2,3) and b > 1;覆盖索引
概念：如果索引包含所有满足查询需要的数据的索引成为覆盖索引(Covering Index)，也就是平时所说的不需要回表操作。explain extra列值为 using index
