【mysql 】something about index

索引

索引是增长数据库查询效率的一种自排序的数据结构
在mysql中，是利用一种名为“B+ tree”的数据结构来组织索引数据的
大概如图所示：

这种是二叉树，又不完全是二叉树的数据结构，最大的不同是尽可能在一个节点放置多的元素，从而来控制树的高度。树的高度越高，磁盘IO的开销就越多，查询效率随之降低，这就是mysql不用二叉树、红黑树来构建索引的原因。

那么用Hash表，或者b-树呢？

Hash这种数据结构查询效率固然很高，一次就可以定位到索引值，但是它无法支持范围查询，无法支持数据排序，不能很好的支持组合索引
b+树对b-树的优化，最大的不同点在于，b+树的节点中既存索引又存记录，b-树除了叶子节点以外只存索引，这样来看b+相对于b-，一页存储和读取的索引更多，单次磁盘IO的效率更高，磁盘IO次数也要降低。
还有，b+树的叶子节点通过双向指针维护了相邻两个节点的内存地址，b-树则没有这样的特征，这决定了b+树更好的支持了大范围查询。

聚集索引和非聚集索引

聚集和非聚集索引，是由索引是否和数据分离来决定的。
比如说myisam存储引擎，它的索引和数据是分开存放的，b+树的叶子节点与索引存放一起的是数据的访问地址。
对于Innodb来说，除了主键索引以外，其他二级索引都是非聚集索引，二级索引构建起来的b+树，叶子节点中与索引存放一起的是主键索引，相当于是通过二级普通索引先定位到主键索引，再根据主键索引查询到数据。这一过程也叫做回表。
那么如果建表没有指定主键，mysql底层将维护一个隐藏列来充当聚集索引。

不过照目前主流的开发规范，我们必须手动的指定一个自增的整型的字段来作为主键
mysql底层存储的基本单位是页，每页16kb，如果是自增的，insert的时候就可以按页连续写入了。如果不是自增，将会无休止的对主键值进行比较，哪怕是上一页填满了16kb，写入下一页的时候由于比较也要打乱上一页，这样在底层就增加了一些本可以避免的资源浪费。

联合索引

联合索引同样也是按b+树这种数据结构来构建的，都是一样的

索引最左前缀原则

联合索引在插入的时候都是按照复合字段从左到右去排序的。查询也是左到右去匹配的，如果跳过最左字段去查表，势必要对全表进行扫描。
比如有一个name+age+role的联合索引，若按age+role去查询的话，只能保证name是正常排序的，无法保证age是不是排好序的，查询的时候要一个个比对，所以就不会走索引了。

一个问题
假如有一张表t1，主键是a，联合索引(b、c、d)，看看以下sql会不会走索引
select * from t1 where b = 1;
select * from t1 where b > 1;
select b,c,d from t1 where b > 1;
select a,b,c,d from t1 where b > 1;
第1条走索引，第2条可能走，也可能不走，第3条走，第4条也走索引。
具体第2条为什么有时候会不走索引，这决定于回表的次数，如果只要少量的回表，那走索引查询效率高。如果需要大量的回表次数，那全表扫描比索引查询更优