MySQL 索引

• 索引是让提高数据查询效率的数据结构。（避免全表扫描）
• 索引的实现方式：哈希索引、B+Tree 树、倒排索引。
• InnoDB B+Tree 的叶子节点指向主键id或存储数据行；MyISAM 的叶子节点指向数据行的内存地址
• MySQL 索引的最左前缀原则

索引常见模型

索引常见模型：有序数组、跳表、哈希表、搜索树

有序数组（二分法）：

• 数据顺序存储，支持区间查询
• 插入数据需要移到数据，扩容需要复制数据，成本大
• 适合静态数据

哈希索引：

• 哈希冲突：拉链法、探测法
• 存储数据没有顺序，不支持区间查询
• 适合等值查询

B+树：

• 数据存储存储、叶子节点通过指针相连，支持区间查询
• B+树的树高较低，只在叶子节点存储数据进一步降低树高，可以减少磁盘访问次数

InnoDB 索引模型

在 InnoDB 中，表是根据主键顺序以B+树索引形式存放的，这种存储方式的表被称为索引组织表（聚簇索引）

根据叶子节点存储内容的不同，InnoDB 的索引分为主键索引和非主键索引（二级索引）。

二级索引涉及回表（MySQL5.6索引下推）和覆盖索引。

数据插入时索引维护

为了维护索引的有序性，数据插入时需要做必要的维护；

顺序插入数据可以避免页分裂（数据页利用率）和数据移动的开销，所以需要尽量保证主键是自增的/有序的（auto_increment）

在选择主键时，第二需要考虑的是主键类型要尽量小，这样可以减少二级索引的空间。

如果数据不是顺序插入的，在插入后可以通过重建表优化空间

• alter table t1 engine=innodb
• optimize table t1

索引回表优化

索引回表优化：覆盖索引、索引下推

覆盖索引可以减少回表次数

MySQL 5.6 引入索引下推。对于索引 (name, age)，以下查询可以找到姓名是张开头的数据，在检查 age 的值，如果不是 10 则不回表，减少回表次数

select * from t where name like '张%' and age = 10

最左前缀原则

最左前缀原则（联合索引的顺序）

• 字段区分度
• 索引复用能力
• 字段大小（如果需创建 ab, b 两个索引，则b字段较小时可以减少空间消耗）