目录 一、简介 二、单列索引 三、最左前缀原则 四、同时存在联合索引和单列索引（字段有重复） 五、联合索引本质 六、索引失效 七、其它知识点 八、MySQL存储引擎简介 九、索引结
目录一、简介二、单列索引三、最左前缀原则四、同时存在联合索引和单列索引（字段有重复）五、联合索引本质六、索引失效七、其它知识点八、MySQL存储引擎简介九、索引结构（方法、算法）
一、简介
利用索引中的附加列，可以缩小搜索的范围，但使用一个具有两列的索引不同于使用两个单独的索引。
联合索引的结构与电话簿类似，人名由姓和名构成，电话簿首先按姓氏进行排序，然后按名字对有相同姓氏的人进行排序。如果您知道姓，电话簿将非常有用，如果您知道姓和名，电话簿则更为有用，但如果您只知道名不知道姓，电话簿将没有用处。
所以说创建联合索引时，应该仔细考虑列的顺序。对索引中的所有列执行搜索或仅对前几列执行搜索时，联合索引非常有用；仅对后面的任意列执行搜索时，联合索引则没有用处。
二、单列索引
多个单列索引在多条件查询时优化器会优先选择最优索引策略，可能只用一个索引，也可能将多个索引全用上。但多个单列索引底层会创建多个B+索引树，比较占用空间，也会浪费一定搜索效率，故如果只有多条件联合查询时最好建联合索引。
三、最左前缀原则
顾名思义是最左优先，以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上，如果第一个字段是范围查询需要单独建一个索引，在创建联合索引时，要根据业务需求，where子句中使用最频繁的一列放在最左边。这样的话扩展性比较好，比如username经常需要作为查询条件，而age不常使用，则需要把username放在联合索引的第一位置，即最左边。
1、创建复合索引
ALTER TABLE employee ADD INDEX idx_name_salary (name,salary)
2、满足复合索引的最左特性，哪怕只是部分，复合索引生效
SELECT * FROM employee WHERE NAME='哪吒编程'
3、没有出现左边的字段，则不满足最左特性，索引失效
SELECT * FROM employee WHERE salary=5000
4、复合索引全使用，按左侧顺序出现 name,salary，索引生效
SELECT * FROM employee WHERE NAME='哪吒编程' AND salary=5000
5、虽然违背了最左特性，但MySQL执行SQL时会进行优化，底层进行颠倒优化
SELECT * FROM employee WHERE salary=5000 AND NAME='哪吒编程'
6、理由
复合索引也称为联合索引，当我们创建一个联合索引的时候，如(k1,k2,k3)，相当于创建了（k1）、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三个索引，这就是最左匹配原则。
联合索引不满足最左原则，索引一般会失效。
四、同时存在联合索引和单列索引（字段有重复）
这个时候查询mysql会怎么用索引呢？
这个涉及到MySQL本身的查询优化器策略，当一个表有多条索引可走时，mysql根据查询语句的成本来选择走哪条索引；
有人说where查询是按照从左到右的顺序，所以筛选力度大的条件尽量放在前面。网上百度过，确实有这种说法，但我亲自测试过，MySQL执行优化器会对其进行优化，当不考虑索引时，where条件顺序对效率没有影响，真正有影响的是是否用到了索引！
五、联合索引本质
当创建**（a, b, c）联合索引时，相当于创建了（a）单列索引，（a, b）联合索引以及（a, b, c）联合索引，想要索引生效的话，只能使用者三种组合；当然，我们上面测试过，a, c组合也可以，但实际上只用到了a的索引，c并没有用到。
六、索引失效
1、like子查询，%放前面；
2、非空判断 is not null；or语句前后没有同时使用索引。当or左右查询字段只有一个是索引，该索引失效，只有当or左右查询字段均为索引时，才会生效；
3、or语句（前后都有索引才行，SQL优化要避免写or语句）；
4、数据类型出现隐式转化。如varchar不加单引号的话可能会自动转换为int型，使索引无效，产生全表扫描。
七、其它知识点
1、需要加索引的字段，要在where条件中
2、数据量少的字段不需要加索引，因为建索引有一定开销，如果数据量小则没有必要建索引，速度范围慢。
3、联合索引比每个列建索引更有优势，因为索引建立得越多就越占磁盘空间，在更新数据的时候速度会越慢、另外建立多列索引时，顺序也是需要注意的，应该讲严格的索引放在前面，这样筛选的力度会更大，效率更高。
八、MySQL存储引擎简介
1、InnoDB
支持事务处理，支持外键，支持崩溃修复能力和并发控制。如果需要对事务的完整性要求比较高（比如银行），要求实现并发控制（比如售票），那选择InnoDB有很大的优势。如果需要频繁的更新、删除操作的数据库，也可以选择InnoDB，因为支持事务的提交和回滚。
2、MyISAM
插入速度快，空间和内存使用比较低。如果表主要是用于插入新纪录和读取记录，那么选择MyISAM能实现处理高效率。如果应用的完整性、并发要求比较低，也可以使用。
注意，同一个数据库也可以使用多种存储引擎的表。如果一个表要求比较高的事务处理，可以选择InnoDB。这个数据库中可以将查询要求比较高的表选择MyISAM存储。如果该数据库需要一个用于查询的临时表，可以选择MEMORY存储引擎。
九、索引结构（方法、算法）
在mysql中常用两种索引结构(算法)BTree和Hash，两种算法检索方式不一样，对查询的作用也不一样。
1、Hash
Hash索引的底层实现是由Hash表来实现的，非常适合以 key-value 的形式查询，也就是单个key 查询，或者说是等值查询。
Hash 索引可以比较方便的提供等值查询的场景,由于是一次定位数据，不像BTree索引需 要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次IO访问，所以检索效率远高于BTree索引。但是对于范围查询的话，就需要进行全表扫描了。
但为什么我们使用BTree比使用Hash多呢？主要Hash本身由于其特殊性，也带来了很多限制和弊端：
Hash索引仅仅能满足“=”,“IN”,“<=>”查询，不能使用范围查询。联合索引中，Hash索引不能利用部分索引键查询。 对于联合索引中的多个列，Hash是要么全部使用，要么全部不使用，并不支持BTree支持的联合索引的最优前缀，也就是联合索引的前面一个或几个索引键进行查询时，Hash索引无法被利用。Hash索引无法避免数据的排序操作 由于Hash索引中存放的是经过Hash计算之后的Hash值，而且Hash值的大小关系并不一定和Hash运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算。Hash索引任何时候都不能避免表扫描 Hash索引是将索引键通过Hash运算之后，将Hash运算结果的Hash值和所对应的行指针信息存放于一个Hash表中，由于不同索引键存在相同Hash值，所以即使满足某个Hash键值的数据的记录条数，也无法从Hash索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行比较，并得到相应的结果。Hash索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定会比BTree高 对于选择性比较低的索引键，如果创建Hash索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个Hash值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据访问，而造成整体性能底下。
2、B+ Tree
B+Tree索引是最常用的mysql数据库索引算法，因为它不仅可以被用在=,>,>=,<,<=和between这些比较操作符上，而且还可以用于like操作符，只要它的查询条件是一个不以通配符开头的常量，
例如：
select * from user where name like 'jack%'; select * from user where name like 'jac%k%';
如果一通配符开头，或者没有使用常量，则不会使用索引，
例如：
select * from user where name like '%jack'; select * from user where name like simply_name;
3、 B+/-Tree原理
在数据库中，数据量相对较大，多路查找树显然更加适合数据库的应用场景，接下来我们就介绍这两类多路查找树，毕竟作为程序员，心里没点B树怎么能行呢？
B树：B树就是B-树，他有着如下的特性：
B树不同于二叉树，他们的一个节点可以存储多个关键字和多个子树指针，这就是B+树的特点；一个m阶的B树要求除了根节点以外，所有的非叶子子节点必须要有[m/2,m]个子树；根节点必须只能有两个子树，当然，如果只有根节点一个节点的情况存在；B树是一个查找二叉树，这点和二叉查找树很像，他都是越靠前的子树越小，并且，同一个节点内，关键字按照大小排序；B树的一个节点要求子树的个数等于关键字的个数+1；
B+树就是B树的plus版
B+树将所有的查找结果放在叶子节点中，这也就意味着查找B+树，就必须到叶子节点才能返回结果；B+树每一个节点的关键字个数和子树指针个数相同；B+树的非叶子节点的每一个关键字对应一个指针，而关键字则是子树的最大，或者最小值；
将上一节中的B-Tree优化，由于B+Tree的非叶子节点只存储键值信息，假设每个磁盘块能存储4个键值及指针信息，则变成B+Tree后其结构如下图所示：
通常在B+Tree上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构。因此可以对B+Tree进行两种查找运算：一种是对于主键的范围查找和分页查找，另一种是从根节点开始，进行随机查找。
可能上面例子中只有22条数据记录，看不出B+Tree的优点，下面做一个推算：
InnoDB存储引擎中页的大小为16KB，一般表的主键类型为INT（占用4个字节）或BIGINT（占用8个字节），指针类型也一般为4或8个字节，也就是说一个页（B+Tree中的一个节点）中大概存储16KB/(8B+8B)=1K个键值（因为是估值，为方便计算，这里的K取值为〖10〗^3）。也就是说一个深度为3的B+Tree索引可以维护10^3 * 10^3 * 10^3 = 10亿条记录。
实际情况中每个节点可能不能填充满，因此在数据库中，B+Tree的高度一般都在2-4层。MySQL的InnoDB存储引擎在设计时是将根节点常驻内存的，也就是说查找某一键值的行记录时最多只需要1~3次磁盘I/O操作。
数据库中的B+Tree索引可以分为聚集索引（clustered index）和辅助索引（secondary index）。上面的B+Tree示例图在数据库中的实现即为聚集索引，聚集索引的B+Tree中的叶子节点存放的是整张表的行记录数据。辅助索引与聚集索引的区别在于辅助索引的叶子节点并不包含行记录的全部数据，而是存储相应行数据的聚集索引键，即主键。当通过辅助索引来查询数据时，InnoDB存储引擎会遍历辅助索引找到主键，然后再通过主键在聚集索引中找到完整的行记录数据。
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