mysql 索引

• 索引概念、索引模型

    索引實際上是一種數據結構，可以幫助咱們快速的檢索數據庫中的數據

    常見的MySQL主要有兩種結構：Hash索引和B+ Tree索引, InnoDB引擎，默認的是B+樹。

    Hash索引和B+ Tree索引 優缺點：

    哈希表是一種以key-value存儲數據的結構，因此多個數據在存儲關係上是徹底沒有任何順序關係的， 因此，對於區間查詢是沒法直接經過索引查詢的，就須要全表掃描。因此，哈希索引只適用於等值查詢的場景。

    而B+ Tree是一種多路平衡查詢樹，因此他的節點是自然有序的（左子節點小於父節點、父節點小於右子節點），因此對於範圍查詢的時候不須要作全表掃描。

   哈希索引沒辦法利用索引完成排序 哈希索引不支持多列聯合索引的最左匹配規則 若是有大量重複鍵值得狀況下，哈希索引的效率會很低，由於存在哈希碰撞問題

• 聚簇索引、覆蓋索引

     索引B+ Tree的葉子節點存儲了整行數據的是主鍵索引，也被稱之爲聚簇索引。

     而索引B+ Tree的葉子節點存儲了主鍵的值的是非主鍵索引，也被稱之爲非聚簇索引。

     區別：聚簇索引查詢會更快，由於主鍵索引樹的葉子節點直接就是咱們要查詢的整行數據了。而非主鍵索引的葉子節點是主鍵的值，查到主鍵的值之後，須要回表查詢屢次

     覆蓋索引 ：

     指一個查詢語句的執行只用從索引中就可以取得，沒必要從數據表中讀取。也能夠稱之爲實現了索引覆蓋。

     當一條查詢語句符合覆蓋索引條件時，MySQL只須要經過索引就能夠返回查詢所須要的數據，這樣避免了查到索引後再返回表操做，減小I/O提升效率。

• 聯合索引、最左前綴匹配

      在建立多列索引時，咱們根據業務需求，where子句中使用最頻繁的一列放在最左邊，由於MySQL索引查詢會遵循最左前綴匹配的原則，即最左優先，

      在檢索數據時從聯合索引的最左邊開始匹配。因此當咱們建立一個聯合索引的時候，如(key1,key2,key3)，至關於建立了（key1）、(key1,key2)和(key1,key2,key3)三個索引，這就是最左匹配原則。