Index

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索引的数据结构

如果给表上了主键，那么表在磁盘上的存储结构就由堆状结构变成了树状结构，整个表就变成了一个索引。索引的结构顺序就是表中records的结构顺序。所以一个表只能有一个主键， 一个表只能有一个「聚集索引」

其中树的所有结点（底部除外）的数据都是由主键字段中的数据构成，也就是通常我们指定主键的id字段。最下面部分是真正表中的数据。 假如我们执行一个SQL语句：

select * from table where id = 1256;

首先根据索引定位到1256这个值所在的叶结点，然后再通过叶结点取到id等于1256的数据行。

索引能让数据库查询数据的速度上升， 而使写入数据的速度下降，因为平衡树这个结构必须一直维持在一个正确的状态， 增删改数据都会改变平衡树各节点中的索引数据内容，破坏树结构， 因此，在每次数据改变时， DBMS必须去重新梳理树（索引）的结构以确保它的正确，这会带来不小的性能开销，也就是为什么索引会给查询以外的操作带来副作用的原因。

非聚集索引

非聚集索引和聚集索引的区别在于， 通过聚集索引可以查到需要查找的数据， 而通过非聚集索引可以查到记录对应的主键值 ， 再使用主键的值通过聚集索引查找到需要的数据。叫做回表

覆盖索引

不管以任何方式查询表， 最终都会利用主键通过聚集索引来定位到数据， 聚集索引（主键）是通往真实数据所在的唯一路径。

然而， 有一种例外可以不使用聚集索引就能查询出所需要的数据， 这种非主流的方法 称之为「覆盖索引」查询。

CREATE INDEX index_name on Table (key1, key2);
SELECT key2 FROM Table WHERE key1 = 值

联合索引/复合索引/多字段索引

最左前缀匹配原则 Left-Prefix Index Rule

联合索引中的字段，只有某个字段左边的所有字段都被使用了，才能使用该字段上的索引。如，有索引INDEX idx_i1(col_a, col_b)，如果查询条件为where col_b = 1，则无法使用索引idx_i1。

联合索引中的字段，即使某个字段右边的其他字段没有被使用，该字段之前的所有字段仍然可以正常使用索引。例如，有索引INDEX idx_i2(col_a, col_b, col_c)，则查询条件where col_a = 1 and col_b = 2在字段col_a和col_b上仍然可以走索引。

最左前缀匹配原则的含义：对于一个联合索引，如果有一个SQL查询语句需要执行，则只有从索引最左边的第一个字段开始到SQL语句查询条件中不包含的字段（不含）或范围条件字段（含）为止的部分才会使用索引进行加速。

Hash索引和B+ Tree索引的区别？

有什么手段可以知道有没有走索引查询？

可以通过explain查看sql语句的执行计划，通过执行计划来分析索引使用情况

什么情况下会发生明明创建了索引，但是执行的时候并没有通过索引呢？

查询优化器 一条SQL语句的查询，可以有不同的执行方案，至于最终选择哪种方案，需要通过优化器进行选择，选择执行成本最低的方案。 在一条单表查询语句真正执行之前，MySQL的查询优化器会找出执行该语句所有可能使用的方案，对比之后找出成本最低的方案。这个成本最低的方案就是所谓的执行计划。 优化过程大致如下： 1、根据搜索条件，找出所有可能使用的索引 2、计算全表扫描的代价 3、计算使用不同索引执行查询的代价 4、对比各种执行方案的代价，找出成本最低的那一个