mysql 索引

• 索引概念、索引模型

    索引实际上是一种数据结构，可以帮助咱们快速的检索数据库中的数据

    常见的MySQL主要有两种结构：Hash索引和B+ Tree索引, InnoDB引擎，默认的是B+树。

    Hash索引和B+ Tree索引 优缺点：

    哈希表是一种以key-value存储数据的结构，因此多个数据在存储关系上是彻底没有任何顺序关系的， 因此，对于区间查询是没法直接经过索引查询的，就须要全表扫描。因此，哈希索引只适用于等值查询的场景。

    而B+ Tree是一种多路平衡查询树，因此他的节点是自然有序的（左子节点小于父节点、父节点小于右子节点），因此对于范围查询的时候不须要作全表扫描。

   哈希索引没办法利用索引完成排序 哈希索引不支持多列联合索引的最左匹配规则 若是有大量重复键值得状况下，哈希索引的效率会很低，由于存在哈希碰撞问题

• 聚簇索引、覆盖索引

     索引B+ Tree的叶子节点存储了整行数据的是主键索引，也被称之为聚簇索引。

     而索引B+ Tree的叶子节点存储了主键的值的是非主键索引，也被称之为非聚簇索引。

     区别：聚簇索引查询会更快，由于主键索引树的叶子节点直接就是咱们要查询的整行数据了。而非主键索引的叶子节点是主键的值，查到主键的值之后，须要回表查询屡次

     覆盖索引 ：

     指一个查询语句的执行只用从索引中就可以取得，没必要从数据表中读取。也能够称之为实现了索引覆盖。

     当一条查询语句符合覆盖索引条件时，MySQL只须要经过索引就能够返回查询所须要的数据，这样避免了查到索引后再返回表操做，减小I/O提升效率。

• 联合索引、最左前缀匹配

      在建立多列索引时，咱们根据业务需求，where子句中使用最频繁的一列放在最左边，由于MySQL索引查询会遵循最左前缀匹配的原则，即最左优先，

      在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。因此当咱们建立一个联合索引的时候，如(key1,key2,key3)，至关于建立了（key1）、(key1,key2)和(key1,key2,key3)三个索引，这就是最左匹配原则。