mysql索引

什么是索引？

索引其实是一种数据结构，能够帮助我们快速的检索数据库中的数据（就像是书籍目录）

使用索引一定带来性能提升吗？

不一定；数据量不大的时候，建立索引不一定带来性能的提升；创建和维护索引也有一定开销

常见的索引底层结构：

Hash索引和B+ Tree索引；

InnoDB为什么采用B+ 树吗？这和Hash索引比较起来有什么优缺点吗？
因为Hash索引底层是哈希表，哈希表是一种以key-value存储数据的结构，所以多个数据在存储关系上是完全没有任何顺序关系的，所以，对于区间查询是无法直接通过索引查询的，就需要全表扫描。所以，哈希索引只适用于等值查询的场景。而B+ 树是一种多路平衡查询树，所以他的节点是天然有序的（左子节点小于父节点、父节点小于右子节点），所以对于范围查询的时候不需要做全表扫描
哈希索引每次io只能查询一条数据
哈希索引适合等值查询，无法进行范围查询
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
如果有大量重复键值的情况下，哈希索引的效率会很低，因为存在哈希碰撞问题

聚簇索引（主键索引）、非聚簇索引（非主键索引）、覆盖索引的区别？

看存储的是整行数据还是主键值
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
覆盖索引（covering index）指一个查询语句的执行只用从索引中就能够取得，不必从数据表中读取。也可以称之为实现了索引覆盖。

为什么聚簇索引查询会更快？

因为主键索引树的叶子节点直接就是我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，查到主键的值以后，还需要再通过主键的值再进行一次查询(回表)

非主键索引一定会查询多次吗？

不一定，比如覆盖索引
当一条查询语句符合覆盖索引条件时，MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，这样避免了查到索引后再返回表操作，减少I/O提高效率。
如，表covering_index_sample中有一个普通索引 idx_key1_key2(key1,key2)。
当我们通过SQL语句：select key2 from covering_index_sample where key1 = 'keytest';的时候，就可以通过覆盖索引查询，无需回表。

联合索引、最左前缀匹配：

在创建多列索引时，我们根据业务需求，where子句中使用最频繁的一列放在最左边，因为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。所以当我们创建一个联合索引的时候，如(key1,key2,key3)，相当于创建了（key1）、(key1,key2)和(key1,key2,key3)三个索引，这就是最左匹配原则

索引下推

people表中（zipcode，lastname，firstname）构成一个索引

SELECT * FROM people WHERE zipcode='95054' AND lastname LIKE '%etrunia%' AND address LIKE '%Main Street%';

如果没有使用索引下推技术，则MySQL会通过zipcode='95054'从存储引擎中查询对应的数据，返回到MySQL服务端，然后MySQL服务端基于lastname LIKE '%etrunia%'和address LIKE '%Main Street%'来判断数据是否符合条件。

如果使用了索引下推技术，则MYSQL首先会返回符合zipcode='95054'的索引，然后根据lastname LIKE '%etrunia%'和address LIKE '%Main Street%'来判断索引是否符合条件。如果符合条件，则根据该索引来定位对应的数据，如果不符合，则直接reject掉。有了索引下推优化，可以在有like条件查询的情况下，减少回表次数。

如何判断是否走索引了？

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？

sql语句被内部重整了

参考来源：https://www.cnblogs.com/williamjie/p/11187470.html
https://blog.csdn.net/shark_chili3007/article/details/108089396