MySQL使用了B+Tree作为底层数据结构，能够实现快速高效的数据查询功能。工作中可怕的是没有建立索引，比这更可怕的是建好了索引又没有使用到。
本文将围绕着如何优雅的使用索引，图文并茂地和大家一起探讨索引的正确打开姿势，不谈底层原理，只求工作实战。

1. 索引的特点

page之间是双链表形式，而每个page内部的数据则是单链表形式存在。当进行数据查询时，会限定位到具体的page，然后在page中通过二分查找具体的记录。

并且索引的顺序不同，数据的存储顺序则也不同。所以在开发过程中，一定要注意索引字段的先后顺序。

最左匹配原则

当一个索引中包含多个字段时，可以称之为组合索引。MySQL中有个很重要的规则，即最左匹配原则用来定义组合索引的命中规则，它是指在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。假设对用户表建立一个联合索引（a，b，c），那么条件a，（a，b），（a，b，c）都会用到索引。

在匹配过程中会优先根据最左前面的字段a进行匹配，然后再判断是否用到了索引字段b，直到无法找到对应的索引字段，或者对应的索引被”破坏“（下文中会介绍）。

以下是本文中操作实践用到的初始化语句，有条件的同学可以再本地执行，建议使用MySQL5.6+版本，毕竟实操才是学习的最佳途径。

SET NAMES utf8mb4;
-- ----------------------------
-- Table structure for test_table
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `test_table`;
CREATE TABLE `test_table` (
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `a` varchar(255) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL,
  `b` varchar(255) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL,
  `c` varchar(255) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL,
  `d` varchar(255) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_a_b_c` (`a`,`b`,`c`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin;

-- ----------------------------
-- Records of test_table
-- ----------------------------
BEGIN;
INSERT INTO `test_table` VALUES 
(1, 'zhangsan', '12222222222', '23', 'aafasd'),
(2, 'lisi', '13333333333', '21', 'cxvcxv'),
(3, 'wanger', '14444444444', '24', 'dfdf'),
(4, 'liqiang', '18888888888', '18', 'ccsdf');
COMMIT;

2. 正确创建索引

尽量使用自增长主键

使用自增长主键的原因笔者认为有两个。首先能有效减少页分裂，MySQL中数据是以页为单位存储的且每个页的大小是固定的（默认16kb），如果一个数据页的数据满了，则需要分成两个页来存储，这个过程就叫做页分裂。

如果使用了自增主键的话，新插入的数据都会尽量的往一个数据页中写，写满了之后再申请一个新的数据页写即可（大多数情况下不需要分裂，除非父节点的容量也满了）。

自增主键

非自增主键

其次，对于缓存友好。系统分配给MySQL的内存有限，对于数据量比较多的数据库来说，通常只有一小部分数据在内存中，而大多数数据都在磁盘中。如果使用无序的主键，则会造成随机的磁盘IO，影响系统性能。

选择性高的列优先

关注索引的选择性。索引的选择性，也可称为数据的熵。在创建索引的时候通常要求将选择性高的列放在最前面，对于选择性不高的列甚至可以不创建索引。如果选择性不高，极端性情况下可能会扫描全部或者大多数索引，然后再回表，这个过程可能不如直接走主键索引性能高。

索引列的选择往往需要根据具体的业务场景来选择，但是需要注意的是索引的区分度越高则价值就越高，意味着对于检索的性价比就高。索引的区分度等于count(distinct 具体的列) / count(*)，表示字段不重复的比例。

唯一键的区分度是1，而对于一些状态值，性别等字段区分度往往比较低，在数据量比较大的情况下，甚至有无限接近0。假设一张表中用data_status来表示数据的状态，1-有效，2-删除，则数据的区分度为 1/500000。如果100万条数据中只有1条被删除，并且在查询数据时查找data_status = 0 的数据时，需要进行全表扫描。由于索引也是需要占用内存的，所以在内存较为有限的环境下，区分度不高的索引几乎没有意义。

联合索引优先于多列独立索引

联合索引优先于多列独立索引， 假设有三个字段a,b,c, 索引（a）(a,b)，(a,b,c)可以使用(a,b,c)代替。MySQL中的索引并不是越多越好，各个公司的规定中往往会限制单表中的索引的个数。原因在于，索引本身也会占用一定的空间，并且维护一个索引时有一定的代码的，所以在满足需求的情况下一定要尽可能创建更少的索引。

执行语句：

explain select * from test_table where a = "zhangsan";
explain select * from test_table where a = "zhangsan" and b = "188466668888";
explain select * from test_table where a = "zhangsan" and b = "188466668888" and c = "23";

执行结果分析:

实际上建立(a, b, c)联合索引时，其作用相当于(a), (a, b), (a, b, c) 三个索引。所以以上三种查询方式均会命中索引。

覆盖索引避免回表

覆盖索引如果执行的语句是 select ID from T where k between 3 and 5，这时只需要查 ID 的值，而 ID 的值已经在 k 索引树上了，因此可以直接提供查询结果，不需要回表。也就是说，在这个查询里面，索引 k 已经“覆盖了”我们的查询需求，我们称为覆盖索引。由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。

覆盖索引的查询优化

覆盖索引同时还会影响索引的选择，对于（a，b，c）索引来说，理论上来说不满足最左匹配原则，但是实际上也会走索引。原因在于，优化器认为（a，b，c）索引的性能会高于全表扫描，实际情况也是这样的，感兴趣的小伙伴不妨分析一下上文中介绍的数据结构。

explain select a,b,c from test_table where b = "188466668888" and c = "23";

执行结果：

满足查询和排序

索引要满足查询和排序。大部分同学在创建索引时，通常第一反应是查询条件来选择索引列，需要注意的是查询和排序同样重要，我们建立的索引要同时满足查询和排序的需求.

包含要排序的列

select c, d from test_table  where a = 1 and b = 2 order by c;

虽然查询条件只使用了a,b两个字段，但是由于排序用到了c字段，我们能可以建立(a,b,c)联合索引来进行优化。

保证索引字段顺序

如上文中的介绍，索引的字段顺序决定了索引数据的组织顺序。要想更高性能的检索数据，一定要尽可能的借助底层数据结构的特点来进行。如，索引(a, b)的默认组织形式就是先根据a排序，在a相同的情况下再根据b排序。

考虑索引的大小

内存中的空间十分宝贵，而索引往往又需要在内存中。为了在有限的内存中存储更多的索引，在设计索引时往往要考虑索引的大小。比如我们常用的邮箱，[email protected], 假设都是abc公司的，则邮箱后缀完全一致为@abc.com, 索引的区分度完全取决于@前面的字符串。

针对上述情况，MySQL 是支持前缀索引的，也就是说，你可以定义字符串的一部分作为索引。默认地，如果你创建索引的语句不指定前缀长度，那么索引就会包含整个字符串。

如果使用的 email 整个字符串的索引结构执行顺序是这样的：从 index1 索引树找到满足索引值是’[email protected]’的这条记录，取得 id （主键）的值ID2；到主键上查到主键值是ID2的行，将这行记录加入结果集；

取 email 索引树上刚刚查到的位置的下一条记录，发现已经不满足 email=’[email protected]’的条件了，循环结束。这个过程中，只需要回主键索引取一次数据，所以系统认为只扫描了一行。但是它的问题就是索引的后半部分都是重复的，浪费内存。

这时我们可以考虑使用前缀索引，如果使用的是 index2 (email(7) 索引结构)，执行顺序是这样的：从 index2 索引树找到满足索引值是’liqiang’的记录，找到的第一个是 ID1，到主键上查到主键值是 ID1 的行，判断出 email 的值是’[email protected]’，加入结果集。

取 index2 上刚刚查到的位置的下一条记录，发现仍然是’liqiang’，取出 ID2，再到 ID 索引上取整行然后判断，这次值仍然不对，则丢弃继续往下取。
重复上一步，直到在 index2 上取到的值不是’liqiang’或者索引搜索完毕之后，循环结束。在这个过程中，要回主键索引取 4 次数据，也就是扫描了 4 行。通过这个对比，你很容易就可以发现，使用前缀索引后，可能会导致查询语句读数据的次数变多。

不过方法总比困难多，我们在建立索引时可以先通过语句查看一下索引的区分度，或者提前预估余下前缀长度，对于上述问题我们可以将前缀长度调整为9即可达到效果。索引，在使用前缀索引时，一定要充分考虑数据的特征，选择合适的

对于一些比较长的字段的等值查询，我们也可以采用其他方式来缩短索引的长度。比如url一般都是比较长，我们可以冗余一列存储其Hash值。

 select field_list from t where id_card_crc=crc32('input_id_card_string') and id_card='input_id_card_string'

对于我们国家的身份证号，一共 18 位，其中前 6 位是地址码，所以同一个县的人的身份证号前 6 位一般会是相同的。为了提高区分度，我们可以将身份证号码倒序存储。

 select field_list from t where id_card = reverse('input_id_card_string');

3. 正确使用索引

建立合适的索引是前提，想要取得理想的查询性能，还应保证能够用到索引。避免索引失效即是优化。

不在索引上进行任何操作

索引上进行计算，函数，类型转换等操作都会导致索引从当前位置（联合索引多个字段，不影响前面字段的匹配）失效，可能会进行全表扫描。

explain select * from test_table where upper(a) = "ZHANGSAN" 

对于需要计算的字段，则一定要将计算方法放在“=”后面，否则会破坏索引的匹配，目前来说MySQL优化器不能对此进行优化。

explain select * from test_table where a = lower("ZHANGSAN")

隐式类型转换

需要注意的是，在查询时一定要注意字段类型问题，比如a字段时字符串类型的，而匹配参数用的是int类型，此时就会发生隐式类型转换，相当于相当于在索引上使用函数。

explain select * from test_table where a = 1;

a是字符串类型，然后使用int类型的1进行匹配,此时就发生了隐式类型转换，破坏索引的使用。

只查询需要的列

在日常开发中很多同学习惯使用 select * … 来构建查询语句，这种做法也是极不推荐的。主要原因有两个，首先查询无用的列在数据传输和解析绑定过程中会增加网络IO，以及CPU的开销，尽管往往这些消耗可以被忽略，但是我们也要避免埋坑。

explain select a,b,c from test_table where a="zhangsan" and b = "188466668888" and c = "23";

其次就是会使得覆盖索引”失效”, 这里的失效并非真正的不走索引。覆盖索引的本质就是在索引中包含所要查询的字段，而 select * 将使覆盖索引失去意义，仍然需要进行回表操作，毕竟索引通常不会包含所有的字段，这一点很重要。

explain select * from test_table where a="zhangsan" and b = "188466668888" and c = "23";

不等式条件

查询语句中只要包含不等式，负向查询一般都不会走索引，如 !=, <>, not in, not like等。

explain select * from test_table where a !="1222" and b="12222222222" and c = 23;
explain select * from test_table where a <>"1222" and b="12222222222" and c = 23;

explain select * from test_table where a not in ("xxxx");

模糊匹配查询

最左前缀在进行模糊匹配时，一般禁止使用%前导的查询，如like “%zhangsan”。

explain select * from test_table where a like "zhangsan";
explain select * from test_table where a like "%zhangsan";
explain select * from test_table where a like "zhangsan%";

最左匹配原则

索引是有顺序的，查询条件中缺失索引列之后的其他条件都不会走索引。比如(a, b, c)索引，只使用b, c索引，就不会走索引。

explain select * from test_table where b = "188466668888" and c = "23";

如果索引从中间断开，索引会部分失效。这里的断开指的是缺失该字段的查询条件，或者说满足上述索引失效情况的任意一个。不过这里的仍然会使用到索引，只不过只能使用到索引的前半部分。

explain select * from test_table where a="zhangsan" and b != 1 and c = "23"

值得注意的是，如果使用了不等式查询条件，会导致索引完全失效。而上一个例子中即使用了不等式条件，也使用了隐式类型转换却能用到索引。

同理，根据最左前缀匹配原则，以下如果使用b，c作为查询条件则不会使用(a, b, c)索引。

执行语句：

explain select * from test_table where b = "188466668888" and c = "23";

执行结果：

索引下推

在说索引下推之前，我们先执行一下SQL。

执行语句：

explain select * from test_table where a = "zhangsan" and c = "23";

上述的最左前缀匹配原则相信大家都能很容易的理解，那么使用(a, c)条件查询能够利用(a, b, c)吗？答案是肯定的，正如上图所示。即使没有索引下推也会会根据最左匹配原则，使用到索引中的a字段。有了索引下推之后会增加查询的效率。

在面试中通常会问到这样一个问题，已知有索引(a,b,c)则根据条件(a,c)查询时会不会走索引呢？答案是肯定的，但是是有版本限制的。

而 MySQL 5.6 引入的索引下推优化（index condition pushdown)， 可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数，是对查询的一种优化，感兴趣的同学可以看一下官方说明//dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/index-condition-pushdown-optimization.html。

上述是没有索引下推，每次查询完之后都会回表，取到对应的字段进行匹配。

利用索引下推，每次尽可能在辅助索引中将不符合条件数据过滤掉。比如，索引中已经包含了name和age，索引不妨暂且忽略破坏索引匹配的条件直接匹配。

查询优化-自适应索引顺序

查询时，mysql的优化器会优化sql的执行，即使查询条件的顺序没有按照定义顺序来使用，也是可以使用索引的。但是需要注意的是优化本身也会消耗一定的性能，所以还是推荐按照索引的定义来书写sql。

explain select  * from test_table where b="12222222222" and a="zhangsan" and c = 23;
explain select  * from test_table where a="zhangsan" and b="12222222222" and c = 23;

4. 总结

索引并不是什么高深的技术，从底层来看，不过是一个数据结构罢了。要想使用好索引，一定要先将B+Tree理解透彻，在此基础上对于日常使用和面试则是信手拈来。

脱离业务的设计都是耍流氓，技术的意义在于服务业务。所以，索引的设计需要充分考虑业务的需求与设计原则之间做一些取舍，满足需求是基础。

在工作中，各个公司的版本可能大不相同，会存在一些奇奇怪怪，不确定的问题。所以为了验证索引的有效性，强烈推荐把主要的查询sql都通过explain查看一下执行计划，是否会用到索引。

参考资料：
[1] 《MySQL 45讲》—极客时间
[2] 《InnoDB存储引擎》
[3] 《高性能MySQL》
[4] //dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/