關(guān)于InnoDB 存儲(chǔ)引擎的有聚集索引和非聚集索引，覆蓋索引，回表，索引下推等概念，這些知識(shí)點(diǎn)比較多，也比較零碎，但是概念都是基于索引建立的，本文從索引查找數(shù)據(jù)講述上述概念。

聚集索引和非聚集索引

在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)中 InnoDB 存儲(chǔ)引擎，B+ 樹(shù)可分為聚集索引和非聚集索引。聚集索引也叫聚簇索引，非聚集索引也叫輔助索引或者二級(jí)索引。
建表的時(shí)候都會(huì)創(chuàng)建一個(gè)聚集索引，每張表都有唯一的聚集索引：

• 如果主鍵被定義了，那么這個(gè)主鍵就是作為聚集索引
• 如果沒(méi)有主鍵被定義，那么該表的第一個(gè)唯一非空索引作為聚集索引
• 如果沒(méi)有主鍵也沒(méi)有唯一索引，InnoDB 內(nèi)部會(huì)生成一個(gè)隱藏的主鍵作為聚集索引，這個(gè)隱藏的主鍵是一個(gè) 6 個(gè)字節(jié)的列，該類的值會(huì)隨著數(shù)據(jù)的插入自增。

在創(chuàng)建表添加的索引都是非聚集索引，非聚集索引就是一個(gè)為了找到聚集索引的二級(jí)索引，通過(guò)二級(jí)索引索引找到主鍵，再查找數(shù)據(jù)。
創(chuàng)建一個(gè)表 T,表中有個(gè)一個(gè)主鍵id。表中有字段 k,并創(chuàng)建在 k 字段上創(chuàng)建索引。

mysql> create table T(
id int primary key, 
k int not null, 
name varchar(16),
index (k)
)engine=InnoDB;

在表中插入數(shù)據(jù)分別為(100,1)、（200,2）、（300,3）、（500,5）、（600,6），分別用R1~R5表示。當(dāng)創(chuàng)建表和插入數(shù)據(jù)后會(huì)生成兩棵樹(shù)：

• 1、在 k 索引樹(shù)上找到 k = 3,取得ID = 300
• 2、再到 ID 索引樹(shù)查到 ID=300對(duì)應(yīng)的R3
• 3、在 k 索引樹(shù)取下一個(gè)值 k=5，取得ID=500
• 4、再回到 ID 索引樹(shù)查到 ID=500對(duì)應(yīng)的 R4
• 5、在 k 索引樹(shù)取下一個(gè)值 k=6，不滿足條件，查詢結(jié)束

在這個(gè)過(guò)程中，從二級(jí)索引回答主鍵索引樹(shù)查找的過(guò)程，稱為回表。上面流程回表了兩次，分別是步驟2和步驟4。

覆蓋索引

如果執(zhí)行的語(yǔ)句是 select ID from T where k between 3 and 5,這個(gè)時(shí)候只需要查 ID 的值，而 ID 的值已經(jīng)在 k 索引樹(shù)上了，這個(gè)時(shí)候就不需要回表，也就是說(shuō)在這個(gè)查詢中，索引 k “覆蓋了”查詢，這個(gè)稱為覆蓋索引。

由于覆蓋索引可以減少樹(shù)的搜索次數(shù)，提高查詢性能，所以使用覆蓋索引是一個(gè)常用的索引優(yōu)化手段。

使用覆蓋索引最常見(jiàn)的方法是創(chuàng)建聯(lián)合索引，將需要查詢的字段都放在聯(lián)合索引上。

最左前綴原則

最左前綴原則，指的是在一個(gè)復(fù)合索引中（a,b,c），b+ 樹(shù)會(huì)按照從左往右的順序建立搜索樹(shù)，b+ 樹(shù)會(huì)優(yōu)先比較 a，如果 a 相同在依次比較 b 和 c，最后得到檢索數(shù)據(jù)，但是像查詢（b，c）這樣的數(shù)據(jù)沒(méi)有 a 字段，b+樹(shù)就不知道從哪個(gè)結(jié)點(diǎn)查起了。因?yàn)樗阉鳂?shù)的第一個(gè)比較因子就是 a。

索引下推（icp）

索引下推是 mysql 5.6 新特性

創(chuàng)建一個(gè)表 use,其中主要有幾個(gè)字段：id、name、age、address。建立聯(lián)合索引（name,age）。

mysql> create table use(
id int primary key, 
name varchar(16), 
age int ,
index(name,age)
)engine=InnoDB;

在表中分別插入數(shù)據(jù)，（ID3，張六，30），（ID4，張三，10），（ID5，張三，10），（106，張三,20）
要執(zhí)行以下查詢：

select * from user where name like '張%' and age=10

上面說(shuō)到 InnoDB 索引滿足最左匹配原則，當(dāng)不符合最左前綴，會(huì)怎么樣呢？在這個(gè)搜索樹(shù)中，只能用“張”，找到一個(gè)滿足條件 103,然后再判斷其他條件是否滿足。

這條語(yǔ)句在 Mysql 5.6 之前和 Mysql 5.6 以及 Mysql 5.6 以后版本執(zhí)行是不一致的。

Mysql 5.6 之前

• 在 5.6 之前是沒(méi)有索引下推的，只能從 ID3 開(kāi)始一個(gè)個(gè)回表，虛線表示回表。到主鍵索引上找數(shù)據(jù)行，再對(duì)比字段值，如下圖：
  

  無(wú)索引下推

• 5.6 引入了索引下推，可以在索引遍歷過(guò)程中，對(duì)索引包含的字段先做判斷，直接過(guò)濾到不滿足條件的記錄，減少回表次數(shù)。如下圖：

  
  
  索引下推
  
  

  有了索引下推后，InnoDB 在（name，age）索引內(nèi)就判斷了 age 是否等于 10，不等于 10 的直接跳過(guò)，所以上面只需要回表 2 次。

總結(jié)

本文從索引查詢數(shù)據(jù)流程上介紹了數(shù)據(jù)庫(kù)索引的概念，包括聚集索引、非聚集索引、覆蓋索引、回表、最左匹配、索引下推，對(duì)于基礎(chǔ)的掌握可以更快的做數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)化，比如減少回表的次數(shù)，最好使用聚集索引，或者覆蓋索引。加快數(shù)據(jù)查詢速度。

參考

極客時(shí)間 | 深入淺出索引（下）

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