一、MySql 索引存储结构

索引是在 MySql 的存储引擎中实现，不同存储引擎支持不同的索引

B+树索引是由 B+树实现，是有序排列存储的，在排序和范围查找方面具有优势

Hash 索引适合 key-value 键值对查询，只有 Memory 存储引擎支持 Hash 索引，查询数据的时间复杂度为 O(1)，查询性能要比其他索引优越

创建表时，无论 InnoDB 还是 MyISAM，默认创建一个主键索引，默认使用 B+树索引

InnoDB 默认创建的主键索引是聚簇索引（Clustered Index），其他索引属于辅助索引（Secondary Index），也被称为二级索引或非聚簇索引，主键索引的叶子节点存储的是行记录

MyISAM 存储引擎使用的是辅助索引，索引中的每一个叶子节点仅仅记录的是每行数据的物理地址，即行指针

二、索引优化

1、覆盖索引优化查询

从辅助索引中查询得到记录，不需要通过聚簇索引查询获得，MySql 将其称为覆盖索引

比如查询商品的商品名称、商品价格，则可以通过建立商品编号、商品名称、商品价格的联合索引，不同回表便得到数据信息

统计数量可以通过覆盖索引实现，即借助辅助索引查询统计数量

EXPLAIN SELECT count(*) FROM sxyp_user;

2、自增字段作主键优化查询

InnoDB 主键索引是聚簇索引，叶子节点存储的是行记录，设置自增字段，每次插入数据时会按照顺序添加到当前索引节点的位置，不需要移动已有的数据

使用非自增主键，每次插入主键的索引都是随机的，因此每次插入新的数据时，会插入到中间位置，导致的问题不得不移动数据满足新增数据的插入

3、前缀索引优化

前缀索引就是使用某个字段中字符串的前几个字符建立索引

索引文件存储在磁盘中，磁盘最小单元是页，一个页默认大小为 16KB，如果每个索引值大小为 2KB，当索引数据很大时，需要遍历大量页，导致性能很差

减小索引字段大小，增加一个页中的索引数量，提高查询性能

前缀索引也有一定的局限性，order by 无法使用前缀索引，无法把前缀索引作为覆盖索引

4、防止索引失效

Memory 存储引擎实现的 Hash 索引只有在=条件下起作用，其他情况就无法起作用了

以 %开头的 LIKE 模糊进行 select 字段查询，而不是统计数量时，无法使用索引查询数据

使用联合索引进行查询，遵循最左匹配原则，使用索引中最左边的列进行查询，才能使用联合索引

order 表中建立一个复合索引 idx_user_order_status(order_no, status, user_id)，如果我们使用 order_no、order_no+status、order_no+status+user_id 以及 order_no+user_id 组合查询，则能利用到索引；而如果我们用 status、status+user_id 查询，将无法使用到索引

查询条件中使用 OR，OR 的前后条件中有一个列没有索引，涉及的索引不会使用

对索引进行函数操作或者表达式计算也会导致索引的失效