MySQL使用了B+Tree作為底層數據結構，能夠實現快速高效的數據查詢功能。工作中可怕的是沒有建立索引，比這更可怕的是建好了索引又沒有使用到。
本文將圍繞着如何優雅的使用索引，圖文並茂地和大家一起探討索引的正確打開姿勢，不談底層原理，只求工作實戰。
1. 索引的特點
page之間是雙鏈表形式，而每個page內部的數據則是單鏈表形式存在。當進行數據查詢時，會限定位到具體的page，然後在page中通過二分查找具體的記錄。
並且索引的順序不同，數據的存儲順序則也不同。所以在開發過程中，一定要注意索引字段的先後順序。
最左匹配原則
當一個索引中包含多個字段時，可以稱之為組合索引。MySQL中有個很重要的規則，即最左匹配原則用來定義組合索引的命中規則，它是指在檢索數據時從聯合索引的最左邊開始匹配。假設對用戶表建立一個聯合索引（a，b，c），那麼條件a，（a，b），（a，b，c）都會用到索引。
在匹配過程中會優先根據最左前面的字段a進行匹配，然後再判斷是否用到了索引字段b，直到無法找到對應的索引字段，或者對應的索引被”破壞“（下文中會介紹）。
以下是本文中操作實踐用到的初始化語句，有條件的同學可以再本地執行，建議使用MySQL5.6+版本，畢竟實操才是學習的最佳途徑。
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. 正確創建索引
盡量使用自增長主鍵
使用自增長主鍵的原因筆者認為有兩個。首先能有效減少頁分裂，MySQL中數據是以頁為單位存儲的且每個頁的大小是固定的（默認16kb），如果一個數據頁的數據滿了，則需要分成兩個頁來存儲，這個過程就叫做頁分裂。
如果使用了自增主鍵的話，新插入的數據都會盡量的往一個數據頁中寫，寫滿了之後再申請一個新的數據頁寫即可（大多數情況下不需要分裂，除非父節點的容量也滿了）。
自增主鍵
非自增主鍵
其次，對於緩存友好。系統分配給MySQL的內存有限，對於數據量比較多的數據庫來說，通常只有一小部分數據在內存中，而大多數數據都在磁盤中。如果使用無序的主鍵，則會造成隨機的磁盤IO，影響系統性能。
選擇性高的列優先
關注索引的選擇性。索引的選擇性，也可稱為數據的熵。在創建索引的時候通常要求將選擇性高的列放在最前面，對於選擇性不高的列甚至可以不創建索引。如果選擇性不高，極端性情況下可能會掃描全部或者大多數索引，然後再回表，這個過程可能不如直接走主鍵索引性能高。
索引列的選擇往往需要根據具體的業務場景來選擇，但是需要注意的是索引的區分度越高則價值就越高，意味着對於檢索的性價比就高。索引的區分度等於count(distinct 具體的列) / count(*)，表示字段不重複的比例。
唯一鍵的區分度是1，而對於一些狀態值，性別等字段區分度往往比較低，在數據量比較大的情況下，甚至有無限接近0。假設一張表中用data_status來表示數據的狀態，1-有效，2-刪除，則數據的區分度為 1/500000。如果100萬條數據中只有1條被刪除，並且在查詢數據時查找data_status = 0 的數據時，需要進行全表掃描。由於索引也是需要佔用內存的，所以在內存較為有限的環境下，區分度不高的索引幾乎沒有意義。
聯合索引優先於多列獨立索引
聯合索引優先於多列獨立索引， 假設有三個字段a,b,c, 索引（a）(a,b)，(a,b,c)可以使用(a,b,c)代替。MySQL中的索引並不是越多越好，各個公司的規定中往往會限制單表中的索引的個數。原因在於，索引本身也會佔用一定的空間，並且維護一個索引時有一定的代碼的，所以在滿足需求的情況下一定要盡可能創建更少的索引。
執行語句：
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";
執行結果分析:
實際上建立(a, b, c)聯合索引時，其作用相當於(a), (a, b), (a, b, c) 三個索引。所以以上三種查詢方式均會命中索引。
覆蓋索引避免回表
覆蓋索引如果執行的語句是 select ID from T where k between 3 and 5，這時只需要查 ID 的值，而 ID 的值已經在 k 索引樹上了，因此可以直接提供查詢結果，不需要回表。也就是說，在這個查詢裏面，索引 k 已經“覆蓋了”我們的查詢需求，我們稱為覆蓋索引。由於覆蓋索引可以減少樹的搜索次數，顯著提升查詢性能，所以使用覆蓋索引是一個常用的性能優化手段。
覆蓋索引的查詢優化
覆蓋索引同時還會影響索引的選擇，對於（a，b，c）索引來說，理論上來說不滿足最左匹配原則，但是實際上也會走索引。原因在於，優化器認為（a，b，c）索引的性能會高於全表掃描，實際情況也是這樣的，感興趣的小夥伴不妨分析一下上文中介紹的數據結構。
explain select a,b,c from test_table where b = "188466668888" and c = "23";
執行結果：
滿足查詢和排序
索引要滿足查詢和排序。大部分同學在創建索引時，通常第一反應是查詢條件來選擇索引列，需要注意的是查詢和排序同樣重要，我們建立的索引要同時滿足查詢和排序的需求.
包含要排序的列
select c, d from test_table where a = 1 and b = 2 order by c;
雖然查詢條件只使用了a,b兩個字段，但是由於排序用到了c字段，我們能可以建立(a,b,c)聯合索引來進行優化。
保證索引字段順序
如上文中的介紹，索引的字段順序決定了索引數據的組織順序。要想更高性能的檢索數據，一定要盡可能的藉助底層數據結構的特點來進行。如，索引(a, b)的默認組織形式就是先根據a排序，在a相同的情況下再根據b排序。
考慮索引的大小
內存中的空間十分寶貴，而索引往往又需要在內存中。為了在有限的內存中存儲更多的索引，在設計索引時往往要考慮索引的大小。比如我們常用的郵箱，xxxx@xx.com, 假設都是abc公司的，則郵箱後綴完全一致為@abc.com, 索引的區分度完全取決於@前面的字符串。
針對上述情況，MySQL 是支持前綴索引的，也就是說，你可以定義字符串的一部分作為索引。默認地，如果你創建索引的語句不指定前綴長度，那麼索引就會包含整個字符串。
如果使用的 email 整個字符串的索引結構執行順序是這樣的：從 index1 索引樹找到滿足索引值是’liqiang156@11.com’的這條記錄，取得 id （主鍵）的值ID2；到主鍵上查到主鍵值是ID2的行，將這行記錄加入結果集；
取 email 索引樹上剛剛查到的位置的下一條記錄，發現已經不滿足 email=’liqiang156@qq.com’的條件了，循環結束。這個過程中，只需要回主鍵索引取一次數據，所以系統認為只掃描了一行。但是它的問題就是索引的後半部分都是重複的，浪費內存。
這時我們可以考慮使用前綴索引，如果使用的是 index2 (email(7) 索引結構)，執行順序是這樣的：從 index2 索引樹找到滿足索引值是’liqiang’的記錄，找到的第一個是 ID1，到主鍵上查到主鍵值是 ID1 的行，判斷出 email 的值是’liqiang156@xxx.com’，加入結果集。
取 index2 上剛剛查到的位置的下一條記錄，發現仍然是’liqiang’，取出 ID2，再到 ID 索引上取整行然後判斷，這次值仍然不對，則丟棄繼續往下取。
重複上一步，直到在 index2 上取到的值不是’liqiang’或者索引搜索完畢之後，循環結束。在這個過程中，要回主鍵索引取 4 次數據，也就是掃描了 4 行。通過這個對比，你很容易就可以發現，使用前綴索引后，可能會導致查詢語句讀數據的次數變多。
不過方法總比困難多，我們在建立索引時可以先通過語句查看一下索引的區分度，或者提前預估餘下前綴長度，對於上述問題我們可以將前綴長度調整為9即可達到效果。索引，在使用前綴索引時，一定要充分考慮數據的特徵，選擇合適的
對於一些比較長的字段的等值查詢，我們也可以採用其他方式來縮短索引的長度。比如url一般都是比較長，我們可以冗餘一列存儲其Hash值。
select field_list from t where id_card_crc=crc32('input_id_card_string') and id_card='input_id_card_string'
對於我們國家的身份證號，一共 18 位，其中前 6 位是地址碼，所以同一個縣的人的身份證號前 6 位一般會是相同的。為了提高區分度，我們可以將身份證號碼倒序存儲。
select field_list from t where id_card = reverse('input_id_card_string');
3. 正確使用索引
建立合適的索引是前提，想要取得理想的查詢性能，還應保證能夠用到索引。避免索引失效即是優化。
不在索引上進行任何操作
索引上進行計算，函數，類型轉換等操作都會導致索引從當前位置（聯合索引多個字段，不影響前面字段的匹配）失效，可能會進行全表掃描。
explain select * from test_table where upper(a) = "ZHANGSAN"
對於需要計算的字段，則一定要將計算方法放在“=”後面，否則會破壞索引的匹配，目前來說MySQL優化器不能對此進行優化。
explain select * from test_table where a = lower("ZHANGSAN")
隱式類型轉換
需要注意的是，在查詢時一定要注意字段類型問題，比如a字段時字符串類型的，而匹配參數用的是int類型，此時就會發生隱式類型轉換，相當於相當於在索引上使用函數。
explain select * from test_table where a = 1;
a是字符串類型，然後使用int類型的1進行匹配,此時就發生了隱式類型轉換，破壞索引的使用。
只查詢需要的列
在日常開發中很多同學習慣使用 select * … 來構建查詢語句，這種做法也是極不推薦的。主要原因有兩個，首先查詢無用的列在數據傳輸和解析綁定過程中會增加網絡IO，以及CPU的開銷，儘管往往這些消耗可以被忽略，但是我們也要避免埋坑。
explain select a,b,c from test_table where a="zhangsan" and b = "188466668888" and c = "23";
其次就是會使得覆蓋索引”失效”, 這裏的失效並非真正的不走索引。覆蓋索引的本質就是在索引中包含所要查詢的字段，而 select * 將使覆蓋索引失去意義，仍然需要進行回表操作，畢竟索引通常不會包含所有的字段，這一點很重要。
explain select * from test_table where a="zhangsan" and b = "188466668888" and c = "23";
不等式條件
查詢語句中只要包含不等式，負向查詢一般都不會走索引，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");
模糊匹配查詢
最左前綴在進行模糊匹配時，一般禁止使用%前導的查詢，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%";
最左匹配原則
索引是有順序的，查詢條件中缺失索引列之後的其他條件都不會走索引。比如(a, b, c)索引，只使用b, c索引，就不會走索引。
explain select * from test_table where b = "188466668888" and c = "23";
如果索引從中間斷開，索引會部分失效。這裏的斷開指的是缺失該字段的查詢條件，或者說滿足上述索引失效情況的任意一個。不過這裏的仍然會使用到索引，只不過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詢條件，會導致索引完全失效。而上一個例子中即使用了不等式條件，也使用了隱式類型轉換卻能用到索引。
同理，根據最左前綴匹配原則，以下如果使用b，c作為查詢條件則不會使用(a, b, c)索引。
執行語句：
explain select * from test_table where b = "188466668888" and c = "23";
執行結果：
索引下推
在說索引下推之前，我們先執行一下SQL。
執行語句：
explain select * from test_table where a = "zhangsan" and c = "23";
上述的最左前綴匹配原則相信大家都能很容易的理解，那麼使用(a, c)條件查詢能夠利用(a, b, c)嗎？答案是肯定的，正如上圖所示。即使沒有索引下推也會會根據最左匹配原則，使用到索引中的a字段。有了索引下推之後會增加查詢的效率。
在面試中通常會問到這樣一個問題，已知有索引(a,b,c)則根據條件(a,c)查詢時會不會走索引呢？答案是肯定的，但是是有版本限制的。
而 MySQL 5.6 引入的索引下推優化（index condition pushdown)， 可以在索引遍歷過程中，對索引中包含的字段先做判斷，直接過濾掉不滿足條件的記錄，減少回表次數，是對查詢的一種優化，感興趣的同學可以看一下官方說明https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/index-condition-pushdown-optimization.html。
上述是沒有索引下推，每次查詢完之後都會回表，取到對應的字段進行匹配。
利用索引下推，每次盡可能在輔助索引中將不符合條件數據過濾掉。比如，索引中已經包含了name和age，索引不妨暫且忽略破壞索引匹配的條件直接匹配。
查詢優化-自適應索引順序
查詢時，mysql的優化器會優化sql的執行，即使查詢條件的順序沒有按照定義順序來使用，也是可以使用索引的。但是需要注意的是優化本身也會消耗一定的性能，所以還是推薦按照索引的定義來書寫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. 總結
索引並不是什麼高深的技術，從底層來看，不過是一個數據結構罷了。要想使用好索引，一定要先將B+Tree理解透徹，在此基礎上對於日常使用和面試則是信手拈來。
脫離業務的設計都是耍流氓，技術的意義在於服務業務。所以，索引的設計需要充分考慮業務的需求與設計原則之間做一些取捨，滿足需求是基礎。
在工作中，各個公司的版本可能大不相同，會存在一些奇奇怪怪，不確定的問題。所以為了驗證索引的有效性，強烈推薦把主要的查詢sql都通過explain查看一下執行計劃，是否會用到索引。
參考資料：
[1] 《MySQL 45講》—極客時間
[2] 《InnoDB存儲引擎》
[3] 《高性能MySQL》
[4] https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/
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