本篇文章给人人带来的内容是关于mysql innodb索引道理的细致引见（代码示例），有肯定的参考价值，有须要的朋侪能够参考一下，愿望对你有所协助。
群集索引（clustered index）
innodb存储引擎表是索引组织表，表中数据依据主键递次寄存。其群集索引就是依据每张表的主键递次组织一颗B+树，其叶子结点中寄存的就是整张表的行纪录数据，这些叶子节点成为数据页。（相干引荐：MySQL教程）
群集索引的存储并非物理上一连的，而是逻辑上一连的，叶子结点间依据主键递次排序，经由过程双向链表衔接。多半情况下，查询优化器倾向于采纳群集索引，因为群集索引能在叶子结点直接找到数据，而且因为定义了数据的逻辑递次，能迥殊快的接见针对局限值的查询。
群集索引的这个特征决议了索引组织表中的数据也是索引的一部分。因为内外的数据只能依据一颗B+树排序，因而一张表只能有一个聚簇索引。
在Innodb中，聚簇索引默许就是主键索引。假如没有主键，则依据以下划定规矩来建聚簇索引:
- 没有主键时，会用一个非空而且唯一的索引列做为主键，成为此表的聚簇索引;
- 假如没有如许的索引，InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。
因为主键运用了聚簇索引，假如主键是自增id，那末对应的数据也会相邻地寄存在磁盘上，写入机能较高。假如是uuid等字符串情势，频仍的插进去会使innodb频仍地挪动磁盘块，写入机能就比较低了。
B+树（多路均衡查找树）
我们知道了innodb引擎索引运用了B+树构造，那末为何不是其他范例树构造，比方二叉树呢？
计算机在存储数据的时刻，有最小存储单位，这就比如人民币流畅最小单位是分一样。文件体系的最小单位是块，一个块的大小是4k（这个值依据体系差别而且可设置），InnoDB存储引擎也有本身的最小贮存单位—页（Page），一个页的大小是16K（这个值也是可设置的）。
文件体系中一个文件大小只要1个字节，但不得不占磁盘上4KB的空间。同理，innodb的一切数据文件的大小一直都是16384（16k）的整数倍。
所以在MySQL中，寄存索引的一个块节点占16k，mysql每次IO操纵会应用体系的预读才能一次加载16K。如许，假如这一个节点只放1个索引值是异常糟蹋的，因为一次IO只能猎取一个索引值，所以不能运用二叉树。
B+树是多路查找树，一个节点能放n个值，n = 16K / 每一个索引值的大小。
比方索引字段大小1Kb，这时刻每一个节点能放的索引值理论上是16个，这类情况下，二叉树一次IO只能加载一个索引值，而B+树则能加载16个。
B+树的路数为n+1，n是每一个节点存在的值数目，比方每一个节点寄存16个值，那末这棵树就是17路。
从这里也能看出，B+树节点可存储多个值，所以B+树索引并不能找到一个给定键值的详细行。B+树只能找到寄存数据行的详细页，然后把页读入到内存中，再在内存中查找指定的数据。
附：B树和B+树的区分在于，B+树的非叶子结点只包括导航信息，不包括现实的值，一切的叶子结点和相连的节点运用链表相连，便于区间查找和遍历。
辅佐索引
也称为非群集索引，其叶子节点不包括行纪录的悉数数据，叶子结点除了包括键值之外，每一个叶子结点中的索引行还包括一个书签，该书签就是响应行的群集索引键。
以下图能够示意辅佐索引和群集索引的关联（图片源自收集，看也许意义即可）：
当经由过程辅佐索引来寻觅数据时，innodb存储引擎会经由过程辅佐索引叶子节点取得只想主键索引的主键，既然后再经由过程主键索引找到完全的行纪录。
比方在一棵高度为3的辅佐索引树中查找数据，那须要对这颗辅佐索引树举行3次IO找到指定主键，假如群集索引树的高度一样为3，那末还须要对群集索引树举行3次查找，终究找到一个完全的行数据地点的页，因而一共须要6次IO接见来获得终究的数据页。
竖立的索引，如团结索引、唯一索引等，都属于非聚簇索引。
团结索引
团结索引是指对表上的多个列举行索引。团结索引也是一颗B+树，差别的是团结索引的键值数目不是1，而是大于即是2。
比方有user表，字段为id，age，name，现发明以下两条sql运用频次最多：
Select * from user where age = ？ ; Select * from user where age = ? and name = ?;
这时刻不须要为age和name零丁建两个索引，只须要建以下一个团结索引即可：
create index idx_age_name on user(age, name)
团结索引的另一个优点已对第二个键值举行了排序处置惩罚，有时刻能够防止多一次的排序操纵。
掩盖索引
掩盖索引，即从辅佐索引中就可以够获得查询所须要的一切字段值，而不须要查询群集索引中的纪录。掩盖索引的优点是辅佐索引不包括整行纪录的一切信息，故其大小要远小于群集索引，因而能够削减大批的IO操纵。
比方上面有团结索引（age，name），假如以下：
select age，name from user where age=？
就可以运用掩盖索引了。
掩盖索引的另一个优点是关于统计题目，比方：
select count(*) from user
innodb存储引擎并不会挑选经由过程查询群集索引来举行统计。因为user表上另有辅佐索引，而辅佐索引远小于群集索引，挑选辅佐索引能够削减IO操纵。
注意事项
- 索引只建适宜的，不建过剩的
因为每当增删数据时，B+树都要举行调解，假如竖立多个索引，多个B+树都要举行调解，而树越多、构造越巨大，这个调解越是耗时耗资本。假如削减了这些不必要的索引，磁盘的运用率能够会大大下降。
- 索引列的数据长度能少则少。
索引数据长度越小，每一个块中存储的索引数目越多，一次IO猎取的值更多。
- 婚配列前缀可用到索引 like 9999%，like %9999%、like %9999用不到索引；
- Where 前提中in和or能够运用索引， not in 和 <>操纵没法运用索引；
假如是not in或<>，面临B+树，引擎基础不知道应当从哪一个节点入手。
- 婚配局限值，order by 也可用到索引；
- 多用指定列查询，只返回本身想到的数据列，罕用select *；
不须要查询无用字段，而且不运用*能够还会掷中掩盖索引哦；
- 团结索引中假如不是依据索引最左列开始查找，没法运用索引；
最左婚配准绳；
- 团结索引中准确婚配最左前线并局限婚配别的一列能够用到索引；
- 团结索引中假如查询中有某个列的局限查询，则其右侧的一切列都没法运用索
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