数据库索引

1，什么是索引

索引是关系数据库中对数据库表中一列或所列数据进行排序的存储结构。好比是字典的目录

2，索引的应用场景

数据库中存放大量的数据时，直行sql语句将花费较大时间，时间过长将影响用户体验，并且我们应用中大多数接口都具有查询功能，最后都将落在数据库查询中，所以需要提高数据库查询的速度就需要使用到索引，就像通过目录查字典就会很快查到结果

3，数据库查询原理

通过IO读写在磁盘中一块一块查找目标数据，该过程称为全表扫描

4，IO读写是在磁盘中一条一条查，索引也是如此，为什么索引快

因为索引采用了不同的数据结构（B+树），该数据结构在查询上有明显优势

5，索引的分类

主键索引，普通索引，唯一索引，联合索引，全文索引。

其中联合索引需要满足最左前缀法则才能实现索引。

6，索引的物理存放位置

innoDB类型的索引与数据存放在一个文件中

myisam类型的索引和数据分别存放在两个文件中

最近在学习MySQL的存储引擎和索引的知识。看了许多篇介绍MyISAM和InnoDB的索引的例子，都能理解。

像这张索引图：

PS:该图来自大神张洋的《MySQL索引背后的数据结构及算法原理》一文。

但许多文章讲述的都是单列索引，我很好奇 联合索引对应的结构图是怎样的。

比方说联合索引 (col1, col2,col3)，我知道在逻辑上是先按照col1进行排序再按照col2进行排序最后再按照col3进行排序。因此如果是select * from table where col1 = 1 and col3 = 3的话，只有col1的索引部分能生效。但是其物理结构上这个联合索引是怎样存在的，我想不懂。

上网查阅了许多资料，总算有点眉目了。

假设这是一个多列索引(col1, col2,col3)，对于叶子节点，是这样的：

PS:该图改自《MySQL索引背后的数据结构及算法原理》一文的配图。

也就是说，联合索引(col1, col2,col3)也是一棵B+Tree，其非叶子节点存储的是第一个关键字的索引，而叶节点存储的则是三个关键字col1、col2、col3三个关键字的数据，且按照col1、col2、col3的顺序进行排序。

配图可能不太让人满意，因为col1都是不同的，也就是说在col1就已经能确定结果了。自己又画了一个图（有点丑），col1表示的是年龄，col2表示的是姓氏，col3表示的是名字。如下图：

PS:对应地址指的是数据记录的地址。

如图，联合索引(年龄, 姓氏,名字)，叶节点上data域存储的是三个关键字的数据。且是按照年龄、姓氏、名字的顺序排列的。

因此，如果执行的是：

select * from STUDENT where 姓氏='李' and 名字='安'

或者

select * from STUDENT where 名字='安'

那么当执行查询的时候，是无法使用这个联合索引的。因为联合索引中是先根据年龄进行排序的。如果年龄没有先确定，直接对姓氏和名字进行查询的话，就相当于乱序查询一样，因此索引无法生效。因此查询是全表查询。

如果执行的是：

select * from STUDENT where 年龄=1 and 姓氏='李'

那么当执行查询的时候，索引是能生效的，从图中很直观的看出，age=1的是第一个叶子节点的前6条记录，在age=1的前提下，姓氏=’李’的是前3条。因此最终查询出来的是这三条，从而能获取到对应记录的地址。

如果执行的是：

select * from STUDENT where 年龄=1 and 姓氏='黄' and 名字='安'

那么索引也是生效的。

而如果执行的是：

select * from STUDENT where 年龄=1 and 名字='安'

那么，索引年龄部分能生效，名字部分不能生效。也就是说索引部分生效。

因此我对联合索引结构的理解就是B+Tree是按照第一个关键字进行索引，然后在叶子节点上按照第一个关键字、第二个关键字、第三个关键字…进行排序。

而之所以会有最左原则，是因为联合索引的B+Tree是按照第一个关键字进行索引排列的。

联合索引在B+树上的结构介绍

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