怎么理解mysql索引 MySQL中的索引
深入理解mysql的联合索引
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。
专注于为中小企业提供网站建设、成都网站制作服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业威宁免费做网站提供优质的服务。我们立足成都，凝聚了一批互联网行业人才，有力地推动了上千家企业的稳健成长，帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。
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
mysql索引有什么用？
先正面回答你的问题
数据是否重复不是建立索引的重要依据，甚至都不是依据。
只要不完全重复（所有元组的该元素都一样），那么建立索引就是有意义的。
即使当前数据完全重复，也不是不能建立索引，这种情况有点复杂，不细说了。
对于你后面的疑问，可以给你一个如何建立索引的忠告，“如何查就如何建”。
索引的建立，唯一的原因就是为了查询（广义的查询），实际上建立索引会使得数据存储所占空间变大，有时索引所占的空间会查过数据本身的空间。索引的建立也会使得数据插入时变慢，特殊情况下，慢的难以忍受，所以dba的重要工作之一，就是检查索引层级并优化。
索引建立的唯一好处，就是按照索引查询时，变快了。type，status这2个字段是否适合建立索引，就要看你是否要按照这2个字段进行检索。而检索的顺序决定了如何建立索引。
对于索引类型和索引方式，我建议就
normal
和
btree
就适用于大多数情况。若你参与的是一个大数据处理项目，对数据存储和检索有特别要求，那么需要分析多个层面，比如数据吞吐量、数据的方差、平均差等等很多参数才考虑是否用聚集索引等（mysql好像还没聚集索引），至于是否是唯一索引，我建议不使用，即使能判定数据是唯一的也不要用，全文索引也没有必要。
MySQL索引机制(详细+原理+解析)
MySQL 前缀索引能有效减小索引文件的大小，提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处：MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引，也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)。
集一个索引包含多个列（最左前缀匹配原则）
索引列的值必须唯一，但允许有空值
全文索引为FUllText，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值，全文索引可以在CHAR,VARCHAR,TEXT类型列上创建
设定主键后数据会自动建立索引，InnoDB为聚簇索引
即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
覆盖索引是指一个查询语句的执行只用从所有就能够得到，不必从数据表中读取，覆盖索引不是索引树，是一个结果，当一条查询语句符合覆盖索引条件时候，MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，这样避免了查到索引后的回表操作，减少了I/O效率
查看索引
列名解析：
删除索引
查看：
删除前:
删除后：
普通的索引，没有什么介绍
查看:（注意和前缀索引Sub_part的区别）
当索引的列是unique的时候，会生成唯一索引，唯一索引关于null有下列两种情况
SQLSERVER 下的唯一索引的列，允许null值，但最多允许有一个空值
MYSQL下的唯一索引的列，允许null值，并且允许多个空值
查看:
会建立两个索引，一个非聚簇索引，一个是唯一索引
结果:
可以插入两个空值（明人不说暗话，我喜欢MySQL）
一方面，它不会索引所有字段所有字符，会减小索引树的大小.
另外一方面，索引只是为了区别出值，对于某些列，可能前几位区别很大，我们就可以使用前缀索引。
一般情况下某个前缀的选择性也是足够高的，足以满足查询性能。对于BLOB，TEXT，或者很长的VARCHAR类型的列，必须使用前缀索引，因为MySQL不允许索引这些列的完整长度。
查看：
查看：
复合索引的最左前缀匹配原则 ：
对于复合索引，查询在一定条件才会使用该索引
减少开销。 建一个联合索引(col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！
覆盖索引。 对联合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机io操作。减少io操作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。
效率高。 索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是联合索引，通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w。
在模糊搜索中很有效，搜索全文中的某一个字段，可以参考这篇博文
:
我们先进行下面一个实验看看InnoDB下的主键索引的一个现象。
查看:
我们插入进去的时候，数据的id都是乱序的，为什么这里最后select查询出来的结果都是进行了排序？
这是因为InnoDB索引底层实现的是B+tree，B+tree具有下列的特点：
所以上面的排序是为了使用B+tree的结构 ，B+tree为了范围搜索，将主键按照从小到大排序后，拆分成节点。后续还有新的节点进入的时候，和B-tree相同的操作，会进行分裂。
一般来说，聚簇索引的B+tree都是三层
InnoDB中主键索引一定是聚簇索引，聚簇索引一定是主键索引。
为什么这里辅助索引叶子结点不直接存储数据呢？
MYISAM只有非聚簇索引，索引最终指向的都是物理地址。
Q:既然有回表的存在，那么聚簇索引的优势在哪里？
Q:主键索引作为聚簇索引需要注意什么
在查询语句中使用LIke关键字进行查询时，如果匹配字符串的第一个字符为"%"，索引不会使用。如果“%”不是在第一位，索引就会使用
多列索引是在表的多个字段上创建的索引，满足最左前缀匹配原则，索引才会被使用
查询语句只有Or关键字时候，如果OR前后的两个条件都是索引，这这次查询将会使用索引，否则Or前后有一个条件的列不是索引，那么查询中将不使用索引
分享题目：怎么理解mysql索引 MySQL中的索引
浏览地址：http://cdiso.cn/article/hpihjd.html
