前面講了生活中索引的例子，索引的基本原理，資料庫的複雜性，又講了作業系統的相關知識，目的就是讓大家了解，任何一種資料結構都不是憑空產生的，一定會有它的背景和使用場景，我們現在總結一下，我們需要這種資料結構能夠做些什麼，其實很簡單，那就是：每次查詢資料時把磁碟io次數控制在乙個很小的數量級，最好是常數數量級。那麼我們就想到如果乙個高度可控的多路搜尋樹是否能滿足需求呢？就這樣，b+樹應運而生。
如上圖，是一顆b+樹，關於b+樹的定義可以參見b+樹，這裡只說一些重點，淺藍色的塊我們稱之為乙個磁碟塊，可以看到每個磁碟塊包含幾個資料項（深藍色所示）和指標（黃色所示），如磁碟塊1包含資料項17和35，包含指標p1、p2、p3，p1表示小於17的磁碟塊，p2表示在17和35之間的磁碟塊，p3表示大於35的磁碟塊。真實的資料存在於葉子節點即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非葉子節點只不儲存真實的資料，只儲存指引搜尋方向的資料項，如17、35並不真實存在於資料表中。
如圖所示，如果要查詢資料項29，那麼首先會把磁碟塊1由磁碟載入到記憶體，此時發生一次io，在記憶體中用二分查詢確定29在17和35之間，鎖定磁碟塊1的p2指標，記憶體時間因為非常短（相比磁碟的io）可以忽略不計，通過磁碟塊1的p2指標的磁碟位址把磁碟塊3由磁碟載入到記憶體，發生第二次io，29在26和30之間，鎖定磁碟塊3的p2指標，通過指標載入磁碟塊8到記憶體，發生第三次io，同時記憶體中做二分查詢找到29，結束查詢，總計三次io。真實的情況是，3層的b+樹可以表示上百萬的資料，如果上百萬的資料查詢只需要三次io，效能提高將是巨大的，如果沒有索引，每個資料項都要發生一次io，那麼總共需要百萬次的io，顯然成本非常非常高。
1.通過上面的分析，我們知道io次數取決於b+數的高度h，假設當前資料表的資料為n，每個磁碟塊的資料項的數量是m，則有h=㏒(m+1)n，當資料量n一定的情況下，m越大，h越小；而m = 磁碟塊的大小 / 資料項的大小，磁碟塊的大小也就是乙個資料頁的大小，是固定的，如果資料項佔的空間越小，資料項的數量越多，樹的高度越低。這就是為什麼每個資料項，即索引欄位要盡量的小，比如int佔4位元組，要比bigint8位元組少一半。這也是為什麼b+樹要求把真實的資料放到葉子節點而不是內層節點，一旦放到內層節點，磁碟塊的資料項會大幅度下降，導致樹增高。當資料項等於1時將會退化成線性表。
2.當b+樹的資料項是復合的資料結構，比如(name,age,***)的時候，b+數是按照從左到右的順序來建立搜尋樹的，比如當(張三,20,f)這樣的資料來檢索的時候，b+樹會優先比較name來確定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比較age和***，最後得到檢索的資料；但當(20,f)這樣的沒有name的資料來的時候，b+樹就不知道下一步該查哪個節點，因為建立搜尋樹的時候name就是第乙個比較因子，必須要先根據name來搜尋才能知道下一步去**查詢。比如當(張三,f)這樣的資料來檢索時，b+樹可以用name來指定搜尋方向，但下乙個欄位age的缺失，所以只能把名字等於張三的資料都找到，然後再匹配性別是f的資料了， 這個是非常重要的性質，即索引的最左匹配特性。
關於mysql索引原理是比較枯燥的東西，大家只需要有乙個感性的認識，並不需要理解得非常透徹和深入。我們回頭來看看一開始我們說的慢查詢，了解完索引原理之後，大家是不是有什麼想法呢？先總結一下索引的幾大基本原則
1.最左字首匹配原則，非常重要的原則，mysql會一直向右匹配直到遇到範圍查詢(>、 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)順序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引則都可以用到，a,b,d的順序可以任意調整。
2.=和in可以亂序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意順序，mysql的查詢優化器會幫你優化成索引可以識別的形式
3.盡量選擇區分度高的列作為索引,區分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示欄位不重複的比例，比例越大我們掃瞄的記錄數越少，唯一鍵的區分度是1，而一些狀態、性別字段可能在大資料面前區分度就是0，那可能有人會問，這個比例有什麼經驗值嗎？使用場景不同，這個值也很難確定，一般需要join的字段我們都要求是0.1以上，即平均1條掃瞄10條記錄
4.索引列不能參與計算，保持列「乾淨」，比如from_unixtime(create_time) = 』2014-05-29』就不能使用到索引，原因很簡單，b+樹中存的都是資料表中的字段值，但進行檢索時，需要把所有元素都應用函式才能比較，顯然成本太大。所以語句應該寫成create_time = unix_timestamp(』2014-05-29』);
5.盡量的擴充套件索引，不要新建索引。比如表中已經有a的索引，現在要加(a,b)的索引，那麼只需要修改原來的索引即可
根據最左匹配原則，最開始的sql語句的索引應該是status、operator_id、type、operate_time的聯合索引；其中status、operator_id、type的順序可以顛倒，所以我才會說，把這個表的所有相關查詢都找到，會綜合分析；
比如還有如下查詢
1
2
select*fromtaskwherestatus = 0andtype = 12 limit 10;
selectcount(*)fromtaskwherestatus = 0 ;
那麼索引建立成(status,type,operator_id,operate_time)就是非常正確的，因為可以覆蓋到所有情況。這個就是利用了索引的最左匹配的原則
Mysql的列索引和多列索引（聯合索引）
建立乙個多列索引 create table test id int not null,last name char 30 not null,first name char 30 not null,primary key id index name last name,first name 建立多個索...
Mysql的列索引和多列索引（聯合索引）
建立乙個多列索引 create table test id int not null,last name char 30 not null,first name char 30 not null,primary key id index name last name,first name 建立多個索...
MySQL單列索引和多列索引
在設計mysql表索引的時候，可能有個問題，就是多個單列索引好，還是設計為多列索引好 下面從不同角度分析下這個問題 1.多個單列索引 定義 即是在表中在需要索引的字段上為每個字段設計乙個索引 特點 簡單，索引個數多 2.多列索引 定義 即是在表中根據查詢需求在多個欄位上設計乙個索引 特點 稍微複雜，...