innodb中使用了b+樹資料結構，每乙個索引在innodb都對應一顆b+樹。
b+樹的特點是能夠保持資料穩定有序，其插入與修改擁有較穩定的對數時間複雜度。b+樹元素自底向上插入，這與二叉樹恰好相反。具體的定以與性質可以在其他文章檢視到。
現在有一張表
mysql>
create
table t(
id int
primary
key,
k int
notnull
, name varchar(16
),index
(k))
engine
=innodb
;
主鍵索引的葉子節點存的是整行資料。在 innodb 裡，主鍵索引也被稱為聚簇索引（clustered index）。
非主鍵索引的葉子節點內容是主鍵的值。在 innodb 裡，非主鍵索引也被稱為二級索引（secondary index）。
在執行一條語句 select * from t where id=500，即主鍵查詢方式，則只需要搜尋 id 這棵 b+ 樹；
在執行 select * from t where k=5，則需要先搜尋 k 索引樹，得到 id 的值為 500，再到 id 索引樹搜尋一次。這個過程稱為回表。
而頻繁的回表常常會對效能有所影響。那麼如何減少？
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，在這個查詢裡面，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尋次數，顯著提公升查詢效能，所以使用覆蓋索引是乙個常用的效能優化手段。
聯合索引又叫復合索引。對於復合索引:mysql從左到右的使用索引中的字段，乙個查詢可以只使用索引中的一部份，但只能是最左側部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支援a | a,b| a,b,c 3種組合進行查詢，但不支援 b,c進行查詢 .當最左側欄位是常量引用時，索引就十分有效。
我們用（name，age）這個聯合索引來分析
可以看到，索引項是按照索引定義裡面出現的字段順序排序的。
當你的邏輯需求是查到所有名字是「張三」的人時，可以快速定位到 id4，然後向後遍歷得到所有需要的結果。
如果你要查的是所有名字第乙個字是「張」的人，你的 sql 語句的條件是"where name like 『張 %』"。這時，你也能夠用上這個索引，查詢到第乙個符合條件的記錄是 id3，然後向後遍歷，直到不滿足條件為止。
上一段我們說到滿足最左字首原則的時候，最左字首可以用於在索引中定位記錄。這時，你可能要問，那些不符合最左字首的部分，會怎麼樣呢？我們還是以市民表的聯合索引（name, age）為例。如果現在有乙個需求：檢索出表中「名字第乙個字是張，而且年齡是 10 歲的所有男孩」。那麼，sql 語句是這麼寫的：
mysql>
select
*from tuser where name like
'張%'
and age=
10and ismale=
1;
在 mysql 5.6 之前，只能從 id3 開始乙個個回表。到主鍵索引上找出資料行，再對比字段值。
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。
覆蓋索引：如果查詢條件使用的是普通索引（或是聯合索引的最左原則字段），查詢結果是聯合索引的字段或是主鍵，不用回表操作，直接返回結果，減少io磁碟讀寫讀取正行資料
最左字首：聯合索引的最左 n 個字段，也可以是字串索引的最左 m 個字元
聯合索引：根據建立聯合索引的順序，以最左原則進行where檢索，比如（age，name）以age=1 或 age= 1 and name=『張三』可以使用索引，單以name=『張三』 不會使用索引，考慮到儲存空間的問題，還請根據業務需求，將查詢頻繁的資料進行靠左建立索引。
索引下推：like 'hello%』and age >10 檢索，mysql5.6版本之前，會對匹配的資料進行回表查詢。5.6版本後，會先過濾掉age<10的資料，再進行回表查詢，減少回表率，提公升檢索速度
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