在我們日常開發中，針對mysql的sql優化，最簡單、最常用的方式就是為查詢條件加索引。那麼為什麼加個索引，sql的效能就能有明顯的提公升呢？這是因為針對沒有索引的sql語句，查詢是在磁碟中全表掃瞄過濾的，我們知道計算機中磁碟效能是最低的，相對於cpu和記憶體來說，慢的可不是一點半點。那麼索引中是怎麼查詢過濾的呢？索引中其實是採用了b+樹的方式，在記憶體中過濾完資料之後，才到磁碟中獲取具體的資料，相對於在磁碟中過濾來說，效能當然會提高很多。我們來看一下具體的索引過濾方式。
mysql中的不同儲存引擎的儲存方式是不同的，例如，在innodb引擎中使用的是聚簇索引，myisam使用的是非聚簇索引。關於聚簇索引和非聚簇索引的區別我們後面會說到，這裡主要說一下innodb中的索引。innodb索引型別有很多，大致分為兩大類，一種是主鍵索引，一種是普通索引。之所以分為這兩種，是因為他們在查詢過濾的過程中不太一樣。其他的索引後面會講到。
普通索引
如上圖所示，我們看到在普通索引中，索引是以b+樹的形式儲存的，先大概介紹下b+樹。b+樹的每個節點可以儲存多個元素，所有的中間節點元素都同時存在於子節點，在子節點元素中是最大（或最小）元素(如圖中的2就是這樣)。b+樹中的每個元素不儲存資料指標，只用來索引，所有資料指標都儲存在葉子節點，同時葉子節點是以鍊錶的形式儲存的。在上圖中我們可以看出b+樹範圍查詢，只需要查詢到範圍初始最小節點的位置，然後在鍊錶中遍歷到最大節點的位置，即可拿到範圍資料。具體b+樹流程在這不做詳解，感興趣的可以自行看下資料。
所以使用b+樹的優點在於，所有的中間節點都是儲存的索引，只有葉子節點儲存的是資料的指標，所以，所以磁碟頁中可以儲存更多的節點元素，也就是說可以讓樹的高度變得更低，來減少io的次數。另外因為b+樹每次都要查詢到葉子節點來獲取指標，所以b+樹是穩定查詢。
我們了解完b+樹之後，可以看到普通索引中的儲存方式跟b+樹中不同的是，它的葉子節點中儲存的是主鍵id。拿到主鍵之後需要再去主鍵的b+樹中獲取到具體的資料資訊，這個過程我們稱之為回表。從這裡我們也可以看出，主鍵索引和普通索引的區別就在於不需要回表。如上圖。
為什麼要遵守最左字首原則
在上圖中，因為我們是name、age、***的組合索引，所以每乙個name、age、***是乙個節點。這個時候的排序方式就變成了從name開始排序，name排序完成的情況下再依次講age、***進行排序。比如是 2 、8 、5為乙個組合，5 、 3 、2為乙個組合，3 、 6 、5為乙個組合，這幾個組合是怎麼排序的呢？他們的排序順序為 2 、8 、5 --> 3 、6 、5 --> 5 、3 、2。這個時候我們發現其實它是首先按照第乙個字段排序的，在保證第乙個字段有序的情況下，再依次對後面的字段進行排序。
也就是說在建立聯合索引(a,b,c)的時候，只用（a，c）查的話，只能用到a的索引，無法用到c的索引，因為聯合索引的b+樹，首先是根據a來排序的，也就是說a是絕對有序的，b,c基本上是無序的。
我們先解答開篇，之所以加了索引之後sql語句的效率會提高，是因為索引的底層資料結構是b+樹。b+樹的中間節點都是儲存的索引，只有葉子節點儲存的是資料的指標(普通索引是儲存的id)，所以，所以磁碟頁中可以儲存更多的節點元素，也就是說可以讓樹的高度變得更低，來減少io的次數。
另外我們還知道了innodb使用的是聚簇索引，myisam使用的是非聚簇索引。
聚簇索引又分為主鍵索引和輔助索引，主鍵索引的b+樹中的葉子節點是直接儲存的資料。輔助索引的b+樹葉子節點中儲存的是主鍵id。非聚簇索引b+樹的葉子節點中儲存的是資料的指標。
還有就是遵守最左字首原則是因為，b+樹中是從最左邊開始排序的，保證最左有序的情況下再依次對後面進行排序。所以無論什麼情況下最左都是有序的，要知道，b+樹本身就是需要有序才能成立，無序的資料是沒辦法獲取的哦！
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