一、索引分类

1. Hash索引：Hash 索引查询效率很高，时间复杂度O(1)。Mysql Innodb引擎不支持hash索引的。Hash索引适合精确查找，不适合范围查找。

2. 平衡二叉树：时间复杂度为 O(n)，根节点会变，数据量多，层次多，磁盘IO多。

3. B树：每个节点中不仅包含数据的 key 值，还有 data 值。数据量较大的时候，同样会导致B树很深，从而增加了磁盘 IO 的次数。

4. B+树：所有的数据节点都在最后一层上，叶子节点按关键字排序，从左到右指针连接，层级更少，查询稳定。

二、主键索引

搜索过程：索引页 ——> 索引页 ——> 数据页

• 索引页 + 数据页组成的B+树就是聚簇索引。

• InnoDB聚簇索引：

1. 1. 如果定义了PK，那么PK就是聚簇索引。

   2. 没有PK，第一个not null unique就是聚簇索引。

   3. 否则，自动建一个隐藏列作为聚簇索引。

• 聚簇索引叶子节点储存整行数据（就是数据页）；

• 普通索引叶子节点：

1. 1. InnoDB储存主键索引；

   2. MyIsam储存行记录的指针；

三、回表与索引覆盖

• 非聚簇索引（普通索引）中只保存了索引字段的值（按照顺序排列，联合索引先按第一列排序，再按第二列……排序，全都相同，再按主键索引排序）与主键索引的值。

• 回表：Select的where条件中是非聚簇索引，查询需要返回非聚簇索引中不包含的字段，此时需要用主键索引再查一次聚簇索引；

• 索引覆盖：将被查询的字段，建立到联合索引里去，这种查询不需要回表。

四、联合索引

• 联合索引中多列条件为OR关联时，索引不生效；

• 最左边的列必须在查询条件中，不然不生效 —— 最左匹配原则；

• 联合索引范围查询时，第一列是范围查询，后续的列再范围查询是没法走索引的，只有第一列是等值查询时，后续的列才能用范围查询。

• groupBy+索引，效率特别高，不需要建中间表，也不需要排序；

五、索引优化技巧

• 大字段建索引时，可以只取字段的前半部分，例：

  CREATE INDEX table ON dual(address(20));

• 某个值在某一列中出现比列很高时，查询优化器就会放弃索引，全表扫；比例分界线默认是30%；

• orderBy和groupBy后的字段最好建索引，不会产生中间表；

• 隐式类型（“1”=> 1）转换会导致索引失效；

• 深分页查询时使用Limit时，先嵌套子查询，把id查出来，再通过id用where条件搜索，可以避免回表；