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1. 索引种类
创建数据表& 插入数据
create table user(
id int(10) auto_increment,
name varchar(30),
age tinyint(4),
primary key (id),
index idx_age (age) USING BTREE
)engine=innodb charset=utf8mb4;
insert into user(name,age) values
('张三',30),
('李四',20),
('王五',40),
('刘八',10);
聚簇索引
每个 INNODB 表 都会有一个聚簇索引 创建规则如下:
* 如果表设置了主键，则主键就是聚簇索引
* 如果表没有主键，则会默认第一个NOT NULL，且唯一（UNIQUE）的列作为聚簇索引
* 以上都没有，则会默认创建一个隐藏的row_id作为聚簇索引
聚簇索引整体是一个B+树，非叶子节点存放的是键值，叶子节点存放的是行数据，称之为数据页，这就决定了表中的数据也是聚簇索引中的一部分，数据页之间是通过一个双向链表来链接
数据存储结构简图:
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普通索引
普通索引也叫二级索引，辅助索引, 除聚簇索引外的索引，即非聚簇索引。
InnoDB的普通索引叶子节点存储的是主键（聚簇索引）的值，而MyISAM的普通索引存储的是记录指针。
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2. 回表查询
执行下面sql查询
select id,name from user where age = 10;分析查询过程, 首先通过普通索引(age) 定位 age = 10 的ID 然后通过聚集索引 查询select 字段返回结果集 , 此过程 需要扫描两次索引B+树，它的性能较扫一遍索引树更低。
3. 索引覆盖
执行下面sql查询
select id,age from user where age = 10;可通过普通索引列(age) 就能获取SQL所需的所有列数据，无需回表，速度更快。
explain 分析:
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可通过Extra 是否是Using Index 判断查询是否索引覆盖
如何实现索引覆盖:
将被查询的字段，建立到联合索引里去
哪些场景适合使用索引覆盖来优化SQL
- 全表count查询优化
-
列查询回表优化
-
分页查询
4. 索引下推
在上面数据表的基础上 添加复合索引
index idx_age_name (age,name)
执行下面sql查询,分析查询过程
select id,age from user where name like '张%' and age = 20;Mysql版本 < 5.6
检索复合索引 idx_name_age 查询出所有 name 包含 “张” 的主键ID 然后通过聚簇索引判断出所有符合where子句的数据返回 ,此过程需要回表
Mysql版本 >= 5.6
检索复合索引 idx_name_age 查询所有 name 包含 “张” 的 且age =20 的数据 直接返回结果集, 无需回表
可见 索引下推在非主键索引上的优化，可以有效减少回表的次数，大大提升了查询的效率
explain 分析:
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Using Index Condition 使用了索引下推的表现
end!
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