在上一篇中，我們簡單的介紹了一下 InnoDB 引擎的索引類型，這一篇我們繼續學習 InnoDB 的索引，聊一聊索引策略，更好的利用好索引，提升數據庫的性能，主要聊一聊覆蓋索引、最左前綴原則、索引下推。
覆蓋索引
覆蓋索引是指在普通索引樹中可以得到查詢的結果，不需要在回到主鍵索引樹中再次搜索。
建立如下這張表來演示覆蓋索引：
mysql> create table T (
ID int primary key,
age int NOT NULL DEFAULT 0,
name varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',
index age(age))
engine=InnoDB;
我們執行select * from T where age between 13 and 25 語句，這條語句的執行流程大概為：
- 1、在 age 索引樹中查找到 age = 13 的記錄，取得 ID 的值
- 2、根據 id 的值在主鍵索引上查找所需要的所有信息
- 3、在 age 樹上往下取，重復 1、2 兩步操作，直到 age 不符合條件為止。
如果我們將語句換為 select ID from T where age between 13 and 25，執行這條語句時，在 age 索引樹上就可以查詢到 ID 的值，省去了上面的回表操作，這樣就減少了搜索次數，提升了查詢效率。
這時候的 age 索引樹已經可以滿足我們的查詢需求，age 索引就稱為覆蓋索引。
覆蓋索引是常用的數據查詢優化技術，可以極大的提升數據庫性能，有以下幾個原因：
- 減少樹的搜索次數，顯著提升查詢性能。
- 索引是按照值的順序存儲，所以對於 I/O 密集型的范圍查詢比隨機從磁盤中讀取每一行的 I/O 要少很多。
- 索引的條目遠小於數據的條目，在索引樹上讀取會極大的減小數據庫的訪問量。
最左前綴原則
最左前綴原則是建立在聯合索引之上的，如果我們建立了聯合索引，我們不需要使用索引的全部定義，只要用到了索引中的最左邊的那個字段就可以使用這個索引，這就是 B-tree 索引支持最左前綴原則。
建立如下這張表來解釋最左前綴原則：
mysql> create table T (
ID int primary key,
age int NOT NULL DEFAULT 0,
name varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',
ismale tinyint(1) DEFAULT NULL,
email varchar(64),
address varchar(255),
KEY `name_age` (`name`,`age`))
engine=InnoDB;
我們建立了聯合索引 name_age，現在，假設我們有一下三種查詢情景：
- 1、查出用戶名的第一個字是“張”開頭的人的年齡。即查詢條件子句為"where name like '張%'"
- 2、查處用戶名中含有“張”字的人的年齡。即查詢條件子句為"where name like '%張%'"
- 3、查出用戶名以“張”字結尾的人的年齡。即查詢條件子句為"where name like '%張'"
在這三種情況中，第一種情況可以利用到 name_age 這個聯合索引，加速查詢，可以看出，我們並沒有
使用索引的全部定義，只要滿足最左前綴，就可以利用索引來加速檢索。這個最左前綴可以是聯合索引的最左 N 個字段，也可以是字符串索引的最左 M 個字符。
如果我們將索引的順序調整為KEY name_age (age,name) ，那么上面三種情況都使用不到這個聯合索引。
維護索引需要代價，所以有時候我們可以利用“最左前綴”原則減少索引數量。
索引下推
索引下推優化是 MySQL 5.6 引入的， 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。
建立如下這張表來解釋索引下推：
mysql> create table T (
ID int primary key,
age int NOT NULL DEFAULT 0,
name varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',
ismale tinyint(1) DEFAULT NULL,
email varchar(64),
address varchar(255),
KEY `name_age` (`name`,`age`))
engine=InnoDB;
在表中建立了 name、age 的聯合索引，我們執行 select * from T where name like '張%' and age=10 and ismale=1;語句，我們已經知道了B-tree 索引的最左前綴原則，所以將會用到 name_age 索引，因為索引下推優化，會在 name_age 索引樹上判斷 name 和 age 是否滿足。
根據我們上面的執行語句，會在 name_age 索引樹上查找 name 以 '張' 開頭的並且 age = 10 的數據，然后在回到主鍵索引樹中查詢所需要的信息，並不是所有 name_age 索引樹上查找 name 以 '張' 開頭的數據都回主鍵索引樹中查詢數據，這樣就減少了一些不必要的查詢。
假設我們的數據如下圖所示：
在 name_age 索引樹中有四條符合 name 以 '張'開頭的數據，如果沒有索引下推，則需要回到主鍵索引樹上判斷 age 是否等於 10 ，這樣就需要回表四次，而有了索引下推之后，在 name_age 索引樹上就判斷 age 是否等於 10 ，只需要回表兩次，這樣就減少了回表次數，提升了查詢性能。
以上就是關於 InnoDB 引擎中的索引策略，感謝您的閱讀，希望這篇文章對您的學習或者工作有所幫助。
最后
目前互聯網上很多大佬都有 MySQL 相關文章，如有雷同，請多多包涵了。原創不易，碼字不易，還希望大家多多支持。若文中有所錯誤之處，還望提出，謝謝。
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