我们这里讨论InnoDB存储引擎，数据和索引存储在同一个文件student.ibd
uid是主键，其他字段没有添加任何索引
select * from student;
如果是这样查询，这表示整表搜索，从左到右遍历叶子节点链表，从小到大访问
select * from student where uid<5;
如果是这样查询，这表示范围查询，就直接在有序链表中遍历搜索就可以了，直到遍历到第一个不小于5的key结束遍历
select * from student where uid=5;
如果是这样查询，这表示等值查询，在索引树上进行二分查找即可
由于name没有索引，于是做整表搜索
select * from student where name=’linfeng’;
uid是主键，以name创建了普通索引（二级索引）
以name为索引构建的索引树，称为辅助索引树，也叫做二级索引树。key是辅助索引字段name的值，然后还有外加uid主键的值
在辅助索引树上，key是辅助索引的值，也就是name；data数据值是所在记录行的主键值（PRIMARY KEY），也就是uid（并不是表的一行数据）
分析语句1：
select name from student where name=’linfeng’;
因为过滤字段是name且 只select了name一个字段，name有索引，索引树上直接就有，所以从name的二级索引树上去等值匹配
分析语句2：
select uid,name from student where name=’linfeng’;
这种情况select的是name和uid，而这些在二级索引树上也是直接就有，所以搜索二级索引树就完事了。
分析语句3：
select * from student where name=’linfeng’;
这种情况下就涉及到回表了，这是一个很重要的概念。由于name字段有索引，所以我们会到name字段构建的二级索引树上去查找。但二级索引树没有linfeng这个人所有的信息，所以完整的查询过程应该是这样的：
用linfeng到二级索引树上进行匹配，拿到二级索引树上存储的uid然后拿着这个uid去主索引树上去匹配，最后拿到linfeng的所有信息（回表）
而这个回表意味着更多的磁盘I/O，会影响效率，如果业务只需要uid、name，就别写select *了，这样可以避免回表
分析语句4：
我们删除name的索引后执行以下语句
select * from student where age=20 order by name;
没有用到索引，还使用外部排序了。此外我们还看到using filesort，这时需要优化了。
我们的过滤条件是age，先给age添加索引，看看行不行
可以看到，age命中索引了，查询age所在的索引树。由于我们写的是，依然存在回表。还有using filesort，因为使用age=20查询到的结果是多个，然而name此时是没有顺序的，所以还需要再进行外部排序。
那能不能通过给name加载索引来解决问题呢？
不能，因为一次SQL执行只能用到1个索引，搜索了这个字段的索引树就不会再去搜索另一个字段的索引树了，因为加载索引是要耗费磁盘I/O的，查找多个索引树就太慢了！
分析：既然索引树上只能存自己建立的索引字段以及主键，那我们把需要查询的字段都设置成索引不就好了？
解决方法：我们可以在二级索引树上的key：age+name，形成联合索引，先按age排序，age相同了，再按name排序
再次
这时候就使用到联合索引了，而且没有using filesort，这次是这样查询的：
先用age=20在辅助索引树上查找，如果数据足够会找到多个结果，这个结果就是已经排好序的，不需要再using filesort
我们现在直接用第二个字段name作为过滤条件
我们看到这里没有用到索引，因为我们用(age,name)创建索引，是先按age排序，再按name排序。如果我们只用name作为过滤条件，这就没有办法使用索引匹配了，因为是优先用age排序。
所以我们经常说，多列索引一定要使用到第1个字段，这样才能用到索引！
在建立(age,name)联合索引的情况下，以下操作不回表（到二级索引树上搜索，再去主索引树上搜索）：
select ageselect age, nameselect uid,age,name
以下操作要回表
select *select age,name,sex
到此这篇关于InnoDB主键索引树和二级索引树的文章就介绍到这了,更多相关InnoDB索引树内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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