[TOC] ### 1\. 什么是最左前缀原则? > 以下回答全部是基于MySQL的InnoDB引擎 例如对于下面这一张表 ![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/2/13/168e49131416762c?imageView2/0/w/1280/h/960/format/webp/ignore-error/1) 如果我们按照 name 字段来建立索引的话,采用B+树的结构,大概的索引结构如下 ![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/2/13/168e498c9031dfd0?imageView2/0/w/1280/h/960/format/webp/ignore-error/1) 如果我们要进行模糊查找,查找name 以“张"开头的所有人的ID,即 sql 语句为 ~~~ select ID from table where name like '张%' 复制代码 ~~~ 由于在B+树结构的索引中,索引项是按照索引定义里面出现的字段顺序排序的,索引在查找的时候,可以快速定位到 ID 为 100的张一,然后**直接向右遍历**所有**张**开头的人,直到条件不满足为止。 也就是说,我们找到第一个满足条件的人之后,直接向右遍历就可以了,由于索引是有序的,所有满足条件的人都会聚集在一起。 而这种定位到最左边,然后向右遍历寻找,就是我们所说的**最左前缀原则**。 ### 2\. 为什么用 B+ 树做索引而不用哈希表做索引? 1、哈希表是把索引字段映射成对应的哈希码然后再存放在对应的位置,这样的话,如果我们要进行模糊查找的话,显然哈希表这种结构是不支持的,只能遍历这个表。而B+树则可以通过最左前缀原则快速找到对应的数据。 2、如果我们要进行范围查找,例如查找ID为100 ~ 400的人,哈希表同样不支持,只能遍历全表。 3、索引字段通过哈希映射成哈希码,如果很多字段都刚好映射到相同值的哈希码的话,那么形成的索引结构将会是一条很长的**链表**,这样的话,查找的时间就会大大增加。 ### 3\. 主键索引和非主键索引有什么区别? 例如对于下面这个表(其实就是上面的表中增加了一个k字段),且ID是主键。 ![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/2/13/168e4c132ab5f5fe?imageView2/0/w/1280/h/960/format/webp/ignore-error/1) 主键索引和非主键索引的示意图如下: ![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/2/13/168e4ce8c5874c85?imageView2/0/w/1280/h/960/format/webp/ignore-error/1) 其中R代表一整行的值。 从图中不难看出,主键索引和非主键索引的区别是:非主键索引的叶子节点存放的是**主键的值**,而主键索引的叶子节点存放的是**整行数据**,其中非主键索引也被称为**二级索引**,而主键索引也被称为**聚簇索引**。 根据这两种结构我们来进行下查询,看看他们在查询上有什么区别。 1、如果查询语句是 select \* from table where ID = 100,即主键查询的方式,则只需要搜索 ID 这棵 B+树。 2、如果查询语句是 select \* from table where k = 1,即非主键的查询方式,则先搜索k索引树,得到ID=100,再到ID索引树搜索一次,这个过程也被称为回表。 现在,知道他们的区别了吧? ### 4\. 为什么建议使用主键自增的索引? 对于这颗主键索引的树 ![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/2/13/168e4dc9269f4823?imageView2/0/w/1280/h/960/format/webp/ignore-error/1) 如果我们插入 ID = 650 的一行数据,那么直接在最右边插入就可以了 ![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/2/13/168e4de29fd71de6?imageView2/0/w/1280/h/960/format/webp/ignore-error/1) 但是如果插入的是 ID = 350 的一行数据,由于 B+ 树是有序的,那么需要将下面的叶子节点进行移动,腾出位置来插入 ID = 350 的数据,这样就会比较消耗时间,如果刚好 R4 所在的数据页已经满了,需要进行**页分裂**操作,这样会更加糟糕。 但是,如果我们的主键是自增的,每次插入的 ID 都会比前面的大,那么我们每次只需要在后面插入就行, 不需要移动位置、分裂等操作,这样可以提高性能。也就是为什么建议使用主键自增的索引。