上文 中我们主要介绍了sql语句在server层的执行过程

我们再来分析一下具体的语句在引擎层的执行步骤，CRUD的操作都跟索引相关，我们先了解一下索引

索引

索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录

数据结构

常见的数据结构有 哈希表、有序数组和搜索树

哈希表是一种以键 - 值(key-value)存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即 key， 就可以找到其对应的值即 Value。哈希的思路很简单，把值放在数组里，用一个哈希函数 把 key 换算成一个位置，然后把 value 放在数组的对应位置

不可避免地，多个 key 值经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况。处理这种情况的 一种方法是，拉出一个链表

哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景

有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀

如果仅仅看查询效率，有序数组就很好。但是，在需要更新数据的时候就 麻烦了，你往中间插入一个记录就必须得挪动后面所有的记录，成本太高

有序数组索引只适用于静态存储引擎

二叉搜索树的特点是:每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子

当然为了维持 O(log(N)) 的查询复杂度，你就需要保持这棵树是平衡二叉树。为了做这个 保证，更新的时间复杂度也是 O(log(N))

二叉树是搜索效率最高的，但是实际上大多数的数据库存储却并不使用二叉树。 其原因是，索引不止存在内存中，还要写到磁盘上

为了让一个查询尽量少地读磁盘，就必须让查询过程访问尽量少的数据块。那么，我们就不应该使用二叉树，而是要使用“N 叉”树。这里，“N 叉”树中的“N”取决于数据块的大小

N 叉树由于在读写上的性能优点，以及适配磁盘的访问模式，已经被广泛应用在数据库引擎中了

InnoDB 的索引模型

在 InnoDB 中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表。 InnoDB 使用了 B+ 树索引模型，所以数据都是存储在 B+ 树中的

每一个索引在 InnoDB 里面对应一棵 B+ 树

根据叶子节点的内容，索引类型分为主键索引和非主键索引

主键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里，主键索引也被称为聚簇索引

非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引

基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树(回表)。因此，我们在应用中应该尽量 使用主键查询

索引维护

B+ 树为了维护索引有序性，在插入新值的时候需要做必要的维护

如果新插入的 ID 值比原来的小，就相对麻烦了，需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置

而更糟的情况是，如果所在的数据页已经满了，根据 B+ 树的算法，这时候需要申请 一个新的数据页，然后挪动部分数据过去。这个过程称为页分裂。在这种情况下，性能自然会受影响。

除了性能外，页分裂操作还影响数据页的利用率。原本放在一个页的数据，现在分到两个页中，整体空间利用率降低大约 50%。

当然有分裂就有合并。当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合 并。合并的过程，可以认为是分裂过程的逆过程

自增主键的插入数据模式，正符合了我们前面提到的递增插入的场景。每次插 入一条新记录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。

而有业务逻辑的字段做主键，则往往不容易保证有序插入，这样写数据成本相对较高

主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小

所以，从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择

有没有什么场景适合用业务字段直接做主键的呢?还是有的。比如，有些业务的场景需求 是这样的:

1. 只有一个索引;
2. 该索引必须是唯一索引。

这就是典型的 KV 场景

覆盖索引

如果执行的语句是 select ID from t ，这时只需要查 ID 的 值，而 ID 的值已经在 k 索引树上了，因此可以直接提供查询结果，不需要回表。也就是说，在这个查询里面，索引 k 已经“覆盖了”我们的查询需求，我们称为覆盖索引

由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段

索引下推

满足最左前缀原则的时候，最左前缀可以用于在索引中定位记录。这时，你可能要问，那些不符合最左前缀的部分，会怎么样呢？

MySQL 5.6 引入的索引下推优化， 可以在索引遍历过 程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数

最左前缀原则

不只是索引的全部定义，只要满足最左前缀，就可以利用索引来加速检索

在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段顺序?

这里我们的评估标准是，索引的复用能力。因为可以支持最左前缀，所以当已经有了 (a,b) 这个联合索引后，一般就不需要单独在 a 上建立索引了。因此，第一原则是，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的

前缀索引

利用最左前缀原则可以定义字符串的一部分作为索引。默认地，如果你创建索引的语句不指定前缀长度，那么索引就会包含整个字符串

但，这同时带来的损失是，可能会增加额外的记录扫描次数，因为索引相同需要进一步比较

使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查 询成本

可以通过统计索引上有多少个不同的值来判断要使用多长的前缀，从而减少扫描次数

前缀索引对覆盖索引的影响

使用前缀索引就用不上覆盖索引对查询性能的优化了，这也是你在选择是否使用前缀索引时需要考虑的一个因素

倒序存储和hash存储

对于类似于邮箱这样的字段来说，使用前缀索引的效果可能还不错。但是，遇到前缀的区 分度不够好的情况时，我们要怎么办呢?

第一种方式是使用倒序存储。如果你存储身份证号的时候把它倒过来存

第二种方式是使用 hash 字段。你可以在表上再创建一个整数字段，来保存身份证的校验码，同时在这个字段上创建索引