1. 什么是最左前綴原則？

以下回答全部是基于MySQL的InnoDB引擎

例如對(duì)于下面這一張表

如果我們按照 name 字段來(lái)建立索引的話(huà)，采用B+樹(shù)的結(jié)構(gòu)，大概的索引結(jié)構(gòu)如下

如果我們要進(jìn)行模糊查找，查找name 以“張"開(kāi)頭的所有人的ID，即 sql 語(yǔ)句為

select?ID?from?table?where?name?like?'張%'

由于在B+樹(shù)結(jié)構(gòu)的索引中，索引項(xiàng)是按照索引定義里面出現(xiàn)的字段順序排序的，索引在查找的時(shí)候，可以快速定位到 ID 為 100的張一，然后直接向右遍歷所有張開(kāi)頭的人，直到條件不滿(mǎn)足為止。

也就是說(shuō)，我們找到第一個(gè)滿(mǎn)足條件的人之后，直接向右遍歷就可以了，由于索引是有序的，所有滿(mǎn)足條件的人都會(huì)聚集在一起。

而這種定位到最左邊，然后向右遍歷尋找，就是我們所說(shuō)的最左前綴原則。

2. 為什么用 B+ 樹(shù)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對(duì)應(yīng)的哈希碼然后再存放在對(duì)應(yīng)的位置，這樣的話(huà)，如果我們要進(jìn)行模糊查找的話(huà)，顯然哈希表這種結(jié)構(gòu)是不支持的，只能遍歷這個(gè)表。而B(niǎo)+樹(shù)則可以通過(guò)最左前綴原則快速找到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。

2、如果我們要進(jìn)行范圍查找，例如查找ID為100 ~ 400的人，哈希表同樣不支持，只能遍歷全表。

3、索引字段通過(guò)哈希映射成哈希碼，如果很多字段都剛好映射到相同值的哈希碼的話(huà)，那么形成的索引結(jié)構(gòu)將會(huì)是一條很長(zhǎng)的鏈表，這樣的話(huà)，查找的時(shí)間就會(huì)大大增加。

3. 主鍵索引和非主鍵索引有什么區(qū)別？

例如對(duì)于下面這個(gè)表(其實(shí)就是上面的表中增加了一個(gè)k字段),且ID是主鍵。

主鍵索引和非主鍵索引的示意圖如下：

其中R代表一整行的值。

從圖中不難看出，主鍵索引和非主鍵索引的區(qū)別是：非主鍵索引的葉子節(jié)點(diǎn)存放的是主鍵的值，而主鍵索引的葉子節(jié)點(diǎn)存放的是整行數(shù)據(jù)，其中非主鍵索引也被稱(chēng)為二級(jí)索引，而主鍵索引也被稱(chēng)為聚簇索引。

根據(jù)這兩種結(jié)構(gòu)我們來(lái)進(jìn)行下查詢(xún)，看看他們?cè)诓樵?xún)上有什么區(qū)別。

1、如果查詢(xún)語(yǔ)句是 select * from table where ID = 100,即主鍵查詢(xún)的方式，則只需要搜索 ID 這棵 B+樹(shù)。

2、如果查詢(xún)語(yǔ)句是 select * from table where k = 1，即非主鍵的查詢(xún)方式，則先搜索k索引樹(shù)，得到ID=100,再到ID索引樹(shù)搜索一次，這個(gè)過(guò)程也被稱(chēng)為回表。

現(xiàn)在，知道他們的區(qū)別了吧？

4. 為什么建議使用主鍵自增的索引？

對(duì)于這顆主鍵索引的樹(shù)

如果我們插入 ID = 650 的一行數(shù)據(jù)，那么直接在最右邊插入就可以了

但是如果插入的是 ID = 350 的一行數(shù)據(jù)，由于 B+ 樹(shù)是有序的，那么需要將下面的葉子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行移動(dòng)，騰出位置來(lái)插入 ID = 350 的數(shù)據(jù)，這樣就會(huì)比較消耗時(shí)間，如果剛好 R4 所在的數(shù)據(jù)頁(yè)已經(jīng)滿(mǎn)了，需要進(jìn)行頁(yè)分裂操作，這樣會(huì)更加糟糕。

但是，如果我們的主鍵是自增的，每次插入的 ID 都會(huì)比前面的大，那么我們每次只需要在后面插入就行， 不需要移動(dòng)位置、分裂等操作，這樣可以提高性能。也就是為什么建議使用主鍵自增的索引。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的mysql非主键索引_主键索引和非主键索引的区别的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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