《数据库索引，终于懂了终于懂了》介绍了为什么B+树适合做数据库索引，索引数据库的终于懂了索引分为主键索引(Primary Inkex)与普通索引(Secondary Index)。InnoDB和MyISAM是索引怎么利用B+树来实现这两类索引，其又有什么差异呢?终于懂了

问题1：MyISAM的索引结构是怎样的?

MyISAM的索引与行记录是分开存储的，叫做非聚集索引(UnClustered Index)。索引

其主键索引与普通索引没有本质差异：

画外音：MyISAM的表可以没有主键。

主键索引与普通索引是索引两棵独立的索引B+树，通过索引列查找时，终于懂了先定位到B+树的索引叶子节点，再通过指针定位到行记录。终于懂了

举个例子，MyISAM：

表中有四条记录：

其B+树索引构造如上图：

问题2：InnoDB的索引结构是怎样的?

InnoDB的主键索引与行记录是存储在一起的，故叫做聚集索引(Clustered Index)：

画外音：因此，InnoDB的PK查询是非常快的。

因为这个特性，InnoDB的表必须要有聚集索引：

聚集索引，也只能够有一个，因为行数据在物理磁盘上只能有一份聚集存储。

InnoDB的网站模板普通索引可以有多个，它与聚集索引是不同的：普通索引的叶子节点，存储主键(也不是指针);

问题3：InnoDB为何建议使用趋势递增主键?

InnoDB由于数据行与索引一体，如果使用趋势递增主键，插入记录时，不会索引分裂，不会大量行记录移动。

问题4：InnoDB为何不宜使用较长的列做主键?

假设有一个用户中心场景，包含身份证号，身份证MD5，姓名，出生年月等业务属性，这些属性上均有查询需求，并且有事务需求，必须使用InnoDB存储引擎。

此时，如何来设计数据表呢?

最容易想到的设计方式是：

此时的索引树与行记录结构如上：

身份证号id_code是一个比较长的字符串，每个索引都存储这个值，在数据量大，内存珍贵的情况下，源码下载MySQL有限的缓冲区，存储的索引与数据会减少，磁盘IO的概率会增加。

画外音：同时，索引占用的磁盘空间也会增加。

此时，应该新增一个无业务含义的id自增列：

如此一来，有限的缓冲区，能够缓冲更多的索引与行数据，磁盘IO的频率会降低，整体性能会增加。

InnoDB为何不宜使用较长的列作为主键，这下懂了吧?

问题5：InnoDB的普通索引存储主键键值，可能存在什么问题?

使用普通索引查询时，可能出现回表查询。

什么是回表查询?

还是上面的例子：

画外音：id是聚集索引，name是普通索引。

表中有四条记录：

两个B+树索引分别如上图：

既然从普通索引无法直接定位行记录，那普通索引的查询过程是怎么样的呢?

通常情况下，需要扫码两遍索引树。

例如：

是如何执行的呢?

如粉红色路径，需要扫码两遍索引树：

这就是所谓的回表查询，先定位主键值，再定位行记录，它的性能较扫一遍索引树更低。

问题6：如何优化回表查询?

常见的解决方案是覆盖索引。

什么是索引覆盖(Covering index)?

额，楼主并没有在MySQL的官网找到这个概念。

画外音：治学严谨吧?

借用一下SQL-Server官网的说法。

MySQL官网，类似的说法出现在explain查询计划优化章节，即explain的输出结果Extra字段为Using index时，能够触发索引覆盖。

不管是SQL-Server官网，还是MySQL官网，都表达了：只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据，无需回表，速度更快。

如何实现索引覆盖?

常见的方法是：将被查询的字段，建立到联合索引里去。

对于查询需求

将单列索引(name)升级为联合索引(name, sex)，即可避免回表。

画外音：属性sex不用到聚集索引查询了。

总结

MyISAM和InnoDB都使用B+树来实现索引：

【本文为专栏作者“58沈剑”原创稿件，转载请联系原作者】

戳这里，看该作者更多好文