MySQL中的索引（InnoDB）MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构

MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。可以得到索引的本质： 索引是数据结构 。InnoDB存储引擎支持以下几种常见的索引：B+树索引、全文索引、哈希索引，其中比较关键的是B+树索引

那为什么HashMap不适合做数据库索引？

1、hash表只能匹配是否相等，不能实现范围查找；

2、当需要按照索引进行order by时，hash值没办法支持排序；

3、组合索引可以支持部分索引查询，如(a,b,c)的组合索引，查询中只用到了a和b也可以查询的，如果使用hash表，组合索引会将几个字段合并hash，没办法支持部分索引；

4、当数据量很大时，hash冲突的概率也会非常大。

1.B+树及相关前置知识

B+树索引就是传统意义上的索引，这是目前关系型数据库系统中查找最常用和最为有效的索引。B+树索引的构造类似于二叉树，根据键值（Key Value）快速找到数据。注意B+树中的B不是代表二叉(binary)，而是代表平衡(balance)，因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来，但是B+树不是一个二叉树。

在讲二叉树之前，我们必须了解一下二分查找：

二分查找法（binary search）也称为折半查找法，用来查找一组有序的记录数组中的某一记录。

在以下数组中找到数字48对应的下标

通过3次二分查找就找到了我们所要的数字，而顺序查找需8次。

对于上面10个数来说，顺序查找平均查找次数为（1+2+3+4+5+6+7+8+9+10)/10=5.5次。而二分查找法为(4+3+2+4+3+1+4+3+2+3)/10=2.9次。在最坏的情况下，顺序查找的次数为10，而二分查找的次数为4。

所以为了索引查找的高效性，我们引入了二叉查找树。

1.1.二叉树

1.1.1.树

N个结点构成的有限集合。

树中有一个称为”根(Root)”的特殊结点
其余结点可分为M个互不相交的树，称为原来结点的”子树”

1.1.2.树与非树

1.1.3.树的一些基本术语

1.1.3.二叉树

度为2的树（也可称之为阶）： （树的度：树中所有结点中最大的度。结点的度：结点的子树个数）

子树有左右顺序之分：

1.1.4.二叉查找(搜索)树

二叉查找树首先肯定是个二叉树，除此之外还符合以下几点：

左子树的所有的值小于根节点的值
右子树的所有的值大于或等于根节点的值
左、右子树满足以上两点

但是二叉查找树，如果设计不良，完全可以变成一颗极不平衡的二叉查找树：

因此若想最大性能地构造一棵二叉查找树，需要这棵二叉查找树是平衡的，从而引出了新的定义——平衡二叉树，或称为AVL树。

1.1.5.平衡二叉树（AVL-树）

它是一棵二叉排序树，它的左右两个子树的高度差（平衡因子）的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。

目的：使得树的高度最低，因为树查找的效率决定于树的高度

平衡二叉树的查找性能是比较高的，但是维护一棵平衡二叉树的代价是非常大的。通常来说，需要1次或多次左旋和右旋来得到插入、更新和删除后树的平衡性。

具体树的旋转网络上的专栏很多这里不再赘述。可借助网页工具Data Structure Visualization (usfca.edu)进行实践了解。

1.1.6.B+树

B+ 树是从平衡二叉查找树演化而来（但B+树不是二叉树，而是一个多叉查找平衡树）。

下图就是一颗平衡二叉查找树

借助网页工具：Data Structure Visualization (usfca.edu)

现在我们将其改造成 B+ 树

树的阶数表示一个节点最多能有多少个子节点。

每个叶子页（LeafPage）存储了实际的数据，如下图中有的叶子页就存放了3条数据记录，当然可以更多，叶子节点由小到大（有序）串联在一起，叶子页中的数据也是排好序的；

从AVL到B+树的变化可知，如果节点特别多的话，AVL树的高度远远高于B+树。

我们可以归纳出B+树的几个特征：

1、相同节点数量的情况下，B+树高度远低于平衡二叉树；

2、非叶子节点只保存索引信息和下一层节点的指针信息，不保存实际数据记录；

3、每个叶子页（LeafPage）存储了实际的数据，比如上图中每个叶子页就存放了3条数据记录，当然可以更多，叶子节点由小到大（有序）串联在一起，叶子页中的数据也是排好序的；

4、相邻的叶子节点之间用指针相连。

注意：叶子节点中的数据在物理存储上完全可以是无序的，仅仅是在逻辑上有序（通过指针串在一起）。

当然，一棵m阶的B+树完整定义如下：

每个节点最多可以有 m 个元素；
除了根节点外，每个节点最少有 (m/2) 个元素；
如果根节点不是叶节点，那么它最少有 2 个孩子节点；
所有的叶子节点都在同一层；
非叶子节点只存放关键字和指向下一个孩子节点的索引，记录只存放在叶子节点中；
一个有 k 个孩子节点的非叶子节点有(k-1) 个元素，按升序排列；
某个元素的左子树中的元素都比它小，右子树的元素都大于或等于它（二叉排序树的特征）；
相邻的叶子节点之间用指针相连。

B+树的细节（B+树的插入、B+树的删除、B+树的旋转等等）如果想详细了解，可以参考《算法导论》第五部分高级数据结构中相关章节

1.1.7.为什么选用B+树

B树也B+树的差别是，B树的非叶子节点也需要存放数据，下图是B树

而B+树的话，数据只存在叶子节点上，同时相邻的叶子节点有链表的结构

同时要注意，MySQL中实现的B+树，叶子节点之间的链表是双向链表，这是一个细微的差别。

另外B* 树的话，与B+树的差别就是在非叶子节点之间，也有相互的指针指向。Oracle中使用的是B* 树。

那为什么MySQL不用B树而使用B+树呢？
因为B数据每个节点都存储数据，每次查询的数据大小固定，就会造成每次查询返回的数据的条数变少，相同数据规模的情况下B树会增加io次数，而B+树，则数据量较小，一次可以返回多条记录，io次数较少
范围查询B+树明显优于B树

1.1.8.MySQL与B+树

为什么关系型数据库都选择了B+树，这个和磁盘的特性有着非常大的关系。

为了提高效率，要尽量减少磁盘I/O。为了达到这个目的，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读，即使只需要一个字节，磁盘也会从这个位置开始，顺序向后读取一定长度的数据放入内存，这个称之为预读。

预读的长度一般为页（page）的整倍数。页是计算机管理存储器的逻辑块，硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块，每个存储块称为一页，页大小通常为4k。

按照磁盘的这种性质，如果是一个页存放一个B+树的节点，自然是可以存放很多的数据的，比如InnoDB里，默认定义的B+树的节点大小是16KB，这就是说，假如一个Key是8个字节，那么一个节点可以存放大约1000个Key，意味着B+树可以有1000个分叉。同时InnoDB每一次磁盘I/O，读取的都是 16KB的整数倍的数据。也就是说InnoDB在节点的读写上是可以充分利用磁盘顺序IO的高速读写特性。

同时按照B+树逻辑结构来说，在叶子节点一层，所有记录的主键按照从小到大的顺序排列，并且形成了一个双向链表。同一层的非叶子节点也互相串联，形成了一个双向链表。那么在实际读写的时候，很大的概率相邻的节点会放在相邻的页上，又可以充分利用磁盘顺序IO的高速读写特性。

所以我们对MySQL优化的一大方向就是 尽可能的多让数据顺序读写，少让数据随机读写 。

磁盘顺序读取的效率很高（不需要寻道时间，只需很少的旋转时间），一般来说，磁盘的顺序读的效率是随机读的40到400倍都有可能，顺序写是随机写的10到100倍。

1.1.9.B+树的作用总结

在磁盘设备上，通过B+树可以有效的存储数据；
所有记录都存储在叶子节点上，非叶子(non-leaf)存储索引(keys)信息；而且记录按照索引列的值由小到大排好了序。
B+树含有非常高的扇出（fanout），通常超过100，在查找一个记录时，可以有效的减少IO操作；

*扇出：是每个索引节点(Non-LeafPage)指向每个叶子节点(LeafPage)的指针；

*扇出数 = 索引节点(Non-LeafPage)可存储的最大关键字个数 + 1

2.MySQL中的索引

InnoDB存储引擎支持以下几种常见的索引：B+树索引、全文索引、哈希索引，其中比较关键的是B+树索引

2.1.B+树索引

InnoDB中的索引自然也是按照B+树来组织的，前面我们说过B+树的叶子节点用来放数据的，但是放什么数据呢？索引自然是要放的，因为B+树的作用本来就是就是为了快速检索数据而提出的一种数据结构，不放索引放什么呢？但是数据库中的表，数据才是我们真正需要的数据，索引只是辅助数据，甚至于一个表可以没有自定义索引。InnoDB中的数据到底是如何组织的？

2.1.1.聚集索引/聚簇索引

InnoDB中使用了聚集索引，就是将表的主键用来构造一棵B+树，并且将整张表的行记录数据存放在该B+树的叶子节点中。也就是所谓的索引即数据，数据即索引。由于聚集索引是利用表的主键构建的，所以每张表只能拥有一个聚集索引。

聚集索引的叶子节点就是数据页。换句话说，数据页上存放的是完整的每行记录。因此聚集索引的一个优点就是：通过过聚集索引能获取完整的整行数据。另一个优点是：对于主键的排序查找和范围查找速度非常快。

如果我们没有定义主键呢？MySQL会使用唯一性索引，没有唯一性索引，MySQL也会创建一个隐含列RowID来做主键，然后用这个主键来建立聚集索引。

2.1.2.辅助索引/二级索引

聚簇索引只能在搜索条件是主键值时才能发挥作用，因为B+树中的数据都是按照主键进行排序的。如果我们想以别的列作为搜索条件怎么办？我们一般会建立多个索引（每建立一个索引，就有一颗B+树），这些索引被称为辅助索引/二级索引。

对于辅助索引(Secondary Index，也称二级索引、非聚集索引)，叶子节点并不包含行记录的全部数据。叶子节点除了包含键值以外，每个叶子节点中的索引行中还包含了一个书签(bookmark)。该书签用来告诉InnoDB存储引擎哪里可以找到与索引相对应的行数据。因此InnoDB存储引擎的辅助索引的书签就是相应行数据的聚集索引键。对于辅助索引(Secondary Index，也称二级索引、非聚集索引)，叶子节点并不包含行记录的全部数据。叶子节点除了包含键值以外，每个叶子节点中的索引行中还包含了一个书签( bookmark)。该书签用来告诉InnoDB存储引擎哪里可以找到与索引相对应的行数据。因此InnoDB存储引擎的辅助索引的书签就是相应行数据的聚集索引键。

比如辅助索引index(node)，那么叶子节点中包含的数据就包括了(note和主键)。

2.1.3.回表

辅助索引的存在并不影响数据在聚集索引中的组织，因此每张表上可以有多个辅助索引。当通过辅助索引来寻找数据时，InnoDB存储引擎会遍历辅助索引并通过叶级别的指针获得指向主键索引的主键，然后再通过主键索引（聚集索引）来找到一个完整的行记录。这个过程也被称为回表。也就是根据辅助索引的值查询一条完整的用户记录需要使用到2棵B+树----一次辅助索引，一次聚集索引。

为什么我们还需要一次回表操作呢?直接把完整的用户记录放到辅助索引d的叶子节点不就好了么？如果把完整的用户记录放到叶子节点是可以不用回表，但是太占地方了，相当于每建立一棵B+树都需要把所有的用户记录再都拷贝一遍，这就有点太浪费存储空间了。而且每次对数据的变化要在所有包含数据的索引中全部都修改一次，性能也非常低下。

很明显，回表的记录越少，性能提升就越高，需要回表的记录越多，使用二级索引的性能就越低，甚至让某些查询宁愿使用全表扫描也不使用二级索引。

那什么时候采用全表扫描的方式，什么时候使用采用二级索引 + 回表的方式去执行查询呢？这个就是查询优化器做的工作，查询优化器会事先对表中的记录计算一些统计数据，然后再利用这些统计数据根据查询的条件来计算一下需要回表的记录数，需要回表的记录数越多，就越倾向于使用全表扫描，反之倾向于使用二级索引 + 回表的方式。

2.1.4.联合索引/复合索引

前面我们对索引的描述，隐含了一个条件，那就是构建索引的字段只有一个，但实践工作中构建索引的完全可以是多个字段。所以，将表上的多个列组合起来进行索引我们称之为联合索引或者复合索引，比如index(a,b)就是将a,b两个列组合起来构成一个索引。

千万要注意一点，建立联合索引只会建立1棵B+树，多个列分别建立索引会分别以每个列则建立B+树，有几个列就有几个B+树，比如，index(note)、index(b)，就分别对note,b两个列各构建了一个索引。

而如果是index(note,b)在索引构建上，包含了两个意思：

1、先把各个记录按照note列进行排序。

2、在记录的note列相同的情况下，采用b列进行排序

从原理可知，为什么有最佳左前缀法则，就是这个道理

2.1.5.覆盖索引

既然多个列可以组合起来构建为联合索引，那么辅助索引自然也可以由多个列组成。

InnoDB存储引擎支持覆盖索引(covering index，或称索引覆盖)，即从辅助索引中就可以得到查询的记录，而不需要查询聚集索引中的记录(回表)。使用覆盖索引的一个好处是辅助索引不包含整行记录的所有信息，故其大小要远小于聚集索引，因此可以减少大量的IO操作。所以记住，覆盖索引并不是索引类型的一种。

2.2.哈希索引

InnoDB存储引擎除了我们前面所说的各种索引，还有一种自适应哈希索引，我们知道B+树的查找次数,取决于B+树的高度,在生产环境中,B+树的高度一般为3、4层,故需要3、4次的IO查询。

所以在InnoDB存储引擎内部自己去监控索引表，如果监控到某个索引经常用，那么就认为是热数据，然后内部自己创建一个hash索引，称之为自适应哈希索引( Adaptive Hash Index,AHI)，创建以后，如果下次又查询到这个索引，那么直接通过hash算法推导出记录的地址，直接一次就能查到数据，比重复去B+tree索引中查询三四次节点的效率高了不少。

InnoDB存储引擎使用的哈希函数采用除法散列方式，其冲突机制采用链表方式。注意，对于自适应哈希索引仅是数据库自身创建并使用的，我们并不能对其进行干预。

show engine innodb status

哈希索引只能用来搜索等值的查询,如 SELECT* FROM table WHERE index co=xxx。而对于其他查找类型,如范围查找,是不能使用哈希索引的,

因此这里出现了non-hash searches/s的情况。通过 hash searches: non- hash searches可以大概了解使用哈希索引后的效率。

innodb_adaptive_hash_index来考虑是禁用或启动此特性,默认AHI为开启状态。

2.3.全文索引

什么是全文检索（Full-Text Search）？它是将存储于数据库中的整本书或整篇文章中的任意内容信息查找出来的技术。它可以根据需要获得全文中有关章、节、段、句、词等信息，也可以进行各种统计和分析。我们比较熟知的Elasticsearch、Solr等就是全文检索引擎，底层都是基于Apache Lucene的。

举个例子，现在我们要保存唐宋诗词，数据库中我们们会怎么设计？诗词表我们可能的设计如下：

朝代	作者	诗词年代	标题	诗词全文
唐	李白		静夜思	床前明月光，疑是地上霜。举头望明月，低头思故乡。
宋	李清照		如梦令	常记溪亭日暮，沉醉不知归路，兴尽晚回舟，误入藕花深处。争渡，争渡，惊起一滩鸥鹭。
….	….	…	….	…….

要根据朝代或者作者寻找诗，都很简单，比如“select 诗词全文 from 诗词表 where作者=‘李白’”，如果数据很多，查询速度很慢，怎么办？我们可以在对应的查询字段上建立索引加速查询。

但是如果我们现在有个需求：要求找到包含“望”字的诗词怎么办？用

“select 诗词全文 from 诗词表 where诗词全文 like‘%望%’”，这个意味着要扫描库中的诗词全文字段，逐条比对，找出所有包含关键词“望”字的记录，。基本上，数据库中一般的SQL优化手段都是用不上的。数量少，大概性能还能接受，如果数据量稍微大点，就完全无法接受了，更何况在互联网这种海量数据的情况下呢？怎么解决这个问题呢，用倒排索引。

倒排索引就是，将文档中包含的关键字全部提取处理，然后再将关键字和文档之间的对应关系保存起来，最后再对关键字本身做索引排序。用户在检索某一个关键字是，先对关键字的索引进行查找，再通过关键字与文档的对应关系找到所在文档。

于是我们可以这么保存

序号	关键字	蜀道难	静夜思	春台望	鹤冲天
1	望	有	有	有	有

如果查哪个诗词中包含上，怎么办，上述的表格可以继续填入新的记录

序号	关键字	蜀道难	静夜思	春台望	鹤冲天
1	望	有	有	有	有
2	上	有			有

从InnoDB 1.2.x版本开始，InnoDB存储引擎开始支持全文检索，对应的MySQL版本是5.6.x系列。不过MySQL从设计之初就是关系型数据库，存储引擎虽然支持全文检索，整体架构上对全文检索支持并不好而且限制很多，比如每张表只能有一个全文检索的索引，不支持没有单词界定符( delimiter）的语言，如中文、日语、韩语等。

所以MySQL中的全文索引功能比较弱鸡，了解即可。

2.4.索引在查询中的使用

索引在查询中的作用到底是什么？在我们的查询中发挥着什么样的作用呢？

请记住：

1、一个索引就是一个B+树，索引让我们的查询可以快速定位和扫描到我们需要的数据记录上，加快查询的速度。

2、一个select查询语句在执行过程中一般最多能使用一个二级索引，即使在where条件中用了多个二级索引。

2.4.高性能的索引创建策略

正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础。前面我们已经了解了索引相关的数据结构，各种类型的索引及其对应的优缺点。现在我们一起来看看如何真正地发挥这些索引的优势。

2.4.1.索引列的类型尽量小

我们在定义表结构的时候要显式的指定列的类型，以整数类型为例，有TTNYINT、NEDUMNT、INT、BIGTNT这么几种，它们占用的存储空间依次递增，我们这里所说的类型大小指的就是该类型表示的数据范围的大小。能表示的整数范围当然也是依次递增，如果我们想要对某个整数列建立索引的话，在表示的整数范围允许的情况下，尽量让索引列使用较小的类型，比如我们能使用INT就不要使用BIGINT，能使用NEDIUMINT就不要使用INT，这是因为数据类型越小，在查询时进行的比较操作越快（CPU层次)数据类型越小，索引占用的存储空间就越少，在一个数据页内就可以放下更多的记录，从而减少磁盘IO带来的性能损耗，也就意味着可以把更多的数据页缓存在内存中，从而加快读写效率。

这个建议对于表的主键来说更加适用，因为不仅是聚簇索引中会存储主键值，其他所有的二级索引的节点处都会存储一份记录的主键值，如果主键适用更小的数据类型，也就意味着节省更多的存储空间和更高效的I/O。

2.4.2.索引的选择性

创建索引应该选择选择性/离散性高的列。索引的选择性/离散性是指，不重复的索引值（也称为基数，cardinality)和数据表的记录总数（N)的比值，范围从1/N到1之间。索引的选择性越高则查询效率越高，因为选择性高的索引可以让MySQL在查找时过滤掉更多的行。唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。

很差的索引选择性就是列中的数据重复度很高，比如性别字段，不考虑政治正确 的情况下，只有两者可能，男或女。那么我们在查询时，即使使用这个索引，从概率的角度来说，依然可能查出一半的数据出来。

哪列做为索引字段最好？当然是姓名字段，因为里面的数据没有任何重复，性别字段是最不适合做索引的，因为数据的重复度非常高。

怎么算索引的选择性/离散性？比如person这个表：

SELECT count(DISTINCT name)/count( ) FROM person; SELECT count(DISTINCT sex)/count( ) FROM person; SELECT count(DISTINCT age)/count( ) FROM person; SELECT count(DISTINCT area)/count( ) FROM person;

2.4.3.前缀索引

针对blob、text、很长的varchar字段，mysql不支持索引他们的全部长度，需建立前缀索引。

语法：Alter table tableName add key/index (column(X))

缺点： 前缀索引是一种能使索引更小、更快的有效办法，但另一方面也有其缺点MySQL无法使用前缀索引做ORDER BY和GROUP BY，也无法使用前缀索引做覆盖扫描。

有时候后缀索引 (suffix index)也有用途（例如，找到某个域名的所有电子邮件地址)。MySQL原生并不支持反向索引，但是可以把字符串反转后存储，并基于此建立前缀索引。可以通过触发器或者应用程序自行处理来维护索引。

案例：

首先找到最常见的值的列表：

SELECT COUNT(DISTINCT LEFT(order_note,3))/COUNT(*) AS sel3,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note,4))/COUNT(*)AS sel4,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note,5))/COUNT(*) AS sel5,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 6))/COUNT(*) As sel6,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 7))/COUNT(*) As sel7,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 8))/COUNT(*) As sel8,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 9))/COUNT(*) As sel9,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 10))/COUNT(*) As sel10,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 11))/COUNT(*) As sel11,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 12))/COUNT(*) As sel12,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 13))/COUNT(*) As sel13,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 14))/COUNT(*) As sel14,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 15))/COUNT(*) As sel15,
COUNT(DISTINCT order_note)/COUNT(*) As total
FROM order_exp;

可以看见，从第10个开始选择性的增加值很高，随着前缀字符的越来越多，选择度也在不断上升，但是增长到第15时，已经和第14没太大差别了，选择性提升的幅度已经很小了，都非常接近整个列的选择性了。

那么针对这个字段做前缀索引的话，从第13到第15都是不错的选择

在上面的示例中，已经找到了合适的前缀长度，如何创建前缀索引:

ALTER TABLE order_exp ADD KEY (order_note(14));

建立前缀索引后查询语句并不需要更改：

select * from order_exp where order_note = 'xxxx' ;

前缀索引是一种能使索引更小、更快的有效办法，但另一方面也有其缺点MySQL无法使用前缀索引做ORDER BY和GROUP BY，也无法使用前缀索引做覆盖扫描。

2.4.4.只为用于搜索、排序或分组的列创建索引

也就是说，只为出现在WHERE 子句中的列、连接子句中的连接列创建索引，而出现在查询列表中的列一般就没必要建立索引了，除非是需要使用覆盖索引；又或者为出现在ORDER BY或GROUP BY子句中的列创建索引，这句话什么意思呢？比如：

搜索

select order_note from .... and ....

只为条件中的列建立索引即可

排序

SELECT * FROM order_exp ORDER BY insert_time, order_status,expire_time;

查询的结果集需要先按照insert_time值排序，如果记录的insert_time值相同，则需要按照order_status来排序，如果order_status的值相同，则需要按照expire_time排序。回顾一下联合索引的存储结构，u_idx_day_status索引本身就是按照上述规则排好序的，所以直接从索引中提取数据，然后进行回表操作取出该索引中不包含的列就好了。

2.4.5.多列索引（联合索引）

很多人对多列索引的理解都不够。一个常见的错误就是，为每个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引。

我们遇到的最容易引起困惑的问题就是索引列的顺序。正确的顺序依赖于使用该索引的查询，并且同时需要考虑如何更好地满足排序和分组的需要。反复强调过，在一个多列B-Tree索引中，索引列的顺序意味着索引首先按照最左列进行排序，其次是第二列，等等。所以，索引可以按照升序或者降序进行扫描，以满足精确符合列顺序的ORDER BY、GROUP BY和DISTINCT等子句的查询需求。

所以多列索引的列顺序至关重要。对于如何选择索引的列顺序有一个经验法则：将选择性最高的列放到索引最前列。当不需要考虑排序和分组时，将选择性最高的列放在前面通常是很好的。这时候索引的作用只是用于优化WHERE条件的查找。在这种情况下，这样设计的索引确实能够最快地过滤出需要的行，对于在WHERE子句中只使用了索引部分前缀列的查询来说选择性也更高。

然而，性能不只是依赖于索引列的选择性，也和查询条件的有关。可能需要根据那些运行频率最高的查询来调整索引列的顺序，比如排序和分组，让这种情况下索引的选择性最高。

同时，在优化性能的时候，可能需要使用相同的列但顺序不同的索引来满足不同类型的查询需求。

2.4.6.三星索引

三星索引概念

对于一个查询而言，一个三星索引，可能是其最好的索引。

满足的条件如下：

索引将相关的记录放到一起则获得一星（比重27%）
如果索引中的数据顺序和查找中的排列顺序一致则获得二星（排序星）（比重27%）
如果索引中的列包含了查询中需要的全部列则获得三星（宽索引星）（比重50%）

这三颗星，哪颗最重要？第三颗星。因为将一个列排除在索引之外可能会导致很多磁盘随机读（回表操作）。第一和第二颗星重要性差不多，可以理解为第三颗星比重是50%，第一颗星为27%，第二颗星为23%，所以在大部分的情况下，会先考虑第一颗星，但会根据业务情况调整这两颗星的优先度。

一星：

一星的意思就是：如果一个查询相关的索引行是相邻的或者至少相距足够靠近的话，必须扫描的索引片宽度就会缩至最短，也就是说，让索引片尽量变窄，也就是我们所说的索引的扫描范围越小越好。

二星（排序星） ：

在满足一星的情况下，当查询需要排序，group by、 order by，如果查询所需的顺序与索引是一致的（索引本身是有序的），是不是就可以不用再另外排序了，一般来说排序可是影响性能的关键因素。

三星（宽索引星） ：

在满足了二星的情况下，如果索引中所包含了这个查询所需的所有列（包括 where 子句和 select 子句中所需的列，也就是覆盖索引），这样一来，查询就不再需要回表了，减少了查询的步骤和IO请求次数，性能几乎可以提升一倍。