从程序员的角度深入理解MySQL

假设存在复合索引(name,age,sex)，我们在进行select的时候，并没有按照这个顺序进行，而是sex = 'man' and name = 'zfz' and age = 27，是否会使用索引呢？数据库是很聪明的，在SQL优化的时候，会自动帮助我们调整！但是如果缺失了复合索引的第一列，数据库也将无能为力呢。

对于最左匹配，MySQL会一直向右匹配直到遇到范围查询就停止匹配。什么意思？比如复合索引(name,age,sex)，对于name = 'zhangfengzhe' and age > 26 and sex = 'man'，实际上只利用到了复合索引的name列。

想利用索引，就得“干净”

什么叫“干净”？就是不要让索引参与计算！比如在索引上应用函数，很可能导致索引失效。为什么呢？

其实不用想，B+Tree上存储的是数据，要比较的话，需要把所有的数据都应用上函数，显然成本太大。

想建立索引，看看区分度

索引虽然物美价廉，但是也别乱来。count(distinct col) / count(*)可以算一下col的区分度，显然对于主键而言，就是1。区分度太低的话，可以考虑下，是否还有必要建立索引呢？

Hash索引

这里并不是要深入分析Hash索引，而是要说明一下Hash的思想真是无处不在！

在MySQL的Memory存储引擎中，存在hash函数，给一个key，通过hash函数进行计算得到地址，所以通常情况下，hash索引查找，会非常快，O（1）的速度。但是也存在hash冲突，和HashMap一样，通过单链表的形式解决。

思考下，hash索引是否支持范围查询呢？

显然是不支持的，它只能给一个KEY去查找。就如同HashMap一样，查找key包含"zhangfengzhe"的，会很快么？

SQL优化神器：explain

SQL优化的场景很多，网上的技巧也很多，完全记不住！

要想彻底解决这个问题，我想只有把索引背后的数据结构和原理做适当的理解，遇到书写SQL或者SQL慢查询的时候，我们有基础去分析，再利用好explain工具去验证，就应该问题不大呢。

explain查询的结果，可以告诉你哪些索引正在被使用，表是如何被扫描的等等。这里我将演示个Demo。

（编辑：晋中站长网）

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