如何正确的使用索引 mysql索引怎么实现 _数据

学习索引主要是为了写更快的sql 。我们写sql的时候，需要清楚的知道sql为什么要带索引。为什么有些sql不带索引？Sql将遍历这些索引。为什么？我们需要了解它的原理和内部具体流程，这样才能更方便地使用它，写出更高效的sql 。在本文中，我们只是了解这些问题。

在阅读这篇文章之前，你需要知道一些事情:
什么是索引？mysql索引原理详解mysql索引管理详解如果你还没有看过以上三篇文章，那你最好读一读，否则下面的内容就很难理解了。
我们先来复习一些知识。
在本文中，我们以innodb存储引擎为例来说明。
mysql使用B树存储索引信息。
B树结构如下:

说说B树的一些特点:
叶子节点(最底层)存储关键字(索引字段的值)信息和对应的数据，叶子节点存储所有记录的关键字信息。
其他非叶节点只存储子节点的关键字信息和指针。
每个叶子节点相当于mysql中的一个页面，同一级别的叶子节点以链表的形式连接。
每个节点(页面)中存储多条记录，记录以单链表的形式连接起来形成有序链表，按照索引字段排序。
在B树中检索数据时:每次检索都是从根节点开始，总是需要树叶。
InnoDB的数据是以数据页为单位读写的。也就是说，当需要读取一条记录时，并不是从磁盘中读取记录本身，而是以页为单位将整条记录加载到内存中。一页中可能有多条记录，然后在内存中搜索该页。在innodb中，默认情况下每页的大小是16kb 。
MySQL中的索引分为
聚集索引(主键索引)
每个表都必须有一个聚集索引，整个表的数据存储以B树的形式存储在一个文件中，以B叶的子节点中的键作为主键值，数据作为完整的记录信息；非叶节点存储主键的值。
通过聚簇索引检索数据，只需要按照B树的搜索过程，即可以检索到对应的记录。
非聚集索引
每个表可以有多个非聚集索引，采用B树结构，其中叶节点的键是索引字段的值，数据是主键的值；非叶节点只存储索引字段的值。
通过非聚集索引检索记录时，需要两次操作，首先从非聚集索引中检索主键，然后从聚集索引中检索主键对应的记录，这比聚集索引多了一次操作。
怎么索引？为什么有些查询没有索引？为什么不用函数来索引数据呢？
这些问题可以先放一放。我们来看B树检索数据的过程，属于原理部分。了解了B树的各种数据检索流程后，就可以理解上述问题了。
这个查询被索引通常是什么意思？
当我们检索一个字段的值时，如果能够快速定位到目标数据所在的页面，有效减少页面的io操作，而不需要扫描所有的数据页面，我们认为这种情况可以有效地使用索引，也就是所谓的索引。如果在此过程中无法确定这些页面中的数据，我们认为该索引对于此查询是无效的。
B树中的数据检索过程
唯一记录检索