如何正确的使用索引 mysql索引怎么实现( 二 ) _数据

将P1页加载到内存在内存中采用二分法查找，可以确定105位于[100,150)中间，100关联P4页将P4加载到内存中，采用二分法找到最有一个小于105的记录，即100，然后通过链表从100开始向后访问，找到所有的105记录，直到遇到第一个大于100的值为止范围搜索

数据如上图所示，所有记录[55，150]均可查询。由于页面是双向链表升序排列，页面内部的数据是单项升序排列，我们只需要找到范围初始值所在的位置，然后依靠链表访问两个位置之间的所有数据。流程如下:
将P1页加载到内存内存中采用二分法找到55位于50关联的P3页中，150位于P5页中将P3加载到内存中，采用二分法找到第一个55的记录，然后通过链表结构继续向后访问P3中的60、67，当P3访问完毕之后，通过P3的nextpage指针访问下一页P4中所有记录，继续遍历P4中的所有记录，直到访问到P5中所有的150为止。模糊匹配

数据如上图。
查询所有以' f '开头的记录
流程如下:
将P1数据加载到内存中在P1页的记录中采用二分法找到最后一个小于等于f的值，这个值是f，以及第一个大于f的，这个值是z，f指向叶节点P3，z指向叶节点P6，此时可以断定以f开头的记录可能存在于[P3,P6)这个范围的页内，即P3、P4、P5这三个页中加载P3这个页，在内部以二分法找到第一条f开头的记录，然后以链表方式继续向后访问P4、P5中的记录，即可以找到所有已f开头的数据查询包含“f”的记录
包含一个在sql中写成%f%的查询。我们能通过索引快速定位页面吗？
你可以看看上面的数据。f存在于每一页。我们无法通过P1页面中的记录来判断哪些页面包含F 。我们只能通过io加载所有叶节点，并过滤所有记录，以找到包含F的记录..
因此，如果使用% value%,则索引对于查询无效。
最左匹配原则
当B树中的数据项是复杂的数据结构，比如(姓名，年龄，性别)时，B树从左到右建立搜索树。比如搜索(张三，20，F)这样的数据时，B树会先比较名字，确定下一步的搜索方向。如果姓名相同，则依次比较年龄和性别，最终得到搜索。但是当(20，F)这样的数据没有名字就来了，B-tree就不知道下一步要查哪个节点了，因为建立搜索树的时候名字是第一个比较因素，你必须根据名字搜索，才能知道下一步要查哪里。比如在搜索(张三，F)这样的数据时，B树可以用name指定搜索方向，但是下一个字段age是缺失的，所以我们只能找到所有名字是张三的数据，然后匹配性别是F的数据，这是一个很重要的性质，也就是索引最左边的匹配特征。
我们来试几个例子。
下图是三个字段(a，b，c)的联合索引。索引中数据的顺序以A ASC、B ASC、C ASC的排序方式存储在节点中。索引先按A域升序排列，A相同则按B域升序排列，B相同则按C域升序排列。仔细查看节点中的每个数据。

查询a=1的记录
由于页面中的记录是以A ASC、B ASC、C ASC的排序方式存储的，所以A字段是有序的，可以通过二分法快速检索。流程如下:
将P1加载到内存中在内存中对P1中的记录采用二分法找，可以确定a=1的记录位于{1,1,1}和{1,5,1}关联的范围内，这两个值子节点分别是P2、P4加载叶子节点P2，在P2中采用二分法快速找到第一条a=1的记录，然后通过链表向下一条及下一页开始检索，直到在P4中找到第一个不满足a=1的记录为止查询a=1，b=5的记录。