MySQL索引为什么可以优化查询效率

索引字段的数据和表完整数据是存储在不同位置上

索引字段的数据和表的完整数据通常是存储在不同位置上的。这种设计主要是为了优化数据库的查询性能。

在MySQL中，特别是使用InnoDB存储引擎时，数据和索引的存储方式有其特定的机制：

1. 表的完整数据存储：InnoDB存储引擎将数据存储在表空间中，这些表空间可以是单个文件（如ibdata文件，在MySQL 5.6及之前版本较为常见）或多个文件（如.ibd文件，从MySQL 5.6开始支持每个表一个文件）。表的完整数据，包括所有的行和列，都存储在这些表空间中。
2. 索引的存储：索引是独立于表数据之外的数据结构，用于快速定位表中的数据。InnoDB存储引擎的索引也是存储在表空间中的，但它们与表数据分开存储。对于主键索引（聚簇索引），其叶子节点直接包含了行的完整数据；而对于非主键索引（二级索引），其叶子节点包含了索引列的值和对应行的主键值，通过主键值再回表查询行的完整数据。

索引提供了什么

在 MySQL 中，索引确实存储了指向原始表数据的行指针。

索引的作用主要是提高数据的检索速度。以 B + 树索引为例，索引结构中的叶子节点包含了指向原始表中对应数据行的指针。通过索引查找数据时，首先在索引结构中进行快速定位，然后根据指针找到原始表中的具体数据行。

这种设计使得在进行查询操作时，可以快速地根据索引找到满足条件的数据行位置，而不必对整个表进行全表扫描，从而大大提高了查询效率。

例如，当你执行一个查询语句，如 “SELECT * FROM table_name WHERE column_name = value;”，如果在 “column_name” 列上有索引，数据库引擎会首先在索引中查找 “value”，找到对应的行指针后，再根据指针获取原始表中的数据行。

先索引后回表

数据库查询时通常遵循“先在索引中查询数据，然后根据索引提供的行指针再回表查询原始数据”的原则。

具体来说，当数据库接收到一个查询请求时，它会首先检查是否有可用的索引可以加速查询过程。如果查询条件中的字段被索引了（比如联合索引中的某个字段），数据库就会利用这个索引来快速定位到可能包含所需数据的行。

在MySQL中，这个过程大致如下：

1. 索引查找：数据库首先在索引中查找与查询条件相匹配的项。对于联合索引，它会按照索引中列的顺序进行查找，并利用索引的最左前缀原则。如果查询条件中包含了索引中的多个列，数据库会尽量利用这些列来缩小查找范围。
2. 行指针获取：一旦在索引中找到了匹配的项，数据库就会获取这些项对应的行指针（或者主键值，如果索引是主键索引或聚簇索引的一部分）。这些行指针指向了表中实际存储数据的行。
3. 回表查询：然后，数据库会根据获取的行指针（或主键值）回表查询原始数据。这一步是必要的，因为索引中通常只存储了部分列的值（索引列）和行指针（或主键值），而不包含完整的行数据。
4. 结果过滤：在回表查询得到原始数据后，数据库会根据查询条件中的其他非索引列（如果有的话）对结果进行过滤，以确保只返回完全符合查询条件的行。

查询条件中不包含索引的查询情况

如果查询条件中不包含索引，那么查询就会在原始表数据中一行一行地根据查询条件进行过滤吗？

是的，如果查询条件中不包含索引，那么数据库在执行查询时通常会在原始表数据中一行一行地根据查询条件进行过滤。这种查询方式被称为全表扫描（Full Table Scan）。

在没有索引的情况下，数据库无法利用索引来快速定位到可能包含所需数据的行，因此它必须遍历表中的每一行，并将每一行的数据与查询条件进行比较，以找出符合条件的行。这种方式在处理大型表时效率非常低，因为需要读取和检查大量的数据。

为了提高查询效率，通常会建议为经常出现在查询条件中的列创建索引。索引可以看作是一种数据结构，它允许数据库快速定位到表中的特定行，而无需遍历整个表。当查询条件中包含索引列时，数据库可以利用索引来快速缩小搜索范围，并减少需要读取和检查的数据量。