[修改]：修改 mysql 索引详解，修改聚集索引与非聚集索引图片，添加联合索引，最左前缀匹配原则，索引下推的概念

Author: wangtong

docs/database/mysql/mysql-index.md

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 ## 索引的底层数据结构
 
-### Hash表 & B+树
+### Hash表
 
 哈希表是键值对的集合，通过键(key)即可快速取出对应的值(value)，因此哈希表可以快速检索数据（接近 O（1））。
 
@@ -76,8 +76,6 @@ B 树也称 B-树,全称为 **多路平衡查找树** ，B+ 树是 B 树的一
 - B 树的叶子节点都是独立的;B+树的叶子节点有一条引用链指向与它相邻的叶子节点。
 - B 树的检索的过程相当于对范围内的每个节点的关键字做二分查找，可能还没有到达叶子节点，检索就结束了。而 B+树的检索效率就很稳定了，任何查找都是从根节点到叶子节点的过程，叶子节点的顺序检索很明显。
 
-![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210420165409106.png)
-
 在 MySQL 中，MyISAM 引擎和 InnoDB 引擎都是使用 B+Tree 作为索引结构，但是，两者的实现方式不太一样。（下面的内容整理自《Java 工程师修炼之道》）
 
 MyISAM 引擎中，B+Tree 叶节点的 data 域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候，首先按照 B+Tree 搜索算法搜索索引，如果指定的 Key 存在，则取出其 data 域的值，然后以 data 域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。
@@ -94,6 +92,8 @@ InnoDB 引擎中，其数据文件本身就是索引文件。相比 MyISAM，索
 
 在 MySQL 的 InnoDB 的表中，当没有显示的指定表的主键时，InnoDB 会自动先检查表中是否有唯一索引且不允许存在null值的字段，如果有，则选择该字段为默认的主键，否则 InnoDB 将会自动创建一个 6Byte 的自增主键。
 
+![](http://101.43.132.98:98/images/cluster-index.png)
+
 ### 二级索引(辅助索引)
 
 **二级索引又称为辅助索引，是因为二级索引的叶子节点存储的数据是主键。也就是说，通过二级索引，可以定位主键的位置。**
@@ -110,7 +110,7 @@ InnoDB 引擎中，其数据文件本身就是索引文件。相比 MyISAM，索
 
 二级索引:
 
-![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210420165254215.png)
+![](http://101.43.132.98:98/images/no-cluster-index.png)
 
 ## 聚集索引与非聚集索引
 
@@ -190,6 +190,20 @@ SELECT id FROM table WHERE id=1;
 覆盖索引:
 ![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210420165341868.png)
 
+## 联合索引
+
+使用表中的多个字段创建索引，就是 **联合索引**，也叫 **组合索引** 或 **复合索引**。
+
+## 最左前缀匹配原则
+
+最左前缀匹配原则指的是，在使用联合索引时，**MySQL** 会根据联合索引中的字段顺序，从左到右依次到查询条件中去匹配，如果查询条件中存在与联合索引中最左侧字段相匹配的字段，则就会使用该字段过滤一批数据，直至联合索引中全部字段匹配完成，或者在执行过程中遇到范围查询，如 **`>`**、**`<`**、**`between`** 和 **`以%开头的like查询`** 等条件，才会停止匹配。
+
+所以，我们在使用联合索引时，可以将区分度高的字段放在最左边，这也可以过滤更多数据。
+
+## 索引下推
+
+索引下推是 **MySQL 5.6** 版本中提供的一项索引优化功能，可以在非聚簇索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，过滤掉不符合条件的记录，减少回表次数。
+
 ## 创建索引的注意事项
 
 **1.选择合适的字段创建索引：**