最常用的索引使用规则（干货篇）
文章目录
一、概述
在前面的几篇文章中，详细讲解了索引的原理以及B+树的结构，今天，就这此基础之上来聊聊平时开发中经常可以用到索引的一些地方。这样大家在平时写SQL的时候就会去留意这些点，从而改善查询的性能。
本文种的截图使用到了 Explain，这个是用于分析SQL语句的执行情况的，以后的文章会详细介绍到，这里大家不必深究。
二、常用规则
1、等值匹配规则
这个是最简单的了，就是在where条件中用到的字段，就是建立索引时用到的字段，在查询的时候就直接在二级索引中去查找，然后会去匹配与条件完全相等的那个键。这个是最简单的
2、最左匹配规则
现在有这样的索引
ADD INDEX `union_index`(`name`, `age`, `description`) USING BTREE;
我们在使用where条件查询的时候，如果条件里面有用到这三个字段，那么就可以用到这个联合索引。那么最左匹配是什么情况呢？我们看下面的例子就明白了：
例一：
WHERE description ='sadsad' and age = '32321'
例二：
WHERE `name` = 'xxxx' and age = 'xxxx' and description = 'xxxx'
例三：
WHERE `name` = 'xxxx' and age = 'xxxx'
在上面三个例子中，只有例子一是没有办法使用到索引的。因此对于索引union_index(name, age, description) ，我们想要使用的话，在where语句中就需要按照索引的顺序来写条件。
特殊情况：
如果你where语句中有复合索引的全部或者部分字段，但是顺序并不是按照最左原则排序的，这个时候，如果where条件中字段的顺序如果可以通过调整顺序来使用索引那么MySQL就会对SQL进行优化，使其最终能够使用到索引
3、最左前缀匹配规则
这个比较好理解，与第一种全值匹配不一样的是，只要这个值的前缀符合要求就可以，并不要求一定相等。也就是常说的查找某字段以xxx开头的，到SQL语句中其实就是下面这样：
WHERE `name` like 'xxx%'
因为B+树中是按照顺序来排的，因此根据前缀来查找是完全可以的，当然前提条件是这个字段是索引字段
4、范围匹配规则
这个相比你通过名字就可猜到，这个其实就是where语句中使用到了 > 或者 <来进行范围查询。就像下面这样：
WHERE `name` > 'xxx111' and `name` < 'xxx999'
这个查找的方法其实很简单，因为B+树种的叶子节点之间组成的是一个双向链表，然后每个叶子节点内的记录组成了一个单向链表，我们在进行范围查询的时候，只需要根据范围查询的两个条件找到链表的”两端“，然后再遍历这个链表将数据返回回去就可以了
5、最左匹配规则 + 等值匹配规则 + 范围匹配规则
其实就是多个规则同时使用，废话不多说，我们直接看例子：
数据：
SQL语句：
WHERE `name` = 'AAAAC' AND age < 60 and age > 20
执行效果：
原理很简单，其实总体还是符合最左匹配原则，即使name和age条件的顺序换个位置，也还是可以使用到的，因为有MySQL对SQL进行优化，使其能够符合最左匹配规则，有了这个前提，就可以使用索引了。
首先，会根据第一个name字段的全值匹配找到所有符合的，然后再对这些数据进行范围匹配。
三、小结
上面讲解了5种常常使用的匹配规则，其实没有必要一个一个去记，你只需要记住这些规则的共同点，就是能够使用B+树进行数据的搜索，当然，前提条件是你得对B+树足够熟悉，这一点在我前面的文章种有讲到，倘若给你一些条件，如果你绞尽脑汁都没办法去使用B+树进行查找的话，那么MySQL肯定也不会。
熟悉，这一点在我前面的文章种有讲到，倘若给你一些条件，如果你绞尽脑汁都没办法去使用B+树进行查找的话，那么MySQL肯定也不会。
个人认为，上面的规则其实都可以统称为“用B+树查找数据的方式”，因为这就是本质
好了，以上就是全部内容了，如果有问题或者有有需要补充的欢迎评论指出来，大家共同进步！