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索引是我们在建立软件后台数据库的时候需要添加的一项功能，而今天我们就通过案例分析来了解一下，数据库索引优化都有哪些特点。

优先使用自增key作为主键

前面的分析中，假设用4B的自增key作为索引，则m可达到512，层高仅有3。使用自增的key有两个好处：

自增key一般为int等整数型，key比较紧凑，这样m可以非常大，而且索引占用空间小。极端的例子，如果使用50B的varchar(包括长度)，那么m = 4 * 1024 / 54m = 75.85 ~= 76，深度大 log(76/2)(10^7) = 4.43 ~= 5，再加上cache缺失、字符串比较的成本，时间成本增加较大。同时，key由4B增长到50B，整棵索引树的空间占用增长也是极为恐怖的(如果二级索引使用主键定位数据行，则空间增长更加严重)。

自增的性质使得新数据行的插入请求必然落到索引树的右侧，发生节点分裂的频率较低，理想情况下，索引树可以达到“满”的状态。索引树满，一方面层高更低，一方面删除节点时发生节点合并的频率也较低。优化经历：

猴子曾使用varchar(100)的列做过主键，存储containerId，过了3、4天100G的数据库就满了，DBA小姐姐邮件里委婉表示了对我的鄙视。。。之后增加了自增列作为主键，containerId作为unique的二级索引，时间、空间优化效果相当显著。

左前缀匹配

索引可以简单如一个列(a)，也可以复杂如多个列(a, b, c, d)，即联合索引。如果是联合索引，那么key也由多个列组成，同时，索引只能用于查找key是否存在(相等)，遇到范围查询(>、<、between、like左匹配)等就不能进一步匹配了，后续退化为线性查找。因此，列的排列顺序决定了可命中索引的列数。

如有索引(a, b, c, d)，查询条件a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4，则会在每个节点依次命中a、b、c，无法命中d。也就是左前缀匹配原则。

=、in自动优化顺序

不需要考虑=、in等的顺序，mysql会自动优化这些条件的顺序，以匹配尽可能多的索引列。

如有索引(a, b, c, d)，查询条件c > 3 and b = 2 and a = 1 and d < 4与a = 1 and c > 3 and b = 2 and d < 4等顺序都是可以的，MySQL会自动优化为a = 1 and b = 2 and c > 3 and d < 4，依次命中a、b、c。

索引列不能参与计算

有索引列参与计算的查询条件对索引不友好(甚至无法使用索引)，如from_unixtime(create_time) = '2014-05-29'。

原因很简单，如何在节点中查找到对应key?如果线性扫描，则每次都需要重新计算，成本太高;如果二分查找，则需要针对from_unixtime方法确定大小关系。

因此，索引列不能参与计算。上述from_unixtime(create_time) = '2014-05-29'语句应该写成create_time = unix_timestamp('2014-05-29')。

能扩展就不要新建索引

如果已有索引(a)，想建立索引(a, b)，尽量选择修改索引(a)为索引(a, b)。

新建索引的成本很容易理解。而基于索引(a)修改为索引(a, b)的话，MySQL可以直接在索引a的B+树上，经过分裂、合并等修改为索引(a, b)。

不需要建立前缀有包含关系的索引

如果已有索引(a, b)，则不需要再建立索引(a)，但是如果有必要，则仍然需考虑建立索引(b)。

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