对于在使用mysql的你，一定知道mysql索引可以加快数据查询速度，提高查询效率，但你对其索引原理是否了解呢？接下来和大家分享一下mysql索引原理，请耐心看完哦
局部性原理： CPU访问存储器时，无论是存取指令还是存取数据，所访问的存储单元都趋于聚集在一个较小的连续区域中。用通俗的话来说就是进行磁盘IO的时候不是只取某条数据，而是将数据所在页数据全部取出，加载到缓存中。了解了数据是一页一页进行读取之后，进入数据存储介绍。
假设数据有五个字段，a（主键），b，c ，d，e
数据每一页的存储结构： 如下图所示
图解析：右边蓝色区域为数据区，每一页数据有一个固定大小（假设为16k），如果每一条数据很小，那这一页就可以存储成百上千甚至更多的数据，而查询的时候一条数据一条数据的遍历也会带来很大的开销，在这一页添加一个目录，将每页的数据分成一段一段，为每一段数据提供一个指针，并记录最小id，那么根据要查询的id就可以快速定位到数据存放位置，取出相应的数据，对于每一页中数据的读取问题就解决了，引入下一个问题，如果数据一页存不下，则需要新的一页或者更多页，那么数据存储在哪一页上如何判断呢？
对于数据量大，页数很多的情况，如果一页一页遍历的话，那也是一个很大的开销，解决同页数据查询相同，是否也可以创建一个目录来记录页，如下图所示：
有了目录页，只要根据id的值便可以判断数据存储在哪一页上，是不是就查询的很快了，接下来看多页的情况：
依次类推，是不是就解决了页查询的问题了，但是上图中的结构是不是很眼熟呢？？看下面这张图片你就知道了
没错，就是B+树的结构模型呢！现在再看B+树是不是就很清晰了呢，对其查询原理有所感悟了！
接下来为bcd字段创建联合索引，结构如下图：
接下来有这样一条sql语句：
select * from my_table where b=2 and c=4;查询这个联合索引表就可以查找到bcd数据，但是e数据并没有，那怎么办班呢？解决办法一：将其他数据载入到该索引表，如果进行这样的操作的话，那相同的数据就存储了两份，这是不合理的，舍弃该方法。解决办法二：将该数据对应的主键id存在该字段对应数据位，select *时只需要根据这个id去主键索引表中查找然后返回数据即可
清楚了数据的查询过程，那么对于最左前缀原则也就有了很直观的感受，对于
select * from my_table where c>4;这样的语句由于无法判断b数据，这个表结构无法进行顺序查找，因而使用不到联合索引，了解了这些，mysql建表和查询时，应该注意些什么是不是就有所了解了呢，嘻嘻
