上篇文章索引的代价，b+树占的空间比较大，增删改对b+树每个节点的索引排序影响也很大，事件耗费长，所以没有必要不要乱建索引，还介绍了索引的左原则和全值查询。

匹配列前缀

innoDB给其他列添加二级索引，会按列给他排序，不管是页之间的双向链表排序，还是页内数据槽点的单向列表排序，都是按列值排的。比如name列，如果名字有TOM，Anny，Aone等，1）先按首字母给他排序。2）首字母都是A一样，则按第二个字母给他排序。3）依次类推，一样就用后面一直给他排序。所以我们用模糊查询的时候where name like ‘a%’;这种百分比号放在后面是可以触发索引查询的，但若是where name like ‘%a’;这种因为个字母找不到，这种没有排序好，导致只能全盘扫描，放弃索引查询。

举个例子，当我们有字段列url，分别有数据，www.baidu.com，www.google,www.gov.com,www.wto.com。

这时候我们想查询com结尾的，如果用where url like ‘%com’；则效率会非常低，无法触发索引查询。那我们为了提高效率，用索引来查询数据，可以先把表的数据逆排序一下，改为，moc.udiab.www,moc.elgoog.www,nc.vog.www,gro.otw.www,这时候就可以用where url like ‘com%’;来触发索引查询。

匹配值范围

我们看idx_name_birthday_phone索引b+示意图，所有记录都是按索引从小到大进行排序的，比如我们用where name > ‘Anny’ and name < ‘barlow’；所以这个查询过程：1）先在b+树叶子节点找到name值大于Anny的二级索引记录，读取主键，在用聚簇索引进行回表查询操作，获取聚簇索引的全部用户记录数据后发给客户端。2）根据上一步找到的记录，沿着所在的链表位子（页之间双向链表关联，页内数据，单向链表关联）查找下一条二级索引记录，判断该记录是否<barlow，如果符合，则返回给客户端。3）重复2的操作，直到不符合。

所以，这时候会使用索引查询的，但重点需要注意，注意，注意(重要的事要说三遍)：如果对多个列进行范围查询，只有索引左边的那个列查询时候会使用到b+树的索引进行查询。

比如where name > ‘Anny’ and name < ‘barlow’and birthday > ‘1990-01-01’;这时候查询过程：1）和前面说的一样，先name在b+树叶子节点找到列>Anny的主键，用主键查询聚簇索引的树回表操作，查询完之后，在查询下一个是否满足<barlow。2）对于上面name不同的值，在进行birhday进行birthday>’1990-01-01’过滤。

这样查询对于联合索引来说，只会name的时候用到了索引排序，而因为biryhday排序的条件是需要先name排序相同才会排序，此刻获取的name都是不同的，所以在birthday范围查询的时候无法触发索引。

到某一列，范围另外一列

当我们用where name = ‘Anny’ and birthday > ‘1990-01-01’ and phone > ‘13200000000’;这时候我们查询过程就是：1）name肯定使用b+树的二级索引先查询到叶子节点的列值加主键，再聚簇索引回表操作返回聚簇索引叶子节点的全部数据。2）因为name相同的情况下，birthday会触发索引查询，先在b+树叶子节点找到>’1990-01-01’的列值和主键，在通过主键回表查询全部数据3）因为phone使用索引查询的前提是birthday相同，而前面的是不同的birthday，索引phone不能使用索引查询。