前言
比如：没遵循最佳左前缀法则、范围查询的右边会失效、like查询用不到索引等等。
但是没有一个人告诉你，索引失效的原理是什么，老哥今天就告诉大家，让你们知其然，还要知其所以然。
单值索引B+树图
单值索引在B+树的结构里，一个节点只存一个键值对：
联合索引
开局一张图，由数据库的a字段和b字段组成一个联合索引。
从本质上来说，联合索引也是一个B+树，和单值索引不同的是，联合索引的键值对不是1，而是大于1个。
a, b 排序分析
a顺序：1，1，2，2，3，3
b顺序：1，2，1，4，1，2
大家可以发现a字段是有序排列，b字段是无序排列（因为B+树只能选一个字段来构建有序的树）。
一不小心又会发现，在a相等的情况下，b字段是有序的。
大家想想平时编程中我们要对两个字段排序，是不是先按照第一个字段排序，如果第一个字段出现相等的情况，就用第二个字段排序。这个排序方式同样被用到了B+树里。
分析最佳左前缀原理
先举一个遵循最佳左前缀法则的例子
| select * from testTable where a=1 and b=2 |
分析如下：
首先a字段在B+树上是有序的，所以我们可以通过二分查找法来定位到a=1的位置。
其次在a确定的情况下，b是相对有序的，因为有序，所以同样可以通过二分查找法找到b=2的位置。
再来看看不遵循最佳左前缀的例子
| select * from testTable where b=2 |
分析如下：
我们来回想一下b有顺序的前提：在a确定的情况下。
现在你的a都飞了，那b肯定是不能确定顺序的，在一个无序的B+树上是无法用二分查找来定位到b字段的。
所以这个时候，是用不上索引的。大家懂了吗？
范围查询右边失效原理
举例
| select * from testTable where a>1 and b=2 |
分析如下：
首先a字段在B+树上是有序的，所以可以用二分查找法定位到1，然后将所有大于1的数据取出来，a可以用到索引。
b有序的前提是a是确定的值，那么现在a的值是取大于1的，可能有10个大于1的a，也可能有一百个a。
大于1的a那部分的B+树里，b字段是无序的（开局一张图），所以b不能在无序的B+树里用二分查找来查询，b用不到索引。
like索引失效原理
where name like "a%" where name like "%a%" where name like "%a" |
我们先来了解一下%的用途
·%放在右边，代表查询以"a"开头的数据，如：abc
·两个%%，代表查询数据中包含"a"的数据，如：cab、cba、abc
·%放在左边，代表查询以"a"为结尾的数据，如cba
为什么%放在右边有时候能用到索引
·%放右边叫做：前缀
·%%叫做：中缀
·%放在左边叫做：后缀
没错，这里依然是最佳左前缀法则这个概念：
大家可以看到，上面的B+树是由字符串组成的。
字符串的排序方式：先按照第一个字母排序，如果第一个字母相同，就按照第二个字母排序。。。以此类推
开始分析：
一、%号放右边（前缀）
由于B+树的索引顺序，是按照首字母的大小进行排序，前缀匹配又是匹配首字母。所以可以在B+树上进行有序的查找，查找首字母符合要求的数据。所以有些时候可以用到索引。
二、%号放左边
是匹配字符串尾部的数据，我们上面说了排序规则，尾部的字母是没有顺序的，所以不能按照索引顺序查询，就用不到索引。
三、两个%%号
这个是查询任意位置的字母满足条件即可，只有首字母是进行索引排序的，其他位置的字母都是相对无序的，所以查找任意位置的字母是用不上索引的。
总结
这里把一些经典的索引失效案例给大家分析了，希望能引发大家的思考，能够通过这些案例，明白其他情况索引失效的原理。
之后我们在讲讲，如何通过索引查询到数据整个流程，InnoDB和MyISAM两个引擎底层索引的实现区别。
授人以鱼不如授人以渔，这一瞬间，老哥感觉自己特别的shuai。
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