数据库——MySQL——索引
索引的功能就是加速查找，MySQL中的primary key，unique，联合唯一也都是索引，只是这些索引除了加速查找以外，还有约束功能。
一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能
非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对于性能的影响愈发重要。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。若索引太多，应用程序的性能可能会受到影响。而索引太少，对查询性能又会产生影响，要找到一个平衡点，这对应用程序的性能至关重要。
MySQL中常用的索引
- 普通索引
- index：加速查找
- 唯一索引
- 主键索引primary key：加速查找+约束(不为空，不能重复)
- 唯一索引unique：加速查找+约束（不能重复）
- 联合索引
- primary key(id, name)：联合主键索引
- unique(id, name)：联合唯一索引
- index(id, name)：联合普通索引
索引原理及B+树的内容看我另一篇博客：https://www.cnblogs.com/kuxingseng95/articles/9559097.html
索引的两大类型
#我们可以在创建上述索引的时候，为其指定索引类型，分两类 hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢 btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量指数级增长（我们就用它，因为innodb默认支持它） #不同的存储引擎支持的索引类型也不一样 InnoDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引； MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引； Memory 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引； NDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引； Archive 不支持事务，支持表级别锁定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；
关于两种类型，推荐博客：https://blog.csdn.net/oChangWen/article/details/54024063
创建/删除索引的语法
#方法一：创建表时 CREATE TABLE 表名 ( 字段名1 数据类型 [完整性约束条件…], 字段名2 数据类型 [完整性约束条件…], [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX | KEY [索引名] (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ); #方法二：CREATE在已存在的表上创建索引 CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名 ON 表名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ; #方法三：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引 ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ; #删除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;
#方式一 create table t1( id int, name char, age int, sex enum('male','female'), unique key uni_id(id), index ix_name(name) #index没有key ); #方式二 create index ix_age on t1(age); #方式三 alter table t1 add index ix_sex(sex); #查看 mysql> show create table t1; | t1 | CREATE TABLE `t1` ( `id` int(11) DEFAULT NULL, `name` char(1) DEFAULT NULL, `age` int(11) DEFAULT NULL, `sex` enum('male','female') DEFAULT NULL, UNIQUE KEY `uni_id` (`id`), KEY `ix_name` (`name`), KEY `ix_age` (`age`), KEY `ix_sex` (`sex`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 示范
关于查询需要了解的
- 在表中已存在大量数据的前提下，为某个字段建立索引，建立速度会很慢
- 一定是为搜索条件的字段创建索引
- 在innodb存储引擎中，索引和数据文件都是在一个拓展名为".ibd"的文件中。文件本身就是按照B+Tree组织的索引结构。这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录，这个索引的key是数据表的主键，因此innodb表数据文件本身就是主索引。
- 在mysam存储引擎中，索引文件和数据文件是分离的。索引存放在单独的拓展名为".myi"的索引文件中。索引文件仅保存数据记录的地址。
正确的使用索引
并不是说我们建立了索引就一定会加快查询的速度，如果想要利用索引达到预想的提高查询速度的效果，我们在添加索引时，必须考虑以下问题。
1.范围问题
当条件中出现>,>=,<,<=,!=,between...and..,like这样的条件不准确的符号或者关键字
除了like的符号或者关键字要看查找的范围大小了。
当like匹配的字符中有%，但是处于开头的时候，速度慢。其他情况速度还是很快的。
2.尽量选择区分度高的列作为索引
区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，
3. =和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式
4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如id*3 = 3000。原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)
5.and/or
#1、and与or的逻辑 条件1 and 条件2:所有条件都成立才算成立，但凡要有一个条件不成立则最终结果不成立 条件1 or 条件2:只要有一个条件成立则最终结果就成立 #2、and的工作原理 条件： a = 10 and b = 'xxx' and c > 3 and d =4 索引： 制作联合索引(d,a,b,c) 工作原理: 对于连续多个and：mysql会按照联合索引，从左到右的顺序找一个区分度高的索引字段(这样便可以快速锁定很小的范围)，加速查询，即按照d—>a->b->c的顺序 #3、or的工作原理 条件： a = 10 or b = 'xxx' or c > 3 or d =4 索引： 制作联合索引(d,a,b,c) 工作原理: 对于连续多个or：mysql会按照条件的顺序，从左到右依次判断，即a->b->c->d
比如：
经过分析，在条件为name='egon' and gender='male' and id>333 and email='xxx'的情况下，我们完全没必要为前三个条件的字段加索引，因为只能用上email字段的索引，前三个字段的索引反而会降低我们的查询效率
6 最左前缀匹配原则（详见第八小节），非常重要的原则，对于组合索引mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配(指的是范围大了，有索引速度也慢)，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
- 避免使用select * - count(1)或count(列) 代替 count(*) - 创建表时尽量时 char 代替 varchar - 表的字段顺序固定长度的字段优先 - 组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时） - 尽量使用短索引 - 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries) - 连表时注意条件类型需一致 - 索引散列值（重复少）不适合建索引，例：性别不适合 - 使用函数 select * from tb1 where reverse(email) = 'egon'; - 类型不一致 如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来，不然... select * from tb1 where email = 999; #排序条件为索引，则select字段必须也是索引字段，否则无法命中 - order by select name from s1 order by email desc; 当根据索引排序时候，select查询的字段如果不是索引，则速度仍然很慢 select email from s1 order by email desc; 特别的：如果对主键排序，则还是速度很快： select * from tb1 order by nid desc; - 组合索引最左前缀 如果组合索引为：(name,email) name and email -- 命中索引 name -- 命中索引 email -- 未命中索引 - count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别了 - create index xxxx on tb(title(19)) #text类型，必须制定长度
补充：查询优化之——explain：【转】https://www.jianshu.com/p/ea3fc71fdc45
关于使用，看后面的例子。
联合索引
如果是为了更快查询到数据，有单列索引不是ok了，为什么有‘联合索引’的存在？
现在大家普遍的说法是因为，查询条件出现类似这类情况时‘where xx=xx && xx=xx && xx>xx’使用联合索引会比单列索引高效，所以要使用多列索引，但是经过测试，事情并非如此，反而是单列索引处理时间比多列索引还快....
事实上创建多列索引的意义就是为了‘减少io操作’
联合索引的创建
联合索引时指对表上的多个列合起来做一个索引。联合索引的创建方法与单个索引的创建方法一样，不同之处在仅在于有多个索引列，如下
mysql> create table t(
-> a int,
-> b int,
-> primary key(a),
-> key idx_a_b(a,b)
-> );
Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)
那么何时需要使用联合索引呢？在讨论这个问题之前，先来看一下联合索引内部的结果。从本质上来说，联合索引就是一棵B+树，不同的是联合索引的键值得数量不是1，而是>=2。接着来讨论两个整型列组成的联合索引，假定两个键值得名称分别为a、b如图
可以看到这与我们之前看到的单个键的B+树并没有什么不同，键值都是排序的，通过叶子结点可以逻辑上顺序地读出所有数据，就上面的例子来说，即（1,1），（1,2），（2,1），（2,4），（3,1），（3,2），数据按（a,b）的顺序进行了存放。
因此，对于查询select * from table where a=xxx and b=xxx, 显然是可以使用(a,b) 这个联合索引的，对于单个列a的查询select * from table where a=xxx,也是可以使用（a,b）这个索引的。
但对于b列的查询select * from table where b=xxx,则不可以使用（a,b） 索引，其实你不难发现原因，叶子节点上b的值为1、2、1、4、1、2显然不是排序的，因此对于b列的查询使用不到(a,b) 索引
联合索引的第二个好处是在第一个键相同的情况下，已经对第二个键进行了排序处理，例如在很多情况下应用程序都需要查询某个用户的购物情况，并按照时间进行排序，最后取出最近三次的购买记录，这时使用联合索引可以帮我们避免多一次的排序操作，因为索引本身在叶子节点已经排序了，如下
例子：
#===========准备表============== create table buy_log( userid int unsigned not null, buy_date date ); insert into buy_log values (1,'2009-01-01'), (2,'2009-01-01'), (3,'2009-01-01'), (1,'2009-02-01'), (3,'2009-02-01'), (1,'2009-03-01'), (1,'2009-04-01'); alter table buy_log add key(userid); alter table buy_log add key(userid,buy_date); #===========验证============== mysql> show create table buy_log; | buy_log | CREATE TABLE `buy_log` ( `userid` int(10) unsigned NOT NULL, `buy_date` date DEFAULT NULL, KEY `userid` (`userid`), KEY `userid_2` (`userid`,`buy_date`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 | #可以看到possible_keys在这里有两个索引可以用，分别是单个索引userid与联合索引userid_2,但是优化器最终选择了使用的key是userid因为该索引的叶子节点包含单个键值，所以理论上一个页能存放的记录应该更多 mysql> explain select * from buy_log where userid=2; +----+-------------+---------+------+-----------------+--------+---------+-------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+---------+------+-----------------+--------+---------+-------+------+-------+ | 1 | SIMPLE | buy_log | ref | userid,userid_2 | userid | 4 | const | 1 | | +----+-------------+---------+------+-----------------+--------+---------+-------+------+-------+ row in set (0.00 sec) #接着假定要取出userid为1的最近3次的购买记录，用的就是联合索引userid_2了，因为在这个索引中，在userid=1的情况下，buy_date都已经排序好了 mysql> explain select * from buy_log where userid=1 order by buy_date desc limit 3; +----+-------------+---------+------+-----------------+----------+---------+-------+------+--------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+---------+------+-----------------+----------+---------+-------+------+--------------------------+ | 1 | SIMPLE | buy_log | ref | userid,userid_2 | userid_2 | 4 | const | 4 | Using where; Using index | +----+-------------+---------+------+-----------------+----------+---------+-------+------+--------------------------+ row in set (0.00 sec) #ps：如果extra的排序显示是Using filesort，则意味着在查出数据后需要二次排序(如下查询语句，没有先用where userid=3先定位范围，于是即便命中索引也没用，需要二次排序) mysql> explain select * from buy_log order by buy_date desc limit 3; +----+-------------+---------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-----------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+---------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-----------------------------+ | 1 | SIMPLE | buy_log | index | NULL | userid_2 | 8 | NULL | 7 | Using index; Using filesort | +----+-------------+---------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-----------------------------+ #对于联合索引（a,b）,下述语句可以直接使用该索引，无需二次排序 select ... from table where a=xxx order by b; #然后对于联合索引(a,b,c)来首，下列语句同样可以直接通过索引得到结果 select ... from table where a=xxx order by b; select ... from table where a=xxx and b=xxx order by c; #但是对于联合索引(a,b,c)，下列语句不能通过索引直接得到结果，还需要自己执行一次filesort操作，因为索引（a，c)并未排序 select ... from table where a=xxx order by c;
覆盖索引
InnoDB存储引擎支持覆盖索引（covering index，或称索引覆盖），即从辅助索引中就可以得到查询记录，而不需要查询聚集索引中的记录。
使用覆盖索引的一个好处是：辅助索引不包含整行记录的所有信息，故其大小要远小于聚集索引，因此可以减少大量的IO操作
注意：覆盖索引技术最早是在InnoDB Plugin中完成并实现，这意味着对于InnoDB版本小于1.0的，或者MySQL数据库版本为5.0以下的，InnoDB存储引擎不支持覆盖索引特性
对于InnoDB存储引擎的辅助索引而言，由于其包含了主键信息，因此其叶子节点存放的数据为（primary key1，priamey key2，...,key1，key2，...）。例如
例子：
select age from s1 where id=123 and name = 'liming'; #id字段有索引，但是name字段没有索引,该sql命中了索引，但未覆盖，需要去聚集索引中再查找详细信息。 最牛逼的情况是，索引字段覆盖了所有，那全程通过索引来加速查询以及获取结果就ok了 mysql> desc s1; +--------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +--------+-------------+------+-----+---------+-------+ | id | int(11) | NO | | NULL | | | name | varchar(20) | YES | | NULL | | | gender | char(6) | YES | | NULL | | | email | varchar(50) | YES | | NULL | | +--------+-------------+------+-----+---------+-------+ rows in set (0.21 sec) mysql> explain select name from s1 where id=1000; #没有任何索引 +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | s1 | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2688336 | 10.00 | Using where | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+ row in set, 1 warning (0.00 sec) mysql> create index idx_id on s1(id); #创建索引 Query OK, 0 rows affected (4.16 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> explain select name from s1 where id=1000; #命中辅助索引，但是未覆盖索引，还需要从聚集索引中查找name +----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | s1 | NULL | ref | idx_id | idx_id | 4 | const | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------+ row in set, 1 warning (0.08 sec) mysql> explain select id from s1 where id=1000; #在辅助索引中就找到了全部信息，Using index代表覆盖索引 +----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | s1 | NULL | ref | idx_id | idx_id | 4 | const | 1 | 100.00 | Using index | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------------+ row in set, 1 warning (0.03 sec)
从上面的例子可以看出来，覆盖索引的另一个好处就是快速统计。
mysql> explain select count(*) from buy_log; +----+-------------+---------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+---------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | buy_log | index | NULL | userid | 4 | NULL | 7 | Using index | +----+-------------+---------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+ 1 row in set (0.00 sec)
慢查询优化
0.先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE，讲缓存关掉。 1.where条件单表查，锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高 2.explain查看执行计划，是否与1预期一致（从锁定记录较少的表开始查询） 3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查 4.了解业务方使用场景 5.加索引时参照建索引的几大原则 6.观察结果，不符合预期继续从0分析
