索引优化之一

1、索引列上不能使用表达式或者函数

select  .... from t_order
where to_days(out_date) - to_days(current_date) < = 30 

　 在out_date建立了 B树索引，因为使用了函数to_days，无法走索引，改造

select  .... from t_order
where out_date <= data_add(current_date , interval 30 day) ; 

2、前缀索引和索引列的选择性

　　当索引是很长的字符序列（比如BLOB,TEXT,或者很长的VARCHAR）时，这个索引将会很占内存，而且会很慢，这时候就会用到前缀索引了。所谓的前缀索引就是去索引的前面几个字母作为索引，但是要降低索引的重复率，索引我们还必须要判断前缀索引的重复率

　　创建前缀索引

create index index_name on table(col_name(n)); 

　　建立索引的区别 col_name(n)，其中n的长度，由存储引擎决定，innodb 最大767个字节，myIsam 最大1000个字节

　　优点：前缀索引是一种能使索引更小，更快的有效办法 。缺点：mysql无法使用其前缀索引做ORDER BY和GROUP BY，也无法使用前缀索引做覆盖扫描

3、联合索引

　　选择联合索引的顺序：

　　1、经常会被使用到的列优先，放到联合索引的最左边    2、宽度小的列优先

4、覆盖索引

　　覆盖索引: 如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值 ,简言之----->只需扫描索列而无须回表查非索引列的字段。

　　优点：1、可优化缓存，减少磁盘I/O操作     2、可以减少随机I/O, 变随机I/O为顺序I/O操作     3、可以避免对Innodb主键索引的二次查询     

        无法使用覆盖索引:     1、如果查询中使用了太多的列，尤其是那种查询全部字段的，或者 select * 的    2、使用了双% 号的like查询

5、like语句操作

　　一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

5、explain的参数的说明

        id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: actor
   partitions: NULL
         type: ref
possible_keys: idx_actor_last_name
          key: idx_actor_last_name
      key_len: 182
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: Using index 

      id

      select_type

　　　　simple：简单的select 查询，查询中不包含子查询或者union
　　　　primary：查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为primary
　　　　subquery：在select或where 列表中包含了子查询
　　　　derived：在from列表中包含的子查询被标记为derived（衍生）MySQL会递归执行这些子查询，把结果放在临时表里。
　　　　union：若第二个select出现在union之后，则被标记为union，若union包含在from子句的子查询中，外层select将被标记为：derived
　　　　union result：从union表获取结果的select

　　partitions

　　　　表所使用的分区，如果要统计十年公司订单的金额，可以把数据分为十个区，每一年代表一个区。这样可以大大的提高查询效率。

　　type

　　　　这是一个非常重要的参数，连接类型，常见的有：all , index , range , ref , eq_ref , const , system , null 八个级别。
　　　　性能从最优到最差的排序：system > const > eq_ref > ref > range > index > all
　　　　对java程序员来说，若保证查询至少达到range级别或者最好能达到ref则算是一个优秀而又负责的程序员。
　　　　all：（full table scan）全表扫描无疑是最差，若是百万千万级数据量，全表扫描会非常慢。
　　　　index：（full index scan）全索引文件扫描比all好很多，毕竟从索引树中找数据，比从全表中找数据要快。
　　　　range：只检索给定范围的行，使用索引来匹配行。范围缩小，当然比全表扫描和全索引文件扫描要快。sql语句中一般会有between，in，>，< 等查询。
　　　　ref：非唯一性索引扫描，本质上也是一种索引访问，返回所有匹配某个单独值的行。比如查询公司所有属于研发团队的同事，匹配的结果是多个并非唯一值。
　　　　eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中有一条记录与之匹配。比如查询公司的CEO，匹配的结果只可能是一条记录，
　　　　const：表示通过索引一次就可以找到，const用于比较primary key 或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快，若将主键至于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量。
　　　　system：表只有一条记录（等于系统表），这是const类型的特列，平时不会出现，了解即可

　　possible_keys

　　　　显示查询语句可能用到的索引(一个或多个或为null)，不一定被查询实际使用。

　　key

　　　　显示查询语句实际使用的索引。若为null，则表示没有使用索引。

　　key_len

　　　　显示索引中使用的字节数，可通过key_len计算查询中使用的索引长度。在不损失精确性的情况下索引长度越短越好。key_len 显示的值为索引字段的最可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，并不是通过表内检索出的。

　　ref

　　　　显示索引的哪一列或常量被用于查找索引列上的值。

　　rows

　　　　根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数，值越大越不好。

　　extra

　　　　Using filesort： 说明MySQL会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取。MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序” 。出现这个就要立刻优化sql。
　　　　Using temporary： 使用了临时表保存中间结果，MySQL在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和 分组查询 group by。 出现这个更要立刻优化sql。
　　　　Using index： 表示相应的select 操作中使用了覆盖索引（Covering index），避免访问表的数据行，效果不错！如果同时出现Using where，表明索引被用来执行索引键值的查找。如果没有同时出现Using where，表示索引用来读取数据而非执行查找动作。
　　　　覆盖索引（Covering Index） ：也叫索引覆盖，就是select 的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，MySQL可以利用索引返回select 列表中的字段，而不必根据索引再次读取数据文件。
　　　　Using index condition： 在5.6版本后加入的新特性，优化器会在索引存在的情况下，通过符合RANGE范围的条数 和 总数的比例来选择是使用索引还是进行全表遍历。
　　　　Using where： 表明使用了where 过滤
　　　　Using join buffer： 表明使用了连接缓存
　　　　impossible where： where 语句的值总是false，不可用，不能用来获取任何元素
　　　　distinct： 优化distinct操作，在找到第一匹配的元组后即停止找同样值的动作。

　　filtered

　　　　一个百分比的值，和rows 列的值一起使用，可以估计出查询执行计划(QEP)中的前一个表的结果集，从而确定join操作的循环次数。小表驱动大表，减轻连接的次数。

　　      通过explain的参数介绍，可以得知:
　　　　1 表的读取顺序(id)
　　　　2 数据读取操作的操作类型(type)
　　　　3 哪些索引被实际使用(key)
　　　　4 表之间的引用(ref)
　　　　5 每张表有多少行被优化器查询(rows)