一、索引概述

1、介绍

 索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足 特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构 上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

2、演示

 表结构及其数据如下：

 假如我们要执行的SQL语句为 ： select * from user where age = 45;

（1） 无索引情况

 在无索引情况下，就需要从第一行开始扫描，一直扫描到最后一行，我们称之为全表扫描，性能很低。

（2）有索引情况

 针对于这张表建立了索引，假设索引结构就是二叉树，那么也就意味着，会对age这个字段建 立一个二叉树的索引结构。

 此时我们在进行查询时，只需要扫描三次就可以找到数据了，极大的提高的查询的效率。

注意：这里只是假设索引的结构是二叉树，并不是索引的真实结构

3、特点

二、索引结构

1、概述

  MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构，主要包含以下几种：

不同的存储引擎对于索引结构的支持情况:

注意： 我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引。

2、二叉树

 二叉树的数据结构，如下：

 如果主键是顺序插入的，则会形成一个单向链表，结构如下：

 如果选择二叉树作为索引结构，会存在以下缺点：

顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。

大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

 红黑树是一颗自平衡二叉树，那这样即使是顺序插入数 据，最终形成的数据结构也是一颗平衡的二叉树,结构如下：

 由于红黑树也是一颗二叉树，所以也会存在一个缺点：

大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

 所以，在MySQL的索引结构中，并没有选择二叉树或者红黑树，而选择的是B+Tree

3、B-Tree

 B-Tree，B树是一种多路平衡查找树，相对于二叉树，B树每个节点可以有多个分支，即多叉。 以一颗最大度数（max-degree）为5(5阶)的b-tree为例，那这个B树每个节点最多存储4个key，5 个指针：

树的度数指的是一个节点的子节点个数。

数据结构可视化网站：

https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html

特点：

 5阶的B树，每一个节点最多存储4个key，对应5个指针。

一旦节点存储的key数量到达5，就会裂变，中间元素向上分裂。

在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据。

4、B+Tree

 B+Tree是B-Tree的变种，以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的b+tree为例，结构示意图：

可以看到，两部分：

绿色框框起来的部分，是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。

红色框框起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据。

https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html

 插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。

B+Tree 与 B-Tree相比，主要有以下三点区别：

 所有的数据都会出现在叶子节点。

  叶子节点形成一个单向链表。

 非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。

 索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点 的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能，利于排序。

5、Hash

 MySQL中除了支持B+Tree索引，还支持一种索引类型—Hash索引。

（1）结构：

 哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在 hash表中

 如果两个(或多个)键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表来解决。

（2）特点：

A. Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询（between，>，< ，…）

B. 无法利用索引完成排序操作

C. 查询效率高，通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引

（3）存储引擎支持

 在MySQL中，支持hash索引的是Memory存储引擎。 而InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是 InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

 为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?

A. 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；

B. 对于B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；

C. 相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作；

三、索引分类

1、分类

 在MySQL数据库，将索引的具体类型主要分为以下几类：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。

2、聚集索引&二级索引

  而在在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

聚集索引选取规则:

如果存在主键，主键索引就是聚集索引。

如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。

如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索 引。

聚集索引和二级索引的具体结构如下：

聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据 。

二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。

执行如下的SQL语句时，具体的查找过程是什么样子的。

 ①. 由于是根据name字段进行查询，所以先根据name='Arm’到name字段的二级索引中进行匹配查找。但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10。

 ②. 由于查询返回的数据是*，所以此时，还需要根据主键值10，到聚集索引中查找10对应的记录，最终找到10对应的行row。

 ③. 最终拿到这一行的数据，直接返回即可。

 回表查询： 这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取 数据的方式，就称之为回表查询。

 思考题：

 以下两条SQL语句，那个执行效率高? 为什么?

A. select * from user where id = 10 ;

B. select * from user where name = ‘Arm’ ;

备注: id为主键，name字段创建的有索引；

 解答：

A 语句的执行性能要高于B 语句。

因为A语句直接走聚集索引，直接返回数据。

而B语句需要先查询name字段的二级索引，然后再查询聚集索引，也就是需要进行回表查询。

 思考题：

 InnoDB主键索引的B+tree高度为多高呢？

假设:

 一行数据大小为1k，一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB的指针占用6个字节的空 间，主键即使为bigint，占用字节数为8。

高度为2：

n * 8 + (n + 1) * 6 = 16*1024 , 算出n约为 1170

1171 16 = 18736

也就是说，如果树的高度为2，则可以存储 18000 多条记录。

高度为3：

1171 * 1171 * 16 = 21939856

也就是说，如果树的高度为3，则可以存储 2200w 左右的记录。

四、索引语法

(1)创建索引

CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (

index_col_name,... ) ;

(2)查看索引

SHOW INDEX FROM table_name ;

(3)删除索引

DROP INDEX index_name ON table_name ;

案例演示:

 先来创建一张表 tb_user，并且查询测试数据。

create table tb_user(
    id int primary key auto_increment comment '主键',
    name varchar(50) not null comment '用户名',
    phone varchar(11) not null comment '手机号',
    email varchar(100) comment '邮箱',
    profession varchar(11) comment '专业',
    age tinyint unsigned comment '年龄',
    gender char(1) comment '性别 , 1: 男, 2: 女',
    status char(1) comment '状态',
createtime datetime comment '创建时间'
) comment '系统用户表';
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('吕布', '17799990000', 'lvbu666@163.com', '软件工程', 23, '1',
'6', '2001-02-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('曹操', '17799990001', 'caocao666@qq.com', '通讯工程', 33,
'1', '0', '2001-03-05 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('赵云', '17799990002', '17799990@139.com', '英语', 34, '1',
'2', '2002-03-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('孙悟空', '17799990003', '17799990@sina.com', '工程造价', 54,
'1', '0', '2001-07-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('花木兰', '17799990004', '19980729@sina.com', '软件工程', 23,
'2', '1', '2001-04-22 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('大乔', '17799990005', 'daqiao666@sina.com', '舞蹈', 22, '2',
'0', '2001-02-07 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('露娜', '17799990006', 'luna_love@sina.com', '应用数学', 24,
'2', '0', '2001-02-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('程咬金', '17799990007', 'chengyaojin@163.com', '化工', 38,
'1', '5', '2001-05-23 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('项羽', '17799990008', 'xiaoyu666@qq.com', '金属材料', 43,
'1', '0', '2001-09-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('白起', '17799990009', 'baiqi666@sina.com', '机械工程及其自动
化', 27, '1', '2', '2001-08-16 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('韩信', '17799990010', 'hanxin520@163.com', '无机非金属材料工
程', 27, '1', '0', '2001-06-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('荆轲', '17799990011', 'jingke123@163.com', '会计', 29, '1',
'0', '2001-05-11 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('兰陵王', '17799990012', 'lanlinwang666@126.com', '工程造价',
44, '1', '1', '2001-04-09 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('狂铁', '17799990013', 'kuangtie@sina.com', '应用数学', 43,
'1', '2', '2001-04-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('貂蝉', '17799990014', '84958948374@qq.com', '软件工程', 40,
'2', '3', '2001-02-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('妲己', '17799990015', '2783238293@qq.com', '软件工程', 31,
'2', '0', '2001-01-30 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('芈月', '17799990016', 'xiaomin2001@sina.com', '工业经济', 35,
'2', '0', '2000-05-03 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('嬴政', '17799990017', '8839434342@qq.com', '化工', 38, '1',
'1', '2001-08-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('狄仁杰', '17799990018', 'jujiamlm8166@163.com', '国际贸易',
30, '1', '0', '2007-03-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('安琪拉', '17799990019', 'jdodm1h@126.com', '城市规划', 51,
'2', '0', '2001-08-15 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('典韦', '17799990020', 'ycaunanjian@163.com', '城市规划', 52,
'1', '2', '2000-04-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('廉颇', '17799990021', 'lianpo321@126.com', '土木工程', 19,
'1', '3', '2002-07-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('后羿', '17799990022', 'altycj2000@139.com', '城市园林', 20,
'1', '0', '2002-03-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('姜子牙', '17799990023', '37483844@qq.com', '工程造价', 29,
'1', '4', '2003-05-26 00:00:00');

需求：

 A. name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引。

CREATE INDEX idx_user_name ON tb_user(name)

 B. phone手机号字段的值，是非空，且唯一的，为该字段创建唯一索引。

CREATE UNIQUE INDEX idx_user_phone ON tb_user(phone);

 C. 为profession、age、status创建联合索引。

CREATE INDEX idx_user_pro_age_sta ON tb_user(profession,age,status);

 D. 为email建立合适的索引来提升查询效率。

CREATE INDEX idx_email ON tb_user(email);

 查看tb_user表的所有的索引数据。

show index from tb_user;

五、SQL性能分析

1、SQL执行频率

 MySQL 客户端连接成功后，通过 show [session|global] status命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次：

-- session 是查看当前会话 ;

-- global 是查询全局数据 ;

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';

Com_delete: 删除次数

Com_insert: 插入次数

Com_select: 查询次数

Com_update: 更新次数

 执行几次查询操作，然后再次查看执行频次，看看 Com_select 参数会不会变化。

通过上述指令，我们可以查看到当前数据库到底是以查询为主，还是以增删改为主，从而为数据 库优化提供参考依据。 如果是以增删改为主，我们可以考虑不对其进行索引的优化。 如果是以 查询为主，那么就要考虑对数据库的索引进行优化了。

 通过查询SQL的执行频次，我们就能够知道当前数据库到底是增删改为主，还是查询为主。 那假如说是以查询为主，我们又该如何定位针对于那些查询语句进行优化呢？ 次数我们可以借助于慢查询日志。

2、慢查询日志

 慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time，单位：秒，默认10秒）的所有 SQL语句的日志。

 MySQL的慢查询日志默认没有开启，我们可以查看一下系统变量 slow_query_log。

 如果要开启慢查询日志，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息：

# 开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1
# 设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2

 配置完毕之后，通过以下指令重新启动MySQL服务器进行测试，查看慢日志文件中记录的信息

/var/lib/mysql/localhost-slow.log。
systemctl restart mysqld

 再次查看开关情况，慢查询日志就已经打开了。

测试：

A. 执行如下SQL语句 ：

select * from tb_user; -- 这条SQL执行效率比较高, 执行耗时 0.00sec

select count(*) from tb_sku; -- 由于tb_sku表中, 预先存入了1000w的记录, count一次,耗时

13.35sec

B. 检查慢查询日志 ：

 发现，在慢查询日志中，只会记录执行时间超多我们预设时间（2s）的SQL，执行较快的SQL 是不会记录的。

 这样，通过慢查询日志，就可以定位出执行效率比较低的SQL，从而有针对性的进行优化。

3、profile详情

 show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have_profiling 参数，能够看到当前MySQL是否支持profile操作：

SELECT @@have_profiling ;

 可以看到，当前MySQL是支持 profile操作的，但是开关是关闭的。可以通过set语句在 session/global级别开启profiling：

SET profiling = 1;

 开关已经打开了，接下来，我们所执行的SQL语句，都会被MySQL记录，并记录执行时间消耗到哪儿去了。 直接执行如下的SQL语句：

select * from tb_user;
select * from tb_user where id = 1;
select * from tb_user where name = '白起';
select count(*) from tb_sku;

 执行一系列的业务SQL的操作，然后通过如下指令查看指令的执行耗时：

-- 查看每一条SQL的耗时基本情况

show profiles;

-- 查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况

show profile for query query_id;

-- 查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况

show profile cpu for query query_id;

 查看每一条SQL的耗时情况:

 查看指定SQL各个阶段的耗时情况 ：