Mysql索引实战
一：概述
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，数据库系统还维护看满足特足查我算法的数据结构，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。
1.1 索引如何提高查询效率：
二：结构
2.1 主要索引结构
B+Tree索引
最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引
Hash索引
底层数据结构是用哈希表实现的，只有精确匹配索引列的查询才有效不支持范围查询
R-tree（空间索引）
空间索引是MYISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少
Full-text（全文索引）
是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式。类似于Lucene,Sol,ES
2.2 详解B+Tree
B+Tree作为innodb引擎最常用的存储结构，是我们本次要讲解的重点。
想要了解B+Tree，我们将会从二叉树、红黑树、B-Tree、B+Tree的顺序，逐渐的进行分析，从而带大家深入了解B+Tree。
2.2.1 二叉树
这里我们不对二叉树基础概念进行讲解，主要说二叉树存储时存在的问题
图中给出了两个二叉树，如果插入的数据非常不平衡的话，例如顺序插入、将会形成一个链表，查询的性能大大降低，
2.2.2 红黑树
为了解决数据不平衡的问题，出现了红黑树，红黑树的节点是不断变化的，可以做到数据平衡，不会产生数据非常不平衡的问题。
2.2.3 B-Tree
B-Tree又叫做多路平衡查找树。
一颗最大度为 5阶的B-Tree为例（每个节点最多存储4个key，5个指针）
B-Tree分裂的方式是向上分裂，当满足对应阶数在进行插入数据的时候，会将中间的数据向上分裂。
具体可以查看结构变化
2.2.4 B+Tree
以一颗最大度数(max-degree)为4(4阶)的b+tree为例：
所有的元素都存储到叶子节点
所有的叶子节点形成了一个单向链表
MySQL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。
2.2.5 为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构？
相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
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；B+tree由于每次都是去叶子节点上查找数据，更加的稳定。
相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作；
三：索引分类
3.1 按照作用分
按照作用可以分为4种，分别是
| 分类 | 含义 | 特点 | 关键字 |
| 主键索引 | 针对于表中主键创建的索引 | 默认自动创建，只能有一个 | PRIMARY |
| 唯一索引 | 避免同一个表中某数据列中的值重复 | 可以有多个 | UNIQUE |
| 常规索引 | 快速定位特定数据 | 可以有多个 | NORMAL |
| 全文索引 | 全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值 | 可以有多个 | FULLTEXT |
3.2 按照存储形式分
| 分类 | 含义 | 特点 |
| 聚集索引 | 将数据存储与索引放到了一块，索引结构的叶子节点保存了行数据 | 必须有，而且只有一个 |
| 二级索引索引 | 将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键 | 可以有多个 |
3.3 什么是回表查询
已上面的聚集索引和二级索引为例：
select from user where name =‘Arm’;
当我们执行这条sql的时候，会先去二级索引找到对应的主键索引值，然后通过这个索引值去聚集索引内查询对应的数据，这个过程就叫做回表查询。
四：索引语法
4.1 创建索引
CREATE UNIQUE FULLTEXT INDEX index_name ON table_name (index_col_name,...）
4.2 查看索引
SHOW INDEX FROM table name
4.3 删除索引
DROP INDEX index name ON table name
五：SQL性能分析
5.1 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，可以查看当前表
INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次：
SHOW GLOBAL STATUS LIKE ‘Com_____’
5.2 慢SQL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，需要在MySQL的配置文件(/etc/my.cnf)中配置如下信息：
#查看是否已经开始慢查询日志 show variables like 'slow_query_log' #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
5.3 profile性能分析
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。
# 查看是否开启 SELECT @@have profiling # 默认orofiling:是关闭的，可以通过set语句在session/global级别开启profiling: SET profiling =1; # 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;
5.4 Explain执行计划
之前对Explain进行过研究，并且写了总结博客，大家可以查看这篇博客。
六：索引使用
6.1 最左前缀法则
如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。
如果跳跃某一列，索引将部分失效（后面的字段索引失效）。
6.2 范围查询
联合索引中，出现范围查询(>，<)，范围查询右侧的列索引失效
6.3 索引列的运算操作
不要在索引列上进行运算，会使索引失效
6.4 字符串不加 ’ ’
字符串不加 ’ ’ 存在类型转换，会使索引失效
6.5 模糊查询
如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效
七：索引使用原则
7.1 or连接的条件
用or分割开的条件，如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。
7.2 sql提示
- use index: 建议
explain select*from tb user use index(idx user pro)where profe
ignore index: 忽略
explain select*from tb_user
ignore index(idx_user_pro)where profession=软件工程’ssion=‘软件工程’：
force inde: 强制
explain select*from tb_user force index(idx_user_pro)where profession=‘软件工程’
7.3 覆盖索引
尽量使用覆盖索引(查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到)，减少select*。
