MYSQL索引在理解

索引概念：

索引是帮助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，这种数据结构以某种方式指向数据，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

索引优点：

1. 提高检索效率，降低数据库的io成本
2. 通过索引对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗

索引缺点：

1. 索引需要占用物理空间
2. 索引提高了查询效率但是降低了增删改的效率

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：

1. B+Tree索引：最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引
2. Hash索引：底层数据结构使用hash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
3. R-Tree空间索引：使用较少
4. 全文索引：是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式

索引结构引擎支持情况

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

为什么innodb存储引擎选用B+Tree索引结构？

1. 相对于二叉树，层级更少，搜索效率更高
2. 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
3. 相对于Hsah索引，B+Tree支持范围及排序操作

索引分类：

1. 主键索引：针对于表中的主键建立索引，默认自动创建，只能有一个
2. 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
3. 常规索引：快速定位特定数据，可以有多个
4. 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

在innodb存储引擎当中，根据索引的存储形式，又可以分为以下几种

1. 聚集索引：将数据存储与索引放到了一起，索引结构的叶子节点保存了行数据，必须有，而且只能有一个
2. 二级索引：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，可以存在多个

聚集索引选取规则：

1. 如果一张表存在主键，主键索引就是聚集索引
2. 如果不存在主键，将使用第一个唯一索引作为聚集索引
3. 如果没有主键，也没有合适的唯一索引，则innodb会自动生成一个roeid作为隐藏的聚集索引

索引基本语法：

创建索引：

Create index 索引名 on 表名（字段名）

查看索引：

Show index from 表名

删除索引：

Drop index 索引名 on 表名

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（默认10秒）的所有sql语句的执行日志，

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

profile详情：

Show profile 能够在sql优化时帮助我们了解时间都去哪里了，通过have_profiling参数，能够查看当前数据库是否支持 show profile操作

Explain执行计划 ：

Explain或者desc命令获取Mysql如何执行select语句的信息，包括在select语句执行过程中表如何连接和连接的顺序

Explain执行计划个字段含义：

1. Id：select查询的序列号，表示查询中执行select字句或者是操作表的顺序（id相同，执行顺序从上到下，id不同，值越大，越先执行）
2. Select_type：表示select的类型，常见的取值有SIMPLE(简单表，即不使用表连接或子查询，PRIMARY(主查询，即最外层的查询)，UNOIN(UNION中的第二个或者后面的查询语句)，SUBQUERY(where之后包含了子查询))
3. Type：表示连接类型，性能由好到差的连接类型为：NULL , System , eq_ref , ref , range , index , all
4. Possible_key:显示可能应用在这张表的索引，一个或多个
5. Key：实际使用的索引，如果为null，则没有使用索引
6. Key_len：表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，再不损失精确性的前提下，长度越短越好
7. Rows：mysql认为必须要执行查询的行数，在innodb引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的
8. Filtered：返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered的值越大越好

最左前缀法则：

如果索引使用了多列（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）

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

索引失效情况：

1. 索引列运算：不要在索引列上进行运算操作，索引将失效
2. 字符串不加引号：索引将失效，也就是隐式转换
3. 模糊查询：如果字段头部使用模糊查询，索引失效
4. 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，那么所涉及的索引都不会被使用到
5. 数据分布影响：如果mysql评估使用索引比全表更慢，则不使用索引

前缀索引：

在字段类型为字符串时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘IO，影响查询效率，此时可以只将字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率

语法：

Create index 索引名称 on 表名（字段名（长度））

前缀长度：

可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高，则查询效率越高，唯一索引选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的

单列索引和联合索引：

1. 单列索引：即一个索引只包含单个列
2. 联合索引：即一个索引包含了多个列

在业务场景中，如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引，而非单列索引

索引的设计原则：

1. 针对数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引
2. 针对于常作为查询条件，排序，分组操作的字段建立索引
3. 尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高使用索引的效率就越高
4. 如果时字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对字段的特点建立前缀索引
5. 尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引喝多时候可以覆盖索引，节省储存空间，避免回表，提高查询效率
6. 要控制索引的数量，索引不是越多越好，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率

关于索引就到这里啦，内容有些枯燥无聊，嗯.........下次有时间再写一些关于sql优化的文章吧