MySql索引使用笔记

1 初识索引

索引在MySQL中也叫是一种“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。

索引相当于字典的音序表，如果要查某个字，如果不使用音序表，则需要从几百页中逐页去查。

2 索引的原理

索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。相似的例子还有：查字典，查火车车次，飞机航班等

本质都是：通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。

2.1 B+树

### b+树性质
1.索引字段要尽量的小：
 我们知道IO次数取决于b+数的高度h，假设当前数据表的数据为N，每个磁盘块的数据项的数量是m，则有h=㏒(m+1)N，当数据量N一定的情况下，m越大，h越小；而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小，磁盘块的大小也就是一个数据页的大小，是固定的，如果数据项占的空间越小，数据项的数量越多，树的高度越低。这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的小，比如int占4字节，要比bigint8字节少一半。这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。
2.索引的最左匹配特性：
 当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了， 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性。

2.2 聚合索引与辅助索引

数据库中的B+树索引可以分为聚集索引（clustered index）和辅助索引（secondary index），

聚集索引与辅助索引相同的是：不管是聚集索引还是辅助索引，其内部都是B+树的形式，即高度是平衡的，叶子结点存放着所有的数据。

聚集索引与辅助索引不同的是：叶子结点存放的是否是一整行的信息

（1）聚集索引

（2）辅助索引

聚集索引与辅助索引区别

3 MySQL索引

3.1 了解索引

## 索引的功能
1. 索引的功能就是加速查找2. mysql中的primary key，unique，联合唯一也都是索引，这些索引除了加速查找以外，还有约束的功能

## 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;

示例

3.2 索引类型

#### 常用索引 ####
#1、普通索引INDEX：加速查找
#2、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）
#3、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

# 组合索引(最左前缀匹配)：
 - create unique index 索引名称 on 表名(列名,列名)
 - drop unique index 索引名称 on 表名
 
 - create index ix_name_email on userinfo3(name,email,)
 - 最左前缀匹配【一定要包含最左边的】
 √ select * from userinfo3 where name='alex';
 √ select * from userinfo3 where name='alex' and email='asdf';
 
 × select * from userinfo3 where email='alex@qq.com';
 
# 组合索引效率 > 索引合并 
 组合索引
 - (name,email,)
 select * from userinfo3 where name='alex' and email='asdf';
 select * from userinfo3 where name='alex';
 
 索引合并【把多个单列索引合并使用】：
 - name
 - email
 select * from userinfo3 where name='alex' and email='asdf';
 select * from userinfo3 where name='alex';
 select * from userinfo3 where email='asdf';
 

#覆盖索引：在索引文件中直接获取数据。
 
 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。

4 正确使用索引

（1）范围问题，或者说条件不明确，条件中出现这些符号或关键字：>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like、大于号、小于号

（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

（3）索引列不能在条件中参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，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’)

（4）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

（5）最左前缀匹配原则

（6）其他注意事项

- 避免使用select *
- 使用count(1)
- 创建表时尽量使用 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（由于mysql中每次只能使用一个索引，所以经常使用多个条件查询时更适合使用组合索引）
- 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

5 查询优化神器-explain

优化语句基本上都是在优化rows。具体用法和字段含义可以参考官网 explain-output

# 执行计划：让mysql预估执行操作(一般正确)
 all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const
#id,email
 
# 慢：
 select * from userinfo3 where name='alex'
 
 explain select * from userinfo3 where name='alex'
 type: ALL(全表扫描)
 select * from userinfo3 limit 1;
# 快：
 select * from userinfo3 where email='alex'
 type: const(走索引)

6 慢查询优化的基本步骤

# 0.先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE
# 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

7 慢日志管理

# 慢日志
 - 执行时间 > 10
 - 未命中索引
 - 日志文件路径
 
 配置：
 - 内存
 show variables like '%query%';
 show variables like '%queries%';
 set global 变量名 = 值
 - 配置文件
 mysqld --defaults-file='E:wupeiqimysql-5.7.16-winx64mysql-5.7.16-winx64my-default.ini'
 
 my.conf内容：
 slow_query_log = ON
 slow_query_log_file = D:/....
 
# 注意：修改配置文件之后，需要重启服务