一、索引使用
1.验证索引效率
tb_sku 这张表中准备了 1000w 的记录。
我用夸克网盘分享了「1000w的模拟数据」链接：https://pan.quark.cn/s/15cf665202b2
这张表中id为主键，有主键索引，而其他字段是没有建立索引的。 我们先来查询其中的一条记录，看看里面的字段情况，执行如下SQL：
select * from tb_sku where id = 1\G;
可以看到即使有1000w的数据,根据id进行数据查询,性能依然很快，因为主键id是有索引的。 那么接下来，我们再来根据 sn 字段进行查询，执行如下SQL：
SELECT * FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001';
创建索引：
create index idx_sku_sn on tb_sku(sn) ;
然后再次执行相同的SQL语句，再次查看SQL的耗时。
SELECT * FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001';
2.最左前缀法则
在 tb_user 表中，有一个联合索引，这个联合索引涉及到三个字段，顺序分别为：profession， age，status。
对于最左前缀法则指的是，查询时，最左变的列，也就是profession必须存在，否则索引全部失效。 而且中间不能跳过某一列，否则该列后面的字段索引将失效。 接下来，我们来演示几组案例，看一下具体的执行计划：
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status= '0';
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31;
explain select * from tb_user where profession = '软件工程';
以上的这三组测试中，我们发现只要联合索引最左边的字段 profession存在，索引就会生效，只不过索引的长度不同。 而且由以上三组测试，我们也可以推测出profession字段索引长度为47、age字段索引长度为2、status字段索引长度为5。
explain select * from tb_user where age = 31 and status = '0';
explain select * from tb_user where status = '0';
而通过上面的这两组测试，我们也可以看到索引并未生效，原因是因为不满足最左前缀法则，联合索引最左边的列profession不存在。
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and status = '0';
上述的SQL查询时，存在profession字段，最左边的列是存在的，索引满足最左前缀法则的基本条 件。但是查询时，跳过了age这个列，所以后面的列索引是不会使用的，也就是索引部分生效，所以索引的长度就是47。
思考题：
当执行 SQL 语句 : explain select * from tb_user where age = 31 and status = '0' and profession = '软件工程 ' ； 时，是否满足最左前缀法则，走不走上述的联合索引，索引长度？
可以看到，是完全满足最左前缀法则的，索引长度 54 ，联合索引是生效的。注意 ： 最左前缀法则中指的最左边的列，是指在查询时，联合索引的最左边的字段 ( 即是第一个字段 ) 必须存在，与我们编写 SQL 时，条件编写的先后顺序无关。
3.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。
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age > 30 and status
= '0';
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age >= 30 and status = '0';
4.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。
A. 当根据phone字段进行等值匹配查询时, 索引生效。
explain select * from tb_user where phone = '17799990015';
B. 当根据phone字段进行函数运算操作之后，索引失效。
explain select * from tb_user where substring(phone,10,2) = '15';
2.字符串不加引号
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status
= '0';
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status
= 0;
explain select * from tb_user where phone = '17799990015';
explain select * from tb_user where phone = 17799990015;
3.模糊查询
explain select * from tb_user where profession like '软件%';
explain select * from tb_user where profession like '%工程';
explain select * from tb_user where profession like '%工%';
经过上述的测试，我们发现，在like模糊查询中，在关键字后面加%，索引可以生效。而如果在关键字前面加了%，索引将会失效。
4.or连接条件
explain select * from tb_user where id = 10 or age = 23;
explain select * from tb_user where phone = '17799990017' or age = 23;
由于age没有索引，所以即使id、phone有索引，索引也会失效。所以需要针对于age也要建立索引。
create index idx_user_age on tb_user(age);
最终，我们发现，当or连接的条件，左右两侧字段都有索引时，索引才会生效。
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。
explain select * from tb_user where phone >= '17799990005';
explain select * from tb_user where phone >= '17799990015';
经过测试我们发现，相同的SQL语句，只是传入的字段值不同，最终的执行计划也完全不一样，这是为什么呢？
5.SQL提示
目前tb_user表的数据情况如下:
索引情况如下:
把上述的 idx_user_age, idx_email 这两个之前测试使用过的索引直接删除。
explain select * from tb_user where profession = '软件工程';
查询走了联合索引。
create index idx_user_pro on tb_user(profession);
测试结果，我们可以看到，possible_keys中 idx_user_pro_age_sta,idx_user_pro 这两个索引都可能用到，最终MySQL选择了idx_user_pro_age_sta索引。这是MySQL自动选择的结果。
那么，我们能不能在查询的时候，自己来指定使用哪个索引呢？
答案是肯定的，此时就可以借助于 MySQL的SQL提示来完成。 接下来，介绍一下SQL提示。
explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工
程';
explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession = '软件工
程';
3). force index ： 强制使用索引。
explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession = '软件工
程';
6.覆盖索引
尽量使用覆盖索引，减少select *。 那么什么是覆盖索引呢？ 覆盖索引是指 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 。
接下来，我们来看一组SQL的执行计划，看看执行计划的差别，然后再来具体做一个解析。
explain select id, profession from tb_user where profession = '软件工程' and age =
31 and status = '0' ;
explain select id,profession,age, status from tb_user where profession = '软件工程'
and age = 31 and status = '0' ;
explain select id,profession,age, status, name from tb_user where profession = '软
件工程' and age = 31 and status = '0' ;
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status
= '0'; 
id是主键，是一个聚集索引。 name字段建立了普通索引，是一个二级索引（辅助索引）。
B. 执行SQL :
select * from tb_user where id = 2;
根据id查询，直接走聚集索引查询，一次索引扫描，直接返回数据，性能高。
C. 执行SQL：
selet id,name from tb_user where name = 'Arm';
虽然是根据name字段查询，查询二级索引，但是由于查询返回在字段为 id，name，在name的二级索引中，这两个值都是可以直接获取到的，因为覆盖索引，所以不需要回表查询，性能高。
selet id,name,gender from tb_user where name = 'Arm';
思考题：一张表 , 有四个字段 (id, username, password, status), 由于数据量大 , 需要对以下SQL 语句进行优化 , 该如何进行才是最优方案 :select id,username,password from tb_user where username = 'itcast';答案 : 针对于 username, password 建立联合索引 , sql为:create index idx_user_name_pass on tb_user(username,password);这样可以避免上述的 SQL 语句，在查询的过程中，出现回表查询。
7.前缀索引
当字段类型为字符串（varchar，text，longtext等）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。
1). 语法
create index idx_xxxx on table_name(column(n)) ;create index idx_email_5 on tb_user(email(5));
select count(distinct email) / count(*) from tb_user ;
select count(distinct substring(email,1,5)) / count(*) from tb_user ;
8.单列索引与联合索引
在查询出来的索引中，既有单列索引，又有联合索引。
explain select id,phone,name from tb_user where phone='17799990010' AND name='韩信';
create unique index idx_user_phone_name on tb_user(phone,name);
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。
