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1：索引使用

1.1：验证索引效率

1.2：最左前缀法则

1.3：范围查询（存在索引失效的情况）

1.4：索引失效情况

1.4.1：索引列运算（索引会失效）

1.4.2：字符串不加引号（索引失效）

1.4.3：模糊查询

1.4.4：or连接条件(左右两侧字段都有索引时，索引才会生效)

1.4.5：数据分布影响

1.5：SQL提示(指定mysql走哪条索引)

1.6：覆盖索引

1.7：前缀索引

1.8：单列索引和联合索引

2：索引设计原则

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1：索引使用

1.1：验证索引效率

这个具体就是证明一下索引的效率问题，加了索引比不加索引效率提高N倍！

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';

我们可以看到根据sn字段进行查询，查询返回了一条数据，结果耗时 20.78sec，就是因为sn没有索 引，而造成查询效率很低。

那么我们可以针对于sn字段，建立一个索引，建立了索引之后，我们再次根据sn进行查询，再来看一 下查询耗时情况。

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'

  

我们明显会看到，sn字段建立了索引之后，查询性能大大提升。建立索引前后，查询耗时都不是一个数 量级的。 

1.2：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，索引将会部分失效(后面的字段索引失效)。

以 tb_user 表为例，我们先来查看一下之前 tb_user 表所创建的索引。

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： 

第一次联合索引中的字段索引都存在时： 

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status
= '0';

 

第二次联合索引中的字段索引去掉一个字段：  

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31;

 

 第三次联合索引中的字段索引去掉两个字段：

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。 

再做一组测试： 

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。

再做一组测试

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。 

注意：最左前缀法则是指创建联合索引时，最左侧创建列必须存在（即是第一个字段必须存在），在我们编写SQL时，条件编写的先后顺序无关。

1.3：范围查询（存在索引失效的情况）

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';

 

 当范围查询使用> 或 < 时，走联合索引了，但是索引的长度为49，就说明范围查询右边的status字 段是没有走索引的。

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age >= 30 and
status = '0';

当范围查询使用>= 或 <= 时，走联合索引了，但是索引的长度为54，就说明所有的字段都是走索引 的。

所以，在业务允许的情况下，尽可能的使用类似于 >= 或或 <= 这类的范围查询,而避免使用>或<。

1.4：索引失效情况

1.4.1：索引列运算（索引会失效）

不要在索引列上进行运算操作， 索引将失效。

在tb_user表中，除了前面介绍的联合索引之外，还有一个索引，是phone字段的单列索引。用phone这个单列字段进行测试：

 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（substring截取字符串）操作之后，索引失效。

 explain select * from tb_user where substring(phone,10,2) = '15'

1.4.2：字符串不加引号（索引失效）

字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。

接下来，我们通过两组示例，来看看对于字符串类型的字段，加单引号与不加单引号的区别：

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;

 

经过上面两组示例，我们会明显的发现，如果字符串不加单引号，对于查询结果，没什么影响，但是数 据库存在隐式类型转换，索引将失效。 

1.4.3：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。

接下来，我们来看一下这三条SQL语句的执行效果，查看一下其执行计划： 由于下面查询语句中，都是根据profession字段查询，符合最左前缀法则，联合索引是可以生效的， 我们主要看一下，模糊查询时，%加在关键字之前，和加在关键字之后的影响。

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。

1.4.4：or连接条件(左右两侧字段都有索引时，索引才会生效)

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。

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。

然后，我们可以对age字段建立索引。 

create index idx_user_age on tb_user(age)

建立了索引之后，我们再次执行上述的SQL语句，看看前后执行计划的变化。 

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。 

1.4.5：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。

select * from tb_user where phone >= '17799990005';
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？

就是因为MySQL在查询时，会评估使用索引的效率与走全表扫描的效率，如果走全表扫描更快，则放弃 索引，走全表扫描。 因为索引是用来索引少量数据的，如果通过索引查询返回大批量的数据，则还不 如走全表扫描来的快，此时索引就会失效。

接下来，我们再来看看 is null 与 is not null 操作是否走索引。

 执行如下两条语句 ：

explain select * from tb_user where profession is null;
explain select * from tb_user where profession is not null;

 接下来，我们做一个操作将profession字段值全部更新为null。 

 

然后，再次执行上述的两条SQL，查看SQL语句的执行计划。 

最终我们看到，一模一样的SQL语句，先后执行了两次，结果查询计划是不一样的，为什么会出现这种 现象，这是和数据库的数据分布有关系。查询时MySQL会评估，走索引快，还是全表扫描快，如果全表 扫描更快，则放弃索引走全表扫描。

因此，is null 、is not null是否走索引，得具体情况具体 分析，并不是固定的。

1.5：SQL提示(指定mysql走哪条索引)

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。

drop index idx_user_age on tb_user;
drop index idx_email on tb_user;

A. 执行SQL : explain select * from tb_user where profession = '软件工程'; 

查询走了联合索引。

B. 执行SQL，创建profession的单列索引：create index idx_user_pro on tb_user(profession); 

C. 创建单列索引后，再次执行A中的SQL语句，查看执行计划，看看到底走哪个索引。 

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。

SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优 化操作的目的。 

1). use index ： 建议MySQL使用哪一个索引完成此次查询（仅仅是建议，mysql内部还会再次进 行评估）。

explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工
程';

2). ignore index ： 忽略指定的索引。

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';

实例演示一下： 

A. use index

explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工
程';

B. ignore index

explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession = '软件工
程';

 

C. force index

explain select * from tb_user force index(idx_user_pro_age_sta) where profession =
'软件工程';

 

1.6：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';

 上述这几条SQL的执行结果为:

从上述的执行计划我们可以看到，这四条SQL语句的执行计划前面所有的指标都是一样的，看不出来差 异。但是此时，我们主要关注的是后面的Extra，前面两天SQL的结果为 Using where; Using Index ; 而后面两条SQL的结果为: Using index condition 。 

Extra	含义
Using where; Using Index	查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需 要回表查询数据
Using index condition	查找使用了索引，但是需要回表查询数据

因为，在tb_user表中有一个联合索引 idx_user_pro_age_sta，该索引关联了三个字段 profession、age、status，而这个索引也是一个二级索引，所以叶子节点下面挂的是这一行的主 键id。 所以当我们查询返回的数据在 id、profession、age、status 之中，则直接走二级索引 直接返回数据了。 如果超出这个范围，就需要拿到主键id，再去扫描聚集索引，再获取额外的数据了，这个过程就是回表。 而我们如果一直使用select * 查询返回所有字段值，很容易就会造成回表 查询（除非是根据主键查询，此时只会扫描聚集索引）。 

为了大家更清楚的理解，什么是覆盖索引，什么是回表查询，我们一起再来看下面的这组SQL的执行过 程。 

A. 表结构及索引示意图:

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; (聚集索引查找数据时候的流程)

 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'; （二级索引查询的流程）

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。 

D. 执行SQL：selet id,name,gender from tb_user where name = 'Arm'; 

由于在name的二级索引中，不包含gender，所以，需要两次索引扫描，也就是需要回表查询，性能相 对较差一点。

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

1.7：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)) ;

 示例: 为tb_user表的email字段，建立长度为5的前缀索引。

create index idx_email_5 on tb_user(email(5));

 

2). 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， 唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。 

select count(distinct email) / count(*) from tb_user ;
select count(distinct substring(email,1,5)) / count(*) from tb_user ;

3). 前缀索引的查询流程 

1.8：单列索引和联合索引

单列索引：即一个索引只包含单个列。

联合索引：即一个索引包含了多个列。

tb_user 表中目前的索引情况:

在查询出来的索引中，既有单列索引，又有联合索引。

接下来，我们来执行一条SQL语句，看看其执行计划： 

 

通过上述执行计划我们可以看出来，在and连接的两个字段 phone、name上都是有单列索引的，但是 最终mysql只会选择一个索引，也就是说，只能走一个字段的索引，此时是会回表查询的。 

紧接着，我们再来创建一个phone和name字段的联合索引来查询一下执行计划。 

create unique index idx_user_phone_name on tb_user(phone,name);

 

此时，查询时，就走了联合索引，而在联合索引中包含 phone、name的信息，在叶子节点下挂的是对 应的主键id，所以查询是无需回表查询的。 

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。

如果查询使用的是联合索引，具体的结构示意图如下：

 

 

2：索引设计原则

第一条：针对于数据量较大的，且查询比较频繁的表建立索引。

第二条：针对于常作为查询条件（where），排序（order by），分组（group by）操作的字段建立索引。

第三条：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，使用索引的效率越高

第四条：如果是字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引

第五条：尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率。

第六条：要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改查的效率。

第七条：如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它，当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效的用于查询