1.介绍
- 索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
2.索引结构
- B+Tree索引：最常见的索引类型
- Hash索引：哈希表实现
- R-tree（空间索引）
- Full-text（全文索引）
B-Tree（多路平衡查找树）
以一颗最大度数（max-degree）为5（5阶）的b-tree为例（每个节点最多存储4个key,5个指针）
B+Tree
以一颗最大度数为4的b+tree为例
Hash
哈希索引采用一定的hash算法,将键值换算成新的hash值,映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中
思考题
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，导致一页存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加数的高度，导致性能降低
- 相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作
3.索引分类
在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：
聚集索引选取规则：
- 如果存在主键，主键索引就是聚集索引
- 如果不存在主键，将使用第一个唯一索引作为聚集索引
- 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引,则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引
思考题
4.索引语法
- 创建索引
- 查看索引
- 删除索引
-- 查看索引
show index from tb_user;
-- name字段为姓名字段,该字段的值可能会重复,为该字段创建索引
create index idx_user_name on tb_user(name);
-- phone手机号字段的值,是非空,且唯一的
create unique index idx_user_phone on tb_user(phone);
-- 为profession、age、status创建联合索引
create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession,age,status);
-- 为email建立合适的索引来提升查询效率
create index idx_user_email on tb_user(email);
-- 删除索引
drop index idx_user_email on tb_user;SQL性能分析
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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，可以查看当前数据库的插入、查询、更新的访问频次：
show global status like 'com_______'; //7个下划线-
慢查询日志
记录了所有执行时间超过指定参数的所有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
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profile详情
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。通过have_profiling参数，能够看到当前MySQL是否支持profile操作：
select @@have_profiling;
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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
语法：直接在select语句之前加上关键字explain/desc
EXPLAIN执行计划各字段含义：
- id：select查询的序列号，表示查询中执行select子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）
- select_type：表示SELECT的类型,常见的取值SIMPLE（简单表）、PRIMARY（主查询，即外层的查询）、UNION、SUBQUERY
- type：表示连接类型,性能由好到差的类型为NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index、all
- possible_key：显示可能应用在这张表上的索引,一个或多个
- Key：实际使用的索引,如果为null，则没有索引
- Key_len：表示索引中使用的字节数
- 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
- filtered：表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，值越大越好
使用规则
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验证索引效率
索引失效原则
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最左前缀法则
如果索引了多列，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
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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
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索引列运算
不要在索引列上进行运算操作,索引将失效
select * from tb_user where substring(phone,10,2) = '21';-
字符串不加引号
字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效
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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，则会失效
select * from tb_user where profession like '软件%';
explain select * from tb_user where profession like '软件%';
explain select * from tb_user where profession like '%工程';
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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，那么设计的索引都不会被用到
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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
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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
use index：建议用哪个索引
ignore index：忽略用哪个索引
force index：强制用哪个索引
explain select * from tb_user use/ignore/force index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';-
覆盖索引
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前缀索引
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单列索引与联合索引
单列索引：索引只包含单个列
联合索引：索引包含多个列
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
联合索引情况：
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索引设计原则
1.数据量较大,且查询频繁的表建立索引
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，使用索引的效率越高
4.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
5.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
6.要控制索引的数量
7.如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它
