- 作者简介：我是团团儿，是一名专注于云计算领域的专业创作者，感谢大家的关注
- 座右铭： 云端筑梦，数据为翼，探索无限可能，引领云计算新纪元
- 个人主页：团儿.-CSDN博客
目录
前言：
正文：
一.索引
1. 索引的作用
2. 索引的分类(算法) **
3. BTREE索引算法演变(了解) ***
二.Btree索引功能上的分类
1.聚集索引(唯一性) ***
2.辅助索引（多个） ***
3.聚集索引和辅助索引的区别 *****
三.辅助索引细分
四.索引的命令操作
1.查询索引
2.创建索引
单列的辅助索引:
多列的联合索引:
唯一索引:
前缀索引
3.删除索引
五.压力测试准备:
1.未做优化前压测
2.索引优化后
六.执行计划分析
1.作用
2.获取执行
3.分析执行计划
3.1 table
3.2 type
全表扫描: ALL
索引扫描:
4.添加索引：
5.index: 全索引扫描
6.range: 索引范围扫描(> < >= <= , between and ,or,in,like )
7.ref: 辅助索引等值查询
eq_ref :
const(system) :
前言：
在这个信息化的时代，掌握数据库的知识就像是掌握了打开宝藏的钥匙。
索引和执行计划作为数据库管理的重要工具，能够帮助我们高效地组织和检索数据。
通过深入了解这两者的工作原理及其在实际应用中的优化方法，我们可以显著提升数据库的性能表现。
今天，我们就来聊聊MySQL数据库中的索引和执行计划，以及如何利用它们的优化功能。
正文：
一.索引
1. 索引的作用
类似于一本书中的目录,通过索引可以快速定位到数据具体的物理存储位置，起到优化查询的作用
2. 索引的分类(算法) **
B树
默认使用的索引类型(原型：平衡二叉树算法)
R树
Hash
FullText
GIS 索引
3. BTREE索引算法演变(了解) ***
B- 叶子节点无水平指针
B+
叶子节点有水平指针，可以方便范围查询
B*
枝节点有水平指针，mysql当前默认
二.Btree索引功能上的分类
1.聚集索引(唯一性) ***
(1)MySQL 会自动选择主键作为聚集索引列,没有主键会选择唯一键,如果都没有会生成隐藏的.
(2)MySQL进行存储数据时,会按照聚集索引列值的顺序,有序存储数据行
(3)聚集索引直接将原表数据页,作为叶子节点,然后提取聚集索引列向上生成枝和根
2.辅助索引（多个） ***
(1) 提取索引列的所有值,进行排序
(2) 将排好序的值,均匀的存放在叶子节点,进一步生成枝节点和根节点
(3) 在叶子节点中的值,都会对应存储主键ID
3.聚集索引和辅助索引的区别 *****
(1) 表中任何一个列都可以创建辅助索引,在你有需要的时候,只要名字不同即可
(2) 在一张表中,聚集索引只能有一个,一般是主键.
(3) 辅助索引,叶子节点只存储索引列的有序值+聚集索引列值.
(4) 聚集索引,叶子节点存储的时有序的整行数据.
(5) MySQL 的表数据存储是聚集索引组织表，辅助索引查询表。
注：mysql的查询过程就是通过辅助索引找到主键索引的id号，再通过主键索引查数据行
三.辅助索引细分
单列辅助索引
联合索引(覆盖索引) *****
唯一索引
四.索引的命令操作
1.查询索引
desc city;
PRI ==> 主键索引
MUL ==> 辅助索引
UNI ==> 唯一索引
show index from city\G（\G行转列）
2.创建索引
单列的辅助索引:
alter table city add index idx_name(name);
show index from city\G
多列的联合索引:
alter table city add index idx_c_p(countrycode,population);
show index from city\G
唯一索引:
alter table city add unique index uidx_dis(district);注：有联合索引无法创建唯一索引
select count(district) from city;
select count(distinct district) from city;
前缀索引
alter table city add index idx_dis(district(5));
show index from city\G
3.删除索引
alter table city drop index idx_name;
alter table city drop index idx_c_p;
alter table city drop index idx_dis;五.压力测试准备:
source /tmp/t100w.sql1.未做优化前压测
mysqlslap --defaults-file=/etc/my.cnf \
--concurrency=100 --iterations=1 --create-schema='world' \
--query="select * from t100w where k2='MN89'" engine=innodb \
--number-of-queries=200 -uroot -verbose
2.索引优化后
创建k2列索引：
alter table t100w add index idx_k2(k2);再次并发测试：
mysqlslap --defaults-file=/etc/my.cnf \
--concurrency=100 --iterations=1 --create-schema='world' \
--query="select * from t100w where k2='MN89'" engine=innodb \
--number-of-queries=200 -uroot -verbose
六.执行计划分析
1.作用
将优化器 选择后的执行计划 截取出来.便于管理管判断语句得执行效率
2.获取执行
desc SQL语句
explain SQL 语句
mysql>
desc select * from t100w where k2='MN89';
3.分析执行计划
3.1 table
表名
3.2 type
查询的类型:
全表扫描: ALL
索引扫描:
index 全索引扫描
range 范围
ref 等值
eq_ref 联合等值
const(system) 主键等值
NULL 没有索引
4.添加索引：
use world
desc city;
alter table city add index idx_c_p(countrycode,population);5.index: 全索引扫描
desc select countrycode from city;
desc select countrycode from city where countrycode='CHN' and population>5000000;
6.range: 索引范围扫描(> < >= <= , between and ,or,in,like )
desc select * from city where id>2000;
desc select * from city where countrycode like 'CH%';
对于辅助索引来讲,!= 和not in等语句是不走索引的
对于主键索引列来讲,!= 和not in等语句是走range
desc select * from city where countrycode='CHN' or countrycode='USA';
desc select * from city where countrycode in ('CHN','USA');一般改写为 union all
desc
select * from city where countrycode='CHN'
union all
select * from city where countrycode='USA';
7.ref: 辅助索引等值查询
desc
select * from city where countrycode='CHN'
union all
select * from city where countrycode='USA';
eq_ref :
多表连接时,子表使用主键列或唯一列作为连接条件
A join B
on a.x = B.y
desc select b.name,a.name ,a.population
from city as a
join country as b
on a.countrycode=b.code
where a.population<100;
const(system) :
主键或者唯一键的等值查询
desc select * from city where id=100;
期待您的关注~
