先简单介绍一下基础部分

什么是索引

1. 帮助MYSQL高效快速获取数据的一种数据结构
2. 对数据库表中的一列或多列值进行排序

说明：以空间换取时间 维护索引结构

索引类型

主键索引

primary key

表数据主键，自动创建索引

说明：主键必不可少

唯一索引

unique key

索引列数据必须保证唯一，允许为空

说明：不建议为空，可指定为空字符。因为考虑索引的空间占用：允许为null时，需要额外一个字节保留是否为空。

组合索引

多个列组成一个索引

前缀索引

文本类型，允许指定索引列的长度

全文索引

fulltext key

用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。用在比较短的文本，如果就一两行字的，普通的INDEX 也可以。

用法：MATCH(xxx) AGAINST(xxx)

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空间索引

spatial key
5.7以后支持空间索引，支持OpenGIS几何数据模型

说明：

单索引长度限制：5.6里面默认不能超过767bytes，5.7不超过3072bytes

5.6可以调整配置，放开767长度限制，但是最多也不能超过3072

传送门

一般前三种用的比较多，后面三种使用比较少。

索引的数据结构

HASH表

使用key-value键值对方式存储数据。key存储列数据，value存储存储记录或者磁盘地址，点查命中数据

说明：存在hash冲突，命中地址后，循环链表查询数据

优点：不考虑hash冲突情况下，时间复杂度为O(1)

缺点：

• 不支持范围查询，需要全表扫描完成集合搜索

• hash冲突之后，时间复杂度变成了O(n)

二叉树

每个节点最多两个分支节点且左小右大。使用二分算法查找，减少IO
优点：理想情况二分查找，减少IO

缺点：

• 结构不稳定
• 数据查找复杂度受树的深度影响

平衡二叉树

子树之间高度差不能超过1，通过左旋，右旋保证树平衡

优点：结构稳定

缺点：

• 需要频繁的自旋来保证树结构的平衡，读写性能不平衡
• 不支持快速范围查询，需要遍历树节点
• 数据查找复杂度受树的深度影响

红黑树

子树之间高度差不能超过2倍，通过左旋，右旋，节点变色保证树平衡

优点：读写性能接近平衡

缺点：

• 不支持快速范围查询，需要遍历树节点
• 数据查找复杂度受树的深度影响

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B树

所有叶子节点都在同一层的平衡多叉树
优点：

• 支持范围查询
• 数的深度可以控制
• 数据块利用率较高【16k的数据量：16*16*16=4096】

不足：mysql数据块使用率还不够高

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B+树

b树的改进版，非叶子节点不存储数据

优点：

a.叶子节点存储数据，充分使用了数据块

b.减少了IO查询，只需要查询叶子节点的数据

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算法延时动态演示：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

索引的存储引擎

MyISAM

特点：

1. 数据与索引是分开存放的，只有非聚簇索引【MYD 数据文件、MYI 索引文件、frm 文件结构[表结构]】
2. 不支持事务
3. 不支持主外键
4. 表锁
5. …

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InnoDB

特点：

1. 数据文件与索引放在一起的，聚簇数据结构【frm 文件结构、ibd 数据和索引】
2. 支持事务
3. 行锁、表锁
4. …

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索引优化方向

分层

• 连接层
• 服务层
• 引擎层
• 存储层

SQL优化

• 数据点查：等值查询最快

• 最左匹配原则：组合索引的使用

• 索引列不做计算：计算索引失效

• 覆盖索引：非聚簇索引直接返回数据，说明：回表

• null值判断：非空字段做空判断

• or导致的索引失效：索引列与非索引列查询导致索引失效

• 字段类型不匹配：字符类型未做匹配

• 索引下推：5.6以后新增

• group by：临时表、文件排序

表设计

三范式

1. 第一范式：所有列不存在再次重复拆分
2. 第二范式：非主键列和主键完全依赖
3. 第三范式：所有列和主键直接依赖

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注：三范式按实际情况来，不一定要全部满足，比如有时候适当冗余字段比连表查询效果更好。

索引合理使用

1. 数据量较小的表不适用索引
2. 频繁更新的列不合适用索引
3. 重复度较高的列不适合索引【*】
4. 关联查询字段创建索引

注：第三条还是得按实际情况来，有时候加上确实比不加要快。

服务器优化

内存升级

cache缓存块、数据集过滤都依赖内存

碎片优化

数据删除会造成不连续的空白空间

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工具的使用

explain

SQL执行计划，优化SQL

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查询SQL执行情况

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查看执行耗时

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/1093229)

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