MySQL

B+树结构（二叉排序树）

索引

SQL优化，主要就是在优化索引

索引:相当于书的目录

索引:index是帮助MYSQL高效获取数据的数据结构。索引是数据结构（树:B树(默认)、Hash树…)

索引的弊端:

1.索引本身很大，可以存放在内存/硬盘（通常为硬盘）

2.索引不是所有情况均适用:a.少量数据b.频繁更新的字段c.很少使用的字段

3.索引会降低增删改的效率（增删改 查）

优势:

1提高查询效率（降低IO使用率)

2.降低CPU使用率(…order by age desc, 因为B树索引本身就是一个排好序的结果）

主键索引（primary key）

唯一索引（unique index）

单值索引（index）

复合索引

create 索引类型 索引名 on 表名（表字段）

alter table 表名 索引类型 索引名（表字段）

explain

id

值相同，从上往下顺序执行，值不同，值越大的先执行

子连接，先执行最内括号里的

多表连接，表行数小的先执行

（原因：笛卡尔积，2 3 4，2 * 3 * 4 = 6 * 4 ，3 * 4 * 2 = 12 * 2）

6 < 12 效率高

select_type

查询类型

PRIMARY：包含子查询SQL中的主查询（最外层的）

SUBQUERY：包含子查询SQL中的子查询（非外层的）

SIMPLE：简单查询（不包含子查询、union）

DERIVED：衍生查询（使用到了临时表）

​ a. 在from子查询中只有一张表（select temp.xx from (selet …) temp）

​ b. 在from子查询中，如果有table1 union table2 ，则table1 就是 derived，table2就是union

UNION：上例

UNION RESULT：两张表

table

查询的是哪张表

type

索引类型、类型

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery

System > const > eq_ref > ref > range > index > all

首先得有索引才能做优化，不然都是all

system、const只是理想情况，大多数是优化到ref、range级别

system

只有一条数据的系统表

或者

衍生表只有一条数据的主查询

子表只有一条数据

const

仅仅只能查到一条数据的SQL，用于primary key 或unique index

eq_ref

唯一性索引（unique，primary），对每个索引值，返回匹配唯一的行数据（有且只有1个，不能多，不能少）

3行对应3行，索引值对应

3对1 3对 4 不行

where 后面的字段就是查询的索引值

ref

非唯一性索引，对每个索引值，返回匹配所有行（有0，或多个）

range

范围查询，查询指定范围的所有行，where后面是一个范围查询

（between，>，<，>=，<=，in（跟数据量有关，大于数据量一半all））

index

查询全部索引中的数据

查询字段是索引，只需要扫描索引列

all

查询全部表中的数据

查询字段不是索引，要扫描全表

possible_key

可能用到索引键（表字段），可能会有多个，是一种预测

key

实际用到的索引键（表字段）

key_len

索引的长度

作用：判断复合索引是否被完全使用

（a，b，c）三个索引分别多少varchar（10）

utf8：varcahr 1字符=3字节

三个都使用是30、两个20

如果索引字段可以为空，那么len会+1，MySQL会使用一个字节用于标识

复合索引遵循最左匹配原则，在第一个索引能查到后，后面的索引就不起用了

编码

utf8：1个字符3个字节 （null是用一个字节标识，varchar可变长度用2个字节标识）

gbk：1个字符2个字节

latin：1个字符1个字节