索引
1.索引概述
1.介绍
索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
原理图
2.优缺点
| 优势 | 劣势 |
|---|---|
| 提高数据索引的效率，降低数据库的IO成本 | 索引列也是要占用一部分空间的 |
| 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗 | 索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行insert，update，delete时，效率降低 |
2.索引结构
MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的结构，主要包括一下几种：
| 索引结构 | 描述 |
|---|---|
| B+Tree索引 | 最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引 |
| hash索引 | 底层数据结构是用哈希实现的，只有精度匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询 |
| R-tree（空间索引） | 空间索引是myisam引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少 |
| Full-test（全文索引） | 是一种通过建立倒排索引，快速匹配文件的方式，类似于lucene，solr，es |
常见存储引擎的支持表格
| 索引 | innodb | myisam | memory |
|---|---|---|---|
| B+tree索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
| Hash索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| R-tree索引 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
| Full-test | 5.6版本之后支持 | 支持 | 不支持 |
1.二叉树
二叉树缺点：顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。
红黑树：大数据量情况下，层级较深，检索速度慢
2.B-Tree（多路平衡查找数）
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）
3.B+Tree
以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的b+tree为例
MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能
4.hash
哈希索引就是采用一定的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。
如果两个（或多个）键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表来解决
hash的特点
-
hash索引只能用于对等比较（=，in），不支持范围查询（between，>，<）
-
无法利用索引完成排序操作
-
查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+Tree索引
存储引擎支持
在MySQL中，支持hash索引的是memory引擎，而innodb中具有自适应hash功能，hash索引是存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。
3.索引分类
| 分类 | 含义 | 特点 | 关键字 | 特殊字段 |
|---|---|---|---|---|
| 主键索引 | 针对于表中主键创建的索引 | 默认自动创建，只能有一个 | primary | |
| 唯一索引 | 避免同一个表中某数据列中的值重复 | 默认自动创建，可以有多个 | unique | |
| 常规索引 | 快递定位特定数据 | 可以有多个 | ||
| 全文索引 | 全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值 | 可以有多个 | fulltest | with parsar ngram（支持中日韩语言） |
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：
| 分类 | 含义 | 特点 |
|---|---|---|
| 聚集索引（clustered index） | 将数据存储与索引放到了一块，索引结构的叶子节点保存了行数据 | 必须有，而且只有一个 |
| 二级索引（secondary index） | 将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键 | 可以存放多个 |
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（uniqe）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。
查询的过程
首先查询name为Arm的列的所有信息，在查询name时需要在二级索引进行查找，在二级索引找到对应的name之后，通过二级索引提供的主键ID，然后进行回表到聚焦索引进行查找，进行返回所有的信息。
4.索引语法
1.创建索引
create [unique|fulltext] index index_name on table_name (index_col_name,...);
2.查看索引
show index from table_name;
3.删除索引
drop index index_name on table_name;
4.查询内容
#正常查询 explain select * fron where 索引字段='内容' #全文索引查 select * from where match(字段) against(查询值); explain select * from where match(字段) against(查询值);
5.SQL性能分析
1.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。通常如下指令，可以查看当前数据库的insert，update，delete，select的访问频次
show global status like 'com_______'; #七个下划线
2.慢查询日志
慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time，单位：秒，默认10秒）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：
#开启MySQL慢日志查询开关 slow_query_log=1 #设置慢日志的时间为2秒，sql语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志 long_query_time=2
配置完毕之后，重启MySQL服务器进行测试，查看慢日志文件中记录的信息/var/lib/mysql/localhost-slow.log。
3.profile详细
show profile 能够在sql优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have_profile参数，能够看到当前MySQL是否支持profile操作：
select @@have_profiling;
默认profiling是关闭的，可以通过set语句在session/global级别开启profiling：
set profiling=1;
执行一系列的业务sql的操作，然后通过如下指令查看指令的执行耗时：
#查看每一条SQL的耗时基本情况 show profiles; #查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况 show profile for query query_id; #查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况 show profile cpu for query query_id;
4.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 select 字段 from 表名 where 条件;
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，常见的取值有simple（简单表，既不使用表连接或者子查询），primary（主查询，即外层的查询），union（union中的第二个或者后面的查询语句），subquery（select/where之后包含了子查询）等
-
-
type
-
表示连接类型，性能由好到差的连接类型为：null--》system--》const--》eq_ref--》ref--》range--》index--》all。
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-
possible_key
-
显示可以应用在这张表上的索引，一个或多个。
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key
-
实际使用的索引，如果为null，则没有使用索引
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key_len
-
表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精准性的前提下，长度越短越好。
-
-
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，可以并不总是准确的。
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-
filtered
-
表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered的值越大越好
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6.索引使用规则
1.验证索引效率
在未建立索引之前，执行如果SQL语句，查看SQL的耗时
select * from 表名 where sn='1234245324';
针对字段创建索引
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 表名 where sn='1234245324';
2.最左前缀法则
如果索引了多列（联合索引），要遵循最左前缀法则。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（后面的字段索引失效）。
3.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
4.索引列运算
不要在索引列上进行运算操作，索引将失效。
5.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
6.模糊查询
如果仅仅尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。
7.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，那么涉及的索引都不会被用到。
由于age没有索引，所以即使id，phone有索引，索引也会失效。索引需要针对于age也要建立索引。
8.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 tab_user where phone is not null #不走索引，因为极少数是不为空的 select * from tab_user where phone is null #走索引，因为数据极少数是为空的
9.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到达优化操作的目的。
use index（建议使用索引）：
explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession='软件工程';
ignore index（不适用该索引）：
explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession='软件工程';
force index（强制使用该索引）：
explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession='软件工程';
10.覆盖索引
尽量使用覆盖索引（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找到，不需要回表），减少select *。
11.前缀索引
当字段类型为字符串（varchar，text等）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引改变很大，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
语法：
create index 索引名 on 表名(列名(num)); num：你要截取字段的长度
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。
前缀索引的流程
12.单列索引与联合索引
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单列索引：即一个索引只包含单个列
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联合索引：即一个索引包含了多个列
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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
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多条件联合索引时，MySQL优化器会评估那个字段的索引效率更高，会选择该索引完成本次查询
联合索引情况：
7.索引设计原则
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针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引。
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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。
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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。
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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。
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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，节省存储空间，避免回表，提高查询效率。
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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，会影响增删改的效率。
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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，它可以更好地确定那个索引最有效地用于查询。
8.索引总结
1.索引概述
索引是高效获取数据的数据结构
2.索引结构
B+Tree
hash
3.索引分类
主键索引，唯一索引，常规索引，全文索引，聚集索引，二级索引
4.索引语句
create [unique] index xxx on xxx(xxx);
show index from xxx;
drop index xxx on xxx;5.SQL性能分析
执行频次，慢查询日志，profile，explain
6.索引使用
联合索引
索引失效
SQL提示
覆盖索引
前缀索引
单列/联合索引
7.索引设计原则
表，字段，索引
