Linux安装

搭建虚拟机服务器Linux环境，在虚拟机上下载MySQL，

• 虚拟机的配置：

  最开始配置网络时使用NAT模式，然后在网络上搜索相关内容：

  例如：配置固定ip等：https://blog.csdn.net/cuixianheng/article/details/107726996

  如何连接finalshall：https://zhuanlan.zhihu.com/p/338224327

  注意一点：https://zhuanlan.zhihu.com/p/338224327这篇文章中BOOTPROTO=static不行，BOOTROTO还是默认的dhcp，这样就可以使虚拟机连接上网络，从而为下面再linux上下载mysql的依赖打基础

• 在Linux上启动MySQL：
  这里启动之前需要注意，在linux中全局变量lower_case_table_names 的默认值为0，这样就不能远程连接window系统，所以要在初始化mysql之前把lower_case_table_names改为1

  systemctl start mysqld --启动mysql
  systemctl restart mysqld --重启mysql
  systemctl stop mysqld --关闭mysql
  
  在mysql中可以直接使用exit退出mysql
  

  mysql在finalshall启动完成后，就可以使用mysql -u root -p去连接mysql，连接后会要求输入密码，但是由于下载使用的使npm，密码是随机生成的，此时使用密码就需要一个指令
  grep 'temporary password' /var/log/mysqld.log
  当然，也可以直接打开/var/log/mysqld.log文件夹，在里面找到临时密码粘贴复制
  使用cat /var/log/mysqld.log可以查看/var/log/mysqld.log文件夹的内容
  下面一段就是临时密码

  2023-05-27T08:20:16.473537Z 6 [Note] [MY-010454]
   [Server] A temporary password 
   is generated for root@localhost: 
   #U+y&nqhr1rV --这一段就是密码
  

• 登录成功
  
  注意：linux中密码不显示，连*也没有

• 修改root用户密码：

ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY '1234';
-- 现在设置会报错，因为在linux中，
-- root密码的设置有限制，默认是中等密码难度，
可以通过下面的两条指令来修改密码难度
-- 设置密码的复杂度为简单类型，只要求长度
set global validate_password.policy=0;
-- 设置密码的长度为4
set global validate_password.length=4;

• 创建用户（这个用户用于远程访问）
  语法：

create user 'root'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '1234';

• 给新创建的root用户分配权限

grant all on *.* to 'root'@'%';

索引

索引的概述

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

一个字段可以建立多个索引

• 有索引和没有索引的对比
  select *from user where age=45；
  
  注意：上图的二叉树并不是真实的数据结构，只是一个比喻

没有索引会对表中的数据挨个扫描，直到找出所有结果，效率很低，有索引时就会使用数据结构，查找效率大幅提高

• 索引的优缺点

优点：提高数据检索效率，降低数据库的io成本，减低排序成本，减低cpu的消耗

缺点：索引列也会占用空间，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

索引的结构

索引结构的介绍

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，主要包含以下几种

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表实现的，只有精确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-text（全文索引）是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式，类似于Lucene，Solr，ES

上述索引结构在不同存储引擎中的支持情况

平时用的最多的索引就是B+tree索引，如果平时用的索引没有特别指明，那就是值B+tree索引

Btree

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，大数据量的情况下，层级较深，检索速度慢

红黑树缺点：大数据量的情况下，层级较深，检索速度慢

• B-Tree（多路平衡查找树）
  树的度数：一个节点的字节点个数

  一颗最大度数为5的b-tree树为例（每个节点最多存储4个key，可以有五个指针）
  
  例如：这里树的根节点有4个key，分别是20，30，62，89，那么，小于20的数据就会指向一个子节点，同理，20-30，30-62，62-89，大于89也都会分别指向不同的子节点

• b-tree的生成：
  先往树里插入数据，例如上面的最大度数为5的b-tree树，当往一个节点插入4个数据（key）时，此时这个节点就已经满了，再插入数据就会进行裂变，会进行一个中间元素向上裂变的过程
  例如：
  四个key
  
  再往里插入1200
  
  0345就会变成中间元素，向上分裂
  插入元素超过最大度数的限制时会再次向上分裂，会把中间元素放到最上面的节点中
  

B+tree

B+tree是B树的变种
以一个最大度数为3的B+tree为例

• B+tree的特点
  1.所有的元素都会出现在叶子节点
  2.在B+tree中，所有的叶子节点形成了一张单向链表
  3.数据都存放在叶子节点
• B+tree的生成
  和btree类似，也是超出范围（最大度数）后中间元素向上分裂，但是，不同的地方在于，B+tree向上分裂的同时，会把中间元素留在下面（留在叶子节点），同时叶子节点形成链表，向上分裂时，叶子节点以向上的元素为分裂点进行分裂

以一颗最大度数为5的B+tree为例：
当key=4时

当key>4时


在上面的图中插入2345，就会变成下面的样子

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

MySQL中的B+tree

Hash

哈希索引就是采用一定的哈希算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的键位上，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，他们就形成了hash冲突（也成为hash碰撞），可以通过链表来解决

• Hash索引的特点：
  1.Hash索引只能用于对等比较（=，in），不支持范围查询（between，<,>,…）

  2.无法利用索引完成排序操作

  3.查询效率高，通常只需要一次检索就可以了（不出现hash碰撞的情况下），效率通常要高于B+tree索引

在MySQL中支持hash索引的是Memory引擎，而InnoDB中有自适应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，即在InnoDB中，MySQL会根据查询条件自适应的将B+tree转为hash

1.相对于二叉树，红黑树，层级更少，搜索效率高

2.对于Btree来说，Btree中无论叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页（一页就是一个节点，一页在之前的笔记中有，固定16kb）中能存储的键值减少，指针也就会随之减少，这样在相同的层级下存储的数据就不如B+tree，同理，存储相同数据时，Btree的层数会比B+tree多，性能也就随之减低

3.相对于Hash索引，B+tree支持范围匹配和排序操作

索引的分类

索引主要分为四类：

主键索引PRIMARY--primary：针对于表中主键的索引，默认自动创建，只能有一个，

唯一索引UNIQUE--unique：避免同一个表中某数据列中的值重复，可以有多个

常规索引：快速定位特定数据，可以有多个

全文索引FULLTEXT--fulltext：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

• 在InnoDB中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种

聚集索引（Clustered Index）：将数据与索引放在一起，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，可以存在多个

• 聚集索引的选取规则
  1.默认主键索引就是聚集索引

  2.如果没有主键，使用第一个唯一（unique）索引作为聚集索引

  3.如果没有主键也没有唯一索引，innoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引

例子：

这里id为主键，所以id就是聚集索引，id形成的聚集索引就是上图的第一个B+tree结构，叶子节点存储的就是id所对应的那一行的数据，例如，id=5的叶子节点对应的就是第一行的数据，

第二个B+tree结构对应的就是二级索引，二级索引的叶子节点所对应的数据就是主键值，

如果查询时不是通过主键查询，那么就会先走二级索引查到对应的主键值，再通过对应的主键值在聚集索引中查找到对应的行元素
这个过程就叫作回标查询

第一个执行效率高，因为他直接通过主键查找元素， 直接使用聚集索引查找数据，而第二条要先在二级索引找到对应的id值，再通过id值在聚集索引中查找对应的数据（回表查询）

在高度为2的情况下，设主键为n，那么就有
n8+(n+1)6=161024;
因为一个节点就是一页，一页的大小时16kb，也就是161024个字节
解出n=1170，所以有1171个键，那么两层就能有117116kb=18736kb的存储空间
同理，三层就会有11711171*16kb=21939856kb的存储空间

索引的语法（创建，查看，删除等）

– table_name:表名 index_col_name:字段名

• 创建索引

CREATE [UNIQUE | FULLTEXT] 
INDEX index_name ON table_name(index_col_name,...);

create [unique | fulltext] -- 不加这两个参数就代表常规索引
index index_name on table_name(index_col_name,...);-- 括号里是字段名
-- 这三个点表示一个索引可以关联多个字段
-- 一个索引只关联一个字段就叫作单列索引
-- 一个索引关联多个字段那么就叫作联合索引
-- table_name:表名 index_col_name:字段名

• 查看索引

SHOW INDEX FROM table_name;

show index from table_name;
-- 查看指定表中的所有索引

• 删除索引

DROP INDEX index_name ON table_name;

drop index index_name on table_name

表的详细情况

mysql> select *from tb_user_s1;
+----+-----------+-------------+---------------+-----------------+------+--------+--------+---------------------+
| id | name      | phone       | email         | profession      | age  | gender | status | createtime          |
+----+-----------+-------------+---------------+-----------------+------+--------+--------+---------------------+
|  1 | 鲁班      | 12345678910 | 123@qq.com    | 软件工程        |   22 | 1      | 3      | 2012-02-01 00:00:00 |
|  2 | 华佗      | 12645678910 | 12@qq.com     | 互联网工程      |   22 | 1      | 3      | 2012-02-02 00:00:00 |
|  3 | 张飞      | 12343678910 | 1@qq.com      | 土木工程        |   22 | 1      | 3      | 2012-02-03 00:00:00 |
|  4 | 关羽      | 12345678910 | 13@qq.com     | 计算机          |   22 | 1      | 3      | 2012-02-04 00:00:00 |
|  5 | 刘备      | 12315678910 | 23@qq.com     | 软件工程        |   22 | 1      | 3      | 2012-02-11 00:00:00 |
|  6 | 猴子      | 12342678910 | 1234@qq.com   | 化学工程        |   22 | 1      | 3      | 2012-02-21 00:00:00 |
|  7 | 压缩      | 12345678910 | 1223@qq.com   | 通讯工程        |   22 | 1      | 3      | 2012-02-06 00:00:00 |
|  8 | 剑圣      | 12345678610 | 1123@qq.com   | 软件工程        |   22 | 1      | 3      | 2012-02-12 00:00:00 |
|  9 | 刀妹      | 12345698910 | 12344@qq.com  | 国际贸易        |   22 | 1      | 3      | 2012-02-15 00:00:00 |
| 10 | 小法师    | 12245678910 | 13235@qq.com  | 软件工程        |   22 | 1      | 3      | 2012-02-09 00:00:00 |
| 11 | 佐伊      | 12345678910 | 12213@qq.com  | 园林工程        |   22 | 1      | 3      | 2012-02-11 00:00:00 |
| 12 | 狼人      | 12345658910 | 124653@qq.com | 软件工程        |   22 | 1      | 3      | 2012-02-21 00:00:00 |
| 13 | 男刀      | 12385678910 | 12203@qq.com  | 软件工程        |   22 | 1      | 3      | 2012-02-11 00:00:00 |
| 14 | vn        | 32345678910 | 12398@qq.com  | 人工智能        |   22 | 1      | 3      | 2012-02-21 00:00:00 |
| 15 | 卡沙      | 12325678910 | 12013@qq.com  | 应用数学        |   22 | 1      | 3      | 2012-02-21 00:00:00 |
| 16 | 烬        | 12345378910 | 12023@qq.com  | 物理            |   22 | 1      | 3      | 2012-02-19 00:00:00 |
+----+-----------+-------------+---------------+-----------------+------+--------+--------+---------------------+
16 rows in set (0.00 sec)

索引的名称：一般为idx_表名_字段名

-- 1.
 create index idx_user_name on tb_user_s1(name);
-- 2.
 create unique index idx_user_phone on tb_user_s1(phone);
-- 3.在联合索引中，字段的顺序是有讲究的
 create unique index idx_user_pro_age_status on tb_user_s1(profession,age,status);

SQL性能分析

SQL性能分析就是为了SQL优化。在SQL优化时主要优化的是查询语句（select）

SQL的执行频率（查看SQL的执行频率）

以SQL的执行频率来判断当前数据库是以什么操作为主，例如：以增删为主，以更新为主，以查询为主等

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，通过一些指令，可以查看当前数据库的INSERT，UPDATE，DELETE，SELECT的访问频次

-- 查看全局的状态信息，
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_ _ _'; -- 一个下划线就代表一个字符的信息，
-- 实际写的时候下划线中间没有空格
SHOW SESSION STATUS LIKE 'Com_ _ _'; -- 查看当前会话的状态信息

例子：

mysql> show global status like 'Com_______';-- 这里有7个下划线
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Com_binlog    | 0     |
| Com_commit    | 0     |
| Com_delete    | 0     |-- 删除
| Com_import    | 0     |
| Com_insert    | 1     |-- 插入的频率
| Com_repair    | 0     |
| Com_revoke    | 0     |
| Com_select    | 7     |-- 查询，当查询占据频率的大部分时，此时就需要进行优化
| Com_signal    | 0     |
| Com_update    | 0     |-- 修改
| Com_xa_end    | 0     |
+---------------+-------+
11 rows in set (0.03 sec)

慢查询日志

慢查询日志是MySQL提供的，它会记录所有执行时间超过指定参数（long_query_time，单位：秒，默认10秒）的SQL语句，MySQL的慢查询日志默认关闭，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息

# 这里修改配置文件需要vi编辑器
# 开启慢查询日志的开关
slow_query_log=1-- 开启
slow_query_log=0-- 关闭

# 设置慢查询日志的时间
long_query_time=秒数;
# 例如设置慢查询日志的时间为2秒，当SQL语句执行时间超过2秒，
# 就会视为慢查询，记录到慢查询日志中
long_query_time=2


# 具体修改配置文件的代码
vi /etc/my.cnf
打开之后点击i进入修改模式
在最底下加上
slow_query_log=1
long_query_time=2
之后点击esc退出，然后点击shift+：输入x保存
再然后输入systemctl restart mysqld
重启mysql
之后就开启了慢查询日志

查看慢查询日志的开关状态的语句：

show variables like 'slow_query_log';

-- 查询结果
+----------------+-------+
| Variable_name  | Value |
+----------------+-------+
| slow_query_log | OFF   |
+----------------+-------+
1 row in set (0.02 sec)

实时查看慢查询日志的代码

-- 先用cd切换到这个目录下
cd /var/lib/mysql
-- 然后执行下面这条语句就可以实时查看慢查询日志，
-- 只要有执行时间超过指定时间的，都会被慢查询日志记录
tail -f  localhost-slow.log

show profiles

profile详情
show profiles能够在做SQL优化时帮助我们了解每一条SQL语句耗时多少和时间耗费到哪里去了，通过have_profiling参数，能够看到当前MySQL是否支持profile操作，如果为yes就是支持，如果为no就是不行

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;-- 开启profiling

• profilie的指令

  # 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语句的CPU的使用情况
  show profile cpu for query query_id;
  

explain执行计划

通过explain或者desc命令可以获取mysql如何执行select语句的信息，包括select语句执行过程中表如何连接和连接的顺序
语法：

# 直接在要查询的select语句之前加上关键字explain/desc
explain select 字段列表 from 表名 where 条件;
desc select 字段列表 from 表名 where 条件;

mysql> explain select *from tb_user_s1 where id=10;
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table      | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | tb_user_s1 | NULL       | const | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

• explain中各个字段的含义（每一列的含义）

  1.id
  select查询的序列号，表示查询中执行select子句或者是操做表的顺序（id相同，执行顺序从上到下，id不同，值越大，越先执行）上图id只有一个，这是由于单表查询，对于多表查询来说，这里的id就会有多个
  
  课程表
  
  学生表
  
  课程与学生之间的关系
  
  下图中sql的执行顺序就是c-》sc-》< subquery2 >-》s
  
  2.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

  3.type（主要关注的字段）
  表示连接类型，性能由好到差的连接类型为NULL，system，eq_ref，ref，range，index，all，在优化时尽量把性能往前优化

  4.possible_key（主要关注的字段）
  显示可能应用于这张表上的索引，一个或多个

  5.Key（主要关注的字段）
  实际用到的索引，如果为NULL，则就没有使用索引

  6.Key_len（主要关注的字段）
  表示索引使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好

  7.rows
  MySQL认为必须要执行查询的行数，在InnoDB中，是一个估计值，可能并不总是准确的

  8.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

  9.Extra（主要关注的字段）
  额外信息

索引的使用原则

最左前缀法则（联合索引）

如果一个索引关联了多个字段（联合索引），在使用时就要遵循最左前缀法则，

最左前缀法则：查询从索引的最左列开始，如果没有最左边的列，那么就不能使用索引查询，如果存在最左边的列，但是查询时查询条件跳过了索引中的某一列，那么索引将部分失效（最左边列之后的索引都会失效）

-- 可以使用索引查询，因为最左边的索引存在且没有跳过任何一个列
-- 这里这三个条件的位置可以改变，不会影响，但是最左的字段必须存在
explain  select *from tb_user_s1 
where profession='软件工程' and age=22 and status='3'; 
+----+-------------+------------+------------+------+-------------------------+-------------------------+---------+-------------------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table      | partitions | type | possible_keys           | key                     | key_len | ref               | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+------------+------------+------+-------------------------+-------------------------+---------+-------------------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | tb_user_s1 | NULL       | ref  | idx_user_pro_age_status | idx_user_pro_age_status | 73      | const,const,const |    6 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+------------+------------+------+-------------------------+-------------------------+---------+-------------------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)
-- possible_keys显示可能使用的索引
-- key显示实际使用的索引
-- key_len 显示索引使用的字节数                 




-- 不能使用索引查询，因为在联合索引中间age没有查询，所以查询时不能使用索引
mysql>  explain  select *from tb_user_s1 where age=22 and status='3'
+----+-------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table      | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | tb_user_s1 | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   16 |     6.25 | Using where |
+----+-------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

-- 使用的查询方式是全部遍历

mysql> explain  select *from tb_user_s1 where profession='软件工程' and status='3'; 
+----+-------------+------------+------------+------+-------------------------+-------------------------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table      | partitions | type | possible_keys           | key                     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+------------+------------+------+-------------------------+-------------------------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | tb_user_s1 | NULL       | ref  | idx_user_pro_age_status | idx_user_pro_age_status | 63      | const |    6 |    10.00 | Using index condition |
+----+-------------+------------+------------+------+-------------------------+-------------------------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

-- 这里最左边列之后的索引就全部失效了

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

-- 这里age后的status索引会失效
-- 使用>=不会失效，只有使用>或<时才会失效
mysql> explain  select *from tb_user_s1 where profession='软件工程' and age>20 and status='3';
+----+-------------+------------+------------+-------+-------------------------+-------------------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table      | partitions | type  | possible_keys           | key                     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+------------+------------+-------+-------------------------+-------------------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | tb_user_s1 | NULL       | range | idx_user_pro_age_status | idx_user_pro_age_status | 68      | NULL |    6 |    10.00 | Using index condition |
+----+-------------+------------+------------+-------+-------------------------+-------------------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

索引失效的情况

表数据查询在使用索引时，每个字段的索引是单独生效的

• 索引列运算
  不要在索引列上进行运算操作，否则索引将会失效（例如在查询某一列数据时使用函数运算等）

select *from tb_user_s1 where substring(phone,10,2);
-- 这里就使用了substring进行函数运算，
-- 在查询时就没有使用索引，而是全表扫描，性能降低

• 字符串不加引号
  在查询字符串类型的数据时，sql语句where后的字符串在查询时没有加单引号，那么索引就会失效，在查询时就没有使用索引，而是全表扫描，性能降低。

;-- 字符串加了单引号
mysql> explain select *from tb_user_s1  where phone='12385678910'
-- type是ref，代表使用索引查询
+----+-------------+------------+------------+------+----------------+----------------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table      | partitions | type | possible_keys  | key            | key_len | ref   | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+------------+------------+------+----------------+----------------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | tb_user_s1 | NULL       | ref  | idx_user_phone | idx_user_phone | 45      | const |    1 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+------------+------------+------+----------------+----------------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

-- 字符串没加单引号
mysql> explain select *from tb_user_s1  where phone=12385678910;
-- type是all，代表没有使用索引查询
+----+-------------+------------+------------+------+----------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table      | partitions | type | possible_keys  | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+------------+------------+------+----------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | tb_user_s1 | NULL       | ALL  | idx_user_phone | NULL | NULL    | NULL |   16 |    10.00 | Using where |
+----+-------------+------------+------------+------+----------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 3 warnings (0.00 sec)

• 模糊查询
  使用like进行模糊查询时，如果仅仅是尾部模糊查询，索引不会失效，如果是头部模糊匹配，索引就会失效

mysql> ^C
-- 使用尾部模糊查询，索引生效
mysql> explain select *from tb_user_s1  where profession like '软件%';
+----+-------------+------------+------------+-------+-------------------------+-------------------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table      | partitions | type  | possible_keys           | key                     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+------------+------------+-------+-------------------------+-------------------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | tb_user_s1 | NULL       | range | idx_user_pro_age_status | idx_user_pro_age_status | 63      | NULL |    6 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+------------+------------+-------+-------------------------+-------------------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.02 sec)

-- 使用头部模糊查询，索引失效
mysql> explain select *from tb_user_s1  where profession like '%工程';
+----+-------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table      | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | tb_user_s1 | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   16 |    11.11 | Using where |
+----+-------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

• or连接的条件
  使用or进行条件的组装时，如果or的两侧一侧有索引，一侧没有索引，那么涉及的索引都会失效，只有两侧都有索引的时候，索引才会生效

注意：复合索引使用时如果没有使用最左侧的索引，那么索引就不会生效

-- 这里phone是普通索引，而age是联合索引，由于没有联合索引的最左列字段，所以age
-- 可以看作没有索引，此时在进行查询时，索引都没有生效
mysql> explain select *from tb_user_s1  where phone='12345698910' or age=22;
+----+-------------+------------+------------+------+----------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table      | partitions | type | possible_keys  | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+------------+------------+------+----------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | tb_user_s1 | NULL       | ALL  | idx_user_phone | NULL | NULL    | NULL |   16 |    16.92 | Using where |
+----+-------------+------------+------------+------+----------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

-- phone和name都是普通索引，or的两边都有索引，所以索引查询生效
mysql> explain select *from tb_user_s1  where phone='12345698910' or name='刀妹';
+----+-------------+------------+------------+-------------+------------------------------+------------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+
| id | select_type | table      | partitions | type        | possible_keys                | key                          | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                                  |
+----+-------------+------------+------------+-------------+------------------------------+------------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | tb_user_s1 | NULL       | index_merge | idx_user_name,idx_user_phone | idx_user_phone,idx_user_name | 45,43   | NULL |    2 |   100.00 | Using union(idx_user_phone,idx_user_name); Using where |
+----+-------------+------------+------------+-------------+------------------------------+------------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

• 数据分布影响
  如果MySQL评估使用索引查询数据比使用全表扫描更慢，则就不会使用索引

例如：在查询某些数据时，这个表中的大多数数据都符合要求，那么就不会使用索引，而是用全表扫描，因为MySQL认为全表扫描比索引更快

-- 这里is null就会使用索引，因为mysql认为表中的数据大多数都不是null，所以使用索引
mysql> explain select *from tb_user_s1  where profession is null;
+----+-------------+------------+------------+------+-------------------------+-------------------------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table      | partitions | type | possible_keys           | key                     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+------------+------------+------+-------------------------+-------------------------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | tb_user_s1 | NULL       | ref  | idx_user_pro_age_status | idx_user_pro_age_status | 63      | const |    1 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+------------+------------+------+-------------------------+-------------------------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

-- 这里就不会使用索引，还是因为mysql认为表中的数据大多数都不是null，所以不走索引
mysql> explain select *from tb_user_s1  where profession is not null;
+----+-------------+------------+------------+------+-------------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table      | partitions | type | possible_keys           | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+------------+------------+------+-------------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | tb_user_s1 | NULL       | ALL  | idx_user_pro_age_status | NULL | NULL    | NULL |   16 |   100.00 | Using where |
+----+-------------+------------+------------+------+-------------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

SQL提示

不用SQL提示时，当一个字段有多个索引，那么，MySQL会自动的选择一个索引使用，例如，profession有一个普通索引和联合索引，那么，在查询时MySQL会自动选择使用联合索引去查询。

而使用SQL提示就可以使SQL按照指定的索引去查询

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操作来达到优化操作的目的

常用的SQL提示：

• use index：（告诉SQL使用指定索引,给MySQL一个建议，MySQL也有可能不使用指定索引）

eplain select *from tb_user_s1 use index(指定索引名) where profession='软件工程';

• ignore index（告诉SQL不使用指定索引）

eplain select *from tb_user_s1 ignore index(指定索引名) where profession='软件工程';

• force index:（告诉SQL必须使用指定索引）

eplain select *from tb_user_s1 force index(指定索引名) where profession='软件工程';

覆盖索引

概念：在查询中尽量使用覆盖索引（查询时使用了一个索引，并且需要返回的列在该索引中都已经找到了相应的字段值），避免使用select*

上面的概念有点难懂，简单理解就是，在select之后的字段尽量都有索引，查询时就不会回表查询了，

覆盖查询在explain中只看Extra

mysql> explain select *from tb_user_s1  where profession='软件工程' and age=22 and status='3' ;
+-----------------------+
 | Extra                 |
+-----------------------+
 | Using index condition |
+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> explain select id,profession,age,status from tb_user_s1  where profession='软件工程' and age=22 and status='3' ;
+--------------------------+
 | Extra                    |
+--------------------------+
 | Using where; Using index |
+--------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

可以看到，使用select*查询时出现的是Using index condition，证明出现的回表查询，效率不是最高的，而查询时，select后是联合索引对应的字段时，出现的是 Using where; Using index证明是直接通过索引查询，效率较高

覆盖索引，不需要回表，查询两个字段，查询后直接就把数据返回，没有再进去表中查询，一次索引扫描就完成了

没有覆盖索引，要先扫描辅助索引（二级索引），获取id值后还要再去扫描聚集索引才能获取想要的数据，索引扫描了两次，效率自然就低了，回表查询

使用select就会很容易回表查询，所以要避免使用select

前缀索引

当字段类型为字符串（varchar，text）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时，会浪费大量的磁盘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，这样就可以大大节约索引空间，从而提高索引效率

• 创建前缀索引

-- idx_xxxx：索引名
-- table_name：表名
-- column（n）字段名，n代表提取前几个字符作为前缀索引，例如，n=5，
-- 那么就会使用字符串的前5个字符构建索引
create index idx_xxxx on table_name(column(n));

• 前缀的长度
  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

• 求选择性的方法

select count(distinct email)/count(*) from tb_user;
-- 这里就是用substring来判断选择度，下面的代码就是截取前5个字符，来判断一个
-- 字段前5个字符的选择度
-- 用这段代码就可以获取选择性，进而判断选择前几个字符作为前缀来创建索引
select count(distinct substring(email,1,5))/count(*) from tb_user;

• 前缀索引的结构
  
  这里的辅助索引就是前缀索引

单列索引与联合索引

单列索引：一个索引只包含单个列
联合索引：一个索引包含多个列

一次查询使用多个单列索引时，只会使用一个单列索引，另外的单列索引不会使用

mysql> explain select name,phone from tb_user_s1 where phone='12345378910' and name='烬';
+----+-------------+------------+------------+------+------------------------------+---------------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table      | partitions | type | possible_keys                | key           | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+------------+------------+------+------------------------------+---------------+---------+-------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | tb_user_s1 | NULL       | ref  | idx_user_name,idx_user_phone | idx_user_name | 43      | const |    1 |     6.25 | Using where |
+----+-------------+------------+------------+------+------------------------------+---------------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在业务场景中，如果存在多个查询条件，针对多个字段建立索引时，建议使用联合索引，而不是单列索引

多条件联合查询时，MySQL优化器会评估哪个字段的索引效率更高，会选择该索引完成本次查询

• 联合索引的查询流程
  
  phone和name有联合索引
  
  尽量使用联合索引，避免使用单列索引，创建联合索引时注意创建的字段顺序

索引的设计原则

1.针对数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引

2.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

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，减少单列索引的使用，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，索引并不是越多越好，索引越多，维护索引的代价也就越大，会影响增删改的效率

7.如果索引列不能存储NULL值，在创建表时用NOT NULL约束它，当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好的确定哪个索引最有效的用于查询

小结