一.索引介绍
1.什么是索引
1.索引好比一本书的目录,它能让你更快的找到自己想要的内容.
2.让获取的数据更有目的性,从而提高数据库索引数据的性能.
2.索引类型介绍
1.BTREE:B+树索引
2.HASH:HASH索引
3.FULLTEXT:全文索引
4.RTREE:R树索引
B+tree树索引
3.索引管理
索引建立在表的列上(字段)的。
在where后面的列建立索引才会加快查询速度。
pages<---索引（属性）<----查数据。
二.创建索引
1.索引分类
主键索引
普通索引*****
唯一索引
2.添加索引
#创建索引
alter table test add index index_name(name);
#创建索引
create index index_name on test(name);
#查看索引
desc table;
#查看索引
show index from table;
#删除索引
alter table test drop key index_name;
#添加主键索引（略）
#添加唯一性索引
alter table student add unique key uni_xxx(xxx);
#查看表中数据行数
select count(*) from city;
#查看去重数据行数
select count(distinct name) from city;
3. 前缀索引和联合索引
前缀索引
根据字符的前N个字符创建索引
alter table test add index idx_name(name(10));
避免对大列建索引
如果有,就使用前缀索引
联合索引
多个字段建立一个索引
例：
where a.女生 and b.身高 and c.体重 and d.身材好
index(a,b,c)
特点：前缀生效特性
a,ab,ac,abc,abcd 可以走索引或部分走索引
b bc bcd cd c d ba ... 不走索引
原则:把最常用来作为调节查询的列放在最前面
#创建people表
create table people (id int,name varchar(20),age tinyint,money int ,gender enum('m','f'));
#创建联合索引
alter table people add index idx_gam(gender,age,money);
三.explain详解
explain命令使用方法
mysql> explain select name,countrycode from city where id=1;
explain命令应用
查询数据的方式
1.全表扫描
1）在explain语句结果中type为ALL
2）什么时候出现全表扫描?
- 2.1 业务确实要获取所有数据
- 2.2 不走索引导致的全表扫描
- 2.2.1 没索引
- 2.2.2 索引创建有问题
- 2.2.3 语句有问题
生产中,mysql在使用全部扫描时的性能是极其差的,所以MySQL尽量避免出现全表扫描
2.索引扫描
2.1 常见的索引扫描类型:
1）index
2）range
3）ref
4）eq_ref
5）const
6）system
7）null
从上到下,性能从差到好,我们至少要达到range级别
index：Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树。
range：索引范围扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值域的行。显而易见的索引范围扫描是带有between或者where子句里带有<,>查询
mysql> alter table city add index idx_city(population);
mysql> explain select * from city where population>30000000;
ref: 使用非唯一索引扫描或者唯一索引的前缀扫描,返回匹配摸个单独值得记录
mysql> alter table city drop key idx_code;
mysql> explain select * from city where countrycode='chn';
mysql> explain select * from city where countrycode in ('CHN','USA');
mysql> explain select * from city where countrycode='CHN' union all select * from city where countrycode='USA';
eq_ref:类似ref,区别就在使用的索引是唯一索引,对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件A
join B
on A.sid=B.sid
const、system:当MySQL对查询某部分进行优化,并转换为一个常量时,使用这类型访问.
如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量
mysql> explain select * from city where id=1000;
NULL：MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。
mysql> explain select * from city where id=1000000000000000000000000000;
Extra(拓展)
Using temporary
Using filesort 使用了默认的文件排序（如果使用了索引，会避免这类排序）
Using join buffer
如果出现Using filesort请检查order by ,group by ,distinct,join 条件列上没有索引
mysql> explain select * from city where countrycode='CHN' order by population;
当order by语句中出现Using filesort，那就尽量让排序值在where条件中出现
mysql> explain select * from city where population>30000000 order by population;
mysql> select * from city where population=2870300 order by population;
key_len:越小越好
前缀索引去控制
rows:越小越好
四.建立索引的原则(规范)
为了使索引的使用效率更高，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。
那么索引设计原则又是怎样的?
1.选择唯一性索引
唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。
例如:
学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。
如果使用姓名的话，可能存在同名现象，从而降低查询速度。
主键索引和唯一键索引，在查询中使用是效率最高的。
select count(*) from world.city;
select count(distinct countrycode) from world.city;
select count(distinct countrycode,population ) from world.city;
注意:如果重复值较多,可以考录采用联合索引
2.为经常需要排序,分组和联合操作的字段建立索引
例如:
经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段，排序操作会浪费很多时间。
如果为其建立索引，可以有效地避免排序操作
3．为常作为查询条件的字段建立索引
如果某个字段经常用来做查询条件，那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。
因此，为这样的字段建立索引，可以提高整个表的查询速度。
- 3.1 经常查询
- 3.2 列值的重复值少
注：如果经常作为条件的列，重复值特别多，可以建立联合索引
4．尽量使用前缀来索引
如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索
会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。
5．限制索引的数目
索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。
修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。
6．删除不再使用或者很少使用的索引
表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。数据库管理
员应当定期找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响。
重点关注:
1.没有查询条件,或者查询条件没有建立索引
#全表扫描
select * from table;
select * from tab where 1=1;
在业务数据库中，特别是数据量比较大的表,是没有全表扫描这种需求。
1）对用户查看是非常痛苦的。
2）对服务器来讲毁灭性的。
3）SQL改写成以下语句：
#情况1
#全表扫描
select * from table;
#需要在price列上建立索引
selec * from tab order by price limit 10;
#情况2
#name列没有索引
select * from table where name='zhangsan';
1、换成有索引的列作为查询条件
2、将name列建立索引
2.查询结果集是原表中的大部分数据,应该是25%以上
mysql> explain select * from city where population>3000 order by population;
1）如果业务允许，可以使用limit控制。
2）结合业务判断，有没有更好的方式。如果没有更好的改写方案就尽量不要在mysql存放这个数据了，放到redis里面。
3.索引本身失效,统计数据不真实
索引有自我维护的能力。
对于表内容变化比较频繁的情况下，有可能会出现索引失效。
重建索引就可以解决
4.查询条件使用函数在索引列上或者对索引列进行运算，运算包括(+，-，*等)
#例子
错误的例子：select * from test where id-1=9;
正确的例子：select * from test where id=10;
5.隐式转换导致索引失效.这一点应当引起重视.也是开发中经常会犯的错误
mysql> create table test (id int ,name varchar(20),telnum varchar(10));
mysql> insert into test values(1,'zs',''),(2,'l4',120),(3,'w5',119),(4,'z4',112);
mysql> explain select * from test where telnum=120;
mysql> alter table test add index idx_tel(telnum);
mysql> explain select * from test where telnum=120;
mysql> explain select * from test where telnum=120;
mysql> explain select * from test where telnum='';
6. <> ，not in 不走索引
mysql> select * from tab where telnum <> '';
mysql> explain select * from tab where telnum <> '';
单独的>,<,in 有可能走，也有可能不走，和结果集有关，尽量结合业务添加limit
or或in尽量改成union
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum IN ('','');
#改写成
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum=''
UNION ALL
SELECT * FROM teltab WHERE telnum=''
7．like "%_" 百分号在最前面不走
#走range索引扫描
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE '31%';
#不走索引
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE '%110';
%linux%类的搜索需求，可以使用Elasticsearch -------> ELK
8.单独引用联合索引里非第一位置的索引列
CREATE TABLE t1 (id INT,NAME VARCHAR(20),age INT ,sex ENUM('m','f'),money INT);
ALTER TABLE t1 ADD INDEX t1_idx(money,age,sex);
DESC t1
SHOW INDEX FROM t1
#走索引的情况测试
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND age=30 AND sex='m';
#部分走索引
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND age=30;
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND sex='m';
#不走索引
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE age=20
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE age=30 AND sex='m';
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE sex='m';