MySQL高级--索引

索引

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1.索引概述

索引是帮助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。

优点	缺点
提高数据检索效率，降低IO成本	索引需要占有一定空间
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	降低了更新表的速度

2.索引结构

MySQL的索引实在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构

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+索引
Hash索引	底层是Hash表实现的，只支持精确匹配，不支持范围查询和排序
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
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

索引	InnoDB	MyISAM	Memory
B+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-text	5.6之后支持	支持	不支持

2.1 B-Tree (多路平衡查找树)

B-Tree展示网站

2.2 B+Tree

B+Tree展示网站
和B-Tree的区别：
1.数据都存在叶子节点
2.叶子节点形成一个单向链表

Mysql
优化：叶子节点是双向链表

2.3 Hash索引

经过hash算法将键值换成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中

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，效率通常要高于B+Tree索引

为什么InnoDB存储引擎使用B+Tree索引结构？
1.相对于二叉树，层级更少，搜索效率高
2.对于B树，无论是叶子节点非叶子节点都需要存储数据，这样导致一页中可以存储的键减少，指针数减少，要想保存大量的数据，只能增加树的高度，降低了性能。
3.相对于Hash索引，B+Tree支持范围以及排序操作

3.索引分类

分类	含义	特点	关键字
主键索引	针对表中主键所创建的索引	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	可以有多个	UNIQUE
常规索引	快速定位特定数据	可以有多个
全文索引	全文索引查找文本中的关键字，而不是比较索引中的值	可以有多个	FULLTEXT

根据索引的存储形式分类

分类	含义	特点
聚集索引（Clustered Index）	将数据和索引放在一起，索引结构的叶子节点保存了行数据	必须有，只能有一个
二级索引（Secondary index）	将数据和索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键	可以存在多个

聚集索引选取规则

• 如果存在索引，主键索引就是聚集索引
• 如果不存在主键，将使用第一个唯一索引（UNIQUE）作为聚集索引
• 如果没有主键和唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引

回表查询

4.索引语法

4.1 创建索引

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

4.2 查看索引

SHOW INDEX FROM table_name;

4.3 删除索引

DROP INDEX index_name ON table_name;

5.SQL性能分析

5.1 SQL执行频率

MySQL客户端连接成功后，通过命令可以提供服务器状态信息。通过以下指令，可以查看当前数据库INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT执行频率

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';

5.2 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
MSQL的慢查询日志默认没有开启
查看慢查询日志是否开启：

show variables like 'slow_query_log';

开启需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息：

# 开启MySQL慢查询日志的开关
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，就会被视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2

当设置开启慢查询日志后，在 /var/lib/mysql/ 文件夹下会生成一个 ****-slow.log 的日志文件（****取决于你服务器）

5.3 profile

show profiles;

show profiles 能够在做优化时帮助我们了解时间都耗费到哪了。
have_profiling 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;

查询所有语句耗费的时间

show profiles;

查询具体语句的耗时

show profiles for query 1;

5.4 explain执行计划

explain + sql语句 显示sql的执行计划

explain select....

explain执行计划各字段的含义

• 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，即不使用表连接和子查询）、primary（主查询，即外层查询）、union（union中的第二个或者后面的查询语句）、subquery（select/where之后包含子查询）等
• type
  表示连接类型，性能有好到差的连接类型为NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index、all。
• possible_keys
  表中可能用到的索引
• key
  用到的索引
• key_len
  索引的长度
• rows
  MySQL认为必须要执行查询的行数，在innoDB引擎中，是一个预估值，可能并不总是准确的
• filtered
  表示返回结果的行数站总读取行数的百分比，filtered的值越大越好

6.索引的使用

6.1 最左前缀法则

如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。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（后面的索引失效）

这里有一个联合索引，分别是由real_name, phone, email组成，我们看下面几个sql
（1）最左前缀法则

select * from sys_user where real_name = 'xzx' and phone = '19826520135' and email = '1493012739@qq.com';

这个SQL走了联合索引，索引长度为777

（2）最左前缀法则

select * from sys_user where real_name = 'xzx' and phone = '19826520135';

因为没有跳过某一列，依然遵守最左匹配法则，用到了联合索引，索引长度变成518，长度减少

（3）最左前缀法则

select * from sys_user where real_name = 'xzx';

依然遵守最左匹配法则，用到了联合索引，索引长度变成259，长度依旧减少

（4）最左前缀法则

select * from sys_user where phone = '19826520135' and email = '1493012739@qq.com';

最左边的列没有出现，不满足最左匹配法则，全表扫描

（5）最左前缀法则

select * from sys_user where email = '1493012739@qq.com';

不满足最左匹配法则，全表扫描

（6）最左前缀法则

select * from sys_user where real_name = 'xzx' and email = '1493012739@qq.com';

走索引，但不完全，索引长度259， 只有real_name走索引，因为phone没有出现，所以email失效

（7）索引跟顺序的关系

select * from sys_user where phone = '19826520135' and email = '1493012739@qq.com' and real_name = 'xzx';

索引全部生效，跟创建顺序有关，跟查询顺序无关

（8）> 和 >= 的区别

select * from sys_user where real_name = 'xzx' and phone = '19826520135' and email = '1493012739@qq.com';
select * from sys_user where real_name = 'xzx' and phone >= '19826520135' and email = '1493012739@qq.com';

两个sql对比，>范围查询会使后面的索引失效，>=则不会

（9）对索引字段进行函数运算

这里对phone有一个单列索引

select * from sys_user where substring(phone, 10, 2) = '35';

对phone进行截取函数

未命中索引，函数运算不触发索引

（9）字符串不加单引号

select * from sys_user where phone = '35';

索引失效，字符串类型不加单引号

（10）%模糊搜索

select * from sys_user where phone like '%35';
select * from sys_user where phone like '35%';

前面加%索引失效，后面加%索引命中

（11）or连接的条件
用 or 分割开的条件，如果or前的条件中的列没有索引，那么设计的索引都不会用到

select * from sys_user where id = '1' or phone = '19826520135';
select * from sys_user where id = '1' or email ='1493012739@qq.com';

id主键索引，phone单列索引，email没有索引
要么都有索引，都生效，要么都没有，有一个都不生效

（12）mysql自己评估
有时候失效，mysql认为没必要用索引

7.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达到优化操作的目的。
说白了，就是给sql提示
use index 用哪个索引 (只是建议mysql，mysql可以不听)

select * from sys_user use index(index_real) where real_name = 'xzx';

ignore index 不用哪个索引

select * from sys_user ignore index(index_real_phone_email) where real_name = 'xzx';

force index 必须用哪个索引

select * from sys_user force index(index_real) where real_name = 'xzx';

8.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），减少select *

9.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，这会让索引变得很大，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 索引名称 on 表名(列名(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。

select count(distinct substring(计算字段,截取点,截取长度))/count(*) from 表名;

10.索引设计原则

11.面试题