mysql 基础之索引

索引分类

按「数据结构」分类：B+tree索引、Hash索引、Full-text索引。
按「物理存储」分类：聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。
按「字段特性」分类：主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引。
按「字段个数」分类：单列索引、联合索引。

索引最大的好处是提高查询速度，但是索引也是有缺点的，比如：
需要占用物理空间，数量越大，占用空间越大；
创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增大；
会降低表的增删改的效率，因为每次增删改索引，B+ 树为了维护索引有序性，都需要进行动态维护。
所以，索引不是万能钥匙，它也是根据场景来使用的。

什么时候需要索引

1、字段有唯一性限制的，比如商品编码；
2、经常用于 WHERE 查询条件的字段，这样能够提高整个表的查询速度，如果查询条件不是一个字段，可以建立联合索引。
3、经常用于 GROUP BY 和 ORDER BY 的字段，这样在查询的时候就不需要再去做一次排序了，因为我们都已经知道了建立索引之后在 B+Tree 中的记录都是排序好的。

什么时候不需要创建索引

1、WHERE 条件，GROUP BY，ORDER BY 里用不到的字段，索引的价值是快速定位，如果起不到定位的字段通常是不需要创建索引的，因为索引是会占用物理空间的。
2、字段中存在大量重复数据，不需要创建索引，比如性别字段，只有男女，如果数据库表中，男女的记录分布均匀，那么无论搜索哪个值都可能得到一半的数据。在这些情况下，还不如不要索引，因为 MySQL 还有一个查询优化器，查询优化器发现某个值出现在表的数据行中的百分比很高的时候，它一般会忽略索引，进行全表扫描。
3、表数据太少的时候，不需要创建索引；
4、经常更新的字段不用创建索引，比如不要对电商项目的用户余额建立索引，因为索引字段频繁修改，由于要维护 B+Tree的有序性，那么就需要频繁的重建索引，这个过程是会影响数据库性能的。

索引优化

前缀索引优化
前缀索引顾名思义就是使用某个字段中字符串的前几个字符建立索引，那我们为什么需要使用前缀来建立索引呢？

使用前缀索引是为了减小索引字段大小，可以增加一个索引页中存储的索引值，有效提高索引的查询速度。在一些大字符串的字段作为索引时，使用前缀索引可以帮助我们减小索引项的大小。

不过，前缀索引有一定的局限性，例如：
order by 就无法使用前缀索引；
无法把前缀索引用作覆盖索引；

覆盖索引优化
覆盖索引是指 SQL 中 query 的所有字段，在索引 B+Tree 的叶子节点上都能找得到的那些索引，从二级索引中查询得到记录，而不需要通过聚簇索引查询获得，可以避免回表的操作。
假设我们只需要查询商品的名称、价格，有什么方式可以避免回表呢？
我们可以建立一个联合索引，即「商品ID、名称、价格」作为一个联合索引。如果索引中存在这些数据，查询将不会再次检索主键索引，从而避免回表。
所以，使用覆盖索引的好处就是，不需要查询出包含整行记录的所有信息，也就减少了大量的 I/O 操作。

主键索引最好是自增的
我们在建表的时候，都会默认将主键索引设置为自增的，具体为什么要这样做呢？又什么好处？

InnoDB 创建主键索引默认为聚簇索引，数据被存放在了 B+Tree 的叶子节点上。也就是说，同一个叶子节点内的各个数据是按主键顺序存放的，因此，每当有一条新的数据插入时，数据库会根据主键将其插入到对应的叶子节点中。

如果我们使用自增主键，那么每次插入的新数据就会按顺序添加到当前索引节点的位置，不需要移动已有的数据，当页面写满，就会自动开辟一个新页面。因为每次插入一条新记录，都是追加操作，不需要重新移动数据，因此这种插入数据的方法效率非常高。

如果我们使用非自增主键，由于每次插入主键的索引值都是随机的，因此每次插入新的数据时，就可能会插入到现有数据页中间的某个位置，这将不得不移动其它数据来满足新数据的插入，甚至需要从一个页面复制数据到另外一个页面，我们通常将这种情况称为页分裂。页分裂还有可能会造成大量的内存碎片，导致索引结构不紧凑，从而影响查询效率。

索引最好设置为 NOT NULL
为了更好的利用索引，索引列要设置为 NOT NULL 约束。有两个原因：

第一原因：索引列存在 NULL 就会导致优化器在做索引选择的时候更加复杂，更加难以优化，因为可为 NULL 的列会使索引、索引统计和值比较都更复杂，比如进行索引统计时，count 会省略值为NULL 的行。

第二个原因：NULL 值是一个没意义的值，但是它会占用物理空间，所以会带来的存储空间的问题，会导致更多的存储空间占用，因为 InnoDB 默认行存储格式COMPACT，会用 1 字节空间存储 NULL 值列表。

防止索引失效
发生索引失效的情况：

当我们使用左或者左右模糊匹配的时候，也就是 like %xx 或者 like %xx%这两种方式都会造成索引失效；
当我们在查询条件中对索引列做了计算、函数、类型转换操作，这些情况下都会造成索引失效；
联合索引要能正确使用需要遵循最左匹配原则，也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配，否则就会导致索引失效。
在 WHERE 子句中，如果在 OR 前的条件列是索引列，而在 OR 后的条件列不是索引列，那么索引会失效。

查看执行计划

对于执行计划，参数有：
possible_keys 字段表示可能用到的索引；
key 字段表示实际用的索引，如果这一项为 NULL，说明没有使用索引；
key_len 表示索引的长度；
rows 表示扫描的数据行数。
type 表示数据扫描类型，我们需要重点看这个。

type 字段就是描述了找到所需数据时使用的扫描方式是什么，常见扫描类型的执行效率从低到高的顺序为：

All（全表扫描）；
index（全索引扫描）；
range（索引范围扫描）；
ref（非唯一索引扫描）；
eq_ref（唯一索引扫描）；
const（结果只有一条的主键或唯一索引扫描）。

在这些情况里，all 是最坏的情况，因为采用了全表扫描的方式。index 和 all 差不多，只不过 index 对索引表进行全扫描，这样做的好处是不再需要对数据进行排序，但是开销依然很大。所以，要尽量避免全表扫描和全索引扫描。

range 表示采用了索引范围扫描，一般在 where 子句中使用 < 、>、in、between 等关键词，只检索给定范围的行，属于范围查找。从这一级别开始，索引的作用会越来越明显，因此我们需要尽量让 SQL 查询可以使用到 range 这一级别及以上的 type 访问方式。

ref 类型表示采用了非唯一索引，或者是唯一索引的非唯一性前缀，返回数据返回可能是多条。因为虽然使用了索引，但该索引列的值并不唯一，有重复。这样即使使用索引快速查找到了第一条数据，仍然不能停止，要进行目标值附近的小范围扫描。但它的好处是它并不需要扫全表，因为索引是有序的，即便有重复值，也是在一个非常小的范围内扫描。

eq_ref 类型是使用主键或唯一索引时产生的访问方式，通常使用在多表联查中。比如，对两张表进行联查，关联条件是两张表的 user_id 相等，且 user_id 是唯一索引，那么使用 EXPLAIN 进行执行计划查看的时候，type 就会显示 eq_ref。

const 类型表示使用了主键或者唯一索引与常量值进行比较，比如 select name from product where id=1。

需要说明的是 const 类型和 eq_ref 都使用了主键或唯一索引，不过这两个类型有所区别，const 是与常量进行比较，查询效率会更快，而 eq_ref 通常用于多表联查中。

除了关注 type，我们也要关注 extra 显示的结果。
这里说几个重要的参考指标：

Using filesort ：当查询语句中包含 group by 操作，而且无法利用索引完成排序操作的时候， 这时不得不选择相应的排序算法进行，甚至可能会通过文件排序，效率是很低的，所以要避免这种问题的出现。
Using temporary：使了用临时表保存中间结果，MySQL 在对查询结果排序时使用临时表，常见于排序 order by 和分组查询 group by。效率低，要避免这种问题的出现。
Using index：所需数据只需在索引即可全部获得，不须要再到表中取数据，也就是使用了覆盖索引，避免了回表操作，效率不错。