MySQL索引
索引管理
索引是什么？
索引就好比一本书的目录，它会让你更快的找到内容；
让获取的数据更有目的性，从而提高数据库检索数据的性能；
索引建立在表的列上(字段)。
索引的设计理念
数据库索引的设计原则：
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。
2．为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引
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。
4．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。
5．尽量使用数据量少的索引
如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。例如，对一个CHAR（100）类型的字段进行全文
检索需要的时间肯定要比对CHAR（10）类型的字段需要的时间要多。
6．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。
7．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。
8.小表不应建立索引；
包含大量的列并且不需要搜索非空值的时候可以考虑不建索引
索引的分类
主键索引
主键索引：只能有一个主键。
列的内容是唯一值
表创建的时候至少要有一个主键索引，最好和业务无关。
主键索引的建立，是在规范化创建表的时候就自动添加了
实例（建表时添加）
mysql> create table test(id int(4) not null auto_increment,name char(20) not null,primary key (id)); Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) mysql> desc test; +-------+----------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+----------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(4) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | name | char(20) | NO | | NULL | | +-------+----------+------+-----+---------+----------------+ 2 rows in set (0.00 sec)
PRI就代表主键索引
实例2（建表后增加）
alter table test change id id int(4) primary key not null auto_increment;
普通索引
加快查询速度，工作中优化数据库的关键。
在合适的列上建立索引，让数据查询更高效。
创建格式：
alter table 表名 add index 索引名(列名);
create index 索引名 on 表名(列名);
实例（MUL就代表是普通索引）：
mysql> alter table test1 add key name_idx(name); Query OK, 0 rows affected (0.04 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> desc test1; +-------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+-------------+------+-----+---------+-------+ | id | int(10) | YES | | NULL | | | name | varchar(20) | YES | MUL | NULL | | +-------+-------------+------+-----+---------+-------+ 2 rows in set (0.00 sec)
普通索引创建的条件
1、查询需求多的 （业务逻辑中，where条件后经常查询的条件）
2、唯一值多的列
（1）统计下总行数
（2）计算不重复的行数量
查看表的唯一值数量：
select count(*) from mysql.user; select count(distinct user) from mysql.user; select count(distinct user,host) from mysql.user;
distinct一般是用来去除查询结果中的重复记录的
前缀索引
根据字段的前N个字符建立索引
就是如果想做索引的一些字符过多，然后就可以使用前缀索引，以前几个字符做索引
create index name_idx on test(name(8)); show index from test\G
实例
mysql> create index name_idx on test(name(2)); Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> desc test; +-------+----------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+----------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(4) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | name | char(20) | NO | MUL | NULL | | +-------+----------+------+-----+---------+----------------+ 2 rows in set (0.00 sec)
复合索引
就是以表中的多个列做索引，把最常用来作为条件查询的列放在前面。
alter table ppp add key name_sex_idx(name,age);
唯一索引
内容是唯一的，但不是主键，是在主键上做的索引，除了唯一索引，其余的可以说全是普通索引。
create unique index index_name on tese(name);
alter table ppp add unique key age_uidx(age);
删除索引
删除索引实例
mysql> alter table test1 drop index name_idx; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> desc test1; +-------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+-------------+------+-----+---------+-------+ | id | int(10) | YES | MUL | NULL | | | name | varchar(20) | YES | | NULL | | +-------+-------------+------+-----+---------+-------+ 2 rows in set (0.00 sec)
查询索引
desc 表名 show index from 表名\G
查询是否走没走索引
使用的sql语句：explain 查询执行计划
explain显示的内容详解
id | select_type | table |type| possible_keys | key| key_len |ref|rows | Extra
explain查看sql执行计划
explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
使用方法，在select语句前加上explain就可以了：
mysql> explain select id,name from test where name='baba'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: test type: ref possible_keys: ind_name key: ind_name key_len: 60 ref: const rows: 1 Extra: Using where; Using index 1 row in set (0.00 sec) ++++++++++++++++++++++++++++
explain select SQL_NO_CACHE * from test where name='baba'\G
SQL_NO_CACHE的作用是禁止缓存查询结果。
1、id
SELECT识别符。这是SELECT查询序列号。这个不重要,查询序号即为sql语句执行的顺序
- id相同，执行顺序由上至下
- 如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行
- id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
2、select_type
示查询中每个select子句的类型
select类型，它有以下几种值：
- simple 它表示简单的select,没有union和子查询
- primary 最外面的select,在有子查询的语句中，最外面的select查询就是primary
- union union语句的第二个或者说是后面那一个
- dependent union UNION中的第二个或后面的SELECT语句，取决于外面的查询
- union result UNION的结果,如上面所示
- 在SELECT或WHERE列表中包含了子查询，该子查询被标记为：SUBQUERY
- 还有几个参数，这里就不说了，不重要
3、table
输出的行所用的表
4、type
连接类型。有多个参数，先从最佳类型到最差类型介绍，很重要
表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”，常见类型如下:
ALL、index、range、ref、eq_ref、const、system、NULL
从左到右，性能从最差到最好
system 表仅有一行，这是const类型的特列，平时不会出现，这个也可以忽略不计
const 表最多有一个匹配行，const用于比较primary key 或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快。记住一定是用到primary key 或者unique，并且只检索出两条数据的 情况下才会是const，可以理解为const是最优化的
- a. ALL：Full Table Scan， MySQL将遍历全表以找到匹配的行
- b. index：Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树
- c. 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。当mysql使用索引去查找一系列值时，例如IN()和OR列表，也会显示range（范围扫描）,当然性能上面是有差异的。
- d. ref：使用非唯一索引扫描或者唯一索引的前缀扫描，返回匹配某个单独值的记录行
- e. 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
- f. const、system：当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量
- g. 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。
5、possible_keys
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用
6、key
显示MySQL在查询中实际使用的索引，
若没有使用索引，显示为NULL
7、key_len
表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度（key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的）
8、ref
表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值
9、rows
表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数
10、Extra
包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息
a. Using index
该值表示相应的select操作中使用了覆盖索引（Covering Index）
b. Using where
表示mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤。许多where条件里涉及索引中的列，当（并且如果）它读取索引时，就能被存储引擎检验，因此不是所有带where字句的查询都会显示"Using where"。有时"Using where"的出现就是一个暗示：查询可受益与不同的索引。
c. Using temporary
表示MySQL需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询
d. Using filesort
MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
Using join buffer
该值强调了在获取连接条件时没有使用索引，
并且需要连接缓冲区来存储中间结果。
如果出现了这个值，那应该注意，根据查询的具体情况可能需要添加索引来改进能。
f. Impossible where
这个值强调了where语句会导致没有符合条件的行。
I. Index merges
当MySQL 决定要在一个给定的表上使用超过一个索引的时候，就会出现以下格式中的一个，详细说明使用的索引以及合并的类型。
（优化）不走索引的原因总结
企业级SQL优化思路
1、把一个大的不使用索引的SQL语句按照功能进行拆分
2、长的SQL语句无法使用索引，能不能变成2条短的SQL语句让它分别使用上索引
3、对SQL语句功能的拆分和修改
4、减少“烂”SQL
由运维（DBA）和开发交流（确认），共同确定如何改，最终由DBA执行
5、制定开发流程
不走索引的原因
走不走索引的决定权在优化器上：
1、集群因子过大，可能不走索引
2、将来结果集的条目占总数据量的30%的时候，优化器就觉得走全表扫描计划更好（where）
3、默认的order by单独使用的时候，优化器也觉得全变扫面更好（where和limit）
4、子查询尽量避免 union或者union all
5、select 使用了不合理的条件或功能（没有where 逻辑计算符号 运算符号+-*/ 函数）
6、带有 select * 可能不走索引
7、where条件中有like 并且'%a%'，可以支持'a%'，但是不一定
8、没有查询条件，或者查询条件没有建立索引
9、索引本身失效
10、对小表查询
11、统计数据不真实
12、CBO计算走索引花费过大的情况。其实也包含了上面的情况，这里指的是表占有的block要比索引小。
13、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. 由于表的字段tel_num定义为varchar2(20),但在查询时把该字段作为number类型以where条件传给数据库,这样会导致索引失效.
错误的例子：select * from test where tel_nume=13333333333;
正确的例子：select * from test where tel_nume='13333333333';
14、not in ,not exist.
15、in 尽量改成 union
16、当变量采用的是times变量，而表的字段采用的是date变量时.或相反情况。
17、B-tree索引is null不会走,is not null会走,位图索引 is null,is not null 都会走
18、联合索引 is not null 只要在建立的索引列（不分先后）都会走, in null时 必须要和建立索引第一列一起使用,当建立索引第一位置条件是is null 时,其他建立索引的列可以是is null（但必须在所有列 都满足is null的时候）,或者=一个值； 当建立索引的第一位置是=一个值时,其他索引列可以是任何情况（包括is null =一个值）,以上两种情况索引都会走。其他情况不会走。
