索引（四）

一、什么是索引

1.1 概念

索引是 MySQL 数据库中的重要对象之一，用于快速找出某个列中有某一特定值的行。

索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于显示SQL执行的详细信息，可以进行索引的优化。

MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。我们可以简单理解为：快速查找排好序的一种数据结构。Mysql索引主要有两种结构：B+Tree索引和Hash索引。我们平常所说的索引，如果没有特别指明，一般都是指B树结构组织的索引(B+Tree索引)。索引如图所示：

最外层浅蓝色磁盘块1里有数据17、35（深蓝色）和指针P1、P2、P3（黄色）。P1指针表示小于17的磁盘块，P2是在17-35之间，P3指向大于35的磁盘块。真实数据存在于子叶节点也就是最底下的一层3、5、9、10、13......非叶子节点不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35。

查找过程：例如搜索28数据项，首先加载磁盘块1到内存中，发生一次I/O，用二分查找确定在P2指针。接着发现28在26和30之间，通过P2指针的地址加载磁盘块3到内存，发生第二次I/O。用同样的方式找到磁盘块8，发生第三次I/O。

真实的情况是，上面3层的B+Tree可以表示上百万的数据，上百万的数据只发生了三次I/O而不是上百万次I/O，时间提升是巨大的。

二、为什么要使用索引

2.1 导致SQL执行慢的原因

1.硬件问题。如网络速度慢，内存不足，I/O吞吐量小，磁盘空间满了等。

2.没有索引或者索引失效。（一般在互联网公司，DBA会在半夜把表锁了，重新建立一遍索引，因为当你删除某个数据的时候，索引的树结构就不完整了。所以互联网公司的数据做的是假删除.一是为了做数据分析,二是为了不破坏索引）

3.数据过多（分库分表）

4.服务器调优及各个参数设置（调整my.cnf）

2.2 为什么要使用索引

索引是 MySQL 中一种十分重要的数据库对象。它是数据库性能调优技术的基础，常用于实现数据的快速检索。

索引就是根据表中的一列或若干列按照一定顺序建立的列值与记录行之间的对应关系表，实质上是一张描述索引列的列值与原表中记录行之间一一对应关系的有序表。

在 MySQL 中，通常有以下两种方式访问数据库表的行数据：

1) 顺序访问

顺序访问是在表中实行全表扫描，从头到尾逐行遍历，直到在无序的行数据中找到符合条件的目标数据。这种方式实现比较简单，但是当表中有大量数据的时候，效率非常低下。例如，在几千万条数据中查找少量的数据时，使用顺序访问方式将会遍历所有的数据，花费大量的时间，显然会影响数据库的处理性能。

2) 索引访问

索引访问是通过遍历索引来直接访问表中记录行的方式。使用这种方式的前提是对表建立一个索引，在列上创建了索引之后，查找数据时可以直接根据该列上的索引找到对应记录行的位置，从而快捷地查找到数据。索引存储了指定列数据值的指针，根据指定的排序顺序对这些指针排序。

例如，在学生基本信息表 students 中，如果基于 student_id 建立了索引，系统就建立了一张索引列到实际记录的映射表，当用户需要查找 student_id 为 12022 的数据的时候，系统先在 student_id 索引上找到该记录，然后通过映射表直接找到数据行，并且返回该行数据。因为扫描索引的速度一般远远大于扫描实际数据行的速度，所以采用索引的方式可以大大提高数据库的工作效率。

使用索引的好处示例：https://www.cnblogs.com/dolphin0520/archive/2012/08/25/2655587.html

三、索引的分类

3.1存储方式分类

索引的类型和存储引擎有关，每种存储引擎所支持的索引类型不一定完全相同。根据存储方式的不同，MySQL 中常用的索引在物理上分为以下两类。

不同的存储引擎支持的索引类型也不一样
lnnoDB:支持B-tree、Full-text等索引，不支持Hash索引;
MylSAM ︰支持B-tree、Full-text等索引，不支持Hash索引;
Memory :支持B-tree、Hash等索引，不支持Full-text索引;
NDB:支持Hash索引，不支持 B-tree、Full-text等索引;
Archive :不支持B-tree、Hash、Full-text等索引;

1) B-树索引

B-树索引又称为 BTREE 索引，目前大部分的索引都是采用 B-树索引来存储的。B-树索引是一个典型的数据结构，其包含的组件主要有以下几个：

叶子节点：包含的条目直接指向表里的数据行。叶子节点之间彼此相连，一个叶子节点有一个指向下一个叶子节点的指针。
分支节点：包含的条目指向索引里其他的分支节点或者叶子节点。
根节点：一个 B-树索引只有一个根节点，实际上就是位于树的最顶端的分支节点。

基于这种树形数据结构，表中的每一行都会在索引上有一个对应值。因此，在表中进行数据查询时，可以根据索引值一步一步定位到数据所在的行。

B-树索引可以进行全键值、键值范围和键值前缀查询，也可以对查询结果进行 ORDER BY 排序。但 B-树索引必须遵循左边前缀原则，要考虑以下几点约束：

查询必须从索引的最左边的列开始。
查询不能跳过某一索引列，必须按照从左到右的顺序进行匹配。
存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列。

2) 哈希索引

哈希（Hash）一般翻译为“散列”，也有直接音译成“哈希”的，就是把任意长度的输入（又叫作预映射，pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。

哈希索引也称为散列索引或 HASH 索引。MySQL 目前仅有 MEMORY 存储引擎和 HEAP 存储引擎支持这类索引。其中，MEMORY 存储引擎可以支持 B- 树索引和 HASH 索引，且将 HASH 当成默认索引。

HASH 索引不是基于树形的数据结构查找数据，而是根据索引列对应的哈希值的方法获取表的记录行。哈希索引的最大特点是访问速度快，但也存在下面的一些缺点：

MySQL 需要读取表中索引列的值来参与散列计算，散列计算是一个比较耗时的操作。也就是说，相对于 B- 树索引来说，建立哈希索引会耗费更多的时间。
不能使用 HASH 索引排序。
HASH 索引只支持等值比较，如“=”“IN()”或“<=>”。
HASH 索引不支持键的部分匹配，因为在计算 HASH 值的时候是通过整个索引值来计算的。

3.2逻辑分类

根据索引的具体用途，MySQL 中的索引在逻辑上分为以下 5 类：

1) 普通索引

普通索引是最基本的索引类型，唯一任务是加快对数据的访问速度，没有任何限制。创建普通索引时，通常使用的关键字是 INDEX 或 KEY。

2) 唯一性索引

唯一性索引是不允许索引列具有相同索引值的索引。如果能确定某个数据列只包含彼此各不相同的值，在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字 UNIQUE 把它定义为一个唯一性索引。

创建唯一性索引的目的往往不是为了提高访问速度，而是为了避免数据出现重复。

3) 主键索引

主键索引是一种唯一性索引，即不允许值重复或者值为空，并且每个表只能有一个主键。主键可以在创建表的时候指定，也可以通过修改表的方式添加，必须指定关键字 PRIMARY KEY。

注意：主键是数据库考察的重点。注意每个表只能有一个主键。

4) 空间索引

空间索引主要用于地理空间数据类型 GEOMETRY。

5) 全文索引

全文索引只能在 VARCHAR 或 TEXT 类型的列上创建，并且只能在 MyISAM 表中创建。

3.3按索引字段分类

索引在逻辑上分为以上 5 类，但在实际使用中，索引通常被创建成单列索引和组合索引。

单列索引就是索引只包含原表的一个列。
组合索引也称为复合索引或多列索引，相对于单列索引来说，组合索引是将原表的多个列共同组成一个索引。

提示：一个表可以有多个单列索引，但这些索引不是组合索引。一个组合索引实质上为表的查询提供了多个索引，以此来加快查询速度。比如，在一个表中创建了一个组合索引(c1，c2，c3)，在实际查询中，系统用来实际加速的索引有三个：单个索引(c1)、双列索引(c1，c2)和多列索引(c1，c2，c3)。

3.4索引策略

为了提高索引的应用性能，MySQL中的索引可以根据具体应用采用不同的索引策略。这些索引策略所对应的索引类型有聚集索引、次要索引、覆盖索引、复合索引、前缀索引、唯一索引等。

四、索引的使用原则和注意事项

虽然索引可以加快查询速度，提高 MySQL 的处理性能，但是过多地使用索引也会造成以下弊端：

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加。
除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间。如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态地维护，这样就降低了数据的维护速度。

注意：索引可以在一些情况下加速查询，但是在某些情况下，会降低效率。

索引只是提高效率的一个因素，因此在建立索引的时候应该遵循以下原则：

在经常需要搜索的列上建立索引，可以加快搜索的速度。
在作为主键的列上创建索引，强制该列的唯一性，并组织表中数据的排列结构。
在经常使用表连接的列上创建索引，这些列主要是一些外键，可以加快表连接的速度。
在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，所以其指定的范围是连续的。
在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，所以查询时可以利用索引的排序，加快排序查询。
在经常使用 WHERE 子句的列上创建索引，加快条件的判断速度。

与此对应，在某些应用场合下建立索引不能提高 MySQL 的工作效率，甚至在一定程度上还带来负面效应，降低了数据库的工作效率，一般来说不适合创建索引的环境如下：

对于那些在查询中很少使用或参考的列不应该创建索引。因为这些列很少使用到，所以有索引或者无索引并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度，并增大了空间要求。
对于那些只有很少数据值的列也不应该创建索引。因为这些列的取值很少，例如人事表的性别列。查询结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，增加索引并不能明显加快检索速度。
对于那些定义为 TEXT、IMAGE 和 BIT 数据类型的列不应该创建索引。因为这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。因为修改性能和检索性能是互相矛盾的。当创建索引时，会提高检索性能，降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。

参看链接：https://www.cnblogs.com/qixidi/p/10260180.html

五、创建索引

MySQL索引的概念：索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。上述SQL语句，在没有索引的情况下，数据库会遍历全部200条数据后选择符合条件的；而有了相应的索引之后，数据库会直接在索引中查找符合条件的选项。如果我们把SQL语句换成“SELECT * FROM article WHERE id=2000000”，那么你是希望数据库按照顺序读取完200万行数据以后给你结果还是直接在索引中定位呢？上面的两个图片鲜明的用时对比已经给出了答案（注：一般数据库默认都会为主键生成索引）。

索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快。
MySQL索引的类型
1. 普通索引
这是最基本的索引，它没有任何限制，比如上文中为title字段创建的索引就是一个普通索引，MyIASM中默认的BTREE类型的索引，也是我们大多数情况下用到的索引。

--直接创建索引
CREATE INDEX index_name ON table(column)
--修改表结构的方式添加索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ON (column)
--创建表的时候同时创建索引
CREATE TABLE `table1` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,
`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`),
INDEX index_name (title)
);
--删除索引
DROP INDEX index_name ON table1

2. 唯一索引
与普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值（注意和主键不同）。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一，创建方法和普通索引类似。

01    –创建唯一索引
02    CREATE UNIQUE INDEX indexName ON table(column)
03    –修改表结构
04    ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE indexName ON (column)
05    –创建表的时候直接指定
06    CREATE TABLE `table1` (
07    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
08    `title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
09    `content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,
10    `time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
11    PRIMARY KEY (`id`),
12    UNIQUE indexName (title)
13    );

3. 全文索引（FULLTEXT）
MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索，FULLTEXT索引仅可用于 MyISAM 表；他们可以从CHAR、VARCHAR或TEXT列中作为CREATE TABLE语句的一部分被创建，或是随后使用ALTER TABLE 或CREATE INDEX被添加。////对于较大的数据集，将你的资料输入一个没有FULLTEXT索引的表中，然后创建索引，其速度比把资料输入现有FULLTEXT索引的速度更为快。不过切记对于大容量的数据表，生成全文索引是一个非常消耗时间非常消耗硬盘空间的做法。

01    –创建表的适合添加全文索引
02    CREATE TABLE `table` (
03    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
04    `title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
05    `content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,
06    `time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
07    PRIMARY KEY (`id`),
08    FULLTEXT (content)
09    );
10    –修改表结构添加全文索引
11    ALTER TABLE article ADD FULLTEXT index_content(content)
12    –直接创建索引
13    CREATE FULLTEXT INDEX index_content ON article(content)

4. 单列索引、多列索引
多个单列索引与单个多列索引的查询效果不同，因为执行查询时，MySQL只能使用一个索引，会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引。
5. 组合索引（最左前缀）
平时用的SQL查询语句一般都有比较多的限制条件，所以为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。例如上表中针对title和time建立一个组合索引：

ALTER TABLE article ADD INDEX index_titme_time (title,time)。

建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面两组组合索引：
–title,time
–title
为什么没有time这样的组合索引呢？这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这两列的查询都会用到该组合索引，如下面的几个SQL所示：

1    –使用到上面的索引
2    SELECT * FROM article WHREE title='测试' AND time=1234567890;
3    SELECT * FROM article WHREE utitle='测试';
4    –不使用上面的索引
5    SELECT * FROM article WHREE time=1234567890;

六、Explain分析

CREATE TABLE `user_info` (
  `id`   BIGINT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
  `age`  INT(11)              DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `name_index` (`name`)
)ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8;

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('xys', 20);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('a', 21);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('b', 23);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('c', 50);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('d', 15);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('e', 20);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('f', 21);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('g', 23);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('h', 50);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('i', 15);

CREATE TABLE `order_info` (
  `id`           BIGINT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id`      BIGINT(20)           DEFAULT NULL,
  `product_name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
  `productor`    VARCHAR(30)          DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
)ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8;

INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p2', 'WL');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'DX');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p5', 'WL');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (3, 'p3', 'MA');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (4, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (6, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (9, 'p8', 'TE');

初体验，执行Explain的效果：

索引使用情况在possible_keys、key和key_len三列，接下来我们先从左到右依次讲解。

1.id

--id相同,执行顺序由上而下
explain select u.*,o.* from user_info u,order_info o where u.id=o.user_id;

--id不同,值越大越先被执行
explain select * from  user_info  where id=(select user_id from order_info where  product_name ='p8');

2.select_type

可以看id的执行实例，总共有以下几种类型：

SIMPLE：表示此查询不包含 UNION 查询或子查询
PRIMARY：表示此查询是最外层的查询
SUBQUERY：子查询中的第一个 SELECT
UNION：表示此查询是 UNION 的第二或随后的查询
DEPENDENT UNION： UNION 中的第二个或后面的查询语句, 取决于外面的查询
UNION RESULT, UNION 的结果
DEPENDENT SUBQUERY: 子查询中的第一个 SELECT, 取决于外面的查询. 即子查询依赖于外层查询的结果.
DERIVED：衍生，表示导出表的SELECT（FROM子句的子查询）

3.table

table表示查询涉及的表或衍生的表：

explain select tt.* from (select u.* from user_info u,order_info o where u.id=o.user_id and u.id=1) tt

id为1的<derived2>的表示id为2的u和o表衍生出来的。

4.type

type 字段比较重要，它提供了判断查询是否高效的重要依据依据。通过 type 字段，我们判断此次查询是全表扫描还是索引扫描等。

type 常用的取值有:

system: 表中只有一条数据，这个类型是特殊的 const 类型。
const: 针对主键或唯一索引的等值查询扫描，最多只返回一行数据。 const 查询速度非常快，因为它仅仅读取一次即可。例如下面的这个查询，它使用了主键索引，因此 type 就是 const 类型的：explain select * from user_info where id = 2；
eq_ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询，表示对于前表的每一个结果，都只能匹配到后表的一行结果。并且查询的比较操作通常是 =，查询效率较高。例如：explain select * from user_info, order_info where user_info.id = order_info.user_id;
ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询，针对于非唯一或非主键索引，或者是使用了最左前缀规则索引的查询。例如下面这个例子中，就使用到了 ref 类型的查询：explain select * from user_info, order_info where user_info.id = order_info.user_id AND order_info.user_id = 5
range: 表示使用索引范围查询，通过索引字段范围获取表中部分数据记录。这个类型通常出现在 =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN() 操作中。例如下面的例子就是一个范围查询：explain select * from user_info where id between 2 and 8；
index: 表示全索引扫描(full index scan)，和 ALL 类型类似，只不过 ALL 类型是全表扫描，而 index 类型则仅仅扫描所有的索引，而不扫描数据。index 类型通常出现在：所要查询的数据直接在索引树中就可以获取到, 而不需要扫描数据。当是这种情况时，Extra 字段会显示 Using index。
ALL: 表示全表扫描，这个类型的查询是性能最差的查询之一。通常来说，我们的查询不应该出现 ALL 类型的查询，因为这样的查询在数据量大的情况下，对数据库的性能是巨大的灾难。如一个查询是 ALL 类型查询，那么一般来说可以对相应的字段添加索引来避免。

   通常来说, 不同的 type 类型的性能关系如下:
   ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system
   ALL 类型因为是全表扫描，因此在相同的查询条件下，它是速度最慢的。而 index 类型的查询虽然不是全表扫描，但是它扫描了所有的索引，因此比 ALL 类型的稍快.后面的几种类型都是利用了索引来查询数据，因此可以过滤部分或大部分数据，因此查询效率就比较高了。

5.possible_keys

它表示 mysql 在查询时，可能使用到的索引。注意，即使有些索引在 possible_keys 中出现，但是并不表示此索引会真正地被 mysql 使用到。 mysql 在查询时具体使用了哪些索引，由 key 字段决定。

6.key

此字段是 mysql 在当前查询时所真正使用到的索引。比如请客吃饭,possible_keys是应到多少人，key是实到多少人。当我们没有建立索引时：

explain select o.* from order_info o where  o.product_name= 'p1' and  o.productor='whh';
create index idx_name_productor on order_info(productor);
drop index idx_name_productor on order_info;

建立复合索引后再查询：

7.key_len

表示查询优化器使用了索引的字节数，这个字段可以评估组合索引是否完全被使用。

8.ref

这个表示显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话,是一个常量。前文的type属性里也有ref，注意区别。

9.rows

rows 也是一个重要的字段，mysql 查询优化器根据统计信息，估算 sql 要查找到结果集需要扫描读取的数据行数，这个值非常直观的显示 sql 效率好坏，原则上 rows 越少越好。可以对比key中的例子，一个没建立索引钱，rows是9，建立索引后，rows是4。

10.extra

explain 中的很多额外的信息会在 extra 字段显示, 常见的有以下几种内容:

using filesort ：表示 mysql 需额外的排序操作，不能通过索引顺序达到排序效果。一般有 using filesort都建议优化去掉，因为这样的查询 cpu 资源消耗大。
using index：覆盖索引扫描，表示查询在索引树中就可查找所需数据，不用扫描表数据文件，往往说明性能不错。
using temporary：查询有使用临时表, 一般出现于排序，分组和多表 join 的情况，查询效率不高，建议优化。
using where ：表名使用了where过滤。

七、优化案例

explain select u.*,o.* from user_info u LEFT JOIN  order_info o on u.id=o.user_id;

执行结果，type有ALL，并且没有索引：

开始优化，在关联列上创建索引，明显看到type列的ALL变成ref，并且用到了索引，rows也从扫描9行变成了1行：

这里面一般有个规律是：左链接索引加在右表上面，右链接索引加在左表上面。

八、是否需要创建索引

索引虽然能非常高效的提高查询速度，同时却会降低更新表的速度。实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占用空间的。

链接：https://www.cnblogs.com/qixidi/p/10260180.html

posted @ 2020-03-23 15:06 慎终若始阅读(212) 评论(0) 编辑收藏举报

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踏步向前

索引（四）

一、什么是索引

1.1 概念

二、为什么要使用索引

2.1 导致SQL执行慢的原因

2.2 为什么要使用索引

1) 顺序访问

2) 索引访问

三、索引的分类

3.1存储方式分类

1) B-树索引

2) 哈希索引

3.2逻辑分类

1) 普通索引

2) 唯一性索引

3) 主键索引

4) 空间索引

5) 全文索引

3.3按索引字段分类

3.4索引策略

四、索引的使用原则和注意事项

五、创建索引

六、Explain分析

1.id

2.select_type

3.table

4.type

5.possible_keys

6.key

7.key_len

8.ref

9.rows

10.extra

七、优化案例

八、是否需要创建索引

公告

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索引（四）

一、什么是索引

1.1 概念

二、为什么要使用索引

2.1 导致SQL执行慢的原因

2.2 为什么要使用索引

1) 顺序访问

2) 索引访问

三、索引的分类

3.1存储方式分类

1) B-树索引

2) 哈希索引

3.2逻辑分类

1) 普通索引

2) 唯一性索引

3) 主键索引

4) 空间索引

5) 全文索引

3.3按索引字段分类

3.4索引策略

四、索引的使用原则和注意事项

五、 创建索引

六、Explain分析

1.id

2.select_type

3.table

4.type

5.possible_keys

6.key

7.key_len

8.ref

9.rows

10.extra

七、优化案例

八、是否需要创建索引

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