mysql索引
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1. 索引类型
普通索引：最基本的索引，它没有任何限制，用于加速查询。
唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。
主键索引：是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。
全文索引：主要用来查找文本中的关键字，而不是直接与索引中的值相比较。
联合（组合）索引：指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合。特点就是第一个字段一定是有序的。
索引优化策略
说明：MySQL的优化主要分为结构优化（Scheme optimization）和查询优化（Query optimization）。
# 1、最左前缀匹配原则，上面讲到了 # 2、主键外键一定要建索引 # 3、对 where,on,group by,order by 中出现的列使用索引 # 4、尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例， # 5、为较长的字符串使用前缀索引 ''' # 6、不要过多创建索引, 权衡索引个数与DML之间关系，DML也就是插入、删除数据操作。 这里需要权衡一个问题，建立索引的目的是为了提高查询效率的，但建立的索引过多， 会影响插入、删除数据的速度，因为我们修改的表数据，索引也需要进行调整重建 ''' ''' # 7、对于like查询，”%”不要放在前面。 SELECT * FROMhoudunwangWHEREunameLIKE'后盾%' -- 走索引 SELECT * FROMhoudunwangWHEREunameLIKE "%后盾%" -- 不走索引 ''' ''' # 8、查询where条件数据类型不匹配也无法使用索引 字符串与数字比较不使用索引; CREATE TABLEa(achar(10)); EXPLAIN SELECT * FROMaWHEREa="1" – 走索引 EXPLAIN SELECT * FROM a WHERE a=1 – 不走索引 正则表达式不使用索引,这应该很好理解,所以为什么在SQL中很难看到regexp关键字的原因 '''
建索引原则： 1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配， 比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的， 如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。 2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序， mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式 3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例， 比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0， 那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定， 一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录 4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引， 原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较， 显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’); 5.尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可 建索引原则
2. MyISAM实现索引
介绍
1. MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。
2. MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引。
3. 如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，读取相应数据记录。
4. MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的，之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集索引区分。
原理图
1. 这里设表一共有三列，假设我们以Col1为主键，则下图是一个MyISAM表的主索引（Primary key）示意。
2. 可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址。
3. InnoDB索引实现
注：虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然不同。
区别1：InnoDB的数据文件本身就是索引文件
1. 从上文知道，MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。
2. 而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。
3. 这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。
说明：
可以看到叶节点包含了完整的数据记录，这种索引叫做聚集索引。
因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有）
如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键
如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。
区别2：InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址
1. 换句话说，InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域。
2. 这里以英文字符的ASCII码作为比较准则。
3. 聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引
4. 首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。
为什么不建议使用过长的字段作为主键
1. 例如知道了InnoDB的索引实现后，就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键
2. 因为所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得过大。
3. 再例如，用非单调的字段作为主键在InnoDB中不是个好主意，因为InnoDB数据文件本身是一颗B+Tree，
4. 非单调的主键会造成在插入新记录时数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整，十分低效，而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。
4. 索引越多越好吗？
索引并不是建立越多越好，把索引比作目录，相当于，一本100页的书，如果有50页目录，书本这么厚，实际内容就那么少，谁还会去翻看，若在面试中被问到，可以根据以下三点来回答：
1.数据量小的表不需要建立索引,建立会增加额外的索引开销；
2.数据变更需要维护索引,因此更多的索引意味着更多的维护成本；
3.更多的索引意味着也需要更多的空间（索引也是需要空间来存放的）；
