知识点：Mysql 索引原理完全手册（1）
知识点：Mysql 索引原理完全手册(1)
知识点：Mysql 索引原理完全手册(2)
知识点：Mysql 索引优化实战(3)
知识点：Mysql 数据库索引优化实战(4)
Mysql-索引原理完全手册
- 一、 介绍
- 二、 索引的原理
- 三、 索引的数据结构
- 四、 聚集索引与辅助索引
- 五、 MySQL索引管理
- 六、 测试索引
- 七、 正确使用索引
- 八、 联合索引与覆盖索引
- 九、 查询优化神器-explain
- 十、 慢查询优化的基本步骤
- 十一、 慢日志管理
一 、介绍
为何要有索引?
复杂的查询操作是我们遇到最多的，也是最容易出问题的，因此数据库性能的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。
什么是索引？
索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能非常关键，表中的数据量越来越大，索引对于性能的影响愈发重要。
索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级，其功能相当于字典的音序表。
30
10 40
5 15 35 66
1 6 11 19 21 39 55 100
对索引的误解？
1平衡点的选择
若索引太多，应用程序的性能可能会受到影响。而索引太少，对查询性能又会产生影响。
要找到一个平衡点，这对应用程序的性能至关重要。
2索引优先级
开发人员编写SQL语句、存储过程之类，往往对数据库的使用停留在应用的层面，认为事后让相关DBA加上即可。
DBA往往不够了解业务的数据流，而添加索引需要通过监控大量的SQL语句进而从中找到问题，这个步骤所需的时间肯定是远大于初始添加索引所需的时间，并且可能会遗漏一部分的索引。
索引的添加也是非常有技术含量的。
二 、索引的原理
一 、索引原理
索引的目的在于提高查询效率，类似于查阅字典，其本质都是：通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件。
也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。
数据库也是一样，但显然要复杂的多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。
数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？
举个例子，如果1000条数据，我们分成10段，这样查第250条数据，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的无效数据。
但如果是1千万的记录呢？
稍有算法基础的同学会想到搜索树，其平均复杂度是lgN，具有不错的查询性能。
但我们忽略了一个关键的问题，复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的。
而数据库实现比较复杂，一方面数据是保存在磁盘上的，另外一方面为了提高性能，每次又可以把部分数据读入内存来计算，因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右，所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。
二 、磁盘IO与预读
先简单介绍一下磁盘IO和预读
磁盘读取数据靠的是机械运动，每次读取数据花费的时间可以分为寻道时间、旋转延迟、传输时间三个部分：
- 寻道时间指的是磁臂移动到指定磁道所需要的时间，主流磁盘一般在5ms以下；
- 旋转延迟就是我们经常听说的磁盘转速，比如一个磁盘7200转，表示每分钟能转7200次，也就是说1秒钟能转120次，旋转延迟就是1/120/2 = 4.17ms；
- 传输时间指的是从磁盘读出或将数据写入磁盘的时间，一般在零点几毫秒，相对于前两个时间可以忽略不计。
那么访问一次磁盘的时间，即一次磁盘IO的时间约等于5+4.17 = 9ms左右，但一台500 -MIPS（Million Instructions Per Second）的机器每秒可以执行5亿条指令，因为指令依靠的是电的性质，换句话说执行一次IO的时间可以执行约450万条指令，千万级数据的数据库，每次9毫秒的时间，显然是个灾难。
而磁盘IO是非常高昂的操作，计算机操作系统做了一些优化，当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，因为局部预读性原理告诉我们，当计算机访问一个地址的数据的时候，与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关，一般为4k或8k，也就是我们读取一页内的数据时候，实际上才发生了一次IO，这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。
三 、索引的数据结构
我们知道了索引的基本原理，数据库的复杂性，和操作系统的相关知识，任何一种数据结构都不是凭空产生的，一定会有它的背景和使用场景，我们现在总结一下，这种数据结构能够做些什么？
数据结构：每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级，最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢？
就这样，b+树应运而生（B+树是通过二叉查找树，再由平衡二叉树，B树演化而来）。
如上图，是一颗b+树，关于b+树的定义可以参见B+树，这里只说一些重点，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。
b+树的查找过程
如图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。
b+树性质
- 1.索引字段要尽量的小
我们知道IO次数取决于b+数的高度h，假设当前数据表的数据为N，每个磁盘块的数据项的数量是m，则有h=㏒(m+1)N，当数据量N一定的情况下，m越大，h越小；
而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小，磁盘块的大小也就是一个数据页的大小，是固定的，如果数据项占的空间越小，数据项的数量越多，树的高度越低。
这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的小，比如int占4字节，要比bigint8字节少一半。这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。
- 2.索引的最左匹配特性
当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；
但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。
比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了
这个就是索引的最左匹配特性。
四 、聚集索引与辅助索引
在数据库中，B+树的高度一般都在2至4层，即查找某一个键值的行记录时最多只需要2到4次IO。因为当前一般的机械硬盘每秒至少可以做100次IO，2至4次的IO意味着查询时间只需要0.02~0.04秒。
数据库中的B+树索引可以分为聚集索引（clustered index）和辅助索引（secondary index）， 聚集索引与辅助索引相同的是：不管是聚集索引还是辅助索引，其内部都是B+树的形式，即高度是平衡的，叶子结点存放着所有的数据。
聚集索引与辅助索引不同的是：叶子结点存放的是否是一整行的信息
1、聚集索引
#InnoDB存储引擎表示索引组织表，即表中数据按照主键顺序存放。而聚集索引（clustered index）就是按照每张表的主键构造一棵B+树，
同时叶子结点存放的即为整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子结点称为数据页。聚集索引的这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分。
同B+树数据结构一样，每个数据页都通过一个双向链表来进行链接。
#如果未定义主键，MySQL取第一个唯一索引（unique）而且只含非空列（NOT NULL）作为主键，InnoDB使用它作为聚簇索引。
#如果没有这样的列，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，它有六个字节，而且是隐藏的，使其作为聚簇索引。
#由于实际的数据页只能按照一棵B+树进行排序，因此每张表只能拥有一个聚集索引。在多少情况下，查询优化器倾向于采用聚集索引。
因为聚集索引能够在B+树索引的叶子节点上直接找到数据。此外由于定义了数据的逻辑顺序，聚集索引能够特别快地访问针对范围值得查询。
- 聚集索引的好处之一：它对主键的排序查找和范围查找速度非常快，叶子节点的数据就是用户所要查询的数据。
如用户需要查找一张表，查询最后的10位用户信息，由于B+树索引是双向链表，所以用户可以快速找到最后一个数据页，并取出10条记录
- 聚集索引的好处之二：范围查询（range query）
即如果要查找主键某一范围内的数据，通过叶子节点的上层中间节点就可以得到页的范围，之后直接读取数据页即可
2、辅助索引
表中除了聚集索引外其他索引都是辅助索引（Secondary Index，也称为非聚集索引），与聚集索引的区别是：辅助索引的叶子节点不包含行记录的全部数据。
叶子节点除了包含键值以外，每个叶子节点中的索引行中还包含一个书签（bookmark）。该书签用来告诉InnoDB存储引擎去哪里可以找到与索引相对应的行数据。
由于InnoDB存储引擎是索引组织表，因此InnoDB存储引擎的辅助索引的书签就是相应行数据的聚集索引键。
如下图
辅助索引的存在并不影响数据在聚集索引中的组织，因此每张表上可以有多个辅助索引，但只能有一个聚集索引。当通过辅助索引来寻找数据时，InnoDB存储引擎会遍历辅助索引并通过叶子级别的指针获得只想主键索引的主键，然后再通过主键索引来找到一个完整的行记录。
举例来说，如果在一棵高度为3的辅助索引树种查找数据，那需要对这个辅助索引树遍历3次找到指定主键，如果聚集索引树的高度同样为3，那么还需要对聚集索引树进行3次查找，最终找到一个完整的行数据所在的页，因此一共需要6次逻辑IO访问才能得到最终的一个数据页。
五 、MySQL索引管理
一 、功能
- 索引的功能就是加速查找
- mysql中的primary key，unique，联合唯一也都是索引，这些索引除了加速查找以外，还有约束的功能
二 、MySQL常用的索引
- 普通索引INDEX：加速查找
- 唯一索引： -主键索引PRIMARY KEY：加速查找+约束（不为空、不能重复）
- 唯一索引UNIQUE:加速查找+约束（不能重复）
- 联合索引：
- PRIMARY KEY(id,name):联合主键索引
- UNIQUE(id,name):联合唯一索引
- INDEX(id,name):联合普通索引
三 、索引的两大类型hash与btree
我们可以在创建上述索引的时候，为其指定索引类型，分两类
- hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢
- btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量指数级增长（innodb默认支持它）
不同的存储引擎支持的索引类型也不一样
- InnoDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
- MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
- Memory 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；
- NDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；
- Archive 不支持事务，支持表级别锁定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；
四 、创建/删除索引的语法
创建索引的几种操作：
#方法一：创建表时
CREATE TABLE 表名 (
字段名1 数据类型 [完整性约束条件…],
字段名2 数据类型 [完整性约束条件…],
[UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX | KEY
[索引名] (字段名[(长度)] [ASC |DESC])
);
#方法二：CREATE在已存在的表上创建索引
CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名
ON 表名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;
#方法三：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引
ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX
索引名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;
#删除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;
举例演示：
#方式一
create table t1(
id int,
name char,
age int,
sex enum('male','female'),
unique key uni_id(id),
index ix_name(name) #index没有key
);
#方式二
create index ix_age on t1(age);
#方式三
alter table t1 add index ix_sex(sex);
#查看
mysql> show create table t1;
| t1 | CREATE TABLE `t1` (
`id` int(11) DEFAULT NULL,
`name` char(1) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
`sex` enum('male','female') DEFAULT NULL,
UNIQUE KEY `uni_id` (`id`),
KEY `ix_name` (`name`),
KEY `ix_age` (`age`),
KEY `ix_sex` (`sex`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1
六 、索引测试
一 、数据表
#1. 准备表
create table s1(
id int,
name varchar(20),
gender char(6),
email varchar(50)
);
#2. 创建存储过程，实现批量插入记录
delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$
create procedure auto_insert1()
BEGIN
declare i int default 1;
while(i<3000000)do
insert into s1 values(i,'duoduo','male',concat('duoduo',i,'@oldboy'));
set i=i+1;
end while;
END$$ #$$结束
delimiter ; #重新声明分号为结束符号
#3. 查看存储过程
show create procedure auto_insert1\G
#4. 调用存储过程
call auto_insert1();
#等待时间长短，看机器性能
提示：创建表的时间长短，看机器的性能！
二 、在没有索引的前提下测试查询速度
#无索引：mysql不知道是否存在id等于666的记录，只能把数据表从头到尾扫描一遍，此时有多少个磁盘块就需要进行多少IO操作，所以查询速度很慢
mysql> select * from s1 where id=666;
Empty set (0.27 sec)
三 、大量数据的前提下，为某个字段段建立索引，建立速度会很慢
四 、建立索引，以该字段为查询条件时，查询速度提升明显
PS：
-
mysql 先去索引表里根据b+树的搜索原理很快搜索到id等于666的记录不存在，IO大大降低，因而速度明显提升
-
我们可以去mysql的data目录下找到该表，可以看到占用的硬盘空间多了
-
需要注意，如下图
五、总结：
#1. 一定是为搜索条件的字段创建索引，比如select * from s1 where id = 666;就需要为id加上索引
#2. 大量数据的前提下，建索引会很慢，且占用硬盘空间，建完后查询速度加快
比如create index idx on s1(id);会扫描表中所有的数据，然后以id为数据项，创建索引结构，存放于硬盘的表中。
建完以后，再查询就会很快了。
#3. 需要注意的是：innodb表的索引会存放于s1.ibd文件中，而myisam表的索引则会有单独的索引文件table1.MYI
MySAM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。
而在innodb中，表数据文件本身就是按照B+Tree（BTree即Balance True）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。
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。
因为inndob的数据文件要按照主键聚集，所以innodb要求表必须要有主键（Myisam可以没有）， 如果没有显式定义，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会自动为innodb表生成一个隐含字段作为主键，这字段的长度为6个字节，类型为长整型.
七 、正确使用索引
一 、索引未命中
索引不一定会加快查询速度。
我们在添加索引时，必须遵循以下问题
1 、范围问题
或者说条件不明确，条件中出现这些符号或关键字：>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like、
大于号、小于号
不等于！=
between ...and...
like
2 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，
这个值很难确定，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
先把表中的索引都删除，让我们专心研究区分度的问题
#把表中的索引都删除，让我们专心研究区分度的问题
mysql> desc s1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id | int(11) | YES | MUL | NULL | |
| name | varchar(50) | YES | | NULL | |
| gender | char(5) | YES | | NULL | |
| email | varchar(50) | YES | MUL | NULL | |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)
mysql> drop index a on s1;
Query OK, 0 rows affected (0.20 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> drop index d on s1;
Query OK, 0 rows affected (0.18 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> desc s1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id | int(11) | YES | | NULL | |
| name | varchar(50) | YES | | NULL | |
| gender | char(5) | YES | | NULL | |
| email | varchar(50) | YES | | NULL | |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)
分析：
我们编写存储过程为表s1批量添加记录，name这个字段的区分度很低，gender 也是一样。
根据b+树的结构，查询的速度与树的高度成反比，要想将树的高低控制的很低，需要保证：在某一层内数据项均是按照从左到右，从小到大的顺序依次排开，即左1<左2<左3<...
而对于区分度低的字段，因为值都是相等的，无法找到大小关系，毫无疑问，还想要用b+树存放这些等值的数据，只能增加树的高度，字段的区分度越低，则树的高度越高。
极端的情况，索引字段的值都一样，那么b+树几乎成了一根棍。
结论：为区分度低的字段建立索引，索引树的高度会很高，然而这具体会带来什么影响呢？？？
-
1：如果条件是name='xxxx',那么肯定是可以第一时间判断出'xxxx'是不在索引树中的（因为树中所有的值均为‘duoduo’），所以查询速度很快
-
2：如果条件正好是name='duoduo',查询时，我们永远无法从树的某个位置得到一个明确的范围，只能往下找，往下找，往下找。。。这与全表扫描的IO次数没有多大区别，所以速度很慢
-
3、=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
- 4、 索引列不能参与计算，保持列“干净”
比如from_unixtime(create_time) = ‘2018-07-12’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、 and/or
1、and与or的逻辑
条件1 and 条件2:所有条件都成立才算成立，但凡要有一个条件不成立则最终结果不成立
条件1 or 条件2:只要有一个条件成立则最终结果就成立2、and的工作原理
条件：a = 10 and b = 'xxx' and c > 3 and d =4
索引：制作联合索引(d,a,b,c)
工作原理:对于连续多个and：mysql会按照联合索引，从左到右的顺序找一个区分度高的索引字段(这样便可以快速锁定很小的范围)，加速查询，即按照d—>a->b->c的顺序3、or的工作原理
条件：a = 10 or b = 'xxx' or c > 3 or d =4
索引：制作联合索引(d,a,b,c)
工作原理:对于连续多个or：mysql会按照条件的顺序，从左到右依次判断，即a->b->c->d在左边条件成立但是索引字段的区分度低的情况下（name，加速查询）
-
6 最左前缀匹配原则，非常重要的原则，对于组合索引mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配(指的是范围大了，有索引速度也慢)，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。
-
7、 其他情况
其他情况演示：
- 使用函数
select * from tb1 where reverse(email) = 'duoduo';
- 类型不一致
如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来，不然...
select * from tb1 where email = 999;
#排序条件为索引，则select字段必须也是索引字段，否则无法命中
- order by
select name from s1 order by email desc;
当根据索引排序时候，select查询的字段如果不是索引，则速度仍然很慢
select email from s1 order by email desc;
特别的：如果对主键排序，则还是速度很快：
select * from tb1 order by nid desc;
- 组合索引最左前缀
如果组合索引为：(name,email)
name and email -- 命中索引
name -- 命中索引
email -- 未命中索引
- count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别了
- create index xxxx on tb(title(19)) #text类型，必须制定长度
其他注意事项：
- 避免使用select *
- count(1)或count(列) 代替 count(*)
- 创建表时尽量时 char 代替 varchar
- 表的字段顺序固定长度的字段优先
- 组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时）
- 尽量使用短索引
- 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
- 连表时注意条件类型需一致
- 索引散列值（重复少）不适合建索引，例：性别不适合
