Mysql高级
1.索引
1.1索引概述
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(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以及某种方式引用(指向)数据，这样数据就是索引.如下图所示：
左表是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址(注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的).为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引值和一个指向对应数据记录的物理地址的指针，这样就可以运用二叉树查找快速获取到响应的数据.
一般来说索引本身一般也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上.索引是数据库用来提高性能的最常用的工具.
1.2索引优势劣势
优势：
1）类似于书籍的目录索引，提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本
- 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗
劣势：
1）实际上索引也是一张表，该表中保存了主键与索引字段，并指向实体类的记录，所以索引列也是占用空间的.
2）虽然索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT，UPDATE，DELETE.因此更新表时，Mysql不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为跟新所带来的键值变化后的索引信息.
1.3索引结构
索引是在MySQL的存储引擎中实现的，而不是在服务器层实现的.所以每种存储引擎的索引都不一定完全相同，也不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型的。MySQL目前提供了以下4种索引：
-
BTREE索引：最常见的索引类型，大部分索引都支持B数索引.
-
HASH索引：只有Memory引擎支持，使用场景简单
-
R-tree索引(空间索引)：空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少
-
Full-text(全文索引)：全文索引也是MyISAM的一个特殊索引类型，主要用于全文索引，InnoDB从Mysql5.6版本开始支持全文索引.
MyISAM、InnoDB、Memory三种存储引擎对各种索引类型的支持
| 索引 | InnoDB引擎 | MyISAM引擎 | Memory引擎 |
|---|---|---|---|
| BTREE索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
| HASH索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| R-tree索引 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
| Full-text | 5.6版本之后支持 | 支持 | 不支持 |
我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是值B+树(多路搜索树，并不一定是二叉的)结构组织的索引.其中聚集索引、复合索引、前缀索引、唯一索引默认都是使用的B+tree树索引，统称为索引.
1.3.1BTREE结构
BTree又叫多路平衡树，一般M叉的BTree特性如下：
- 树中每个节点最多包含m个孩子
- 除根节点与叶子节点外，每个节点至少有[ceil(m/2)]个孩子.
- 若根节点不是叶子节点，则至少有两个孩子
- 所有的叶子节点都再同一层.
- 每个非叶子节点由n个key与n+1个指针组成，其中[ceil(m/2)] <= n <=m-1
以5叉BTree为例，key的数量：公式推导[ceil(m/2)-1] <= n <=m-1.所以2 <=n<= 4.当n > 4时，中间节点分裂到父节点，两边节点分裂.
插入 C N G A H E K Q M F W L T Z D P R X Y S数据为例
演变过程如下：
1）插入前4个字母 C N G A（下面的空方块为指针）
- 插入H，n>4,中间元素G字母向上分裂到新的节点
3）插入E，K，Q不需要分裂
4）插入M，中间元素M字母向上分裂到父节点G
5）插入F，W，L，T不需要分裂
6）插入Z，中间元素T向上分裂到父节点中
7）插入D，中间元素D向上分裂到节点中.然后插入P，R，X，Y不需要分裂
8）最后插入S，NPQR节点n>5,中间节点Q向上分裂，但分裂后父节点DGMT的n>5,中间节点M向上分裂
到此，该BTREE树就构建完成了，BTREE树和二叉树相比，查询数据的效率更高，因为对于相同的数据来说，BTREE的层级结构比二叉树小，因此搜索速度快.
1.3.2 B+TREE 结构
B + TREE 为BTREE 的变种，B + Tree 与BTree的区别为：
1）n叉B+Tree最多有n个key，而BTree最多有n-1个key.
2）B+Tree的叶子节点保存所有的key信息，依key大小顺序排列.
3）所有的非叶子节点都可以看作是key的索引部分.
由于B+Tree只有叶子节点保存key信息，查询任何key都要从root走到叶子。所以B+Tree的查询小路更加稳定.
1.3.3 Mysql中的B+Tree
Mysql索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化.在原有B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序逻辑指针的B+Tree，提高区间访问的性能.
MySQL中的B+Tree索引结构示意图
1.4索引的分类
1）单值索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引.
2）唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有null值
3）复合索引：即一个索引包含多个列
1.5索引语法
索引在创建表的时候，可以同时创建，也可以随时增加新的索引.
准备环境
create database demo_01 default charset=utf8mb4;
use demo_01
CREATE TABLE city(
city_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
city_name varchar(50) NOT NULL,
country_id int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY(city_id)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE country(
country_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
country_name varchar(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY(country_id)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
insert into city(city_id,city_name,country_id) values(1,'西安',1);
insert into city(city_id,city_name,country_id) values(2,'NewYork',2);
insert into city(city_id,city_name,country_id) values(3,'北京',1);
insert into city(city_id,city_name,country_id) values(4,'上海',1);
insert into country(country_id,country_name) values(1,'China');
insert into country(country_id,country_name) values(2,'America');
insert into country(country_id,country_name) values(3,'Japan');
insert into country(country_id,country_name) values(4,'UK');
1.5.1创建索引
语法：
CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name
[USING index_type]
ON tb1_name(index_col_name,...)
index_col_name : column_name[(length)][ASC | DESC]
示例：为city表中的city_name字段创建索引；
create index idx_city_name on city(city_name);
我们可以看见索引表的变化如下：(注意： 主键默认自带索引)
1.5.2查看索引
语法：
show index from table_name;
查看city表的索引
show index from city;
1.5.3删除索引
语法：
DROP INDEX index_name ON tb1_name;
示例：删除city表上的所以 idx_city_name
DROP INDEX idx_city_name on city;
在查询一下索引：
发现索引已经被删除
1.5.4ALTER命令
1) alter table tb_name add primary key(colum_list);
该语句添加一个主键，这意味着索引值必须是唯一的，且不能为null
2) alter table tb_name add unique index_name(column_list);
这条语句创建索引的值必须是唯一的（除了NULL外，NULL可能会出现多次）
3) alter table tb_name add index index_name(column_list);
添加普通索引，索引可能出现多次.
4) alter table tb_name add fulltext index_name(column_list);
该语句指定了FULLTEXT，用于全文索引
1.6索引的设计原则
索引的设计可以遵循一些已有的原则，创建索引的时候尽量考虑符合这些原则，便于提升索引的实用效率，更高效的实用索引.
- 对查询频次高，且数据量比较大的表建立索引.
- 索引字段的选择，最佳候选列应当从where子句的条件中提取，如果where子句中的组合比较多，那么应当挑选最常用、过滤效果最好说的列的组和.
- 使用唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高.
- 索引可以有效的提升查询数据的效率，但索引数量不是多多益善，索引越多，维护索引的代价自然也就水涨船高。对插入、更新、删除等DML操作比较频繁的表来说，索引越多，会引入相当高的维护代价，降低DML操作的效率，增加相应操作的时间消耗.另外索引过多的话，MySQL也会犯选择困病，虽然最终仍然会找到一个可用的索引，但无疑提高了选择的代价.
- 使用短索引，索引创建之后也是使用硬盘来存储的，因此提升索引访问的I/O效率，也可以提升总体的访问的效率。假如构成索引的字段总长度比较短，那么在给定大小的存储块内可以存储更多的索引值，相应的可以有效的提升MySQL访问的I/O效率.
- 利用左前缀，N个列组合而成的组合索引，那么相当于是创建了N个索引，如果查询时Where子句中使用了组成该索引的前几个字段，那么这条查询SQL可以利用组合索引来提升查询效率.
-- 创建复合索引：
CREATE INDEX idx_name_email_status on tb_name(Name,email,STATUS);
-- 就相当于
-- 对name 创建索引；
-- 对name，email创建索引；
-- 对name，email，status创建索引；
