文章目录

0、索引分类
1、不应该创建索引的场景
2、应该创建索引的原则场景
3、可能导致索引失效的场景
4、索引的优化

0、索引分类

在这里插入图片描述

1、不应该创建索引的场景

1、Where子句里用不到的字段
2、表的记录非常少
3、表中有大量重复数据，列选择性很低，例如性别字段(只能是男、女)，索引的选择性越高，查询效率越好，使用索引就能过滤更多的行

2、应该创建索引的原则场景

1、select语句中频繁作为where查询条件的字段
2、update/delete语句中作为数据选择的字段
3、需要group by 、order by 出现的字段
4、distinct所使用的字段
5、字段的值有唯一性约束
6、对于边表查询，联接字段应该创建索引，且类型应该保持一致，避免发生列的类型隐式转换，致索引失效

3、可能导致索引失效的场景

例如我们有一张user表，里面有一个字段是name ，我们对name创建了一个普通的BTree索引

1、列是表达式的一部分，左边的列参与了表达式/函数的计算

 select * from user where length(name) > 10;

2、使用了左模糊查询，查询名字以“大”结尾的用户

 select * from user where name like '%大';

3、使用OR查询的部分字段没有索引，first_name有索引，而last_name没有索引

 select * from employee where first_name='qiao' or last_name='li';

4、存在隐式类型转换，dept_no列是字符串类型，查询条件会存在隐式类型转换

 select * employee from where dept_no = 3;

5、联合索引不满足最左前缀查询，存在一个联合索引 index(first_name,last_name)

 select * employee from where last_name= 'li';

6、索引字段建议添加非空约束，这也是MySQL官方推荐的

 select * employee from where first_name is null;

4、索引的优化

4.1、长索引字段的优化

  例如 employee表中的first_name字段经常存储一个大的字符串，几百个字符，新疆人的名字就非常     长，这个时候如果对first_name直接建立索引，则效率不高，因为单条索引数据比较大的话，则每次查询需要访问的索引块就比较多，磁盘IO就多，最终效率不高。
  ==方案一==：一个比较好的解决方案是，增加一个冗余字段first_name_crc32用来存储first_name的hash值，利用crc32算法，并对first_name_crc32创建普通索引。

优化之前：

 select * from  employee where first_name = '这是一个很长的字符串，可能有几百个字符';

优化之后：

 select * from employee  where first_name_crc32 = 
        crc32( '这是一个很长的字符串，可能有几百个字符') and first_name = 
        '这是一个很长的字符串，可能有几百个字符';

方案二：直接创建前缀索引，只取列前多少个字符建立索引。问题的关键是取多少字符合适，这里有一个方法叫做“逐步递增尝试”法。但是前缀索引有一定的局限性，无法应用于order by 、group by 与覆盖索引。
第一步：先计算该列的选择性值：

select count(distinct first_name)/count(*) from employees   ;

得到选择性大小为：0.0042

第二步：尝试取前3、5、6、8得到各选择性大小：

-- 0.0022
select count(distinct lef

 1. List item

t(first_name,3))/count(*) from employees   ;
-- 0.0038
select count(distinct left(first_name,5))/count(*) from employees   ;
-- 0.0041 
select count(distinct left(first_name,6))/count(*) from employees   ;
-- 0.0042 这个值最接近0.0042，所以可以取前8个字符作为前缀索引
select count(distinct left(first_name,8))/count(*) from employees   ;

当前缀索引长度为8时，可以让选择性最高，同时索引数据结构占用存储空间最小，
第三步：利用第二步确定的前缀大小创建前缀索引

alter table employees add index(first_name(8))

4.2、优化索引合并index_merge

employees 表有2个单列索引 index (first_name)与index (last_name )

select * from employees  where first_name ='qiao' and last_name = 'li' ;

使用explain 分析这个sql会发现type=index_merge索引合并，索引合并一般是不推荐的，
可以创建一个联合索引index (first_name,last_name)这样再进行explain分析，会得到type=ref，
而ref性能是优于index_merge的

3、优先使用覆盖索引covering_index
如果使用了覆盖索引则，explain中的extra=using index ，例如存在联合索引
index (first_name,last_name)
优化之前：

 select * from employee  where first_name ='qiao' and last_name = 'li' ;