mysql——索引；explain参数

Mysql 索引

索引的定义
Mysql官方对索引的定义为：索引（index）是帮助Mysql进行高效获取数据的数据结构
简单理解为：排好序的快速查重数据结构索引会影响order by 和where 的查询
索引的目的
在于高效的提高查询效率，可以类比字典

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索引本身也很大，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

我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B树（多路搜索树，并不一定是二叉树）的数据组织的索引，其中聚集索引，次要索引，复合索引，前缀索引，唯一索引，默认都是使用B+树索引，统称索引。当然，出了B+树这种类型的索引之外，还有哈希索引等。

索引的优势

优势
降低数据库的IO成本
通过索引列对数据进行排序，降低数据的排序的成本，降低了CPU的消耗
劣势
实际上索引也是一种表，该表设置了主键和索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占空间的。
虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DETLETE，因为更新表时，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，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。
索引只是提高效率的一个因素，如果MYSQL中有大数据量的表，就需要花时间研究简历最优秀的索引，或者优化查询语句。

索引的分类

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。
唯一索引
索引列的值必须唯一，但允许有空值
复合索引
银行系统中使用银行卡号和身份证号简历索引
建议：一张表中建立的索引不要超过五个

创建和删除索引的方式

1、普通索引
CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));
创建表的时候直接指定：

CREATE TABLE mytable(
ID INT NOT NULL,
username VARCHAR(16) NOT NULL,
INDEX [indexName] (username(length))
);
删除索引的语法：
DROP INDEX [indexName] ON mytable;

2、唯一索引
它与普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。

创建索引：
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(columname(length))
修改表结构：
ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (columname(length))

创建表的时候直接指定：
CREATE TABLE mytable(
ID INT NOT NULL,
username VARCHAR(16) NOT NULL,
UNIQUE [indexName] (username(length))
);

有四种方式来添加数据表的索引：

1.ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY (column_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 tbl_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 tbl_name ADD INDEX index_name (column_list): 添加普通索引，索引值可出现多次。4.ALTER TABLE tbl_name ADD FULLTEXT index_name (column_list):该语句指定了索引为 FULLTEXT ，用于全文索引。

例如：
创建索引：ALTER TABLE testalter_tbl ADD INDEX ©;
删除索引：ALTER TABLE testalter_tbl DROP INDEX ©;

显示索引信息
SHOW INDEX FROM table_name\G

mysql 索引结构

- BTree

Hash索引
full-text全文索引
R-Tree索引

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哪些情况下需要创建索引

主键自动建立唯一索引
频繁作为查询条件的字段应该创建索引
查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引
频繁更新的字段不适合创建索引，因为每次更新将不单单是更新了记录还要更新索引
Where 条件里用不到的字段不要创建索引
单值索引和组合索引的选择问题，在高并发下倾向创建组合索引
查询中排序的字段，排序字段如果通过索引去访问将大大提高排序速度
查询中统计或者分组字段（分组的前提是必须要排序）

哪些情况不要创建索引

表中的记录太少（300万以上Mysql的性能会开始降低）
经常增删改的表（虽然提高了查询速度，但是同时会降低更新表的速度，如对表进行Insert、Update、Delele，因为更新表的时候，MySQl不光是要保存数据，还要保存以下索引文件）
数据重复并且分布平均的表字段，（比如国籍，性别等建立索引没有意义）

如果一个表中有10000条记录，表索引列有9999个不同的值，那么这个索引的选择性就是9999/10000，一个索引的选择性越接近1，这个索引的效率就越高。

Mysql的常见瓶颈

CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或者从磁盘上读取数据的时候
IO ：磁盘I/O品瓶颈发生在装入数据远远大于内存容量的时候
服务器硬件的性能瓶颈：top，free，iostat和vmstat来查看系统的性能状态

查询解析工具Explain

简称：执行计划

使用EXPLAIN关键字可以模拟优化执行SQL查询语句，从而知道Mysql是如何处理SQL语句的，分析查询语句或者是表结构的性能瓶颈。

Explain能干嘛
怎么用
Explain + SQL语句

id：select 查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select自居或者操作表的顺序

id相同，执行顺序是由上往下
id不同，如果是自查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，就越先被执行
id相同不同，同时存在

select_type

查询的类型：主要用于区分普通查询、联合查询、自查询、嵌套查询

simple：简单的select查询，查询中不包含自查询或者UNION
PRIMARY：查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的查询则被标记为PRIMARY
SUBQUERY：在select或者where列表中包含了子查询
DERUIVED：衍生的临时表
UNION：若第二个select出现在union之后，则会被标记为union
UNION RESULT ：从UNION表获取结果的SELECT

table
这一行数据是关于那张表的

type
访问类型排列

常见的是：
从最好到最差，依次是：system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL

一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref

system: 表中只有一行记录，相当于是系统表，这是const类型的特例，平时不会出现，可以忽略不计
const ：表示通过索引一次就可以找到，const用于比较primary key或者unique索引，因为只匹配一行数据，所以很快，如将主键置于为where列表中，Mysql就能将该查询转换一个常量
eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配，常常见于主键或唯一索引扫描
ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行，本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独的行，然而，他可能会找到多个复合条件的行，所以他应该属于查找和扫描的混合体
range：只检索给定范围的行，划定了一个范围，没有一条一条的检索

Index：全索引扫描
ALL：全表扫描，将全表扫描一遍（对于百万级别或者千万级别的数据，全表扫描的查询语句一定要被优化）

possible_keys
来判断是否使用到了索引，索引是否失效，多个索引竞争的情况下，mysql使用了哪个索引

它显示的是可能应用到这张表的索引，一个或者多个

keys 实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引
查询中若使用了覆盖索引，则该索引仅出现在key列表中

上图表明，理论上没有索引，实际上也没用到索引，可能是因为要么没有创建索引，要么是创建的索引没有被使用到

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上图表示，理论上不应该使用到索引，但是实际上使用到了索引
这是因为查询中使用了覆盖索引，所以索引仅仅出现在key列表中

key_len

ref 显示索引的那一列被使用了，如果可能的话，是一个常数，哪些列被常量或被用于查找索引列上的值。

rows 根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录，所需要读取的行数
用的越少越好

Extra (额外的；扩展的)
包含不适合在其他列中显示，但是十分重要的其他信息

属性：

Using filesort：（九死一生）说明mysql会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序来进行读取，Mysql中无法利用索引完成的排序操作成为“文件排序”（一定要尽快优化）

出现Using filesort的原因是，因为联合索引是col1，col2，col3，但是第一次因为在排序时候没有使用到col2，导致索引断开，就出现了Using filesort了。