为什么使用索引
- 1、大大减少了服务器需要扫描的数据量
- 2、帮助服务器避免排序和临时表
- 3、将随机io变成顺序io
索引的用处
- 1、快速查找匹配WHERE子句的行
- 2、从consideration中消除行,如果可以在多个索引之间进行选择，mysql通常会使用找到最少行的索引
- 3、如果表具有多列索引，则优化器可以使用索引的任何最左前缀来查找行
- 4、当有表连接的时候，从其他表检索行数据
- 5、查找特定索引列的min或max值
- 6、如果排序或分组时在可用索引的最左前缀上完成的，则对表进行排序和分组
- 7、在某些情况下，可以优化查询以检索值而无需查询数据行
索引的分类
主键索引
- 主键索引树上挂着数据，其他索引上面挂着主键的值，如果不用主键去检索数据的话，就可能发生回表的现象
唯一索引
- 1.主键索引一定是唯一索引，唯一索引不一定是主键索引，
- 2.唯一索引可以为空，主键索引不能为空
普通索引
全文索引
- 只在char、varchar和text的字段上
- 之前只在myisam，mysql5.6及其以后开始支持Innodb
- FULLTEXT KEY
name(name,nickname)
组合索引
- 例如(age,name)，这样的组合索引，会使用最左匹配的方式去使用组合索引，如果左边的索引没有匹配上，那么就会不会用到索引——这就是最左匹配原则
- 最左匹配原则
索引的延伸
回表
当通过非主键索引去查询的数据中不包含主键，这个时候就会先去查询出主键的值，再通过主键的值回到主键索引值去查询对应主键的数据，这个现象就是回表
覆盖索引
如果通过非主键索引查询的数据中包含有主键，那么通过该就不需要再去主键索引树上去从新检索数据了，也就不用去进行回表操作，回表过程没有了就是覆盖索引
最左匹配
针对于组合索引
索引下推
如果没有使用索引下推的情况下，使用非主键索引（普通索引or二级索引）进行查询，存储引擎通过索引检索数据，然后返回给mysql服务器，服务器在进行判断是否符合条件
使用索引下推的时候，mysql服务器会将这部分判断条件传递给存储引擎，然后存储引擎通过判断索引是否符合Mysql服务器传递条件，只有符合条件的数据才会将数据检索处理传递给Mysql服务器
查看执行计划时发现extra一栏中有Using index condition信息，说明使用了索引下推
索引采用的数据结构
哈希表
B+树
索引匹配方式
1、全值匹配
全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配
explain select * from staffs where name = 'July' and age = '23' and pos = 'dev';
2、匹配最左前缀
只匹配前面的几列
explain select * from staffs where name = 'July' and age = '23';
explain select * from staffs where name = 'July';
3、匹配列前缀
可以匹配某一列的值的开头部分
explain select * from staffs where name like 'J%';
explain select * from staffs where name like '%y';
4、匹配范围值
可以查找某一个范围的数据
explain select * from staffs where name > 'Mary';
精确匹配某一列并范围匹配另外一列
可以查询第一列的全部和第二列的部分
explain select * from staffs where name = 'July' and age > 25;
只访问索引的查询
查询的时候只需要访问索引，不需要访问数据行，本质上就是覆盖索引
explain select name,age,pos from staffs where name = 'July' and age = 25 and pos = 'dev';
哈希索引
基于哈希表的实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效
在mysql中，只有memory的存储引擎显式支持哈希索引
哈希索引自身只需存储对应的hash值，所以索引的结构十分紧凑，这让哈希索引查找的速度非常快
哈希索引的限制
1、哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存储字段值，索引不能使用索引中的值来避免读取行
2、哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的，所以无法进行排序
3、哈希索引不支持部分列匹配查找，哈希索引是使用索引列的全部内容来计算哈希值
4、哈希索引支持等值比较查询，也不支持任何范围查询
5、访问哈希索引的数据非常快，除非有很多哈希冲突，当出现哈希冲突的时候，存储引擎必须遍历链表中的所有行指针，逐行进行比较，直到找到所有符合条件的行
6、哈希冲突比较多的话，维护的代价也会很高
案例
组合索引
当包含多个列作为索引，需要注意的是正确的顺序依赖于该索引的查询，同时需要考虑如何更好的满足排序和分组的需要
案例，建立组合索引a,b,c
不同SQL语句使用索引情况
聚簇索引与非聚簇索引
聚簇索引
不是单独的索引类型，而是一种数据存储方式，指的是数据行跟相邻的键值紧凑的存储在一起
优点
1、可以把相关数据保存在一起
2、数据访问更快，因为索引和数据保存在同一个树中
数据和索引是放在一块的，直接通过索引获取数据
3、使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用页节点中的主键值
缺点
1、聚簇数据最大限度地提高了IO密集型应用的性能，如果数据全部在内存，那么聚簇索引就没有什么优势
2、插入速度严重依赖于插入顺序，按照主键的顺序插入是最快的方式
3、更新聚簇索引列的代价很高，因为会强制将每个被更新的行移动到新的位置
4、基于聚簇索引的表在插入新行，或者主键被更新导致需要移动行的时候，可能面临页分裂的问题
5、聚簇索引可能导致全表扫描变慢，尤其是行比较稀疏，或者由于页分裂导致数据存储不连续的时候
非聚簇索引
数据文件跟索引文件分开存放
覆盖索引
基本介绍
1、如果一个索引包含所有需要查询的字段的值，我们称之为覆盖索引
2、不是所有类型的索引都可以称为覆盖索引，覆盖索引必须要存储索引列的值
3、不同的存储实现覆盖索引的方式不同，不是所有的引擎都支持覆盖索引，memory不支持覆盖索引
优势
1、索引条目通常远小于数据行大小，如果只需要读取索引，那么mysql就会极大的较少数据访问量
2、因为索引是按照列值顺序存储的，所以对于IO密集型的范围查询会比随机从磁盘读取每一行数据的IO要少的多
3、一些存储引擎如MYISAM在内存中只缓存索引，数据则依赖于操作系统来缓存，因此要访问数据需要一次系统调用，这可能会导致严重的性能问题
4、由于INNODB的聚簇索引，覆盖索引对INNODB表特别有用
优化小细节
当使用索引列进行查询的时候尽量不要使用表达式，把计算放到业务层而不是数据库层
select actor_id from actor where actor_id=4;
select actor_id from actor where actor_id+1=5;
尽量使用主键查询，而不是其他索引，因此主键查询不会触发回表查询
使用前缀索引
前缀索引实例说明.md
使用索引扫描来排序
使用索引扫描来做排序.md
union all,in,or都能够使用索引，但是推荐使用in
explain select * from actor where actor_id = 1 union all select * from actor where actor_id = 2;
explain select * from actor where actor_id in (1,2);
explain select * from actor where actor_id = 1 or actor_id =2;
范围列可以用到索引
范围条件是：<、>
范围列可以用到索引，但是范围列后面的列无法用到索引，索引最多用于一个范围列
强制类型转换会全表扫描
explain select * from user where phone=13800001234;
不会触发索引
explain select * from user where phone='13800001234';
触发索引
更新十分频繁，数据区分度不高的字段上不宜建立索引
更新会变更B+树，更新频繁的字段建议索引会大大降低数据库性能
类似于性别这类区分不大的属性，建立索引是没有意义的，不能有效的过滤数据，
一般区分度在80%以上的时候就可以建立索引，区分度可以使用 count(distinct(列名))/count(*) 来计算
创建索引的列，不允许为null，可能会得到不符合预期的结果
当需要进行表连接的时候，最好不要超过三张表，因为需要join的字段，数据类型必须一致
能使用limit的时候尽量使用limit
单表索引建议控制在5个以内
单索引字段数不允许超过5个（组合索引）
创建索引的时候应该避免以下错误概念
索引越多越好
过早优化，在不了解系统的情况下进行优化
索引监控
show status like 'Handler_read%';
参数解释
Handler_read_first：读取索引第一个条目的次数
Handler_read_key：通过index获取数据的次数
Handler_read_last：读取索引最后一个条目的次数
Handler_read_next：通过索引读取下一条数据的次数
Handler_read_prev：通过索引读取上一条数据的次数
Handler_read_rnd：从固定位置读取数据的次数
Handler_read_rnd_next：从数据节点读取下一条数据的次数
简单案例
索引优化分析案例.md
查询优化
查询慢的原因
网络
CPU
IO
上下文切换
系统调用
生成统计信息
锁等待时间
优化数据访问
查询性能低下的主要原因是访问的数据太多，某些查询不可避免的需要筛选大量的数据，我们可以通过减少访问数据量的方式进行优化
确认应用程序是否在检索大量超过需要的数据
确认mysql服务器层是否在分析大量超过需要的数据行
是否向数据库请求了不需要的数据
查询不需要的记录
多表关联时返回全部列
总是取出全部列
重复查询相同的数据