参考
1.索引两种结构
Hash索引
MySQL中，只有Memory（Memory表只存在内存中，断电会消失，适用于临时表）存储引擎显示支持Hash索引，是Memory表的默认索引类型，尽管Memory表也可以使用B+Tree索引。hsah索引把数据的索引以hash形式组织起来，因此当查找某一条记录的时候,速度非常快。当时因为是hash结构，每个键只对应一个值，而且是散列的方式分布。所以他并不支持范围查找和排序等功能。
B+树索引
B+tree是mysql使用最频繁的一个索引数据结构，是Innodb和Myisam存储引擎模式的索引类型。相对Hash索引，B+树在查找单条记录的速度比不上Hash索引，但是因为更适合排序等操作，所以他更受用户的欢迎。毕竟不可能只对数据库进行单条记录的操作。
创建索引的时候，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（我们就用它，因为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；
2.选择索引的数据类型
(1)越小的数据类型通常更好：越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间，处理起来更快。
(2)简单的数据类型更好：整型数据比起字符，处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。在MySQL中，应该用内置的日期和时间数据类型，而不是用字符串来存储时间；以及用整型数据类型存储IP地址。
(3)要建索引的列避免NULL：应该指定列为NOT NULL，除非你想存储NULL。在MySQL中，含有空值的列很难进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值。
3.选择主键类型
选择合适的标识符是非常重要的。选择时不仅应该考虑存储类型，而且应该考虑MySQL是怎样进行运算和比较的。一旦选定数据类型，应该保证所有相关的表都使用相同的数据类型。
(1) 整型：通常是作为标识符的最好选择，因为可以更快的处理，而且可以设置为AUTO_INCREMENT。
(2) 字符串：尽量避免使用字符串作为标识符，它们消耗更好的空间，处理起来也较慢。而且，通常来说，字符串都是随机的，所以它们在索引中的位置也是随机的，这会导致页面分裂、随机访问磁盘，聚簇索引分裂（对于使用聚簇索引的存储引擎）。
4.Mysql常见索引
主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引
PRIMARY KEY（主键索引） ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `col` )
UNIQUE(唯一索引) ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (`col`)
INDEX(普通索引) ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name (`col`)
FULLTEXT(全文索引) ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `col` )
组合索引 ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name (`col1`, `col2`, `col3` )
5.Mysql各种索引区别
普通索引：最基本的索引，没有任何限制
唯一索引：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。
主键索引：它 是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。
全文索引：仅可用于 MyISAM 表，针对较大的数据，生成全文索引很耗时好空间。
组合索引：为了更多的提高mysql效率可建立组合索引，遵循”最左前缀“原则。创建复合索引时应该将最常用（频率）作限制条件的列放在最左边，依次递减。
组合索引最左字段用in是可以用到索引的，最好explain一下select。
#1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，
create index ix_name_email on s1(name,email,)
- 最左前缀匹配：必须按照从左到右的顺序匹配
select * from s1 where name='egon'; #可以
select * from s1 where name='egon' and email='asdf'; #可以
select * from s1 where email='[email protected]'; #不可以
mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，
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。
#2.=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6.MySQL不会使用索引的情况：
- like '%xx'
select * from tb1 where email like '%cn';
- 使用函数
select * from tb1 where reverse(email) = 'wupeiqi';
- or
select * from tb1 where nid = 1 or name = '[email protected]';
特别的：当or条件中有未建立索引的列才失效，以下会走索引
select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven';
select * from tb1 where nid = 1 or name = '[email protected]' and email = 'alex'
- 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;
普通索引的不等于不会走索引
- !=
select * from tb1 where email != 'alex'
特别的：如果是主键，则还是会走索引
select * from tb1 where nid != 123
- >
select * from tb1 where email > 'alex'
特别的：如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引
select * from tb1 where nid > 123
select * from tb1 where num > 123
#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，则不走索引
select email from s1 order by email desc;
特别的：如果对主键排序，则还是走索引：
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 -- 使用索引
name -- 使用索引
email -- 不使用索引
- 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7.多列索引和索引顺序
在多数情况下，在多个列上建立独立的索引并不能提高查询性能。
因为MySQL不知道选择哪个索引的查询效率更好。
所以在老版本，比如MySQL5.0之前就会随便选择一个列的索引，而新的版本会采用合并索引的策略。
举个例子，在一张电影演员表中，在actor_id和film_id两个列上都建立了独立的索引，然后有如下查询：
select film_id,actor_id from film_actor where actor_id = 1 or film_id = 1
老版本的MySQL会随机选择一个索引，但新版本做如下的优化：
select film_id,actor_id from film_actor where actor_id = 1
union all
select film_id,actor_id from film_actor where film_id = 1 and actor_id <> 1
当出现多个索引做相交操作时（多个AND条件），通常来说一个包含所有相关列的索引要优于多个独立索引。
当出现多个索引做联合操作时（多个OR条件），对结果集的合并、排序等操作需要耗费大量的CPU和内存资源，特别是当其中的某些索引的选择性不高，需要返回合并大量数据时，查询成本更高。所以这种情况下还不如走全表扫描。
因此explain时如果发现有索引合并（Extra字段出现Using union），应该好好检查一下查询和表结构是不是已经是最优的，如果查询和表都没有问题，那只能说明索引建的非常糟糕，应当慎重考虑索引是否合适，有可能一个包含所有相关列的多列索引更适合。
应该把选择性更高的字段放到索引的前面，这样通过第一个字段就可以过滤掉大多数不符合条件的数据。
索引选择性=不重复的索引值 / 数据表的总记录数，选择性越高查询效率越高
因为选择性越高的索引可以让MySQL在查询时过滤掉更多的行。
唯一索引的选择性是1，这时最好的索引选择性，性能也是最好的。
比如：
SELECT * FROM payment where staff_id = 2 and customer_id = 584
是应该创建(staff_id,customer_id)的索引还是应该颠倒一下顺序？
执行下面的查询，哪个字段的选择性更接近1就把哪个字段索引前面就好。
select count(distinct staff_id)/count(*) as staff_id_selectivity,
count(distinct customer_id)/count(*) as customer_id_selectivity,
count(*) from payment
8.避免多个范围条件
实际开发中，我们会经常使用多个范围条件，比如想查询某个时间段内登录过的用户：
select user.* from user where login_time > '2017-04-01' and age between 18 and 30;
这个查询有一个问题：它有两个范围条件，login_time列和age列，MySQL可以使用login_time列的索引或者age列的索引，但无法同时使用它们。
9.使用索引扫描来排序
MySQL有两种方式可以生产有序的结果集
1是对结果集进行排序的操作
2是按照索引顺序扫描得出的结果自然是有序的。
如果explain的结果中type列的值为index表示使用了索引扫描来做排序。
扫描索引本身很快，因为只需要从一条索引记录移动到相邻的下一条记录。但如果索引本身不能覆盖所有需要查询的列，那么就不得不每扫描一条索引记录就回表查询一次对应的行。这个读取操作基本上是随机I/O，因此按照索引顺序读取数据的速度通常要比顺序地全表扫描要慢。
在设计索引时，如果一个索引既能够满足排序，又满足查询，是最好的。
只有当索引的列顺序和ORDER BY子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方向也一样时，才能够使用索引来对结果做排序。如果查询需要关联多张表，则只有ORDER BY子句引用的字段全部为第一张表时，才能使用索引做排序。ORDER BY子句和查询的限制是一样的，都要满足最左前缀的要求（有一种情况例外，就是最左的列被指定为常数，下面是一个简单的示例），其它情况下都需要执行排序操作，而无法利用索引排序。
// 最左列为常数，索引：(date,staff_id,customer_id)
select staff_id,customer_id from demo where date = '2015-06-01' order by staff_id,customer_id
10.冗余和重复索引
冗余索引是指在相同的列上按照相同的顺序创建的相同类型的索引，应当尽量避免这种索引，发现后立即删除。比如有一个索引(A,B)，再创建索引(A)就是冗余索引。冗余索引经常发生在为表添加新索引时，比如有人新建了索引(A,B)，但这个索引不是扩展已有的索引(A)。
大多数情况下都应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引。但有极少情况下出现性能方面的考虑需要冗余索引，比如扩展已有索引而导致其变得过大，从而影响到其他使用该索引的查询。
11
优化关联查询
在大数据场景下，表与表之间通过一个冗余字段来关联，要比直接使用JOIN有更好的性能。如果确实需要使用关联查询的情况下，需要特别注意的是：
1.确保ON和USING字句中的列上有索引。
在创建索引的时候就要考虑到关联的顺序。
当表A和表B用列c关联的时候，如果优化器关联的顺序是A、B，那么就不需要在A表的对应列上创建索引。
没有用到的索引会带来额外的负担，一般来说，除非有其他理由，只需要在关联顺序中的第二张表的相应列上创建索引（具体原因下文分析）。
2.确保任何的GROUP BY和ORDER BY中的表达式只涉及到一个表中的列，这样MySQL才有可能使用索引来优化。
当前MySQL关联执行的策略非常简单，它对任何的关联都执行嵌套循环关联操作。
即先在一个表中循环取出单条数据，然后在嵌套循环到下一个表中寻找匹配的行，依次下去，直到找到所有表中匹配的行为为止。然后根据各个表匹配的行，返回查询中需要的各个列。
以上面的示例来说明，比如有这样的一个查询：
SELECT A.xx,B.yy
FROM A INNER JOIN B USING(c)
WHERE A.xx IN (5,6)
假设MySQL按照查询中的关联顺序A、B来进行关联操作，那么可以用下面的伪代码表示MySQL如何完成这个查询：
outer_iterator = SELECT A.xx,A.c FROM A WHERE A.xx IN (5,6);
outer_row = outer_iterator.next;
while(outer_row) {
inner_iterator = SELECT B.yy FROM B WHERE B.c = outer_row.c;
inner_row = inner_iterator.next;
while(inner_row) {
output[inner_row.yy,outer_row.xx];
inner_row = inner_iterator.next;
}
outer_row = outer_iterator.next;
}
可以看到，最外层的查询是根据A.xx列来查询的，A.c上如果有索引的话，整个关联查询也不会使用。再看内层的查询，很明显B.c上如果有索引的话，能够加速查询，因此只需要在关联顺序中的第二张表的相应列上创建索引即可。
12.优化LIMIT分页
当需要分页操作时，通常会使用LIMIT加上偏移量的办法实现，同时加上合适的ORDER BY字句。
如果有对应的索引，通常效率会不错，否则，MySQL需要做大量的文件排序操作。
一个常见的问题是当偏移量非常大的时候，比如：LIMIT 10000 20这样的查询，MySQL需要查询10020条记录然后只返回20条记录，前面的10000条都将被抛弃，这样的代价非常高。
优化这种查询一个最简单的办法就是尽可能的使用覆盖索引扫描，而不是查询所有的列。然后根据需要做一次关联查询再返回所有的列。对于偏移量很大时，这样做的效率会提升非常大。考虑下面的查询：
SELECT film_id,description FROM film ORDER BY title LIMIT 50,5;
如果这张表非常大，那么这个查询最好改成下面的样子：
SELECT film.film_id,film.description
FROM film INNER JOIN (
SELECT film_id FROM film ORDER BY title LIMIT 50,5
) AS tmp USING(film_id);
这里的延迟关联将大大提升查询效率，让MySQL扫描尽可能少的页面，获取需要访问的记录后在根据关联列回原表查询所需要的列。
有时候如果可以使用书签记录上次取数据的位置，那么下次就可以直接从该书签记录的位置开始扫描，这样就可以避免使用OFFSET，比如下面的查询：
SELECT id FROM t LIMIT 10000, 10;
改为：
SELECT id FROM t WHERE id > 10000 LIMIT 10;
其它优化的办法还包括使用预先计算的汇总表，或者关联到一个冗余表，冗余表中只包含主键列和需要做排序的列。
13.优化UNION
MySQL处理UNION的策略是先创建临时表，然后再把各个查询结果插入到临时表中，最后再来做查询。
因此很多优化策略在UNION查询中都没有办法很好的时候。经常需要手动将WHERE、LIMIT、ORDER BY等字句“下推”到各个子查询中，以便优化器可以充分利用这些条件先优化。
除非确实需要服务器去重，否则就一定要使用UNION ALL，如果没有ALL关键字，MySQL会给临时表加上DISTINCT选项，这会导致整个临时表的数据做唯一性检查，这样做的代价非常高。当然即使使用ALL关键字，MySQL总是将结果放入临时表，然后再读出，再返回给客户端。虽然很多时候没有这个必要，比如有时候可以直接把每个子查询的结果返回给客户端。