mysql,索引命中，查询级别

mysql索引无法命中情况

1，查询占表数据30%以上

2，小表查询

3，规定不用索引查询

4，查询条件给字符串加引号用索引，否则不用

5，条件中用到or，除非涉及到的列都有索引否则不命中

6，like 的 %在前不命中，在后命中

示例 explain select * from adminlog

执行结果:

id	select_type	table	partitjons	type	possible_keys	key	key_len	ref	row	filtered	Extra
1	SIMPLE	adminlog		ALL					2	100

select_type :查询类型

simple简单查询 primary 主查询 UNION 第二个或者后面的查询语句。SUBQUERY : 子查询中的第一个select]

table ：输出结果的表

type:查询级别

type＝ALL　全表扫描，

type＝index 索引全扫描，遍历整个索引来查询匹配的行

type=range 索引范围扫描，常见于　<,<=,>,>=,between,in等操作符。

　　例

　　　　explain select * from adminlog where id>0 ,

　　　　explain select * from adminlog where id>0 and id<=100

　　　　explain select * from adminlog where id in (1,2)

type=ref 使用非唯一索引或唯一索引的前缀扫描，返回匹配某个单独值的记录行。ref还经常出现在JOIN操作中

type=eq_ref 类似于ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中有一条记录匹配；简单来说，说是多表连接中使用　主建或唯一健作为关联条件

type=const/system 单表中最多有一个匹配行。主要用于比较primary key [主键索引]或者unique[唯一]索引,因为数据都是唯一的，所以性能最优。条件使用=。

type=NULL　不用访问表或者索引，直接就能够得到结果

4、possible_keys : 可能使用的索引列表.

5、key : 实现执行使用索引列表

6、key_len : 索引的长度

7、ref : 显示使用哪个列或常数与key一起从表中选择行。

8、row : 执行查询的行数，简单且重要，数值越大越不好，说明没有用好索引

索引类型

1.普通索引
是最基本的索引，它没有任何限制。它有以下几种创建方式：
（1）直接创建索引

CREATE INDEX index_name ON table(column(length))

（2）修改表结构的方式添加索引

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ON (column(length))

（3）创建表的时候同时创建索引

CREATE TABLE `table` (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
    `title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,
    `content` text CHARACTER NULL ,
    `time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
    PRIMARY KEY (`id`),
    INDEX index_name (title(length))
)

（4）删除索引

DROP INDEX index_name ON table

2，

2.唯一索引
与前面的普通索引类似，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。它有以下几种创建方式：
（1）创建唯一索引

CREATE UNIQUE INDEX indexName ON table(column(length))

（2）修改表结构

ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE indexName ON (column(length))

（3）创建表的时候直接指定

CREATE TABLE `table` (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
    `title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,
    `content` text CHARACTER NULL ,
    `time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
    UNIQUE indexName (title(length))
);

3.主键索引
是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：

CREATE TABLE `table` (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
    `title` char(255) NOT NULL ,
    PRIMARY KEY (`id`)
);

4.组合索引
指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合

ALTER TABLE `table` ADD INDEX name_city_age (name,city,age);

5.全文索引
主要用来查找文本中的关键字，而不是直接与索引中的值相比较。fulltext索引跟其它索引大不相同，它更像是一个搜索引擎，而不是简单的where语句的参数匹配。fulltext索引配合match against操作使用，而不是一般的where语句加like。它可以在create table，alter table ，create index使用，不过目前只有char、varchar，text 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE index创建fulltext索引，要比先为一张表建立fulltext然后再将数据写入的速度快很多。
（1）创建表的适合添加全文索引

CREATE TABLE `table` (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
    `title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,
    `content` text CHARACTER NULL ,
    `time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
    PRIMARY KEY (`id`),
    FULLTEXT (content)
);

（2）修改表结构添加全文索引

ALTER TABLE article ADD FULLTEXT index_content(content)

（3）直接创建索引

CREATE FULLTEXT INDEX index_content ON article(content)

四、缺点

1.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delete。因为更新表时，不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。同时考虑索引的命中，先建表插入数据在建索引比建好索引插入数据快
2.建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会增长很快。
索引只是提高效率的一个因素，如果有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。

五、注意事项

使用索引时，有以下一些技巧和注意事项：

1.字段的区分度非常低，完全无法区分会降低速度 ,因为值都相同这样一来B+树会没有任何的子节点,像一根竹竿每一都匹配相当于,有几条记录就有几次io ,所有要注意区分度低的字段不应该建立索引,不能加速查询反而降低写入效率,
2.索引不会包含有null值的列
只要列中包含有null值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有null值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为null。
3.使用短索引
对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个char(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
4.索引列排序
查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。
5.like语句操作
一般情况下不推荐使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
6. .索引字段不能参加运算 select count(*) from usr where id * 12 = 120; #速度非常慢原因在于 mysql需要取出所有列的id 进行运算之后才能判断是否成立 #解决方案 select count(*) from usr where id = 120/12; #速度提升了因为在读取数据时条件就一定固定了相当于 select count(*) from usr where id = 10;

7.and有索引 mysql并不是从左往右傻傻的去查而是找出一个区分度高的字段优先匹配 #改为范围匹配 ,or从左往右

8，.多字段联合索引为什么需要联合索引案例: select count(*) from usr where name = "jack" and gender = "m" and id > 3 and email = "[email protected]"; 假设所有字段都是区分度非常高的字段,那么除看id为谁添加索引都能够提升速度,但是如果sql语句中没有出现所以字段,那就无法加速查询,最简单的办法是为每个字段都加上索引,但是索引也是一种数据,会占用内存空间,并且降低写入效率此处就可以使用联合索引, 联合索引最重要的是顺序按照最左匹配原则应该将区分度高的放在左边区分度低的放到右边 #删除其他索引 drop index name_index on usr; drop index email_index on usr; #联合索引 create index mul_index on usr(email,name,gender,id); # 查询测试 select count(*) from usr where name = "xx" and id = 1 and email = "xx"; 只要语句中出现了最左侧的索引(email) 无论在前在后都能提升效率 drop index mul_index on usr; ```

物理角度上

1. 聚集索引（Clustered Index）

聚集索引决定数据在磁盘上的物理排序，一个表只能有一个聚集索引。

2. 非聚集索引（Non-clustered Index）

非聚集索引并不决定数据在磁盘上的物理排序，索引上只包含被建立索引的数据，以及一个行定位符 row-locator，这个行定位符，可以理解为一个聚集索引物理排序的指针，通过这个指针，可以找到行数据。