索引概述

索引：是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引

假如我们要执行的SQL语句为 ： select * from user where age = 45;

1. 无索引情况
   在无索引情况下，就需要从第一行开始扫描，一直扫描到最后一行，我们称之为 全表扫描，性能很低
2. 有索引的情况下
   只需要扫描三次就可以找到数据了，极大的提高的查询的效率。

优缺点

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索引结构

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构，主要包含以下几种：

1.Btree索引

插入元素排序后如果超出，中间元素上相分裂，形成树

B-Tree，B树是一种多叉路衡查找树，相对于二叉树，B树每个节点可以有多个分支，即多叉。
以一颗最大度数（max-degree）为5(5阶)的b-tree为例，那这个B树每个节点最多存储4个key，对应5
个指针

特点：

• 5阶的B树，每一个节点最多存储4个key，对应5个指针。
• 一旦节点存储的key数量到达5，就会裂变，中间元素向上分裂。
• 在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据。

2. B+tree索引

所有节点都会出现在叶子结点中，并是中间元素向上分裂

• 绿色框框起来的部分，是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。
• 红色框框起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据。

B+Tree 与 B-Tree相比，主要有以下三点区别：

• 所有的数据都会出现在叶子节点。
• 叶子节点形成一个单向链表。
• 非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。

3. hash索引

哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。

特点

1. Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询（between，>，< ，…）
2. 无法利用索引完成排序操作
3. 查询效率高，通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引

存储引擎支持
在MySQL中，支持hash索引的是Memory存储引擎。 而InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是
InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

思考题： 为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?

1. 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
2. 对于B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；
3. 相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作；

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索引分类

InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

聚集索引选取规则:

• 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
• 如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
• 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。

• 聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据 。
• 二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。

思考题：
以下两条SQL语句，那个执行效率高? 为什么?
A. select * from user where id = 10 ;
B. select * from user where name = ‘Arm’ ;
备注: id为主键，name字段创建的有索引；
解答：
A 语句的执行性能要高于B 语句。
因为A语句直接走聚集索引，直接返回数据。 而B语句需要先查询name字段的二级索引，然后再查询聚集索引，也就是需要进行回表查询。

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索引创建语法

1. 创建索引

关键字：create index

create [unique\fulltext] index 索引名 on 表名 (字段名1，字段名2) ;
// 表示要给表中的字段名1，创建索引
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• unique：创建的是唯一索引
• fulltext：表示创建的是全文索引
• 不加两个可选项表示创建的是常规索引

2. 查看索引

show index from table_name ;
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查看指定表中的所有索引

3. 删除索引

drop index index_name on 表名 ;
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SQL性能优化

SQL性能分析

想要进行性能优化首先要知道，那些命令的执行效率低，就需要性能分析

MySQL 客户端连接成功后，通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信
息。

• global：全局的状态信息
• session：查看当前对话的状态信息

通过如下指令，可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次：

show global status like 'Com_______'; # 7个下划线
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value值就是这个数据库以往执行各种命令的次数，可以根据各种命令的执行次数，做出相关的优化

慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time，单位：秒，默认10秒）的所有SQL语句的日志。

MySQL的慢查询日志默认关闭，我们可以查看一下系统变量 slow_query_log。

查看慢查询日志的状态
show  variables like 'slow_query_log' ;
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开启慢查询日志

需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息

# 开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1
# 设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2
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设置之后需要重启MySQL数据库

profile（查看耗时的去处）

开启profile

show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。
通过have_profiling参数，能够看到当前MySQL是否支持profile操作：

1. 查看当前MySQL是否支持profile操作

查看当前MySQL是否支持profile操作
select @@have_profiling ;
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2. 查看profile是否开启

select @@profiling ;
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3. 开启profile

set profiling = 1 ;
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查看所有指令的耗时情况

当我们执行了很多select语句之后，想要知道这些select语句的执行指令之后，就可以通过show profiles指令查看刚刚所有执行过的select语句的执行情况

语法：show profiles ;
查询制定项：show profile for query 所查项 ;

-- 查看每一条SQL的耗时基本情况
show profiles;


-- 查看指定的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;


-- 查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;
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explain（执行计划）

前几种方法只是通过时间的长短来判别SQL的性能，不能真正反映SQL的性能
通过explain查看一天SQL语句的执行计划

语法：直接在select语句之前加上关键字 explain / desc，就可以查询当前语句的执行计划

explain select 字段列表 from 表名 where 条件 ;
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会查询出很多列

索引的使用

索引的原则

最左前缀法则

如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。如果跳跃某一列，索引将会部分失效(后面的字段索引失效)。

最左边的列必须存在，在select中的位置无所谓

在 tb_user 表中，有一个联合索引，这个联合索引涉及到三个字段，顺序分别为：profession，age，status。对于最左前缀法则指的是，查询时，最左变的列，也就是profession必须存在，否则索引全部失效。而且中间不能跳过某一列，否则该列后面的字段索引将失效。
只要最左边的字段存在就可以，不需要考虑顺序问题

范围查询（>或<右侧的索引会失效）

联合索引中，出现范围查询(>,<)，范围查询右侧的列索引失效。
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age > 30 and status= '0';

当范围查询使用> 或 < 时，走联合索引了，但是索引的长度为49，就说明范围查询右边的status字段是没有走索引的。
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age >= 30 andstatus = '0';

当范围查询使用>= 或 <= 时，走联合索引了，但是索引的长度为54，就说明所有的字段都是走索引的。

所以，在业务允许的情况下，尽可能的使用类似于 >= 或 <= 这类的范围查询，而避免使用 > 或 <

索引失效情况

索引列中有运算操作会失效

不要在索引列上进行运算操作， 索引将失效。

在tb_user表中，除了前面介绍的联合索引之外，还有一个索引，是phone字段的单列索引。
A. 当根据phone字段进行等值匹配查询时, 索引生效。
explain select * from tb_user where phone = '17799990015';

B. 当根据phone字段进行函数运算操作之后，索引失效。
explain select * from tb_user where substring(phone,10,2) = '15';

字符串不加引号会失效

字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。
接下来，我们通过两组示例，来看看对于字符串类型的字段，加单引号与不加单引号的区别：
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0';
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = 0;

我们会明显的发现，如果字符串不加单引号，对于查询结果，没什么影响，但是数据库存在隐式类型转换，索引将失效。

模糊查询出现在头部会失效

如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。

我们主要看一下，模糊查询时，%加在关键字之前，和加在关键字之后的影响。

explain select * from tb_user where profession like '软件%'; 有效
explain select * from tb_user where profession like '%工程'; 失效
explain select * from tb_user where profession like '%工%'; 失效

在like模糊查询中，在关键字后面加%，索引可以生效。而如果在关键字
前面加了%，索引将会失效。

or连接条件左右两侧字段都有索引索引才生效

用or分割开的条件， 如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。

由于age没有索引，所以即使id、phone有索引，索引也会失效。所以需要针对于age也要建立索引。

然后，我们可以对age字段建立索引。
建立了索引之后，我们再次执行上述的SQL语句，看看前后执行计划的变化。

explain select * from tb_user where id = 10 or age = 23;
explain select * from tb_user where phone = '17799990017' or age = 23
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由于age没有索引，所以即使id、phone有索引，索引也会失效。所以需要针对于age也要建立索引。
当or连接的条件，左右两侧字段都有索引时，索引才会生效。

数据分布影响

如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。

select * from tb_user where phone >= '17799990005';
select * from tb_user where phone >= '17799990015';
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经过测试我们发现，相同的SQL语句，只是传入的字段值不同，最终的执行计划也完全不一样，这是为什么呢？
就是因为MySQL在查询时，会评估使用索引的效率与走全表扫描的效率，如果走全表扫描更快，则放弃索引，走全表扫描。 因为索引是用来索引少量数据的，如果通过索引查询返回大批量的数据，则还不如走全表扫描来的快，此时索引就会失效。

接下来，我们再来看看 is null 与 is not null 操作是否走索引。
执行如下两条语句 ：

explain select * from tb_user where profession is null;
explain select * from tb_user where profession is not null;
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profession 的 null值数量会影响在查询profession中的null值是否走索引还是全表扫描

查询时MySQL会评估，走索引快，还是全表扫描快，如果全表扫描更快，则放弃索引走全表扫描。 因此，is null 、is not null是否走索引，得具体情况具体分析，并不是固定的。

SQL提示

SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优
化操作的目的。

1. use index ： 建议MySQL使用哪一个索引完成此次查询（仅仅是建议，mysql内部还会再次进行评估）。

explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';
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2. ignore index ： 忽略指定的索引。

explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';
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3. force index ： 强制使用索引。

explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';
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覆盖索引

尽量使用覆盖索引，减少select *。 那么什么是覆盖索引呢？
覆盖索引是指 查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到 。

前缀索引

当字段类型为字符串（varchar，text，longtext等）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘IO， 影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。

1. 语法：

create index 前缀索引名 on 表名(字段名(n)) ;
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为tb_user表的email字段，建立长度为5的前缀索引。

create index idx_email_5 on tb_user(email(5));
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2. 前缀长度
   可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高则查询效率越高， 唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。

select count(distinct email) / count(*) from tb_user ;
select count(distinct substring(email,1,5)) / count(*) from tb_user ;
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3. 前缀索引的查询流程