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一、索引介绍
一般的应用系统，读写的比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出现问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。
- 什么是索引：简单来说，相当于图书的目录，可以帮助用户快速找到需要的内容。
在mysql中也叫做‘键’，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大，查询涉及多个表时，使用索引往往能使查询熟读加快成千上万倍。
- 总结：索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。类似的例子还有：查字典等
- 本质：通过不断地缩小想要获取数据范围来筛选出最终想要的结果，同时吧随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。
二、索引方法
1.BTREE索引
就是一种将索引值按照一定的算法，存入一个树形的数据结构中（如下图）
系统从磁盘读取数据到内存时是以磁盘块（block）为基本单位的，位于同一磁盘块中的数据会被一次性读取出来，而不是按需读取。InnoDB 存储引擎使用页作为数据读取单位，页是其磁盘管理的最小单位，默认 page 大小是 16KB。
如上图，是一颗B+树，关于B+树的定义可以参见B+树，这里只说一些重点，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和35包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。
###b+树的查找过程 如图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高
###b+树性质 1.索引字段要尽量的小：通过上面的分析，我们知道IO次数取决于b+数的高度h，假设当前数据表的数据为N，每个磁盘块的数据项的数量是m，则有h=㏒(m+1)N，当数据量N一定的情况下，m越大，h越小；而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小，磁盘块的大小也就是一个数据页的大小，是固定的，如果数据项占的空间越小，数据项的数量越多，树的高度越低。这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的小，比如int占4字节，要比bigint8字节少一半。这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。 2.索引的最左匹配特性：当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了， 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性。
2. HASH 索引
hash就是一种（key=>value）形式的键值对,允许多个key对应相同的value，但不允许一个key对应多个value,为某一列或几列建立hash索引，就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值，对应一行或几行数据. hash索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率.
假设索引使用hash函数f( )，如下：
f('Arjen') = 2323
f('Baron') = 7437
f('Peter') = 8784
f('Vadim') = 2458
3.HASH与BTREE比较:
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，数据量越大,范围查询和随机查询快（innodb默认索引类型） 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 Btree、Hash 等索引，不支持Full-text 索引； MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 Btree、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 Btree、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 Btree、Full-text 等索引； Archive 不支持事务，支持表级别锁定，不支持 Btree、Hash、Full-text 等索引；
三、索引类型
MySQL中常见的索引有：
- 普通索引
- 唯一索引
- 主键索引
- 组合索引
1.普通索引
普通索引仅有一个功能：加速查询
添加索引是 index
#创建表同时添加name字段为普通索引 create table tb1( id int not null auto_increment primary key, name varchar(100) not null, index idx_name(name) );
#单独为表指定普通索引
create index idx_name on tb1(name);
drop index idx_name on tb1;
show index from tb1;
1、Table 表的名称。 2、 Non_unique 如果索引为唯一索引,则为0,如果可以则为1。 3、 Key_name 索引的名称 4、 Seq_in_index 索引中的列序列号，从1开始。 5、 Column_name 列名称。 6、 Collation 列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。 7、Cardinality 索引中唯一值的数目的估计值。 8、Sub_part 如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。 9、 Packed 指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。 10、 Null 如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO。 11、 Index_type 用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。 12、 Comment 多种评注
2.唯一索引
唯一索引有两个功能：加速查询和唯一约束（可以含一个null）
create table tb2( id int not null auto_increment primary key, name varchar(50) not null, age int not null, unique index idx_age (age) )
create unique index idx_age on tb2(age);
3.主键索引
主键有两个功能：加速查询 和 唯一约束（不可含null）
注意:一个表中最多只能有一个主键索引
#方式一: create table tb3( id int not null auto_increment primary key, name varchar(50) not null, age int default 0 ); #方式二: create table tb3( id int not null auto_increment, name varchar(50) not null, age int default 0 , primary key(id) );
alter table tb3 add primary key(id);
#方式一 alter table tb3 drop primary key; #方式二: #如果当前主键为自增主键,则不能直接删除.需要先修改自增属性,再删除 alter table tb3 modify id int ,drop primary key;
4.组合索引
组合索引是将n个列组合成一个索引
其应用场景为：频繁的同时使用n列来进行查询，如：where n1 = 'alex' and n2 = 666。
create table tb4( id int not null , name varchar(50) not null, age int not null, index idx_name_age (name,age) )
create index idx_name_age on tb4(name,age);
举个例子来说，比如你在为某商场做一个会员卡的系统。 这个系统有一个会员表 有下列字段： 会员编号 INT 会员姓名 VARCHAR(10) 会员身份证号码 VARCHAR(18) 会员电话 VARCHAR(10) 会员住址 VARCHAR(50) 会员备注信息 TEXT 那么这个 会员编号，作为主键，使用 PRIMARY 会员姓名 如果要建索引的话，那么就是普通的 INDEX 会员身份证号码 如果要建索引的话，那么可以选择 UNIQUE （唯一的，不允许重复）
四、聚合索引和辅助索引
数据库中的B+树索引可以分为聚集索引和辅助索引.
聚集索引：InnoDB表 索引组织表，即表中数据按主键B+树存放，叶子节点直接存放整条数据，每张表只能有一个聚集索引。
1.当你定义一个主键时，InnnodDB存储引擎则把它当做聚集索引
2.如果你没有定义一个主键，则InnoDB定位到第一个唯一索引，且该索引的所有列值均飞空的，则将其当做聚集索引。
3如果表没有主键或合适的唯一索引INNODB会产生一个隐藏的行ID值6字节的行ID聚集索引，
补充：由于实际的数据页只能按照一颗B+树进行排序，因此每张表只能有一个聚集索引，聚集索引对于主键的排序和范围查找非常有利.
例子: 比如图书馆新进了一批书。那么这些书需要放到图书馆内。书如何放呢？一般都有一个规则，杂志类的放到101货架，文学类的放到102货架，理工类的放到103货架等等。这些存储的规则决定了每本书应该放到哪里,找到对应的货架就相当于找到了所有的书。而这个例子中聚集索引为书的类别。
辅助索引：（也称非聚集索引）是指叶节点不包含行的全部数据，叶节点除了包含键值之外，还包含一个书签连接，通过该书签再去找相应的行数据。下图显示了InnoDB存储引擎辅助索引和聚集索引的关系：
例子: 同学如果想去图书馆找一本书，而不知道这本书在哪里？那么这个同学首先应该找的就是 检索室吧。对于要查找一本书来说，在检索室查是一个非常快捷的的途径了吧。但是，在检索室中你查到了该书在XX室XX书架的信息。你的查询结束了吗？没有吧。你仅仅找到了目的书的位置信息，你还要去该位置去取书。
对于这种方式来说，你需要两个步骤：
1、查询该记录所在的位置。
2、通过该位置去取要找的记录。
总结二者区别:
相同的是：不管是聚集索引还是辅助索引，其内部都是B+树的形式，即高度是平衡的，叶子结点存放着所有的数据。
不同的是：聚集索引叶子结点存放的是一整行的信息,而辅助索引叶子结点存放的是单个索引列信息.
何时使用聚集索引或非聚集索引
下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）：
|
动作描述 |
使用聚集索引 |
使用非聚集索引 |
|
列经常被分组排序 |
应 |
应 |
|
返回某范围内的数据 |
应 |
不应 |
|
一个或极少不同值 |
不应 |
不应 |
|
频繁更新的列 |
不应 |
应 |
|
外键列 |
应 |
应 |
|
主键列 |
应 |
应 |
|
频繁修改索引列 |
不应 |
应 |
五、测试索引
1.创建数据
-- 1.创建表 CREATE TABLE userInfo( id int NOT NULL, name VARCHAR(16) DEFAULT NULL, age int, sex char(1) not null, email varchar(64) default null )ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
注意:MYISAM存储引擎 不产生引擎事务，数据插入速度极快，为方便快速插入测试数据，等我们插完数据，再把存储类型修改为InnoDB
2.创建存储过程，插入数据
-- 2.创建存储过程 delimiter$$ CREATE PROCEDURE insert_user_info(IN num INT) BEGIN DECLARE val INT DEFAULT 0; DECLARE n INT DEFAULT 1; -- 循环进行数据插入 WHILE n <= num DO set val = rand()*50; INSERT INTO userInfo(id,name,age,sex,email)values(n,concat('alex',val),rand()*50,if(val%2=0,'女','男'),concat('alex',n,'@qq.com')); set n=n+1; end while; END $$
3.调用存储过程,插入500万条数据
call insert_user_info(5000000);
4.此步骤可以忽略。修改引擎为INNODB
ALTER TABLE userinfo ENGINE=INNODB;
5.测试索引
1. 在没有索引的前提下测试查询速度
SELECT * FROM userinfo WHERE id = 4567890;
注意:无索引情况,mysql根本就不知道id等于4567890的记录在哪里，只能把数据表从头到尾扫描一遍，此时有多少个磁盘块就需要进行多少IO操作，所以查询速度很慢.
2.在表中已经存在大量数据的前提下，为某个字段段建立索引，建立速度会很慢
CREATE INDEX idx_id on userinfo(id);
3.在索引建立完毕后，以该字段为查询条件时，查询速度提升明显
select * from userinfo where id = 4567890;
注意:
1. mysql先去索引表里根据b+树的搜索原理很快搜索到id为4567890的数据,IO大大降低，因而速度明显提升
2. 我们可以去mysql的data目录下找到该表，可以看到添加索引后该表占用的硬盘空间多了
3.如果使用没有添加索引的字段进行条件查询,速度依旧会很慢(如图:)
六、正确使用索引
数据库表中添加索引后确实会让查询速度起飞，但前提必须是正确的使用索引来查询，如果以错误的方式使用，则即使建立索引也会不奏效。
即使建立索引，索引也不会生效,例如:
#1. 范围查询(>、>=、<、<=、!= 、between...and)
#1. = 等号
select count(*) from userinfo where id = 1000 -- 执行索引,索引效率高
#2. > >= < <= between...and 区间查询
select count(*) from userinfo where id <100; -- 执行索引,区间范围越小,索引效率越高
select count(*) from userinfo where id >100; -- 执行索引,区间范围越大,索引效率越低
select count(*) from userinfo where id between 10 and 500000; -- 执行索引,区间范围越大,索引效率越低
#3. != 不等于
select count(*) from userinfo where id != 1000; -- 索引范围大,索引效率低
#2.like '%xx%'
#为 name 字段添加索引
create index idx_name on userinfo(name);
select count(*) from userinfo where name like '%xxxx%'; -- 全模糊查询,索引效率低
select count(*) from userinfo where name like '%xxxx'; -- 以什么结尾模糊查询,索引效率低
#例外: 当like使用以什么开头会索引使用率高
select * from userinfo where name like 'xxxx%';
#3. or
select count(*) from userinfo where id = 12334 or email ='xxxx'; -- email不是索引字段,索引此查询全表扫描
#例外：当or条件中有未建立索引的列才失效，以下会走索引
select count(*) from userinfo where id = 12334 or name = 'alex3'; -- id 和 name 都为索引字段时, or条件也会执行索引
#4.使用函数
select count(*) from userinfo where reverse(name) = '5xela'; -- name索引字段,使用函数时,索引失效
#例外:索引字段对应的值可以使用函数,我们可以改为一下形式
select count(*) from userinfo where name = reverse('5xela');
#5.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 count(*) from userinfo where name = 454;
#类型一致
select count(*) from userinfo where name = '454';
#6.order by
#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
select email from userinfo ORDER BY name DESC; -- 无法命中索引
select name from userinfo ORDER BY name DESC; -- 命中索引
#特别的:如果对主键排序，则还是速度很快：
select id from userinfo order by id desc;
七、组合索引
组合索引: 是指对表上的多个列组合起来做一个索引. 组合索引好处:简单的说有两个主要原因： "一个顶三个"。建了一个(a,b,c)的组合索引，那么实际等于建了(a),(a,b),(a,b,c)三个索引，因为每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，这可是不小的开销！ 索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select * from table where a = 1 and b =2 and c = 3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W*10%=100w 条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合b=2 and c= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是组合索引，通过索引筛选出1000w *10% *10% *10%=1w，然后再排序、分页，哪个更高效，一眼便知 最左匹配原则: 从左往右依次使用生效，如果中间某个索引没有使用，那么断点前面的索引部分起作用，断点后面的索引没有起作用；
select * from mytable where a=3 and b=5 and c=4; #abc三个索引都在where条件里面用到了，而且都发挥了作用 select * from mytable where c=4 and b=6 and a=3; #这条语句列出来只想说明 mysql没有那么笨，where里面的条件顺序在查询之前会被mysql自动优化，效果跟上一句一样 select * from mytable where a=3 and c=7; #a用到索引，b没有用，所以c是没有用到索引效果的 select * from mytable where a=3 and b>7 and c=3; #a用到了，b也用到了，c没有用到，这个地方b是范围值，也算断点，只不过自身用到了索引 select * from mytable where b=3 and c=4; #因为a索引没有使用，所以这里 bc都没有用上索引效果 select * from mytable where a>4 and b=7 and c=9; #a用到了 b没有使用，c没有使用 select * from mytable where a=3 order by b; #a用到了索引，b在结果排序中也用到了索引的效果 select * from mytable where a=3 order by c; #a用到了索引，但是这个地方c没有发挥排序效果，因为中间断点了 select * from mytable where b=3 order by a; #b没有用到索引，排序中a也没有发挥索引效果
八、注意事项
1. 避免使用select * 2. 其他数据库中使用count(1)或count(列) 代替 count(*),而mysql数据库中count(*)经过优化后,效率与前两种基本一样. 3. 创建表时尽量时 char 代替 varchar 4. 表的字段顺序固定长度的字段优先 5. 组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时） 6. 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries) 7. 不要有超过4个以上的表连接（JOIN） 8. 优先执行那些能够大量减少结果的连接。 9. 连表时注意条件类型需一致 10.索引散列值不适合建索引，例：性别不适合
九、查询计划
explain + 查询SQL - 用于显示SQL执行信息参数，根据参考信息可以进行SQL优化
执行计划：让mysql预估执行操作(一般正确)
type : 查询计划的连接类型, 有多个参数，先从最佳类型到最差类型介绍
性能： null > system/const > eq_ref > ref > ref_or_null > index_merge > range > index > all
慢：
explain select * from userinfo where email='alex';
type: ALL(全表扫描)
特别的: select * from userinfo limit 1;
快：
explain select * from userinfo where name='alex';
type: ref(走索引)
EXPLAIN参数详解：
十、慢日志查询
慢查询日志
将mysql服务器中影响数据库性能的相关SQL语句记录到日志文件，通过对这些特殊的SQL语句分析，改进以达到提高数据库性能的目的。
慢查询日志参数:
long_query_time ： 设定慢查询的阀值，超出设定值的SQL即被记录到慢查询日志，缺省值为10s slow_query_log ： 指定是否开启慢查询日志 log_slow_queries ： 指定是否开启慢查询日志(该参数已经被slow_query_log取代，做兼容性保留) slow_query_log_file ： 指定慢日志文件存放位置，可以为空，系统会给一个缺省的文件host_name-slow.log log_queries_not_using_indexes: 如果值设置为ON，则会记录所有没有利用索引的查询.
查看 MySQL慢日志信息
#.查询慢日志配置信息 : show variables like '%query%'; #.修改配置信息 set global slow_query_log = on;
查看不使用索引参数状态:
# 显示参数 show variables like '%log_queries_not_using_indexes'; # 开启状态 set global log_queries_not_using_indexes = on;
查看慢日志显示的方式
#查看慢日志记录的方式 show variables like '%log_output%'; #设置慢日志在文件和表中同时记录 set global log_output='FILE,TABLE';
测试慢查询日志
#查询时间超过10秒就会记录到慢查询日志中 select sleep(3) FROM user ; #查看表中的日志 select * from mysql.slow_log;
十一、大数据量分页优化
执行此段代码:
优化方案:
一. 简单粗暴，就是不允许查看这么靠后的数据，比如百度就是这样的
最多翻到72页就不让你翻了，这种方式就是从业务上解决；
二.在查询下一页时把上一页的行id作为参数传递给客户端程序，然后sql就改成了
select * from tb1 where id>3000000 limit 10;
这条语句执行也是在毫秒级完成的，id>300w其实就是让mysql直接跳到这里了，不用依次在扫描全面所有的行
如果你的table的主键id是自增的，并且中间没有删除和断点，那么还有一种方式，比如100页的10条数据
select * from tb1 where id>100*10 limit 10;
三.最后第三种方法：延迟关联
我们在来分析一下这条语句为什么慢，慢在哪里。
select * from tb1 limit 3000000,10;
玄机就处在这个 * 里面，这个表除了id主键肯定还有其他字段 比如 name age 之类的，因为select * 所以mysql在沿着id主键走的时候要回行拿数据，走一下拿一下数据；
如果把语句改成
select id from tb1 limit 3000000,10;
你会发现时间缩短了一半；然后我们在拿id分别去取10条数据就行了；
语句就改成这样了：
select table.* from tb1 inner join ( select id from tb1 limit 3000000,10 ) as tmp on tmp.id=table.id;
这三种方法最先考虑第一种 其次第二种，第三种是别无选择