什么是索引？
索引在mysql中也叫是一种'键',是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响越发重要.
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
索引相当于字典的音序表，如果要查某个字，如果不使用音序表，则需要从几百页中逐页去查。
索引原理
索引的目的在于提高查询效率,本质都是不断的缩小查询范围来得到我们想要查询的结果.同时把随机的时间变成顺序的事件,
索引的数据结构
树
B+树
每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级，最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢？就这样，b+树应运而生（B+树是通过二叉查找树，再由平衡二叉树，B树演化而来）。
b+树性质
1.索引字段要尽量的小：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。
b树和b+树的区别
b+树只在叶子节点存数据
有利于降低树的高度
稳定查询所有数据的io次数
在所有的叶子节点之间添加了双向链表
导致了所有的范围查询b+树的效率比b树高
聚集索引与辅助索引聚集索引
#InnoDB存储引擎表是索引组织表，即表中数据按照主键顺序存放。 而聚集索引（clustered index）就是按照每张表的主键构造一棵B+树，同时叶子结点存放的即为整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子结点称为数据页。 聚集索引的这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分。同B+树数据结构一样，每个数据页都通过一个双向链表来进行链接。 #如果未定义主键，MySQL取第一个唯一索引（unique）而且只含非空列（NOT NULL）作为主键，InnoDB使用它作为聚簇索引。 #如果没有这样的列，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，它有六个字节，而且是隐藏的，使其作为聚簇索引。 #由于实际的数据页只能按照一棵B+树进行排序，因此每张表只能拥有一个聚集索引。 在多数情况下，查询优化器倾向于采用聚集索引。因为聚集索引能够在B+树索引的叶子节点上直接找到数据。 此外由于定义了数据的逻辑顺序，聚集索引能够特别快地访问针对范围值得查询。
聚集索引的好处之一：它对主键的排序查找和范围查找速度非常快，叶子节点的数据就是用户所要查询的数据。如用户需要查找一张表，查询最后的10位用户信息，由于B+树索引是双向链表，所以用户可以快速找到最后一个数据页，并取出10条记录
聚集索引的好处之二：范围查询（range query），即如果要查找主键某一范围内的数据，通过叶子节点的上层中间节点就可以得到页的范围，之后直接读取数据页即可
辅助索引
表中除了聚集索引外其他索引都是辅助索引（Secondary Index，也称为非聚集索引），与聚集索引的区别是：辅助索引的叶子节点不包含行记录的全部数据。
叶子节点除了包含键值以外，每个叶子节点中的索引行中还包含一个书签（bookmark）。该书签用来告诉InnoDB存储引擎去哪里可以找到与索引相对应的行数据。
辅助索引的存在并不影响数据在聚集索引中的组织，因此每张表上可以有多个辅助索引，但只能有一个聚集索引。当通过辅助索引来寻找数据时，InnoDB存储引擎会遍历辅助索引并通过叶子级别的指针获得只想主键索引的主键，然后再通过主键索引来找到一个完整的行记录。
举例来说，如果在一棵高度为3的辅助索引树种查找数据，那需要对这个辅助索引树遍历3次找到指定主键，如果聚集索引树的高度同样为3，那么还需要对聚集索引树进行3次查找，最终找到一个完整的行数据所在的页，因此一共需要6次逻辑IO访问才能得到最终的一个数据页。
索引未命中的情况
1.如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因) 2.对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引 3.like查询是以%开头 4.如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引 5.如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引 6 对小表查询 7 提示不使用索引 8 统计数据不真实 9.单独引用复合索引里非第一位置的索引列.
MySQL索引管理
功能
#1. 索引的功能就是加速查找 #2. mysql中的primary key，unique，联合唯一也都是索引，这些索引除了加速查找以外，还有约束的功能
MySQL常用的索引
普通索引INDEX：加速查找 唯一索引： -主键索引PRIMARY KEY：加速查找+约束（不为空、不能重复） -唯一索引UNIQUE:加速查找+约束（不能重复） 联合索引： -PRIMARY KEY(id,name):联合主键索引 -UNIQUE(id,name):联合唯一索引 -INDEX(id,name):联合普通索引
创建/删除索引的语法
#方法一：创建表时 CREATE TABLE 表名 ( 字段名1 数据类型 [完整性约束条件…], 字段名2 数据类型 [完整性约束条件…], [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX | KEY [索引名] (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ); #方法二：CREATE在已存在的表上创建索引 CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名 ON 表名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ; #方法三：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引 ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ; #删除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;
#方式一 create table t1( id int, name char, age int, sex enum('male','female'), unique key uni_id(id), index ix_name(name) #index没有key ); create table t1( id int, name char, age int, sex enum('male','female'), unique key uni_id(id), index(name) #index没有key ); #方式二 create index ix_age on t1(age); #方式三 alter table t1 add index ix_sex(sex); alter table t1 add index(sex); #查看 mysql> show create table t1; | t1 | CREATE TABLE `t1` ( `id` int(11) DEFAULT NULL, `name` char(1) DEFAULT NULL, `age` int(11) DEFAULT NULL, `sex` enum('male','female') DEFAULT NULL, UNIQUE KEY `uni_id` (`id`), KEY `ix_name` (`name`), KEY `ix_age` (`age`), KEY `ix_sex` (`sex`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 示范
使用索引注意的点
1. 条件一定是建立了索引的字段，如果条件使用的字段根本就没有创建索引，那么索引不生效 2. 如果条件是一个范围，随着范围的值逐渐增大，那么索引能发挥的作用也越小 3. 如果使用like进行模糊查询，那么使用a%的形式能命中索引，%a形式不能命中索引 4. 尽量选择区分度高的字段作为索引列 5. 索引列不能在条件中参与计算，也不能使用函数 6. 在多个条件以and相连的时候，会优先选择区分度高的索引来进行查询， 在多个条件以or相连的时候，就是从左到右依次判断
- 避免使用select * - 使用count(*) - 创建表时尽量使用 char 代替 varchar - 表的字段顺序固定长度的字段优先 - 组合索引代替多个单列索引（由于mysql中每次只能使用一个索引，所以经常使用多个条件查询时更适合使用组合索引） - 尽量使用短索引 - 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries) - 连表时注意条件类型需一致 - 索引散列值（重复少）不适合建索引，例：性别不适合(就是索引的相似度高的不适合做索引)
制作联合索引
为什么要创建联合索引?
如果我们查询的条件总是多个列合在一起查,那么就建立联合索引
create index ind_mix on s1(id,email)
select * from s1 where id = 1000000 命中索引 select * from s1 where email = 'eva1000000@oldboy' 未命中索引 但凡是创建了联合索引,那么在查询的时候,再创建顺序中从左到右的第一列必须出现在条件中 select count(*) from s1 where id = 1000000 and email = 'eva10%'; 命中索引 select count(*) from s1 where id = 1000000 and email like 'eva10%'; 可以命中索引 select * from s1 where id >3000 and email = 'eva300000@oldboy'; 不能命中索引
1.最左前缀原则 a,b,c,d 条件是a的能命中索引,条件是a,b能命中索引,a,b,c能命中,a,c.... 只要没有a就不能命中索引如果在联合查询中,总是涉及到同一个字段,那么就在建立联合索引的时候将这个字段放在最左侧
2.联合索引 如果按照定义顺序,从左到右遇到的第一个在条件中以范围为条件的字段,索引失效尽量将带着范围查询的字段,定义在联合索引的最后面
关于索引的两个名词
覆盖索引
InnoDB存储引擎支持覆盖索引（covering index，或称索引覆盖），即从辅助索引中就可以得到查询记录，而不需要查询聚集索引中的记录。使用覆盖索引的一个好处是：辅助索引不包含整行记录的所有信息，故其大小要远小于聚集索引，因此可以减少大量的IO操作
查一个数据不需要回表 select name from 表 where age = 20 不是覆盖索引 select age from 表 where age =20 是覆盖索引 select count(age) from 表 where age =20 是覆盖索引
合并索引
当我们为单独的一列创建索引的时候: 如果条件是这一列,且使用正确就可以命中索引 当我们为两列分别创建单独的索引的时候 如果这两列都是条件,那么可能只能命中期中一个条件 如果这两列都是条件,那么可能会命中两个索引 - 合并索引 我们为多列直接创建联合所以 条件命中联合索引
执行计划
看看mysql准备怎么执行这条语句 可以看到是否命中索引,计划能命中哪些,实际命中了哪些,执行的顺序,是否发生了索引合并,覆盖索引 explain select * from s1;
文章内容来源:https://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/10126413.html