索引是最佳的解决方案吗
索引并不总是最好用的工具
只有在帮助存储引擎快速查找到记录的好处大于带来的额外工作时，索引才是有效的
① 对于小表，大部分时间全表扫描更高效
② 对于中到大型表，索引是有效的
③ 对于特大型表，建立和使用索引的代价随之增长，最好使用分区技术（直接区分查询需要的一组数据，而非一条一条记录匹配）
不同数据结构的索引
一. B-Tree 索引（对索引列顺序存储，适合查找范围数据）
关于 B-Tree 索引的知识回顾 ：若某表有一个多列索引 idx(a,b,c) ，那么如下的 Where 条件是否可以走索引，如何走索引？
select * from instance where a=xx and b>xx and c=xx；
答案 ：可以走索引，a 和 b 字段可以走索引，c 无法走索引
该 SQL 语句的 Where 条件已经符合最左前缀匹配原则，此处不叙述相关内容
如果查询有某个列的范围查询，那么此列右面（当前例子中即 b 右面）的字段查询无法走索引
二. Hash 索引（哈希索引，Memory 存储引擎支持）
基于哈希表实现，对所有索引列计算得出一个哈希码（hash code）
MySQL 中只有 Memory 存储引擎支持哈希索引，也是 Memory 存储引擎的默认索引类型
三. R-Tree 索引（空间数据索引，MyISAM 存储引擎支持）
四. FullText 索引（全文索引）
全文索引是一种特殊的索引，查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值（更类似于搜索引擎，而不是 Where 匹配）
全文索引注意更多的细节，停用词、词干、复数、布尔搜索等
在相同的列上创建 B-Tree 索引和 FullText 索引不会有冲突，全文索引适用于 Match Against 匹配，而非 Where 匹配
B-Tree 索引的优点
减少服务器需要扫描的行的数量（通过索引获得回表查询的指针，或实现索引覆盖）
帮助服务器避免排序和临时表（B-Tree 索引按顺序存储，可以 Oder By 和 Group By 操作）
可以将随机 IO 变成顺序 IO（B-Tree 索引按顺序存储，可以 Oder By 和 Group By 操作）
哈希索引（Memory）
哈希索引基于哈希表实现，MySQL 中只有 Memory 存储引擎支持哈希索引
哈希索引不是按照索引值顺序存储的，无法按照字段的顺序进行排序
哈希索引只支持等值比较查询，包括 = 、IN() 、<=> （注意和 <> 不同，<=> 个人理解可以类比做 IS），不支持任何范围查询
哈希索引维护麻烦，如果在某个选择性很低（哈希冲突很高）的字段上建立哈希索引，当在表中删除一行记录时，存储引擎要遍历哈希索引中哈希值链表的每一行，找到并删除对应的行的引用，冲突越多，代价越大
自适应哈希索引（InnoDB）
InnoDB 存储引擎有一个特性，叫自适应哈希索引
某些索引值被使用的非常频繁时，会在内存中基于 B-Tree 索引之上，再建立一个哈希索引
这让 B-Tree 索引也具有了哈希索引的一些优点，比如快速的哈希查找
这是一个完全自动、内部的行为，用户无法控制或者配置，但可以关闭该功能
索引优化案例 - 长字段索引如何查的更快？
案例 ：某表存储了大量长字段的 URL，业务需要根据 URL 进行查找，URL 上建立了索引
# 存储大量的 URL, 而且需要根据 URL 进行搜索和查找
mysql> select id from url where url="http://www.mysql.com";
# 使用 B-Tree 存储 URL ，存储的内容很大，因为 URL 很长，查询速度就很慢
解决方案 ：删除原 URL 上建立的索引，新增 一个被索引的 url_crc 列，使用 CRC32 哈希
mysql> select id from url where url="http://www.mysql.com"
-> and url_crc=CRC32("http://www.mysql.com");
# 这样做性能非常高，MySQL 优化器会使用这个选择性很高、体积很小的基于 url_crc 列的索引完成查找
# CRC32 获取的是 32 位整数，当数据量大于 93000 之后，有 1% 的概率产生哈希冲突
# 为避免哈希冲突，将字段值和对应 CRC32() 哈希值一起写到 Where 条件中即可
该情况下是伪哈希索引，索引的结构其实还是 B-Tree ，这个 B-Tree 的叶子节点只包含哈希值和行指针，而不存储字段值，不能避免读取行，但内存中读取行较快，对性能的影响不明显
哈希索引维护，需要创建一个触发器
delimiter $$
-- 插入时对 url_crc 字段进行赋值
create trigger pseudohash_crc_ins
before insert on pseduhash
for each row begin
set NEW.url_crc=crc32(NEW.url);
end$$
-- 更新时对 url_crc 字段进行更新
create trigger pseudohash_crc_upd
before update on pseduhash
for each row begin
set NEW.url_crc=crc32(NEW.url);
end$$
delimiter ;
关于多列索引和多个单列索引
首先，多个单列索引是不推荐的
如下示例中，如果是两个索引，将对两个单列索引进行扫描，将结果进行合并
算法无非有三种 ： OR 条件的联合（union）、AND 条件的相交（intersection）、以及前两者的情况都包括的联合和相交
# 有两个单列索引 film_id 和 actor_id
mysql> select film_id,actor_id from ethan.film_actor
-> where film_id = 1 and actor = 1;
# 这种情况下，就应该创建一个多列索引了
# OR 条件的联合需要花费大量的 CPU、内存 在算法的缓存、排序和合并操作上
# 多个单列索引的查询成本（消耗CPU和内存资源），甚至不如全表扫描
多列索引选择合适的索引顺序
选择性较高的，需要放在多列索引的前面
mysql> select count(*),sum(age=25),sum(region="河北省") from itzone_m1;
+----------+-------------+-------------------------+
| count(*) | sum(age=25) | sum(region="河北省") |
+----------+-------------+-------------------------+
| 10000 | 56 | 297 |
+----------+-------------+-------------------------+
1 row in set (0.01 sec)
# 类似这种，如果想要建立 age、region 字段的联合索引，就应该把 age 放在前面，重复值较少，选择性较高
# 多列索引的第一列，若接近于总行数 count(*) ，也代表着这个索引没什么用
InnoDB 与 MyISAM 数据分布
禁止使用 UUID 作为主键
要避免随机的（不连续、值的范围分布很大）聚集索引
使用 UUID 作为聚集索引的主键，使用 UUID 作为聚集索引，数据的插入时随机的，使数据没有任何的聚集特性