一、索引使用
1.验证索引效率
tb_sku 这张表中准备了 1000w 的记录。
我用夸克网盘分享了「1000w的模拟数据」链接：https://pan.quark.cn/s/15cf665202b2
这张表中id为主键，有主键索引，而其他字段是没有建立索引的。 我们先来查询其中的一条记录，看看里面的字段情况，执行如下SQL：
select * from tb_sku where id = 1\G;
可以看到即使有1000w的数据,根据id进行数据查询,性能依然很快，因为主键id是有索引的。 那么接下来，我们再来根据 sn 字段进行查询，执行如下SQL：
SELECT * FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001';
我们可以看到根据 sn 字段进行查询，查询返回了一条数据，结果耗时 20.78sec ，就是因为 sn 没有索引，而造成查询效率很低。
那么我们可以针对于 sn 字段，建立一个索引，建立了索引之后，我们再次根据 sn 进行查询，再来看一下查询耗时情况。
创建索引：
create index idx_sku_sn on tb_sku(sn) ;
然后再次执行相同的SQL语句，再次查看SQL的耗时。
SELECT * FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001';
我们明显会看到， sn 字段建立了索引之后，查询性能大大提升。建立索引前后，查询耗时都不是一个数量级的。
2.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 ) 。
以 tb_user 表为例，我们先来查看一下之前 tb_user 表所创建的索引。
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。 接下来，我们来演示几组案例，看一下具体的执行计划：
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;
explain select * from tb_user where profession = '软件工程';
以上的这三组测试中，我们发现只要联合索引最左边的字段 profession存在，索引就会生效，只不过索引的长度不同。 而且由以上三组测试，我们也可以推测出profession字段索引长度为47、age字段索引长度为2、status字段索引长度为5。
explain select * from tb_user where age = 31 and status = '0';
explain select * from tb_user where status = '0';
而通过上面的这两组测试，我们也可以看到索引并未生效，原因是因为不满足最左前缀法则，联合索引最左边的列profession不存在。
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and status = '0';
上述的SQL查询时，存在profession字段，最左边的列是存在的，索引满足最左前缀法则的基本条 件。但是查询时，跳过了age这个列，所以后面的列索引是不会使用的，也就是索引部分生效，所以索引的长度就是47。
思考题：
当执行 SQL 语句 : explain select * from tb_user where age = 31 and status = '0' and profession = '软件工程 ' ； 时，是否满足最左前缀法则，走不走
上述的联合索引，索引长度？
可以看到，是完全满足最左前缀法则的，索引长度 54 ，联合索引是生效的。
注意 ： 最左前缀法则中指的最左边的列，是指在查询时，联合索引的最左边的字段 ( 即是
第一个字段 ) 必须存在，与我们编写 SQL 时，条件编写的先后顺序无关。
3.范围查询
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 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 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 <
。
4.索引失效情况
索引列运算
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';
2.字符串不加引号
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;
explain select * from tb_user where phone = '17799990015';
explain select * from tb_user where phone = 17799990015;
经过上面两组示例，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。
3.模糊查询
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。
接下来，我们来看一下这三条 SQL 语句的执行效果，查看一下其执行计划：
由于下面查询语句中，都是根据 profession 字段查询，符合最左前缀法则，联合索引是可以生效的，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%';
explain select * from tb_user where profession like '%工程';
explain select * from tb_user where profession like '%工%';
经过上述的测试，我们发现，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。
4.or连接条件
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。
explain select * from tb_user where id = 10 or age = 23;
explain select * from tb_user where phone = '17799990017' or age = 23;
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。
create index idx_user_age on tb_user(age);
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。
最终，我们发现，当or连接的条件，左右两侧字段都有索引时，索引才会生效。
5.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。
explain select * from tb_user where phone >= '17799990005';
explain select * from tb_user where phone >= '17799990015';
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。
5.SQL提示
目前tb_user表的数据情况如下:
索引情况如下:
把上述的 idx_user_age, idx_email 这两个之前测试使用过的索引直接删除。
A. 执行SQL :
explain select * from tb_user where profession = '软件工程';
查询走了联合索引。
B. 执行SQL，创建profession的单列索引：
create index idx_user_pro on tb_user(profession);
C. 创建单列索引后，再次执行A中的SQL语句，查看执行计划，看看到底走哪个索引。
测试结果，我们可以看到，possible_keys中 idx_user_pro_age_sta,idx_user_pro 这两个索引都可能用到，最终MySQL选择了idx_user_pro_age_sta索引。这是MySQL自动选择的结果。
那么，我们能不能在查询的时候，自己来指定使用哪个索引呢？
答案是肯定的，此时就可以借助于 MySQL的SQL提示来完成。 接下来，介绍一下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';
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';
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';
6.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 。
接下来，我们来看一组SQL的执行计划，看看执行计划的差别，然后再来具体做一个解析。
explain select id, profession from tb_user where profession = '软件工程' and age =
31 and status = '0' ;
explain select id,profession,age, status from tb_user where profession = '软件工程'
and age = 31 and status = '0' ;
explain select id,profession,age, status, name 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';
从上述的执行计划我们可以看到，这四条 SQL 语句的执行计划前面所有的指标都是一样的，看不出来差异。但是此时，我们主要关注的是后面的Extra ，前面两个 SQL 的结果为 Using where; Using
Index ; 而后面两条 SQL 的结果为 : Using index condition 。
因为，在 tb_user 表中有一个联合索引 idx_user_pro_age_sta ，该索引关联了三个字段 profession、 age 、 status ，而这个索引也是一个二级索引，所以叶子节点下面挂的是这一行的主
键 id 。 所以当我们查询返回的数据在 id 、 profession 、 age 、 status 之中，则直接走二级索引
直接返回数据了。 如果超出这个范围，就需要拿到主键 id，再去扫描聚集索引，再获取额外的数据
了，这个过程就是回表。 而我们如果一直使用 select * 查询返回所有字段值，很容易就会造成回表
查询（除非是根据主键查询，此时只会扫描聚集索引）。
为了大家更清楚的理解，什么是覆盖索引，什么是回表查询，我们一起再来看下面的这组 SQL 的执行过程。
A. 表结构及索引示意图:
id是主键，是一个聚集索引。 name字段建立了普通索引，是一个二级索引（辅助索引）。
B. 执行SQL :
select * from tb_user where id = 2;
根据id查询，直接走聚集索引查询，一次索引扫描，直接返回数据，性能高。
C. 执行SQL：
selet id,name from tb_user where name = 'Arm';
虽然是根据name字段查询，查询二级索引，但是由于查询返回在字段为 id，name，在name的二级索引中，这两个值都是可以直接获取到的，因为覆盖索引，所以不需要回表查询，性能高。
D. 执行SQL：
selet id,name,gender from tb_user where name = 'Arm';
由于在 name 的二级索引中，不包含 gender ，所以，需要两次索引扫描，也就是需要回表查询，性能相对较差一点。
思考题：
一张表 , 有四个字段 (id, username, password, status), 由于数据量大 , 需要对以下SQL 语句进行优化 , 该如何进行才是最优方案 :
select id,username,password from tb_user where username = 'itcast';
答案 : 针对于 username, password 建立联合索引 , sql为:
create index idx_user_name_pass on tb_user(username,password);
这样可以避免上述的 SQL 语句，在查询的过程中，出现回表查询。
7.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 idx_xxxx on table_name(column(n)) ;
示例 :
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));
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 ;
3). 前缀索引的查询流程
8.单列索引与联合索引
单列索引：即一个索引只包含单个列。
联合索引：即一个索引包含了多个列。
我们先来看看 tb_user 表中目前的索引情况 :
在查询出来的索引中，既有单列索引，又有联合索引。
接下来，我们来执行一条 SQL 语句，看看其执行计划：
explain select id,phone,name from tb_user where phone='17799990010' AND name='韩信';
通过上述执行计划我们可以看出来，在 and 连接的两个字段 phone 、 name 上都是有单列索引的，但是最终mysql 只会选择一个索引，也就是说，只能走一个字段的索引，此时是会回表查询的。
紧接着，我们再来创建一个 phone 和 name 字段的联合索引来查询一下执行计划。
create unique index idx_user_phone_name on tb_user(phone,name);
此时，查询时，就走了联合索引，而在联合索引中包含 phone 、 name 的信息，在叶子节点下挂的是对应的主键id ，所以查询是无需回表查询的。
在业务场景中，如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引，而非单列索引。
二、索引设计原则
1). 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引。
2). 针对于常作为查询条件（ where ）、排序（ order by ）、分组（ group by ）操作的字段建立索
引。
3). 尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
4). 如果是字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引。
5). 尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间， 避免回表，提高查询效率。
6). 要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率。
7). 如果索引列不能存储 NULL 值，请在创建表时使用 NOT NULL 约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。
