1、索引介绍
1.1、什么是索引
1）索引就好比一本书的目录，它能让你更快的找到自己想要的内容。
2）让获取的数据更有目的性，从而提高数据库检索数据的性能。
1.2、索引类型介绍
BTREE:B+树索引
B+tree索引
B*tree索引
HASH：HASH索引
FULLTEXT：全文索引
RTREE：R树索引
1.3、索引管理
索引建立在表的列上(字段)的。
在where后面的列建立索引才会加快查询速度。
pages<---索引（属性）<----查数据。
1.4、索引分类
主键索引
普通索引
唯一索引
1.5、添加索引
#创建索引
alter table test add index index_name(name);
#创建索引
create index index_name on test(name);
#查看索引
desc table;
#查看索引
show index from table;
#删除索引
alter table test drop key index_name;
#添加主键索引（略）
#添加唯一性索引
alter table student add unique key uni_xxx(xxx);
#查看表中数据行数
select count(*) from city;
#查看去重数据行数
select count(distinct name) from city;
1.6、前缀索引和联合索引
前缀索引
根据字段的前N个字符建立索引
alter table test add index idx_name(name(10));
避免对大列建索引
如果有，就使用前缀索引
联合索引
多个字段建立一个索引
例：
where a.女生 and b.身高 and c.体重 and d.身材好
index(a,b,c)
特点：前缀生效特性
a,ab,ac,abc,abcd 可以走索引或部分走索引
b bc bcd cd c d ba ... 不走索引
原则：把最常用来做为条件查询的列放在最前面
#创建people表
mysql> use test;
Database changed
mysql> show tables;
Empty set (0.00 sec)
mysql> create table people (id int,name varchar(20),age tinyint,money int,gender enum('m','f'));
#创建联合索引
mysql> alter table people add index idx_gam(gender,age,money);
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
2、explain详解
2.1、explain命令使用方法
mysql> explain select name,countrycode from world.city where id=1;
2.2、explain命令应用
查询数据方式：
全表扫描
1）在explain语句结果中type为ALL
2）什么时候出现全表扫描?
2.1 业务确实要获取所有数据
2.2 不走索引导致的全表扫描
2.2.1 没索引
2.2.2 索引创建有问题
2.2.3 语句有问题
生产中,mysql在使用全表扫描时的性能是极其差的，所以MySQL尽量避免出现全表扫描
索引扫描
2.1 常见的索引扫描类型:
1）index
2）range
3）ref
4）eq_ref
5）const
6）system
7）null
从上到下，性能从最差到最好，我们认为至少要达到range级别
index：Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树。
range：索引范围扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值域的行。显而易见的索引范围扫描是带有between或者where子句里带有<,>查询。
mysql> alter table city add index idx_city(population);
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> explain select * from city where population>3000000;
+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | city | range | idx_city | idx_city | 4 | NULL | 46 | Using index condition |
+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)
ref：使用非唯一索引扫描或者唯一索引的前缀扫描，返回匹配某个单独值的记录行。
mysql> explain select * from city where countrycode in ('CHN','USA');
+----+-------------+-------+-------+---------------+-------------+---------+------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-------------+---------+------+------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | city | range | CountryCode | CountryCode | 3 | NULL | 637 | Using index condition |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-------------+---------+------+------+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from city where countrycode='CHA';
+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | city | ref | CountryCode | CountryCode | 3 | const | 1 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from city where countrycode='CHA' union all select * from city where countrycode='USA';
+----+--------------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+--------------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+-----------------------+
| 1 | PRIMARY | city | ref | CountryCode | CountryCode | 3 | const | 1 | Using index condition |
| 2 | UNION | city | ref | CountryCode | CountryCode | 3 | const | 274 | Using index condition |
| NULL | UNION RESULT | <union1,2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Using temporary |
+----+--------------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+-----------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
eq_ref：类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件A
join B
on A.sid=B.sid
const、system：当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。
如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量
mysql> explain select * from city where id=1000;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | city | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | NULL |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
NULL：MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。
mysql> explain select * from city where id=10000000000000000000;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
Extra（扩展）
Using temporary
Using filesort 使用了默认的文件排序（如果使用了索引，会避免这类排序）
Using join buffer
如果出现Using filesort请检查order by ,group by ,distinct,join 条件列上没有索引
mysql> explain select * from city where countrycode='CHN' order by population;
+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | city | ref | CountryCode | CountryCode | 3 | const | 363 | Using index condition; Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
当order by语句中出现Using filesort，那就尽量让排序值在where条件中出现
mysql> explain select * from city where population>3000000000000 order by population;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
mysql> select * from city where population>3000000000000 order by population;
Empty set (0.00 sec)
mysql> select * from city where population>2870300 order by population;
+------+---------------------+-------------+---------------------+------------+
| ID | Name | CountryCode | District | Population |
+------+---------------------+-------------+---------------------+------------+
| 1029 | Ahmedabad | IND | Gujarat | 2876710 |
| 653 | Madrid | ESP | Madrid | 2879052 |
| 3795 | Chicago | USA | Illinois | 2896016 |
| 2485 | Casablanca | MAR | Casablanca | 2940623 |
| 1028 | Hyderabad | IND | Andhra Pradesh | 2964638 |
| 69 | Buenos Aires | ARG | Distrito Federal | 2982146 |
| 3358 | Ankara | TUR | Ankara | 3038159 |
| 130 | Sydney | AUS | New South Wales | 3276207 |
| 3173 | Riyadh | SAU | Riyadh | 3324000 |
| 609 | Alexandria | EGY | Aleksandria | 3328196 |
| 1533 | Jokohama [Yokohama] | JPN | Kanagawa | 3339594 |
| 1898 | Chengdu | CHN | Sichuan | 3361500 |
| 2710 | Rangoon (Yangon) | MMR | Rangoon [Yangon] | 3361700 |
| 3068 | Berlin | DEU | Berliini | 3386667 |
| 150 | Dhaka | BGD | Dhaka | 3612850 |
| 3794 | Los Angeles | USA | California | 3694820 |
| 2332 | Pusan | KOR | Pusan | 3804522 |
| 1027 | Chennai (Madras) | IND | Tamil Nadu | 3841396 |
| 3769 | Ho Chi Minh City | VNM | Ho Chi Minh City | 3980000 |
| 3208 | Singapore | SGP | – | 4017733 |
| 1897 | Kanton [Guangzhou] | CHN | Guangdong | 4256300 |
| 1896 | Shenyang | CHN | Liaoning | 4265200 |
| 1895 | Harbin | CHN | Heilongjiang | 4289800 |
| 1365 | Baghdad | IRQ | Baghdad | 4336000 |
| 1894 | Wuhan | CHN | Hubei | 4344600 |
| 1026 | Calcutta [Kolkata] | IND | West Bengali | 4399819 |
| 3581 | St Petersburg | RUS | Pietari | 4694000 |
| 554 | Santiago de Chile | CHL | Santiago | 4703954 |
| 2823 | Lahore | PAK | Punjab | 5063499 |
| 2298 | Kinshasa | COD | Kinshasa | 5064000 |
| 1893 | Tianjin | CHN | Tianjin | 5286800 |
| 207 | Rio de Janeiro | BRA | Rio de Janeiro | 5598953 |
| 2257 | Santafé de Bogotá | COL | Santafé de Bogotá | 6260862 |
| 3320 | Bangkok | THA | Bangkok | 6320174 |
| 1892 | Chongqing | CHN | Chongqing | 6351600 |
| 2890 | Lima | PER | Lima | 6464693 |
| 1380 | Teheran | IRN | Teheran | 6758845 |
| 608 | Cairo | EGY | Kairo | 6789479 |
| 1025 | Delhi | IND | Delhi | 7206704 |
| 456 | London | GBR | England | 7285000 |
| 1891 | Peking | CHN | Peking | 7472000 |
| 1532 | Tokyo | JPN | Tokyo-to | 7980230 |
| 3793 | New York | USA | New York | 8008278 |
| 3580 | Moscow | RUS | Moscow (City) | 8389200 |
| 2515 | Ciudad de México | MEX | Distrito Federal | 8591309 |
| 3357 | Istanbul | TUR | Istanbul | 8787958 |
| 2822 | Karachi | PAK | Sindh | 9269265 |
| 939 | Jakarta | IDN | Jakarta Raya | 9604900 |
| 1890 | Shanghai | CHN | Shanghai | 9696300 |
| 206 | São Paulo | BRA | São Paulo | 9968485 |
| 2331 | Seoul | KOR | Seoul | 9981619 |
| 1024 | Mumbai (Bombay) | IND | Maharashtra | 10500000 |
+------+---------------------+-------------+---------------------+------------+
52 rows in set (0.00 sec)
key_len: 越小越好
前缀索引去控制
rows: 越小越好
3、建立索引的原则（规范）
为了使索引的使用效率更高，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。
那么索引设计原则又是怎样的?
3.1、选择唯一性索引
唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。
主键索引和唯一键索引，在查询中使用是效率最高的。
mysql> select count(*) from city;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 4079 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select count(distinct countrycode) from city;
+-----------------------------+
| count(distinct countrycode) |
+-----------------------------+
| 232 |
+-----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select count(distinct countrycode,population) from city;
+----------------------------------------+
| count(distinct countrycode,population) |
+----------------------------------------+
| 4052 |
+----------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
注意：如果重复值较多，可以考虑采用联合索引
3.2、为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引
例如:
经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段，排序操作会浪费很多时间。
如果为其建立索引，可以有效地避免排序操作
3.3、为常作为查询条件的字段建立索引
如果某个字段经常用来做查询条件，那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。
因此，为这样的字段建立索引，可以提高整个表的查询速度。
经常查询
列值的重复值少
注：如果经常作为条件的列，重复值特别多，可以建立联合索引
3.4、尽量使用前缀来索引
如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索
会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。
3.5、限制索引的数目
索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。
修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。
3.6、删除不再使用或者很少使用的索引
表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。数据库管理
员应当定期找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响。
4、重点关注
4.1、没有查询条件，或者查询条件没有建立索引
#全表扫描
select * from table;
select * from tab where 1=1;
在业务数据库中，特别是数据量比较大的表,是没有全表扫描这种需求。
1）对用户查看是非常痛苦的。
2）对服务器来讲毁灭性的。
3）SQL改写成以下语句：
#情况1
#全表扫描
mysql> select * from city;
#需要在price列上建立索引
mysql> select * from city order by id limit 10;
#情况2
#name列没有索引
select * from table where name='zhangsan';
1、换成有索引的列作为查询条件
2、将name列建立索引
4.2、查询结果集是原表中的大部分数据，应该是25％以上
mysql> explain select * from city where population>30000 order by population;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE | city | ALL | idx_city | NULL | NULL | NULL | 4188 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
如果业务允许，可以使用limit控制。
结合业务判断，有没有更好的方式。如果没有更好的改写方案就尽量不要在mysql存放这个数据了，放到redis里面。
4.3、索引本身失效，统计数据不真实
索引有自我维护的能力。
对于表内容变化比较频繁的情况下，有可能会出现索引失效。
重建索引就可以解决
4.4、查询条件使用函数在索引列上或者对索引列进行运算，运算包括(+，-，*等)
#例子
错误的例子：select * from test where id-1=9;
正确的例子：select * from test where id=10;
4.5、隐式转换导致索引失效.这一点应当引起重视.也是开发中经常会犯的错误
mysql> create table test (id int ,name varchar(20),telnum varchar(10));
mysql> insert into test values(1,'zs','110'),(2,'l4',120),(3,'w5',119),(4,'z4',112);
mysql> explain select * from test where telnum=120;
mysql> alter table test add index idx_tel(telnum);
mysql> explain select * from test where telnum=120;
mysql> explain select * from test where telnum=120;
mysql> explain select * from test where telnum='120';
4.6、<> ，not in 不走索引
mysql> select * from tab where telnum <> '1555555';
mysql> explain select * from tab where telnum <> '1555555';
单独的>,<,in 有可能走，也有可能不走，和结果集有关，尽量结合业务添加limit
or或in尽量改成union
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum IN ('110','119');
#改写成
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum='110'
UNION ALL
SELECT * FROM teltab WHERE telnum='119'
4.7、like "%_" 百分号在最前面不走
#走range索引扫描
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE '31%';
#不走索引
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE '%110';
%linux%类的搜索需求，可以使用Elasticsearch -------> ELK
4.8、单独引用联合索引里非第一位置的索引列
CREATE TABLE t1 (id INT,NAME VARCHAR(20),age INT ,sex ENUM('m','f'),money INT);
ALTER TABLE t1 ADD INDEX t1_idx(money,age,sex);
DESC t1
SHOW INDEX FROM t1
#走索引的情况测试
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND age=30 AND sex='m';
#部分走索引
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND age=30;
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND sex='m';
#不走索引
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE age=20
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE age=30 AND sex='m';
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE sex='m';
