MySQL支持的索引类型
B-tree索引的特点
1、B-tree索引以B+树的结构存储数据
2、B-tree索引能够加快数据的查询速度
3、B-tree索引更适合进行行范围查找
B-tree结构图
在什么情况下可以用到B树索引？
1、全值匹配的查询
例如我们有个订单号，订单号为 order_sn='98764322119900'
2、匹配最左前缀的查询
3、匹配列前缀查询
例如：order_sn like '9876%'
4、匹配范围值的查找
例如：order_sn > '98764322119900' and order_sn < '98764322119999'
5、精确匹配左前列并范围匹配另外一列
6、只访问索引的查询
Btree索引的使用限制
1、如果不是按着索引最左列开始查找，则无法使用索引
2、使用索引时不能跳过索引中的列
3、Not in 和 <> 操作无法使用索引
4、如果查询中有某个列的查询范围，则其右边所有列都无法使用索引
Hash索引的特点
1、Hash索引是基于Hash表实现的，只有查询条件精确匹配Hash索引中的所有列时，才能够使用到hash索引
2、对于Hash索引中的所有列，存储引擎都会为每一行计算一个Hash码，Hash索引中存储的就是Hash码
Hash索引的限制
1、使用hash索引需要二次查找
2、Hash索引无法用于排序
3、Hash索引不支持部分索引查找也不支持范围查找
为什么要使用索引？
1、索引大大减少了存储引擎需要扫描的数据量
2、索引可以帮助我们进行排序以比喵使用临时表的IO消耗，提升MySQL的能力
3、索引可以把随机I/O变为顺序I/O
索引是不是越多越好？
场景：开发人员要求来创建更多的索引，问：“为何要添加更多的索引？”，答：”因为导入速度的时候很慢，以此来加快导入的速度！！！“，so..开发人员对索引的理解不是那么的透彻，虽然索引能够为查找带来速度上的提升，但是也会对性能有一些损失，衡量标准，当创建索引带来的好处多过于消耗的时候，才是最优的选择~
1、索引会增加写操作的成本
2、太多的索引会增加查询优化器的选择时间
索引的优化策略
索引列上不能使用表达式或函数
上图中的第一个select语句中使用表达式，因此不满足创建索引的要求，改为第二个select语句即可
前缀索引和索引列的选择性
联合索引
如何选择索引列的顺序
1、经常会被使用到的列优先
2、选择性高的列优先
覆盖索引
优点：
1、可以优化缓存，减少磁盘IO操作
2、可以减少随机IO，使随机IO操作变为顺序IO操作
3、可以避免对Innodb主键索引的二次查询
4、可以避免MyISAM表进行系统调用
无法使用覆盖索引的情况
1、存储引擎不支持覆盖索引
2、查询中使用了太多的列
3、使用了双%号的like查询
使用索引优化查询
使用索引扫描来优化排序
通过排序操作
按着索引顺序扫描数据
注意事项：
1、索引的列顺序和order by子句的顺序完全一致
2、索引中所有列的方向(升序，降序)和order by子句完全一样
3、order by中的字段全部在关联表中的第一张表中
利用索引优化🔐
1、索引可以减少锁定的行数
2、索引以加快处理速度，同事也加快了锁的释放
索引的维护和优化
删除重复复制和容易的索引
更新索引统计信息及减少索引碎片
analyze table table_name
未完待续，MySQL SQL语句的优化查询请等待下篇文章
