1.索引的作用

类似于一本书中的目录,起到优化查询的作用

2.索引的分类(算法)

B树索引 默认使用的索引类型(差不多95%以上)
R树索引
Hash索引 在innodb中也有Hash索引，只是它是自适应的，不需要人管理，存储引擎帮我们自动去做的一个在索引层上的优化。
FullText
GIS 索引

3.Btree索引算法演变(了解)

B-Tree
B+Tree 在范围查询方面提供了更好的性能(> < >= <= like)
B*Tree

4.Btree索引功能上的分类

4.1 辅助索引

(1) 提取索引列的所有值,进行排序
(2) 将排好序的值,均匀的存放在叶子节点,进一步生成枝节点和根节点
(3) 在叶子节点中的值,都会对应存储主键ID

?

?

?

?

?

?

?

?

select * from t1 where id=10;
问题: 基于索引键做where查询,对于id列是顺序IO,但是对于其他列的查询,可能是随机IO.

4.2 聚集索引

(1)MySQL 会自动选择主键作为聚集索引列,没有主键会选择唯一键,如果都没有会生成隐藏的(聚集索引).
(2)MySQL进行存储数据时,会按照聚集索引列值得顺序,有序存储数据行
(3)聚集索引直接将原表数据页,作为叶子节点,然后提取聚集索引列向上生成枝和根

4.3 聚集索引和辅助索引的区别

(1) 表中任何一个列都可以创建辅助索引,在你有需要的时候,只要名字不同即可
(2) 在一张表中,聚集索引只能有一个,一般是主键.
(3) 辅助索引,叶子节点只存储 索引列的有序值+聚集索引列值.
(4) 聚集索引,叶子节点存储的是有序的整行数据.
(5) MySQL 的表数据存储是聚集索引组织表

5.辅助索引细分

单列辅助索引

联合索引(覆盖索引) *

唯一索引

前缀索引

6.索引树高度

索引树高度应当越低越好,一般维持在3-4最佳.

6.1 数据行数较多

分表 : parttion 用的比较少了.
分片：分布式架构.

6.2 字段长度

业务允许,尽量选择字符长度短的列作为索引列
业务不允许,采用前缀索引.

6.3 数据类型

char 和 varchar
enum

7.索引的命令操作

7.1 查询索引 (key)

db01 [world]>desc city;
+-------------+----------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------------+----------+------+-----+---------+----------------+
| ID | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| Name | char(35) | NO | | | |
| CountryCode | char(3) | NO | MUL | | |
| District | char(20) | NO | | | |
| Population | int(11) | NO | | 0 | |
+-------------+----------+------+-----+---------+----------------+
5 rows in set (0.00 sec)

Field ==> 列名字
key ==> 有没有索引,索引类型
PRI ==> 主键索引
MUL ==> 辅助索引(单列,联和,前缀)
UNI ==> 唯一索引

mysql> show index from city\G #查看索引的信息信息

7.2 创建索引

这个过程也会锁表。注意在业务不繁忙的时候操作。

单列的辅助索引:
mysql> alter table city add index idx_name(name);

注意：我们不建议在一个列上建多个索引，同一个表中，索引名不能同名。

多列的联合索引(覆盖索引):
mysql> alter table city add index idx_c_p(countrycode,population);
mysql> alter table city add index idx_c_p(population,countrycode);
以上的查询不考虑索引的顺序,优化器会自动调整where的条件顺序
注意: 索引,我们在这种情况下建索引时,需要考虑哪个列的唯一值更多,哪个放在索引左边.

唯一索引:
mysql> alter table city add unique index uidx_dis(district);
#判断同一个列的值是否有重复的。
mysql> select count(district) from city;
mysql> select count(distinct district) from city;

前缀索引：
mysql> alter table city add index idx_dis(district(5));
注意：数字列不能用作前缀索引。

如果出现where 条件中出现不等值查询条件
DESC SELECT * FROM t_100w WHERE num <1000 AND k2=‘DEEF‘;
我们建索引时:
ALTER TABLE t_100w ADD INDEX idx_2_n(k2,num);
语句书写时
DESC SELECT * FROM t_100w WHERE k2=‘DEEF‘ AND num <1000 ;

如果查询中出现多子句
我们要按照子句的执行顺序进行建立索引.

7.3 删除索引

mysql> alter table city drop index idx_name;
mysql> alter table city drop index idx_c_p;
mysql> alter table city drop index idx_dis;

8.压力测试准备:

mysql> use test
mysql> source /tmp/t100w.sql
mysql> select * from t100w limit 10;

8.1 未做优化之前测试

#模拟100个用户连接我们的数据库，并跑200次查询
[root@db01 ~]#mysqlslap --defaults-file=/etc/my.cnf \
--concurrency=100 --iterations=1 --create-schema=‘test‘ \
--query="select * from test.t100w where k2=‘MN89‘" engine=innodb \
--number-of-queries=200 -uroot -p123 -verbose
mysql>show processlist; #查看现在已经有多少连接上来。

8.2 索引优化后

#做相关优化

9.执行计划分析

9.1 介绍

(1)获取到的是优化器选择完成的,他认为代价最小的执行计划.
作用: 语句执行前,先看执行计划信息,可以有效的防止性能较差的语句带来的性能问题.
如果业务中出现了慢语句，我们也需要借助此命令进行语句的评估，分析优化方案。
(2)select 获取数据的方法
1. 全表扫描(应当尽量避免,因为性能低)
2. 索引扫描
3. 获取不到数据

9.2 作用

将优化器 选择后的执行计划 截取出来.便于管理员判断语句的执行效率.

9.3 获取执行计划

desc SQL 语句
explain SQL 语句

9.4 分析执行计划

1. table
表名
2. type:ALL index range ref eq_ref const NULL

查询的类型:
全表扫描 : ALL
索引扫描 : index,range,ref,eq_ref,const(system),NULL

ALL:
????select * from t1;
????select * from t1 where xxx where 条件无索引
????select * from t1 where != not in like ‘%xaa%‘

?

index: 全索引扫描
mysql> desc select countrycode from city;

?

range: 索引范围扫描(> < >= <= , between and ,or,in,like )
mysql> desc select * from city where id>2000;
mysql> desc select * from city where countrycode like ‘CH%‘;
对于辅助索引来讲,!= 和not in等语句是不走索引的
对于主键索引列来讲,!= 和not in等语句是走range
mysql> desc select * from city where countrycode=‘CHN‘ or countrycode=‘USA‘;
mysql> desc select * from city where countrycode in (‘CHN‘,‘USA‘);
一般改写为 union all
desc
select * from city where countrycode=‘CHN‘
union all
select * from city where countrycode=‘USA‘;

?

ref: 辅助索引等值查询
desc
select * from city where countrycode=‘CHN‘
union all
select * from city where countrycode=‘USA‘;

?

eq_ref : 多表连接时,子表使用主键列或唯一列作为连接条件
A join B
on a.x = B.y
desc select b.name,a.name,a.population
from city as a
join country as b
on a.countrycode=b.code
where a.population<100;

?

const(system) : 主键或者唯一键的等值查询
mysql> desc select * from city where id=100;

?

NULL：不需要回表查数据行,理论上性能是最好。

?

possible_key:可能会用到的索引

?

key:真正选择了哪个索引

key_len:索引覆盖长度
varchar(20) utf8mb4
1. 能存20个任意字符
2. 不管存储的是字符,数字,中文,都1个字符最大预留长度是4个字节
3. 对于中文,1个占4个字节
4. 对于数字和字母,1个实际占用大小是1个字节

?

Extra: Using filesort
出现Using filesort,说明在查询中有关排序的条件列没有合理的应用索引
order by
group by
distinct
union
关注key_len应用的长度

10.联合索引应用细节

关注key_len应用的长度:
联合索引 add index idx(a,b,c,d)
k1:aa k2:中国 k3:aaaa k4:中国你好
1. 只要我们将来的查询,所有索引列都是<等值>查询条件下,无关排列顺序
mysql> desc select * from test where k1=‘aa‘ and k2=‘中国‘ and k3=‘aaaa‘ and k4=‘中国你好‘;
mysql> desc select * from test where k2=‘中国‘ and k3=‘aaaa‘ and k4=‘中国你好‘ and k1=‘aa‘;
原因：优化器,自动做查询条件的排列
2. 不连续部分条件
cda ----> acd ---> a -----> idx(c,d,a)
mysql> desc select * from test where k3=‘aaaa‘ and k4=‘中国你好‘ and k1=‘aa‘;
dba ----> abd ---> ab ----> idx(d,b,a)
mysql> desc select * from test where k2=‘中国‘ and k4=‘中国你好‘ and k1=‘aa‘;
总结：唯一值多的列放在最左侧
3. 在where查询中如果出现> < >= <= like
mysql> desc select * from test where k1=‘aa‘ and k3=‘aaaa‘ and k4=‘中国你好‘ and k2>‘中国‘;
mysql> alter table test add index idx1(k1,k3,k4,k2);
4. 多子句查询,应用联合索引
mysql> alter table test add index idx3(k1,k2);
mysql> desc select * from test where k1=‘aa‘ order by k2;

联合索引相应总结：
t1(id,k1,k2,k3) idx(k1,k2,k3)
1、在where 条件中都是等值的 where k1=xx k2=xx k3=xxx
无关where条件的顺序,只要把控建索引时,需要把唯一值较多的放在最左侧.
2、在条件查询中没有最左列条件时,没有K1列的查询,都是不走索引的
意外情况: 将表中所有列建立联合,没有个列做查询条件都会走索引(了解)
3、如果查询中出现(> < >= <= like)
????a = and b<xxx and c=xxx
????建索引时,将等值查询条件往前放,不等值的放在最后
4、多子句时
????where c xxx order by a,b
????idx(c,a,b)

11.索引应用规范

11.1 相关说明

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。

1、(必须的) 建表时一定要有主键,一般是个无关列
2、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。
例如，学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。
如果使用姓名的话，可能存在同名现象，从而降低查询速度。
优化方案:
(1) 如果非得使用重复值较多的列作为查询条件(例如:男女),可以将表逻辑拆分
(2) 可以将此列和其他的查询类,做联和索引
select count(*) from world.city;
select count(distinct countrycode) from world.city;
select count(distinct countrycode,population ) from world.city;
3、(必须的) 为经常需要where 、ORDER BY、GROUP BY,join on等操作的字段

11.2 建立索引的原则（DBA运维规范）

(1) 建表必须要有主键,一般是无关列,自增长
(2) 经常做为where条件列 order by group by join on, distinct 的条件
(3) 最好使用唯一值多的列作为联合索引前导列,其他的按照联合索引优化细节来做
(4) 列值长度较长的索引列,我们建议使用前缀索引.
(5) 降低索引条目,一方面不要创建没用索引,不常使用的索引清理,percona-toolkit(工具)
(6) 索引维护要避开业务繁忙期
(7) 小表不建索引

11.3 不走索引的情况（开发规范）

(1) 没有查询条件，或者查询条件没有建立索引
select * from city;
select * from city where 1=1;
(2) 查询结果集是原表中的大部分数据，应该是25％以上，优化器觉得就没有必要走索引了。
(3) 索引本身失效，统计数据不真实
面试题:同一个语句突然变慢?
统计信息过旧,导致的索引失效
(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)
mysql> desc select * from city where id-99=1;
(5) 隐式转换导致索引失效.
(6) <> ，not in 不走索引（辅助索引）
(7) like "%aa" 百分号在最前面不走索引
(8) 联合索引

12.explain使用场景

key_len
utf8mb4
varchar(10) : 没有not null(1)+4*10+2=43
char(10) : 没有not null(1)+4*10=41
int : 没有not null(1)+4=5
用途:判断联合索引的覆盖长度,一般情况是越长越好

Mysql索引及执行计划