MySQL索引（九）

一、索引介绍

1.1 什么是索引

索引就好比一本书的目录，它会让你更快的找到内容。

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。

分为以下四种：

• BTREE：B+树索引（基本上都是使用此索引）
• HASH：HASH索引
• FULLTEXT：全文索引
• RTREE：R树索引

树形结构（B树：B树、B+树、B*树），

B树索引由多个层次构成：‘根’，‘枝’，‘叶’，它建立在表的列上

stu(id, name, age)

假如说，在id列上建索引

　　A. 对id列的值，进行自动排序，把这些值有规律的存放到各个叶子节点

　　B. 并且叶子节点还会存储整行数据的指针信息

　　C. 生成上层枝节点，存储每个对应叶子节点最小值和叶子节点指针

　　D. 生成根节点，存储每个枝节点的最小值以及对应的存储指针

　　以上是B树索引的基本构成

　　E. 对于B+树索引结构，对于范围查询有了更好的优化，叶子节点还会记录相邻叶子节点指针

　　F. 对于B*树索引结构，枝节点还会记录相领枝节点的指针情况

B+树图：

1.2 主键和索引的区别

索引：索引好比是一本书的目录，可以快速的通过页码找到你需要的那一页。惟一地标识一行。
主键：做为数据库表唯一行标识，作为一个可以被外键有效引用的对象。
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。索引可以大大提高MySQL的检索速度。
数据库有两种查询方式，一个全表扫描，条件匹配。一个是索引。
主键是特殊的索引，主键是索引，索引不一定是主键，索引可以是多列，主键只能是一列。

二、索引执行计划管理

基于特点的一些分类：

1. 主键索引（聚集索引 cluseter indexes）：parmary key（创建主键后自动生成的，最符合B+ 树的）
2. 唯一键：唯一键索引（都是唯一值的列）
3. 普通键：辅助索引（sec indexex）

优先使用主键索引，查询的时候还要基于主键索引进行查询。

三、添加、查询、删除索引

-- 添加一张表
mysql> create table stu (id int not null auto_increment primary key,name varchar(20),age tinyint,gender enum('m','f'),telnum varchar(12),qq varchar(20));
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

-- 把name列设置为普通索引，idx_name为key的名字
mysql> alter table stu add index idx_name(name);
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

-- 查询索引
mysql> desc stu;
+--------+---------------+------+-----+---------+----------------+
| Field  | Type          | Null | Key | Default | Extra          |
+--------+---------------+------+-----+---------+----------------+
| id     | int(11)       | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name   | varchar(20)   | YES  | MUL | NULL    |                |
| age    | tinyint(4)    | YES  |     | NULL    |                |
| gender | enum('m','f') | YES  |     | NULL    |                |
| telnum | varchar(12)   | YES  |     | NULL    |                |
| qq     | varchar(20)   | YES  |     | NULL    |                |
+--------+---------------+------+-----+---------+----------------+
6 rows in set (0.00 sec)

mysql> show index from stu;
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| stu   |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |           0 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
| stu   |          1 | idx_name |            1 | name        | A         |           0 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql> show index from stu\G
*************************** 1. row ***************************
        Table: stu
   Non_unique: 0
     Key_name: PRIMARY
 Seq_in_index: 1
  Column_name: id
    Collation: A
  Cardinality: 0
     Sub_part: NULL
       Packed: NULL
         Null:
   Index_type: BTREE
      Comment:
Index_comment:
*************************** 2. row ***************************
        Table: stu
   Non_unique: 1
     Key_name: idx_name
 Seq_in_index: 1
  Column_name: name
    Collation: A
  Cardinality: 0
     Sub_part: NULL
       Packed: NULL
         Null: YES
   Index_type: BTREE
      Comment:
Index_comment:
2 rows in set (0.00 sec)

-- 删除索引
mysql> alter table stu drop key idx_name;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> show index from stu;
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| stu   |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |           0 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
1 row in set (0.00 sec)

-- key就是索引的意思，PRI就是主键，MUL就是普通的索引，UNQ、UNI 是唯一键

四、创建表的时候创建自增主键

CREATE TABLE `stu` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `age` tinyint(4) DEFAULT NULL,
  `gender` enum('m','f') DEFAULT NULL,
  `telnum` varchar(12) DEFAULT NULL,
  `qq` varchar(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

如果当时没有创建，后面可以增加

mysql> CREATE TABLE `stu_test` (
    ->   `id` int(11) NOT NULL,
    ->   `name` varchar(20) DEFAULT NULL
    -> ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
Query OK, 0 rows affected (0.23 sec)

mysql> desc stu_test;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id    | int(11)     | NO   |     | NULL    |       |
| name  | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
2 rows in set (0.01 sec)

mysql> alter table stu_test change id id int(11) primary key not null auto_increment;
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> desc stu_test;
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra          |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id    | int(11)     | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name  | varchar(20) | YES  |     | NULL    |                |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
2 rows in set (0.00 sec)

五、唯一索引

内容唯一，但不是主键

可以统计一下有没有重复值，用去重后的行数，和总行数做个比较，如果不一样，说明有重复的值。

-- 添加telnum为唯一键索引
alter table stu add UNIQUE key uni_tel(telnum);

-- 统计总行数
select count(*) from webdb.t1;
-- telnum列去重之后还剩多少行
SELECT count(distinct telnum) from webdb.t1;

还可以判断是不是唯一索引，最简单的方法是建一建试试，如果建不上 说明有重复的。

六、前缀索引和联合索引

如果字符较长的时候，可以使用前缀索引

-- 根据字段的前10个字符建立索引，名称为index_note
alter table stu add note varchar(200);
alter table stu add index index_note(note(10));

联合索引

多个字段建立一个索引

条件：a（女生） and b（身高165） and c（身材好）

Index(a,b,c)

特点：前缀生效特性。

a,ab,abc,ac  可以走索引或者部分走索引

原则：把最常用来作为条件查询的列放在前面。

mysql> alter table stu add money int;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
mysql> alter table stu add index idx_dup(gender,age,money);
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
mysql> show index from stu;
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| stu   |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |           0 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
| stu   |          0 | uni_tel  |            1 | telnum      | A         |           0 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
| stu   |          1 | idx_dup  |            1 | gender      | A         |           0 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
| stu   |          1 | idx_dup  |            2 | age         | A         |           0 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
| stu   |          1 | idx_dup  |            3 | money       | A         |           0 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
5 rows in set (0.00 sec)

七、explain 命令分析

MySQL中的执行计划，只分为两种。都是优化器决定的

全表扫描：

　　一般在线上业务系统，要避免全表扫描

索引扫描：

　　将要获取的数据，变得更有目的性。

通过explain命令来 获取优化器选择后的执行计划，并不输出后面的语句结果。

mysql> explain select id,name from t1 where name='andy';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | t1    | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    2 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

-- type 表示的是使用的是全表扫描还是索引扫描
-- type 类型如下：ALL、index、range、ref、eq_ref、const、system、Null
-- 从左到右，性能越来越好，我们在使用索引是，最底应达到range
-- key_len值越小越好
-- rows值越小越好

ALL 全表扫描

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。

where条件后 > < >= <= in or between and   like 'm%'

不等于是不走索引的!= 、<>、like '%m%'

此句性能略差

可改写为

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

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作为关键条件。

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，使用这些类方法访问。

如：将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量。

NULL：MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表过索引。

例如：从一个索引列里选取最小值可通过单独索引查找完成

如果出现以上附加信息，请检查order by，group by，distince，join条件列上有没有合理的索引。（联合索引）

单列索引也不会避免filesort的出现

如果想优化，必须创建联合索引。

会发现，下面有两个索引，最后走的新创建的dup_codepogo

但是基于countcode有两个索引，需要删除一个，否则会影响优化器的算法。

Possible_key只有一个了，里面的extra正常了，只要不是filesort就正常。

八、建立索引的原则（运维规范）

数据库索引的设计原则：

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，那么索引设计原因又是怎样的呢？

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
• 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。
• 主键索引和唯一索引，在查询中使用的效率最高的。

　　注意：如果重复值较多，可以考虑采用联合索引

　 　2.为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引

• 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.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，那么该字段查询的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

　 　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。如果只检索字段前面的若干字符，这样可以提高检索速度。

――――以上重点关注――――以下是能保护则保证的―――――

1. 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，需要占用的磁盘就越大，修改表时，对索引的重构和和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间

　　 2.删除不再使用，或者很少使用索引

• 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。

――――不走索引的情况---------（开发规范）

重点关注：

　　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 t1;

-- 工具生成，和全表扫描是一样的
select * from t1 where 1=1; 

　　在线上业务数据库中，特别是数据量比较大的表，是没有全表扫描这种需求的。

　　A．对用户查看是非常痛苦的。

　　B．对服务器来讲是毁灭性的

　　例外：数据处理分析的业务，一般也不用mysql了

select * from t1;
-- SQL改写成以下语句
-- 需要在price列上建立索引
select * from t1 ORDER BY price limit 10;

　　2.查询结果集是原表中的大部分数据，应该是25%以上。

　　查询的结果集，超过了总数行数25%，优化器觉得没必要走索引了。

　　如果业务允许，可以使用limit控制

　　怎么改写？

　　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，尽量不要在mysql存放这个数据了，放到redis中。

　　3.索引本身失效，统计数据不真实

　　索引有自我维护能力。

　　对于表内容变化比较频繁的情况下，有可能会出现索引失败。

　　4.查询条件使用函数在索引列上，或者对索引进行运算。运算符包括（+ - * / ! 等）

-- 错误的
select * from test where id-1=9;

--正确的
select * from test where id=10;

　　5.隐式转换导致索引失效，这一点应当引起重视，也是开发中常犯的错误。

　　这样会导航不索引失效，错误的例子

　　隐式的把数字转换成字符串

　　6.<>  、not in 不走索引

　　7.like '%a' 百分号在最前面不走索引

　　%linux%类的搜索需求，可以使用elasticsearch

　　8. 单独引用复合索引里非第一位置的索引列。

　　复合索引index(a,b,c)

　　where a

　　where a b

　　where a b c

　　保会走a的部分索引

　　where a c

　　where a c b

　　不走索引的：

　　任何where条件列a不在第一条件列的情况不走索引