MySQL-索引

一、索引概述

1.介绍

索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

2.优缺点

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| 优势 | 劣势 |
| 提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本 | 索引列也是要占用空间的 |
| 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序成本，降低CPU的消耗 | 索引大大提高了查询效率，同时却也降低跟新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低 |

二、索引的结构

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的结构，主要包含以下几种：

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| 索引结构 | 描述 |
| B+Tree索引 | 最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引 |
| Hash索引 | 底层数据结构是用哈希表实现的，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询 |
| R-tree（空间索引） | 空间索引是MySQL引擎的一个特殊的索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少 |
| Full-text（全文索引） | 是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式。类似于Lucene，Solr，ES |

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| 索引 | InnoDB | MyISAM | Memory |
| B+tree索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
| Hash索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| R-tree索引 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
| Full-text索引 | 5.6版本后支持 | 支持 | 不支持 |

注意：平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引。

1.B-Tree（多路平衡查找树）

以一颗最大度数（max-degree）为5（5阶）的b-tree为例（每个节点最多储存4个key，5个指针）:

2.B+Tree

以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的b+tree为例：

3.Hash

哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后储存在hash表中

如果两个或多个键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生hash冲突也成hash碰撞，可以通过建表来解决

（1）特点

1. Hash索引只能用于对等比较（=，in），不支持范围查询（between>,<,...）
2. 无法利用索引完成排序操作
3. 查询效率高，通畅只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引

（2）储存引擎支持

在MySQL中，支持hash索引的是Memory引擎，而InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是储存引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

4.为什么InnoDB储存引擎选者使用B+tree索引结构？

• 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
• 对于B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中储存的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；

三、索引的分类

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| 分类 | 含义 | 特点 | 关键字 |
| 主键索引 | 针对于表中主键创建的索引 | 默认自动创建，只能有一个 | PRIMARY |
| 唯一索引 | 避免同一个表中某数据列中的值重复 | 可以有多个 | UNIQUE |
| 常规索引 | 快速定位特殊数据 | 可以有多个 | |
| 全文索引 | 全文索引查找的是文本中的关键词，而不知比较值中的值 | 可以有多个 | FULLTEXT |

在InnoDB存储引擎中，根据索引的储存形式，又可以分为一下两种：

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| 分类 | 含义 | 特点 |
| 聚焦索引（Clustered Index） | 将数据存储与索引放到一块，索引结构的叶子节点保存了行数据 | 必须有，而且只有一个 |
| 二级索引（Secondary Index） | 将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键 | 可以存在多个 |

聚集索引的选取规则：

• 如果存在主键，主键索引就是聚焦索引。
• 如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚焦索引。
• 如果没有主键，没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引

四、索引语法

• 创建索引

CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name ( index_col_name,..);

• 查看索引

SHOW INDEX FROM table_name;

• 删除索引

DROP INDEX index_name ON table_name;

五、SQL性能分析

1.SQL执行频率

MySQL客户端连接成功后，通过show[session|global] status命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的INSERT、UPDAGTE、DELETE、SELECT的访问频次：

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com__';

2.慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time,单位：秒，默认10秒）的所有SQL语句日志。

MySQL的慢查询日志默认没有开启，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息：

#开启MySQL慢日志查询开关

slow_query_log=1

#设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询。记录慢查询日志

ling_query_time=2

配置完毕后，通过以下指令重新启动MySQL服务器进行测试，查看慢日志文件中记录的信息/var/lib/mysql/localhost-slow.log。

3.profile详细

show profiles能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have_profiling参数，能够看到当前MySQL是否支持profile操作

SELECT @@have_profiling;

默认profiling是关闭的，可以通过set语句在session/global级别开启profiling：

SET profiling = 1;

执行一系列的业务SQL的操作，然后通过如下指令查看指令的执行耗时：

#查看每一条SQL的耗时基本操作

show profiles;

#查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况

show profile for query query_id;

#查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况

show profile cpu for query query_id;

4.explain执行计划

EXPLAIN或者DESC命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息，包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和链接的顺序。

#直接在select语句之前加上关键字explain/desc

EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件；

explain执行计划各字段含义：

• idselect

查询的序列号，表示查询中执行select子句或者时操作表的顺序（id相同，执行顺序从上到下；id不同，值越大，越先执行）。

• select_type

表示SELECT的类型，常见的取值有SIMPLE（简单表，即不使用表连接或者子查询）、PRIMARY（主查询，即外层的查询）、UNION（UNION中的第二个或者后面的查询语句）、SUBQUERT（SELECT/WHERE之后包含了子查询）等

• type

表示连接类型，性能由好到差的连接类型为NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index、all。

• possible_key

显示可这张表上的索引，一个或多个。

• Key

实际用到的索引，如果为NULL，则没有使用索引。

• Key_len

表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好。

• rows

MySQL认为必须要执行查询的行数，在innodb引擎的表中，是一个估计值，可能并不终是准确的。

• filtered

表示返回结果的行数占需要读取行数的百分比，filtered的值越大越好。

六、索引使用

1.验证索引效率

在未建立索引之前，执行如下SQL语句，查看SQL的耗时。

SELECT*FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001';

针对字段创建索引

create index idx_sku_sn on tb_sku（sn）;

然后再执行相同的SQL语句，再次查看SQL的耗时。

SELECT*FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001';

2.最左前缀法则

如果索引了多列（联合索引），要遵循最左前缀法则。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，索引将部分失效（后面的字段索引失效）。

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';
explain select*from tb_user where age = 31 and status = '0';
explain select*from tb_user where status = '0';

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';
explain select*from tb_user where profession = '软件工程'and age>=30 and status = '0';

4.索引列运算

不要在索引列上进行运算操作，索引将失效。

explain select*from tb_user where substring(phone,10,2) = '15';

5.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。

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;

6.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，索引将失效。

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%'；

6.or连接的条件

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;

7.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。

select*from tb_user where phone >='17799990005';
select*from tb_user where phone >='17799990015';

8.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。

use index：

explain select*from tb_user use index（idx_user_pro）where profession = '软件工程'；

ignore index：

explain select*from tb_user ignore index（idx_user_pro）where profession = '软件工程'；

force index：

explain select*from tb_user force index（idx_user_pro）where profession = '软件工程'；

9，覆盖索引

尽量使用覆盖索引（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），减少select*。

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';

知识贴士：

using index condition: 查找使用了索引，但是需要回表查询数据

using where;using index:查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列表中能找到，所以不需要回表查询数据

10.前缀索引

当字段类型为字符串（varchar，text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，这样就可以大大节约空间，从而提高索引效率

(1)语法

create index idx_xxxx on table_name(column(n));

(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;

11.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。

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，建议建立联合索引，而非单列索引

单列索引情况

explain select id,phone,name from tb_user where phone = '17799990010' and name = '韩信';

多条件联合查询时，MySQL优化器会评估那个字段的索引效率更高，会选择该索引完成本次查询

联合索引情况

七、索引设计原则

1. 针对与数据量较大，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）操作的字段建立索引。
3. 尽量选择区分度较高的列表作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高
4. 如果时字符串类型的字段，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，节省储存空间，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的，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. 如果索引列不能储存NULL的值，请在创建表时使用NOT NULL来约束他。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。