Mysql之索引

什么是索引？

是一种高效获取数据的数据结构，它是有序的。

优缺点

优点：可以提高查询效率，降低io成本。

缺点：占用部分空间，更新表需要更新索引。

B树

是一种自平衡的树数据结构，B树的每个节点可以拥有多个子节点，即b树的阶层，每个节点key数量为阶层-1。

B+树

所有数据指针放置在叶子节点，叶子节点通过一个双向链表连接，方便范围查找。

B树和B+树的区别？

存储方式不同：B树所有节点既存放key，又存放数据data，而B+树只有叶节点存放key和value，而内部节点只存放key，b+树每个节点（页），可以存放更多索引（因为没有data占用），故对于大量数据树的高度更低；
叶子节点结构不同：B+树叶子节点间还存在一个链表，方便遍历；
稳定性：因为B+树所有数据都存放在叶子节点，故访问时间稳定，而B树访问过程中可能未到叶子节点就查找到了；
范围查找速率不同：B+树首先遍历树找到下限，再遍历链表找到上限，而B树还需要二分查找。

hash索引

采用hash算法，将key计算得到的hash值，映射到对应的hash表中。

适用于对等比较，= ，in等，不适用于范围查找，因为无序排列。

索引分类

聚簇索引和二级索引

聚簇索引：将数据存储与索引绑定，索引叶节点存放行数据。（必须有且只有一个）

二级索引：数据与索引分开，索引叶节点存放的是主键。（可存在多个）

聚簇索引和非聚簇索引(二级索引）的区别？

•  叶节点存储的数据不同：聚簇索引叶节点存放行数据，而非聚簇索引叶节点存放主键；
• 查询效率不同：因为非聚簇索引还需要返回原表进行二次查询，故查询数据慢；
• 个数限制：聚簇索引一个表只能有一个，而非聚簇索引可以有多个。

 回表查询

二级索引查询获取主键后，到聚簇索引中通过主键获取行数据。

索引语法

/*创建索引 */create [unique] index  index_name on table_name(字段1，字段2);举例：create index idx_name on emp(name);/*展示索引*/show index from table_name；/*删除索引*/drop index index_name on table_name;举例：drop index username on emp;

查看表增删改查的频次

show global status like 'com_______';

下划线表示模糊匹配。可以查看这个表更新和查询哪个频繁。

show profiles; ：查看每条执行语句的耗时情况。

sql性能分析—explain执行计划

在执行语句前加explain可了解语句执行的流程。

/* 例如 */
explain select * from dept , emp where dept.id=emp.id;

 id:表示表的执行顺序，值相同表示执行顺序为从上到下，不同则值越大越先执行。

type：表示连接类型，性能由好到差为NULL，system，const，eq_ref,ref,range,index,all。

possible_key:可能应用在这张表上索引。

key：实际用到的索引。

ken_len：索引使用的字节数，越短越好。

extra:额外信息。

索引使用法则-最左前缀法则

如果索引创建在多个字段上，查询时最左字段必须存在，否则索引失效。若跳过中间字段，索引部分失效。

例如我创建name，age，phone三个的联合索引。

/*走部分索引，只有name的索引*/
select * from user where name = '323';
/*走部分索引，只有name的索引，因为跳过了age*/
select * from user where name = '323' and phone = '2323';
/*走部分索引，有name和age的索引*/
select * from user where name = '323' and age = 23;

 范围查询（<,>)右侧的列索引失效。

/*走部分索引，有name和age的索引,phone的失效*/
select * from user where name = '323' and age >10 and phone = '22323';

解决方法，用>=，或<=来替换。

不要在索引列上进行运算操作，否则 索引失效。例如：

 字符串不加单引号，索引将会失效。

select * from user where name = '323';
/*索引失效*/
select * from user where name = 323;

模糊匹配

如果头部模糊匹配，索引失效。

这样索引不失效。 

 or连接的索引

如果or条件中有字段有索引，有字段没索引，那么查询不会用到索引。

/*若name或gender其中一个没有添加索引，那么另一个索引不会生效。*/ 
explain select * from user where name = '小明' and gender = 1;

解决方法：给另一个字段添加索引。

数据分布影响

如果mysql评估走全表扫描比索引快，则不使用索引。

比如用>=,is null等查询大量符合条件的数据。

SQL提示

如果某字段有多个索引，我们可以加入提示达到优化的操作。

user index(index_name)：建议使用某个索引。

force index(index_name)：强制使用某个索引。

ignore index(index_name)：忽略指定索引。

select * from user force index(index_name) where ...

覆盖索引

当一个索引包含了查询所需要的所有字段时，MySQL 就可以直接从该索引中获取所有数据，而不必再回到聚簇索引中进行二次查询。

select id,name,phone from user where name = '小明';

例如在上述中我们可以为name和phone创建联合索引，咋查询时name和phone，id值在二级索引就可以获取到，不需要通过id回表查询。 

前缀索引

对于长字符串，或大量文本的字段建立索引时，索引会占用大量空间，为此提出前缀索引，即取前几个字符创建索引，节约索引空间。

语法

create index idx_name on table_name(字段名(n));/*n表示取前n个字符*/

前缀长度：由选择性决定，选择性=不重复索引值 / 数据库表总数。值越高查询效率越好。

索引设计原则

插入数据优化

insert批量插入,避免多次建立连接。

insert into user values(31,'tom',22,1,'113023223'),(34,'hell',22,1,'133238223');

 手动开启和关闭事务，避免多次开启和关闭事务。

主键顺序插入

大量插入数据

使用load指令将文本数据插入数据库。

1.连接数据库需要加上参数 --local-infile

mysql --local-infile -u root -p

2.设置全局参数，开启从本地文件导入数据开关。(查询开关，select @@local_infile)

set global local_infile = 1;

3.执行load指令，将准备的数据加载到表结构中

load data local infile '路径/文件名' into table '表名' fields terminated by '字段间的分割符如,' lines terminated by '行之间分隔符如\n';

页分裂

将一条记录插入到已经满的页中时，InnoDB会进行页分裂，即将该记录原本插入位置右边数据移到新页中。

缺点：空间利用率降低，增加了I/O操作。

页合并

当索引页删除记录达到指定比例后，InnoDB会尝试与将当前页与相邻页合并，以提高空间利用率。

主键设计原则

满足业务前提下，尽量降低主键长度。（二级索引的叶节点为主键，占用大量空间）

插入数据，尽量顺序插入，如使用自增主键。（避免出现页分裂）

不要使用UUID或其他自然主键，如身份证号。（字段过长，插入不是有序，出现页分裂）

避免对主键的修改。

order by优化

根据排序字段建立合适索引，多字段排序时，符合最左前缀法则。

尽量使用覆盖索引。

多字段排序，  注意创建联合索引时指定索引创建规则（asc,desc)

group by 优化

分组操作中，也可以为group by后的字段添加索引来提高效率。

分组操作时，索引使用满足最左前缀法则。

limit优化

通过覆盖索引+联表查询方式进行优化。

count优化

count(字段)<count(主键）<count(1)约等于count(*)。

update优化

InnoDB的行锁是对索引加的锁，故对于修改条件的字段可以加索引，这样使用的是行锁，否者为表锁。