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索引

索引是帮助 MySQL 高效获取数据的一种数据结构。

优缺点：

• 优点：
  提高数据检索效率，降低数据库的IO成本
  通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗
• 缺点：
  索引列也是要占用空间的
  索引大大提高了查询效率，但降低了更新的速度，比如 INSERT、UPDATE、DELETE

索引结构

MySQL 索引数据结构对经典的 B+Tree 进行了优化。在原来 B-Tree 的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的 B+Tree，提高区间访问的性能。

演示地址

索引分类

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	快速定位特定数据	可以有多个
全文索引	全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值	可以有多个	FULLTEXT

在 InnoDB 存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

分类	含义	特点
聚集索引(Clustered Index)	将数据存储与索引放一块，索引结构的叶子节点保存了行数据	必须有，而且只有一个(叶子节点存储整行的数据)
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(叶子节点存储id)

聚集索引选取规则：

如果存在主键，主键索引就是聚集索引
如果不存在主键，将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引
如果表没有主键或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

语法

创建索引：
CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (index_col_name, ...);
如果不加 CREATE 后面不加索引类型参数，则创建的是常规索引查看索引：
SHOW INDEX FROM table_name;删除索引：
DROP INDEX index_name ON table_name;

案例：

-- name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引
create index idx_user_name on tb_user(name);
-- phone手机号字段的值非空，且唯一，为该字段创建唯一索引
create unique index idx_user_phone on tb_user (phone);
-- 为profession, age, status创建联合索引
create index idx_user_pro_age_stat on tb_user(profession, age, status);
-- 为email建立合适的索引来提升查询效率
create index idx_user_email on tb_user(email);-- 删除索引
drop index idx_user_email on tb_user;

使用规则

• 最左前缀法则

如果索引关联了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则，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。

create index idx_stu_age_sex_country on stu (country,age,sex);EXPLAIN SELECT * FROM stu WHERE country = 'China' AND age = 14 AND sex = 'Male'

如果跳跃某一列，索引将部分失效（后面的字段索引失效）。

联合索引中，出现范围查询（<, >），范围查询右侧的列索引失效。可以用>=或者<=来规避索引失效问题。

create index idx_stu_name_age_phone on stu (name,age,phone);
EXPLAIN SELECT * FROM stu WHERE name = 'Student16' AND age >= 16 AND phone = '12328557947'

create index idx_stu_age_sex_country on stu (country,age,sex);EXPLAIN SELECT * FROM stu WHERE country = 'China' AND age = 14 AND sex = 'Male'

索引失效情况

• 在索引列上进行运算操作，索引将失效。如：

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

• 字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。如：

explain select * from stu where phone = 17799990015;

• 模糊查询中，如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会是失效；
• 前后都有 % 也会失效。
• 如果是头部模糊匹配，索引失效。如：

explain select * from stu where phone like '%16754'

• 用 or 分割开的条件，如果 or 其中一个条件的列没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。

explain select * from stu where phone = '11955716754' or name = 'Student35' OR id_card_num = '313703455'

如果 MySQL 评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。

覆盖索引

如果在聚集索引中直接能找到对应的行，则直接返回行数据，只需要一次查询，哪怕是select *；如果在辅助索引中找聚集索引，如select id, name from xxx where name=‘xxx’;，也只需要通过辅助索引(name)查找到对应的id，返回name和name索引对应的id即可，只需要一次查询；如果是通过辅助索引查找其他字段，则需要回表查询，如
select id, name, gender from xxx where name=‘xxx’;

所以尽量不要用select *，容易出现回表查询，降低效率，除非有联合索引包含了所有字段

SQL 优化

order by优化

1. Using filesort：通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区 sort buffer 中完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序
2. Using index：通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为 using index，不需要额外排序，操作效率高

如果order by字段全部使用升序排序或者降序排序，则都会走索引，但是如果一个字段升序排序，另一个字段降序排序，则不会走索引，explain的extra信息显示的是Using index, Using filesort，如果要优化掉Using filesort，则需要另外再创建一个索引，如：

create index idx_stu_age_phone on stu(age , phone );EXPLAIN SELECT age,phone FROM stu ORDER BY age ASC,phone DESC

create index idx_stu_age_phone on stu(age ASC, phone DESC);

此时使用select id, age, phone from tb_user order by age asc, phone desc;会全部走索引

总结：

• 根据排序字段建立合适的索引，多字段排序时，也遵循最左前缀法则
• 尽量使用覆盖索引
• 多字段排序，一个升序一个降序，此时需要注意联合索引在创建时的规则（ASC/DESC）

group by优化

• 在分组操作时，可以通过索引来提高效率

SELECT address,count(1) FROM stu GROUP BY address

• 分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则的

EXPLAIN SELECT address,count(1),school FROM stu GROUP BY address,school

#### update优化（避免行锁升级为表锁）InnoDB 的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，并且该索引不能失效，否则会从行锁升级为表锁。如以下两条语句：```sql
//这句由于id有主键索引，所以只会锁这一行；
update user set no = '123' where id = 7;

//这句由于name没有索引，所以会把整张表都锁住进行数据更新，解决方法是给name字段添加索引
update student set no = '123' where name = 'test';，