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mysql索引讲解

sql语句的执行效率

不同的sql语句执行的效率差别非常大。执行效率差的sql语句会严重影响系统性能，同时，可能会因为长期持有行级别和表级别的锁，导致其他sql语句陷入持续性等待。

所以在应用一个sql语句的时候，我们要先用explain命令，解释其是否能高效的完成任务。

explain命令显示出的执行计划中字段有：

• possible_keys ：可能用到的索引；
• key：实际用的索引；
• key_len 索引的长度
• rows 表示扫描的数据行数。
• type 表示数据扫描类型

type字段描述的是找到所需数据的扫描方式，常见的扫描类型的执行效率，从高到低分为：

• All：全表扫描，未使用任何索引，需要扫描​所有数据页，要最大限度避免进行全表扫描。

• index：全索引扫描，遍历整个索引树，不需要回表（查询字段全在索引中）因此，性能优于 ALL，但依然不理想。

• range：在索引上执行 ​范围扫描，范围越小性能越好。

• ref：使用 ​非唯一索引 进行查找，可能返回 ​多条记录。其索引列允许重复值，性能取决于索引区分度（不同值越多性能越好）

• eq_ref:在 ​多表 JOIN 查询 中，使用主键或唯一索引进行 ​一对一匹配，每个 JOIN 操作 ​只匹配到1条记录，常见于主键关联的 JOIN 查询

• const：最高效，通过主键或唯一索引定位查询结果，最多返回1条。

索引优化的方案

1、 覆盖索引。

覆盖索引是指查询所需字段 ​全部包含在索引中，无需回表查询数据页。通过减少磁盘I/O次数显著提升性能。示例：

ALTER TABLE users 
ADD INDEX idx_cover_username (username, age, gender);

设置联合索引，通过username，就可以直接查询到用户的年龄和性别。

2、 前缀索引。

使用某个字段中字符串的前几个字符建立索引。可以增加一个索引页中存储的索引值，有效提高索引的查询速度。例如，对邮箱的前7个字段

ALTER TABLE users 
ADD INDEX idx_email_prefix (email(7));

3、 主键索引自增

自增主键保证数据 ​物理有序存储，减少页分裂和碎片。每次插入新记录时，主键值自动递增，保证新数据始终追加到B+树的最右侧叶子节点。

​4. 索引下推优化

如果查询语句为，多条件查询且存在联合索引。在存储引擎层提前过滤数据，减少回表次数。

索引失效的场景

虽然建立了高效的索引，但是某些sql语句会导致索引失效，要避免这些情况。

1、 使用左右模糊匹配

2、 在查询中，对索引做了计算、函数、类型转换等操作。会使索引失效，

3、在联合索引中，没有遵循最左优先的方式进行匹配，会导致联合索引失效。因为联合索引是局部有序的。

4、在where的子句中，如果O在OR前的条件列是索引列，在列后的索引列不是索引列。那么就会失效。

所以在查询中，可以尽量使用UNION查询，替代OR。

SELECT * FROM products WHERE category_id = 5
UNION ALL
SELECT * FROM products WHERE price > 1000 AND category_id <> 5;

什么时候创建索引

索引是需要动态维护和存储的，什么样的索引是一个好索引呢？怎么判定是否应该对该字段建立索引？

1、 区分度优先原则。首先要对区分度大的字段建立索引。建立联合索引时，应该把区分度大的放在前边。
区分度计算公式：

SELECT COUNT(DISTINCT gender)/COUNT(*) AS gender_distinct,     COUNT(DISTINCT mobile)/COUNT(*) AS mobile_distinct      
FROM users;

2、经常用于where查询和GROUP BY 和 ORDER BY的字段，这样查询的时候，不需要再做一次排序。

3、不用经常性更新的字段，如果索引字段频繁修改，为了维护B+树，会导致频繁地重建索引。