1.索引
1.1索引介绍
索引主要目的四提高查询速度
1.2创建索引
#方法一：创建表时
CREATE TABLE 表名 (
字段名1 数据类型 [完整性约束条件…],
字段名2 数据类型 [完整性约束条件…],
[UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX | KEY
[索引名] (字段名[(长度)] [ASC |DESC])
);
#方法二：CREATE在已存在的表上创建索引
CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名
ON 表名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;
#方法三：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引
ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX
索引名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;
#删除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;
#方式一
create table t1(
id int,
name char,
age int,
sex enum('male','female'),
unique key uni_id(id),
index ix_name(name) #index没有key
);
#方式二
create index ix_age on t1(age);
#方式三
alter table t1 add index ix_sex(sex);
#查看
mysql> show create table t1;
| t1 | CREATE TABLE `t1` (
`id` int(11) DEFAULT NULL,
`name` char(1) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
`sex` enum('male','female') DEFAULT NULL,
UNIQUE KEY `uni_id` (`id`),
KEY `ix_name` (`name`),
KEY `ix_age` (`age`),
KEY `ix_sex` (`sex`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1
1.3测试索引
1.3.1准备数据
#1. 准备表
create table s1(
id int,
name varchar(20),
gender char(6),
email varchar(50)
);
#2. 创建存储过程，实现批量插入记录
delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$
create procedure auto_insert1()
BEGIN
declare i int default 1;
while(i<3000000)do
insert into s1 values(i,'egon','male',concat('egon',i,'@oldboy'));
set i=i+1;
end while;
END$$ #$$结束
delimiter ; #重新声明分号为结束符号
#3. 查看存储过程
show create procedure auto_insert1\G
#4. 调用存储过程
mysql> call auto_insert1();
Query OK, 1 row affected (12 min 37.73 sec)
1.3.2聚集索引
聚集索引
1.就是按照每张表的主键构造一棵B+树，同时叶子节点存放整张标的记录数据
2.如果未定义主键，MySQL取第一个唯一且非空的列作为主键，InnoDB使用它作为聚集索引
3.如果没有这样的列，InnoDB自己产生一个聚集索引，是隐藏的
4.每张表只能有一个聚集索引
"聚集索引优势：对主键的排序查找和范围查找速度快"
#最开始没有主键
mysql> desc s1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id | int(11) | YES | | NULL | |
| name | varchar(20) | YES | | NULL | |
| gender | char(6) | YES | | NULL | |
| email | varchar(50) | YES | | NULL | |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)
1.3.3测试索引提升速度
1.数据量大时，为某个字段创建索引较慢
2.创建索引，也占用比较大的磁盘空间，如果创建过多无用索引，也会浪费磁盘空间
1.4索引优化
尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例
比例越大(重复数据越少)我们扫描的记录数越少
唯一键的区分度是1，没有重复值
#1：如果条件是name='xxxx',那么肯定是可以第一时间判断出'xxxx'是不在索引树中的（因为树中所有的值均为'egon’），所以查询速度很快
#2：如果条件正好是name='egon',查询时，我们永远无法从树的某个位置得到一个明确的范围，只能往下找，往下找，往下找。。。
这与全表扫描的IO次数没有多大区别，所以速度很慢
索引列不能参与计算，
比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引
原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。
所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)
在条件为name='egon' and gender='male' and id>333 and email='xxx'的情况下，我们完全没必要为前三个条件的字段加索引，
第一个和第二个重复度太高
第三个是使用范围过大
第四个字段email重复度低，加上索引可以提高查询速度
因为只能用上email字段的索引，前三个字段的索引反而会降低我们的查询效率
最左前缀匹配原则（详见第八小节），非常重要的原则，对于组合索引mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配(指的是范围大了，有索引速度也慢)，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
- 使用函数
select * from tb1 where reverse(email) = 'egon';
- 类型不一致
如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来，不然...
select * from tb1 where email = 999;
#排序条件为索引，则select字段必须也是索引字段，否则无法命中
- order by
select name from s1 order by email desc;
当根据索引排序时候，select查询的字段如果不是索引，则速度仍然很慢
select email from s1 order by email desc;
特别的：如果对主键排序，则还是速度很快：
select * from tb1 order by nid desc;
- 组合索引最左前缀
如果组合索引为：(name,email)
name and email -- 命中索引
name -- 命中索引
email -- 未命中索引
- create index xxxx on tb(title(19)) #text类型，必须制定长度
- 避免使用select *
- count(1)或count(列) 代替 count(*)
- 创建表时尽量时 char 代替 varchar
- 表的字段顺序固定长度的字段优先
- 组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时）
- 尽量使用短索引
- 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
- 连表时注意条件类型需一致
- 索引散列值（重复少）不适合建索引，例：性别不适合
"联合索引"
#===========准备表==============
create table buy_log(
userid int unsigned not null,
buy_date date
);
insert into buy_log values
(1,'2009-01-01'),
(2,'2009-01-01'),
(3,'2009-01-01'),
(1,'2009-02-01'),
(3,'2009-02-01'),
(1,'2009-03-01'),
(1,'2009-04-01');
alter table buy_log add key(userid);
alter table buy_log add key(userid,buy_date);
#===========验证==============
mysql> show create table buy_log;
| buy_log | CREATE TABLE `buy_log` (
`userid` int(10) unsigned NOT NULL,
`buy_date` date DEFAULT NULL,
KEY `userid` (`userid`),
KEY `userid_2` (`userid`,`buy_date`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 |
#可以看到possible_keys在这里有两个索引可以用，分别是单个索引userid与联合索引userid_2,但是优化器最终选择了使用的key是userid因为该索引的叶子节点包含单个键值，所以理论上一个页能存放的记录应该更多
mysql> explain select * from buy_log where userid=2;
+----+-------------+---------+------+-----------------+--------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+------+-----------------+--------+---------+-------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | buy_log | ref | userid,userid_2 | userid | 4 | const | 1 | |
+----+-------------+---------+------+-----------------+--------+---------+-------+------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
#接着假定要取出userid为1的最近3次的购买记录，用的就是联合索引userid_2了，因为在这个索引中，在userid=1的情况下，buy_date都已经排序好了
mysql> explain select * from buy_log where userid=1 order by buy_date desc limit 3;
+----+-------------+---------+------+-----------------+----------+---------+-------+------+--------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+------+-----------------+----------+---------+-------+------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE | buy_log | ref | userid,userid_2 | userid_2 | 4 | const | 4 | Using where; Using index |
+----+-------------+---------+------+-----------------+----------+---------+-------+------+--------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
#ps：如果extra的排序显示是Using filesort，则意味着在查出数据后需要二次排序
#对于联合索引（a,b）,下述语句可以直接使用该索引，无需二次排序
select ... from table where a=xxx order by b;
#然后对于联合索引(a,b,c)来首，下列语句同样可以直接通过索引得到结果
select ... from table where a=xxx order by b;
select ... from table where a=xxx and b=xxx order by c;
#但是对于联合索引(a,b,c)，下列语句不能通过索引直接得到结果，还需要自己执行一次filesort操作，因为索引（a，c)并未排序
select ... from table where a=xxx order by c;
