MySQL的索引

什么是索引

       索引(MySQL中，索引是在存储引擎层实现，每一个索引在InnoDB里面对应一颗B+树)是用来提高数据库数据查询效率的常用重要手段，类似书籍的目录，通过目录，可以快速找到需要的书的内容。

索引的原理

       建立了针对数据内容的排序结果的指针，我们可以根据指针快速定位所要的数据。

索引模型

• 哈希表: 哈希索引做区间查询速度慢，比较适用于只有等值查询的场景
• 有序数组：在等值查询和范围查询场景中性能都比较好，只适用于静态存储引擎，即基本不会插入数据，因为插入数据效率非常低下
• 搜索树：二叉树搜索效率最高，但是实际上大多数的数据库存储并不使用二叉树，因为索引不止存在内存中，还要写到磁盘上。因此，N叉树更广泛应用于数据库引擎中。

       根据叶子节点的内容，索引类型分为主键索引和非主键索引，主键索引的叶子节点存的是整行数据，在InnoDB里，主键索引也被称为聚簇索引(clustered index)，非主键索引的叶子节点的内容是主键的值，在InnoDB里，非主键索引被称为二级索引(secondary index)。

索引的设计原则

• 索引列一般为where子句中的列或连接子句中的列
• 尽量不对其数小的列做索引，如性别列
• 尽可能使用短索引：如果对字符列索引尽量指定最小长度
• 复合索引前缀特性，索引的顺序很重要(创建复合索引时应将最常用作限制条件的列放在最左边，依次递减)
• 避免出现无用的索引(很少用或从未被使用) 
• 对于Innodb引擎，尽量指定主键，最常用较短数据类型唯一列做主键
• 尽量使用定长字符类型char，而不用varchar
• 索引列如果存在空值，查询不走索引

避免过度使用索引

• 索引的建立对提高检索能力很有用，但是数据库维护它很需要资源
• 对性别列索引，它只有两个值，建索引不仅没优势，还会影响到插入、更新的速度
• 索引会占用磁盘空间，降低写操作，执行计划要考虑各个索引。
• 索引不是越多越好，建立索引的一般都是大表
• 100行数据以内的表可以不建立索引

示例SQL

           show index from {table_name}       查看表的索引

           help create index                             查看帮助：help {content}

           desc {table_name}                           查看表结构

           drop index {index_name} on {table_name}

常用的优化SQL的语句

       

1. explain 查看sql 语句的执行情况

                 explain select * from aa where b='c';               可以看一个sql是否在查询用了索引(结果说明参考Mysql语句)

             2. show processlist;   

             3. show full processlist;

             4. show variables like 'profiling'   可以分析sql语句

                 set profiling=1;（开启profiling）

           知道了query_id后，可以看其详细信息：

           

           结果如下：

           

           5. mysql -uroot -p'11111' -e "show full processlist" | grep -vi sleep   -> 过滤掉sleep状态的          

MySQL数据库使用索引的条件

1. MySQL(BTREE)使用索引的比较条件：

                 <  <= = > >= between in !=或<> like 'xx%'

             2. 索引的列不包含null值

             3. 列类型是字符串时，要在where条件中把字符串值用引号括起来

             4. 用or分割开的条件，or前条件有索引，而后面列无索引，则涉及的索引都不会被用到

             5. 条件不是索引列的第一部分

             6. like语句'%ss%'操作不会索引，而'ss%'会

             7. 列上进行运算会导致索引失效而进行全表扫描

             8. 不要使用not in和<>操作, not in可以用not exists代替， id<>3可以使用id>3 or id<3代替

网站查询慢的原因分析

1. 如果有大量频繁的搜索，一般是由爬虫在爬网站，可以分析WEB日志(利用AWSTATS)的IP封掉
2. 配置多个主从同步，程序上实现读写分离，减轻主库的读写压力
3. 登录后才可以搜索，这个需求按需实现，因为用户体验不够好
4. 数据库前端加memcached缓存服务器
5. like '%aaa%'这样的sql一般很难优化，如果必须，可以通过搜索服务Sphinx等搜索引擎实现搜索
6. 利用C或ruby来开发程序，实现每日读库计算搜索索引，保存在服务器上提供搜索，然后，每5分钟在从库做一次增量