MySql优化(三)索引

索引是什么？

索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。

索引类型及创建

主键索引

主键索引是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：
CREATE TABLE table ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT , title char(255) NOT NULL , PRIMARY KEY (id));

普通索引

这是最基本的索引，它没有任何限制
直接创建索引
CREATE INDEX index_name ON table(column(length))
修改表结构的方式添加索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ON (column(length))
创建表的时候同时创建索引
CREATE TABLE table ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT , title char(255) CHARACTER NOT NULL , content text CHARACTER NULL , time int(10) NULL DEFAULT NULL , PRIMARY KEY (id), INDEX index_name (title(length)))

组合索引（复合索引）

指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合 索引第一个字段唯一值越多越好 (离散度)
如何判断离散度： select count( distinct id ) from A
ALTER TABLE table ADD INDEX name_city_age (name,city,age);

唯一索引

与普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：
创建唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON table(column(length))
修改表结构
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE indexName ON (column(length))
创建表的时候直接指定
CREATE TABLE table ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT , title char(255) CHARACTER NOT NULL , content text CHARACTER NULL , time int(10) NULL DEFAULT NULL , UNIQUE indexName (title(length)));

全文索引

主要用来查找文本中的关键字，而不是直接与索引中的值相比较。fulltext索引跟其它索引大不相同，它更像是一个搜索引擎，而不是简单的where语句的参数匹配。fulltext索引配合match against操作使用，而不是一般的where语句加like。它可以在create table，alter table ，create index使用，不过目前只有char、varchar，text 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE index创建fulltext索引，要比先为一张表建立fulltext然后再将数据写入的速度快很多。
CREATE TABLE table ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT , title char(255) CHARACTER NOT NULL , content text CHARACTER NULL , time int(10) NULL DEFAULT NULL , PRIMARY KEY (id), FULLTEXT (content));

索引的优缺点

以上介绍了索引类型 也介绍了索引会增加 数据检索的效率，降低数据库的IO成本 。但是 是索引越多越好吗？如果一张表所有字段都创建了索引 会怎么样？

优点

可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

缺点

创建索引和维护索引要耗费时间，具体地，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，会降低增/改/删的执行效率；占用物理空间。

如何正确创建索引

尽量使用自增长主键

首先能有效减少页分裂，MySQL中数据是以页为单位存储的且每个页的大小是固定的（默认16kb），如果一个数据页的数据满了，则需要分成两个页来存储，这个过程就叫做页分裂。
如果使用了自增主键的话，新插入的数据都会尽量的往一个数据页中写，写满了之后再申请一个新的数据页写即可（大多数情况下不需要分裂，除非父节点的容量也满了）。

选择性高的列优先

在创建索引的时候通常要求将选择性高的列放在最前面，对于选择性不高的列甚至可以不创建索引。如果选择性不高，极端性情况下可能会扫描全部或者大多数索引，然后再回表，这个过程可能不如直接走主键索引性能高。
索引列的选择往往需要根据具体的业务场景来选择，但是需要注意的是索引的区分度越高则价值就越高，意味着对于检索的性价比就高。索引的区分度等于count(distinct 具体的列) / count(*)，表示字段不重复的比例。（例如TYPE 值 1 2 3 索引意义不大）

联合索引优先于多列独立索引

联合索引优先于多列独立索引， 假设有三个字段a,b,c, 索引（a）(a,b)，(a,b,c)可以使用(a,b,c)代替。MySQL中的索引并不是越多越好，各个公司的规定中往往会限制单表中的索引的个数。原因在于，索引本身也会占用一定的空间，并且维护一个索引时有一定的代码的，所以在满足需求的情况下一定要尽可能创建更少的索引。

覆盖索引避免回表 （使用联合索引会出现）

覆盖索引如果执行的语句是 select ID from T where k between 3 and 5，这时只需要查 ID 的值，而 ID 的值已经在 k 索引树上了，因此可以直接提供查询结果，不需要回表。也就是说，在这个查询里面，索引 k 已经“覆盖了”我们的查询需求，我们称为覆盖索引。由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。
覆盖索引的查询优化
覆盖索引同时还会影响索引的选择，对于（a，b，c）索引来说，理论上来说不满足最左匹配原则，但是实际上也会走索引。原因在于，优化器认为（a，b，c）索引的性能会高于全表扫描，实际情况也是这样的，感兴趣的小伙伴不妨分析一下上文中介绍的数据结构。
explain select a,b,c from test_table where b = “188466668888” and c = “23”;

满足查询和排序

索引要满足查询和排序。大部分同学在创建索引时，通常第一反应是查询条件来选择索引列，需要注意的是查询和排序同样重要，我们建立的索引要同时满足查询和排序的需求.
包含要排序的列
select c, d from test_table where a = 1 and b = 2 order by c;
虽然查询条件只使用了a,b两个字段，但是由于排序用到了c字段，我们能可以建立(a,b,c)联合索引来进行优化。
保证索引字段顺序
如上文中的介绍，索引的字段顺序决定了索引数据的组织顺序。要想更高性能的检索数据，一定要尽可能的借助底层数据结构的特点来进行。如，索引(a, b)的默认组织形式就是先根据a排序，在a相同的情况下再根据b排序。

考虑索引的大小

内存中的空间十分宝贵，而索引往往又需要在内存中。为了在有限的内存中存储更多的索引，在设计索引时往往要考虑索引的大小。比如我们常用的邮箱，[email protected], 假设都是abc公司的，则邮箱后缀完全一致为@abc.com, 索引的区分度完全取决于@前面的字符串。
>针对上述情况，MySQL 是支持前缀索引的，也就是说，你可以定义字符串的一部分作为索引。默认地，如果你创建索引的语句不指定前缀长度，那么索引就会包含整个字符串。（如何创建 alter table x_test add index(x_name(1))）
如果使用的 email 整个字符串的索引结构执行顺序是这样的：从 index1 索引树找到满足索引值是’[email protected]’的这条记录，取得 id （主键）的值ID2；到主键上查到主键值是ID2的行，将这行记录加入结果集；
取 email 索引树上刚刚查到的位置的下一条记录，发现已经不满足 email='[email protected]’的条件了，循环结束。这个过程中，只需要回主键索引取一次数据，所以系统认为只扫描了一行。但是它的问题就是索引的后半部分都是重复的，浪费内存。

这时我们可以考虑使用前缀索引，如果使用的是 index2 (email(7) 索引结构)，执行顺序是这样的：从 index2 索引树找到满足索引值是’liqiang’的记录，找到的第一个是 ID1，到主键上查到主键值是 ID1 的行，判断出 email 的值是’[email protected]’，加入结果集。
取 index2 上刚刚查到的位置的下一条记录，发现仍然是’liqiang’，取出 ID2，再到 ID 索引上取整行然后判断，这次值仍然不对，则丢弃继续往下取。
重复上一步，直到在 index2 上取到的值不是’liqiang’或者索引搜索完毕之后，循环结束。在这个过程中，要回主键索引取 4 次数据，也就是扫描了 4 行。通过这个对比，你很容易就可以发现，使用前缀索引后，可能会导致查询语句读数据的次数变多。

不过方法总比困难多，我们在建立索引时可以先通过语句查看一下索引的区分度，或者提前预估余下前缀长度，对于上述问题我们可以将前缀长度调整为9即可达到效果。索引，在使用前缀索引时，一定要充分考虑数据的特征，选择合适的
对于一些比较长的字段的等值查询，我们也可以采用其他方式来缩短索引的长度。比如url一般都是比较长，我们可以冗余一列存储其Hash值。
select field_list from t where id_card_crc=crc32(‘input_id_card_string’) and id_card=‘input_id_card_string’
对于我们国家的身份证号，一共 18 位，其中前 6 位是地址码，所以同一个县的人的身份证号前 6 位一般会是相同的。为了提高区分度，我们可以将身份证号码倒序存储。
select field_list from t where id_card = reverse(‘input_id_card_string’);

如何正确使用索引

不在索引上进行任何操作

索引上进行计算，函数，类型转换等操作都会导致索引从当前位置（联合索引多个字段，不影响前面字段的匹配）失效，可能会进行全表扫描。
对于需要计算的字段，则一定要将计算方法放在“=”后面，否则会破坏索引的匹配，目前来说MySQL优化器不能对此进行优化。

隐式类型转换

需要注意的是，在查询时一定要注意字段类型问题，比如a字段时字符串类型的，而匹配参数用的是int类型，此时就会发生隐式类型转换，相当于相当于在索引上使用函数。

只查询需要的列

在日常开发中很多同学习惯使用 select * … 来构建查询语句，这种做法也是极不推荐的。主要原因有两个，首先查询无用的列在数据传输和解析绑定过程中会增加网络IO，以及CPU的开销，尽管往往这些消耗可以被忽略，但是我们也要避免埋坑。
其次就是会使得覆盖索引"失效", 这里的失效并非真正的不走索引。覆盖索引的本质就是在索引中包含所要查询的字段，而 select * 将使覆盖索引失去意义，仍然需要进行回表操作，毕竟索引通常不会包含所有的字段，这一点很重要。

不等式条件

查询语句中只要包含不等式，负向查询一般都不会走索引，如 !=, <>, not in, not like等。

模糊匹配查询

最左前缀在进行模糊匹配时，一般禁止使用%前导的查询，如like “%zhangsan”。

最左匹配原则

索引是有顺序的，查询条件中缺失索引列之后的其他条件都不会走索引。比如(a, b, c)索引，只使用b, c索引，就不会走索引。
如果索引从中间断开，索引会部分失效。这里的断开指的是缺失该字段的查询条件，或者说满足上述索引失效情况的任意一个。不过这里的仍然会使用到索引，只不过只能使用到索引的前半部分。
值得注意的是，如果使用了不等式查询条件，会导致索引完全失效。而上一个例子中即使用了不等式条件，也使用了隐式类型转换却能用到索引。
同理，根据最左前缀匹配原则，以下如果使用b，c作为查询条件则不会使用(a, b, c)索引。

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