索引总结
--Kane
1. 索引
每个InnoDB表都具有一个特殊的索引为聚簇索引，如果表上有定义主键，则该主键就是聚簇索引，如果未定义主键，mysql会取第一个唯一索引（unique）而且只含非空列（NOT NULL）作为主键，InnoDB使用它作为聚簇索引，如果没有这样的列，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，它是6个字节，而且是隐藏的，使其作为聚簇索引。
一级索引：表中的聚簇索引；
二级索引(或辅助索引)：除一级索引外，所有的非聚簇索引都是。
1）索引数据结构
B-Tree
为了描述B-Tree，首先定义一条数据记录为一个二元组[key, data]，key为记录的键值，对于不同数据记录，key是互不相同的；data为数据记录除key外的数据。那么B-Tree是满足下列条件的数据结构：
d>=2，即B-Tree的度；
h为B-Tree的高；
每个非叶子结点由n-1个key和n个指针组成，其中d<=n<=2d；
每个叶子结点至少包含一个key和两个指针，最多包含2d-1个key和2d个指针，叶结点的指针均为NULL；
所有叶结点都在同一层，深度等于树高h；
key和指针相互间隔，结点两端是指针；
一个结点中的key从左至右非递减排列；
如果某个指针在结点node最左边且不为null，则其指向结点的所有key小于
如果某个指针在结点node最右边且不为null，则其指向结点的所有key大于
B+Tree
B+Tree是B树的变种，有着比B树更高的查询性能，来看下m阶B+Tree特征：
1、有m个子树的节点包含有m个元素（B-Tree中是m-1）
2、根节点和分支节点中不保存数据，只用于索引，所有数据都保存在叶子节点中。
3、所有分支节点和根节点都同时存在于子节点中，在子节点元素中是最大或者最小的元素。
4、叶子节点会包含所有的关键字，以及指向数据记录的指针，并且叶子节点本身是根据关键字的大小从小到大顺序链接。
1、红点表示是指向卫星数据的指针，指针指向的是存放实际数据的磁盘页，卫星数据就是数据库中一条数据记录。
2、叶子节点中还有一个指向下一个叶子节点的next指针，所以叶子节点形成了一个有序的链表，方便遍历B+树。
2）MyISAM的索引
MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。
这里设表一共有三列，假设我们以Col1为主键，上图是一个MyISAM表的主索引（Primary key）示意。可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址。在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复。
因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，读取相应数据记录。
3）InnoDB的索引
InnoDB的索引有两类索引：
一级索引：表中的聚簇索引；
二级索引(或辅助索引)：除一级索引外，所有的非聚簇索引都是。
（1）如果定义了主键，则主键，就是聚簇索引
（2）如果表没有定义主键，则第一个非空unique唯一索引作为聚簇索引
（3）否则，innoDB会创建一个ID值，它是6个字节，而且是隐藏的，使其作为聚簇索引。
说明索引存储结构：B+Tree，部分结论：
(1)在索引结构中，非叶子节点存储主键，叶子节点存储value
(2)聚簇索引，叶子节点存储行记录（InnoDB索引和记录是存储在一起的，MyISAM的索引和记录是分开存储的）
(3)二级索引（普通索引）中，叶子节点存储的是主键（这就意味着，通过二级索引查找行，存储引擎需要进行两遍扫描，首先需要找到二级索引的叶子节点，获得对应的主键值，然后根据这个主键值去聚簇索引查找行）
针对二级索引（普通索引）进行两遍扫描进行举例说明：
t(id PK, name KEY, sex, flag);
表中有四条记录：
1, shenjian, m, A 3, zhangsan, m, A 5, lisi, m, A 9, wangwu, f, B
可以看到：
(1) 第一幅，id主键的聚簇索引，叶子存储了所有的行记录
(2) 第二幅，name上的普通索引，叶子存储了主键的值
对于：
select * from t where name=’shenjian’;
(1) 会先在name普通索引上查询到主键id=1；
(2) 再在聚簇索引下查询到（1，shenjian，m，A）的行记录；
不会使用索引的情况如下：
1. 以%开头的LIKE查询不会使用B-TREE索引。
2. 数据类型出现隐式转换时不会使用索引。比如某列是varchar类型当查询语句为：
column_name = 1时不会使用索引，而查询语句为：column_name = ‘1’时可以使用索引。
3. 不符合最左前缀原则
4. 如果查询条件有or分割，or前面的使用索引，or后面的未使用索引，则不会使用索引。
因为即使or之前的使用了索引，但是or之后的也需要全表查询，索引就忽略索引，直接全表查询。
5. 如果MySql认为使用索引会比全表查询更慢，则不会使用索引。
6. 如果查询条件中含有函数或表达式，则MySQL不会为这列使用索引
聚簇索引优势：
主键访问/修改相对较快
使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用节点中的主键值
减小了移动数据或者数据页面分裂时维护二级索引的开销
劣势：
通过二级索引查询数据，需要访问额外的一次索引访问
全表扫描性能相对较慢。
4)"最左前缀匹配”的原则
最左前缀匹配原则，非常重要的原则，
mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配；
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(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。
=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序=，
mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式
考虑定义为key1（P1，P2）的复合索引：
条件P1 = 1定义了此间隔：
(1,-inf) <= (P1, P2) < (1,+inf)
条件P1 = 1 AND P2 < 2定义了此间隔：
(1,-inf) < (P1, P2) < (1,2)
条件P1 > 5定义了间隔：
(5,-inf) < (P1, P2)
条件P1 = 'foo' AND P2 >= 10 AND P3 > 10
的间隔为：
('foo',10,-inf) < (P1,P2,P3) < ('foo',+inf,+inf)
相反，条件P3 ='abc'不定义单个间隔，范围访问方法不能使用。
所以，复合索引遵循“最左前缀匹配”的原则。
只要比较运算符为=，<=>或IS NULL，优化器将尝试使用其他关键部件来确定间隔。
如果操作符是>，<，> =，<=，！=，<>，BETWEEN或LIKE，则优化程序使用它，但不再考虑关键部分。
EXPLAIN输出中的key_len列表示使用的key前缀的最大长度。
举例：
5) 覆盖索引
如果一个索引包含（或覆盖）所有需要查询的字段的值，称为“覆盖索引”，
即只需扫描索引而无需回表；
优点：
（1）索引条目通常远小于数据行大小，只需读取索引，则极大减少数据访问量
（2）因为索引是按照列值顺序存储的，所以对于IO密集的范围查找会比随机从
磁盘读取每一行数据的io少很多次；
（3）一些存储引擎如MYISAM在内存中只缓存索引，数据则依赖于操作系统来缓存，
因此要访问数据需要一次系统调用。
（4）InnoDB的聚簇索引，覆盖索引对InnoDB，非常有用，InnoDB的二级索引在叶子节点中保存了行
的主键值，所以如果二级主键能够覆盖查询，则可以避免对主键索引的二次查询
假设表：
CREATE TABLE `test_student2` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) DEFAULT NULL,
`cid` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `name_cid_INX` (`name`,`cid`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=283 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='测试表';
使用explain，可以通过输出的extra列来判断，对于一个索引覆盖查询，显示为using index,MySQL查询优化器在执行查询前会决定是否有索引覆盖查询。
Extra 字段
Using where：在查找使用索引的情况下，需要回表去查询所需的数据，表示优化器需要通过索引回表查询数据； Using index：使用覆盖索引的时候就会出现，表示直接访问索引就足够获取到所需要的数据，不需要通过索引回表； Using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查询数据 Using where && Using index：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询数据
6) 索引合并
index merge
where 中可能有多个条件(或者join)涉及到多个字段，它们之间进行 AND 或者 OR，那么此时就有可能会使用到 index merge 技术。index merge 技术如果简单的说，其实就是：对多个索引分别进行条件扫描，然后将它们各自的结果进行合并(intersect/union)。
MySQL5.0之前，一个表一次只能使用一个索引，无法同时使用多个索引分别进行条件扫描。但是从5.1开始，引入了 index merge 优化技术，对同一个表可以使用多个索引分别进行条件扫描。
1、索引合并是把几个索引的范围扫描合并成一个索引。
2、索引合并的时候，会对索引进行并集，交集或者先交集再并集操作，以便合并成一个索引。
3、这些需要合并的索引只能是一个表的。不能对多表进行索引合并。
对这些索引取交集，并集，或者先取交集再取并集。从而减少从数据表中取数据的次数，提高查询效率
index merge: 同一个表的多个索引的范围扫描可以对结果进行合并，合并方式分为三种：union, intersection, 以及它们的组合(先内部intersect然后在外面union)。
索引合并方法有几个算法:
Using intersect(…)
Using union(…)
Using sort_union(…)
例子：
(1). index merge 之 intersect
index intersect merge就是多个索引条件扫描得到的结果进行交集运算。显然在多个索引提交之间是 AND 运算时，才会出现 index intersect merge. 下面两种where条件或者它们的组合时会进行 index intersect merge:
a、条件使用到复合索引中的所有字段或者左前缀字段(对单字段索引也适用)
key_part1=const1 AND key_part2=const2 ... AND key_partN=constN
b、主键上的任何范围条件
SELECT * FROM innodb_table WHERE primary_key < 10 AND key_col1=20;
SELECT * FROM tbl_name WHERE (key1_part1=1 AND key1_part2=2) AND key2=2;
适用于同一张表上的多个索引的AND条件：
索引合并交集访问算法对所有使用的索引执行同时扫描，并产生从合并索引扫描中接收到的行序列的交集。
�(2). index merge 之 union
index uion merge就是多个索引条件扫描，对得到的结果进行并集运算，显然是多个条件之间进行的是 OR 运算。
下面几种类型的 where 条件，以及他们的组合可能会使用到 index union merge算法：
1) 条件使用到复合索引中的所有字段或者左前缀字段(对单字段索引也适用)
2) 主键上的任何范围条件
3) 任何符合 index intersect merge 的where条件；
上面三种 where 条件进行 OR 运算时，可能会使用 index union merge算法。
适用于同一张表上的多个索引的OR条件：
索引合并并集访问算法对所有使用的索引执行同时扫描，并产生从合并索引扫描中接收到的行序列的并集。
SELECT * FROM t1 WHERE key1=1 OR key2=2 OR key3=3;
上例，就是三个 单字段索引 进行 OR 运算，所以他们可能会使用 index union merge算法。
SELECT * FROM innodb_table WHERE (key1=1 AND key2=2) OR (key3='foo' AND key4='bar') AND key5=5;
上例，复杂一点。(key1=1 AND key2=2) 是符合 index intersect merge;(key3='foo' AND key4='bar') AND key5=5也是符合index intersect merge，所以 二者之间进行 OR 运算，自然可能会使用 index union merge算法。
(3).index merge 之 sort_union
多个条件扫描进行 OR 运算，但是不符合 index union merge算法的，此时可能会使用 sort_union算法
SELECT * FROM t1 WHERE key1 = 1 OR key2 > 10;
适用于同一张表上的多个索引的OR条件：
索引合并排序并集算法对所有使用的索引执行同时扫描，扫描结果返回ID，对ID进行排序后执行并集操作，然后再根据ID获取数据。�
索引合并的执行计划
在type列中显示index_merge。
在Extra列中显示：
Using intersect(...)
Using union(...)
Using sort_union(...)
7）前缀索引
- 场景：用在大字段上或者长度比较尝的字符串上，使用字符串的前缀作为索引。
- 语法：传入一个参数，代表截取的长度。
- 优势：使用在较大的字段上，可以使索引更小，提升查询性能。
- 缺陷：因为只存储了前缀，所以无法作为数据来操作，如order by和group by的部分，无法使用这个索引来优化。 也无法使用索引覆盖扫描。
8）索引条件下推
“索引条件下推”，称为 Index Condition Pushdown (ICP)，这是MySQL提供的用某一个索引对一个特定的表从表中获取元组”，注意我们这里特意强调了“一个”，这是因为这样的索引优化不是用于多表连接而是用于单表扫描，确切地说，是单表利用索引进行扫描以获取数据的一种方式。
一是减少完整记录（一条完整元组）读取的个数；
二是对于InnoDB聚集索引无效，只能是对SECOND INDEX这样的非聚集索引有效。
实例：
set optimizer_switch='index_condition_pushdown=off'; //关闭ICP
set optimizer_switch='index_condition_pushdown=on';
//打开ICP，则Extra列中显示“Using index condition”
(1)不使用ICP技术（过程使用数字符号标示，如①②③等）
过程解释：
① MySql Server 发出读取数据的命令，调用存储引擎的索引读/全表读，进行读索引，
②、③ ：进入存储引擎，读取索引树，在索引树上查找，把满足条件的（经过查找，发现红色的数据满足）,
从表记录中读出（步骤④，通常有IO）；此过程，从存储引擎返回⑤标识的结果的过程，
②到⑤之间，不仅要在索引行（通常内存中，速度快，步骤③），还要进行步骤④，通常有IO。
⑥： 从存储引擎返回查找到的多条元组给MySQL Server，
MySQL Server在⑦得到较多的元组。
⑦--⑧：⑦到⑧依据WHERE子句条件进行过滤，得到满足条件的元组。
注意在MySQL Server层得到较多元组，然后才过滤，最终得到的是少量的、符合条件的元组。
通俗来讲：
a.服务层负责根据查询条件确定索引元组间隔，并将元组间隔交给存储引擎层。 b.存储引擎层根据查询元组间隔，查找索引B+树，获取pk，然后去聚簇索引拿到数据，返回给服务层。 c.服务层对数据进行过滤（查询元组外的其他where条件）。
(2)使用ICP技术（过程使用数字符号标示，如①②③等）
![使用ICP技术].png](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/9954986-a62c4bf203091beb.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
过程解释：
①：MySQL Server发出读取数据的命令，过程同图一。 ②、③：进入存储引擎，读取索引树，在索引树上查找，把满足已经下推的条件的（经过查找，红色的满足）, 从表记录中读出（步骤④，通常有IO），从存储引擎返回⑤标识的结果。此处，不仅要在索引行进行索引读取（通常是内存中，速度快，步骤③），还要在③这个阶段依据下推的条件进行判断，不满足条件的，不去读取表中的数据，直接在索引树上进行下一个索引项的判断，直到有满足条件的，才进行步骤④，这样较没有ICP的方式，IO量减少。 ⑥：从存储引擎返回查找到的少量元组给MySQL Server，MySQL Server在⑦得到少量的元组。因此比较图一无ICP的方式，返回给MySQL Server层的即是少量的、符合条件的元组。
概括讲：
服务层负责根据查询条件确定索引元组间隔，并将元组间隔和（索引相关的）查询条件交给存储引擎层。 存储引擎层根据查询元组间隔，查找索引B+树，在查找的同时，会根据查询条件进行过滤，获取pk， 然后去聚簇索引拿到数据，返回给服务层。 服务层对数据进行过滤（索引条件外的其他where条件）。
实现细节
1 ICP只能用于辅助索引，不能用于聚集索引。 2 ICP只用于单表，不是多表连接是的连接条件部分（如开篇强调）
如果使用了IPC，执行计划的Extra列会显示"Using index condition"
9）索引排序问题-order by
order by 实质是先排序后分组
（1）创建测试表：
CREATE TABLE tblA(
#id INT PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT,
age INT,
birth TIMESTAMP NOT NULL
);
#插入数据
INSERT INTO tblA(age, birth) VALUES(22, NOW());
INSERT INTO tblA(age, birth) VALUES(23, NOW());
INSERT INTO tblA(age, birth) VALUES(24, NOW());
#添加索引
CREATE INDEX indx_A_ageBirth ON tblA(age, birth);
SELECT * FROM tblA;
（2）查看几组sql：
a. 按照索引顺序进行order by，不会产生Using filesort，使用索引进行排序：
EXPLAIN SELECT * FROM tblA WHERE age > 20 ORDER BY age;
EXPLAIN SELECT * FROM tblA WHERE age > 20 ORDER BY age, birth;
b.
EXPLAIN SELECT * FROM tblA WHERE age = 20 ORDER BY birth;
下面age遇到>索引截止，order by不使用索引了。age不再order by范围内了,前面where条件还是大于号（范围值），索引断了，所以排序的时候无法用到索引，产生了Using filesort
EXPLAIN SELECT * FROM tblA WHERE age > 20 ORDER BY birth;
EXPLAIN SELECT * FROM tblA WHERE age > 20 ORDER BY birth, age;
c.
EXPLAIN SELECT * FROM tblA ORDER BY age ASC, birth DESC;
EXPLAIN SELECT * FROM tblA ORDER BY age DESC, birth ASC;
EXPLAIN SELECT * FROM tblA ORDER BY age ASC, birth ASC;
EXPLAIN SELECT * FROM tblA ORDER BY age DESC, birth DESC;
序的话要么都升序，要么都降序，否则mysql内部会不知道怎么排序，排序也是索引的一部分（Btree），所以不一致时会产生Using filesort
（3）可以用到索引的排序：
key a_b_c(a , b , c)
key e_m_n(e , m , n)
order by 能使用索引最左前缀：
ORDER BY a
ORDER BY a ,b
ORDER BY a ,b ,c
ORDER BY a DESC, b DESC, c DESC
如果WHERE使用索引的最左前缀定义为常量，则order by 能使用索引:
WHERE a = constant ORDER BY b ,c
WHERE a = constant AND b = constant ORDER BY c
WHERE a = constant AND b > constant ORDER BY b, c
（4）不能使用索引排序
上下排序不一致
ORDER BY a ASC ,b DESC ,c DESC
该查询对不同索引使用ORDER BY：
SELECT * FROM t1 ORDER BY a, m;
查询在索引的非连续部分使用ORDER BY：
WHERE m=constant ORDER BY a, c
该查询使用ORDER BY与包含除索引列名称之外的术语的表达式：
ORDER BY ABS(a);
ORDER BY -a;
WHERE a=constant ORDER BY a, x
该查询连接了许多表，并且ORDER BY中的列不是全部来自用于检索行的第一个表。
索引是前缀索引将无法使用order by
filesort排序算法说明mysql不能使用索引，需要手动处理排序的时候采取的算法。filesort排序算法并不像它名字中体现的有file，如果可以，mysql会不使用临时文件，只是在内存中排序，但是在执行计划中，统一显示“using filesort”。对大结果集（where条件后，limit前）进行排序是一项及其耗时费力的操作，并发的排序请求会严重拖垮数据库性能。编码中应该避免。Mysql的排序算法包含：原始文件排序算法，改进文件排序算法，内存中的排序算法。
实现比较复杂，简单来说，排序的基本逻辑如图：
10）执行计划
执行计划中的列说明：
id：id用来表示执行顺序，id相同的为一组，先执行id数字大的组，然后执行数字小的组。在id相同的一组内，
顺序由上而下执行。子查询和union操作产生新的id，普通的join不会产生新id。
select type：查询类型，如普通查询，子查询，union，物化视图等，对于只写单表的我们，意义不大。
possible_keys:可能会用到的索引。
key:最终使用的索引。
key_len:使用索引的字节数。
rows：表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数。
ref：记录使用key列标识的索引时，查找值使用的常数或者列。
extra列：
use index：使用了覆盖索引扫描。
use where:这里并不是表示使用了where条件的意思，而是说服务层从存储引擎获取数据
之后再进行where过滤。（事实上，这一列总是在不该出现的时候出现）
Using index condition：表示使用索引条件下推。
Using filesort：使用了排序
Using temporary：使用了临时表
Impossible WHERE：出现在优化阶段，优化器根据表定义可以判断出where条件根本不可能成立，
比如主健不可能为空
Using join buffer (Block Nested Loop)：mysql使用了优化过的nest loop算法，
一次读取多个块.