一、回顾
1、索引的作用
优化查询，类似于书中的目录
2、算法分类
Btree
Rtree
HASH
fulltext
gis
3、聚集索引和辅助索引的构成逻辑
4、辅助索引细分
单列
多列（联合索引）
唯一
5、索引树的高度。
1）数据行 分表（）
2）索引列值较长，前缀索引。
3）数据类型
二、今天内容
1、创建索引的管理操作(命令)
alter table t100w add index idx_k2(ke); 创建辅助索引oldboy库t100w表
desc t100w;查看索引
show index from city; 查看索引
show index from t100w\G; 详细查看索引
alter table t100w add unique key idx_k1(k1); 创建唯一索引oldboy库t100w表
alter table city add index idx_name(name(5)); 创建前缀索引在world库中的city表
alter table city add index idx_co_po(countrycode,population); 创建联合索引在world库中的city表
alter table city drop index idx_co_po; 删除索引
2、执行计划
2.1、作用
上线新的查询语句之前，进行提前预估语句的性能。
在出现性能问题时，能找到合理的解决思路。
2.2、执行计划怎么获取
命令：desc select * from oldboy.t100w where k2='QRML'\G
mysql> desc select * from oldboy.t100w where k2='QRML'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t100w 表名，以后查询表的时候很重要
partitions: NULL
type: ref 索引的应用级别
possible_keys: idx_k2 可能会使用到的索引
key: idx_k2 实际上使用的索引
key_len: 17 联合索引覆盖长度
ref: const
rows: 1 查询的行数（越少越好）
filtered: 100.00
Extra: NULL 额外的信息
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
2.3、执行计划的分析
type：ref 索引的应用级别
级别：级别越后越好
1)、all 全表扫名，不走索引（俩中情况：1、没建立索引；2、建立索引不走的）
例如：desc select * from t100w;
desc select * from t100w where k1='aa';
辅助索引
desc select * from t100w there k2 !='aaa';
desc select * from t100w where k2 like '%xt%';
2)、index 全索引扫描。
例如：desc select k2 from t100w;
3)、range 索引范围扫描
例如：辅助索引： > < >= <= like in or
主键： !=
mysql> desc select * from world.city where countrycode like 'C%'
mysql> desc select * from world.city where id!=3000;
mysql> desc select * from world.city where id>3000;
mysql> desc select * from world.city where countrycode in ('CHN','USA');
改写为：
desc
select * from world.city where countrycode='CHN'
union all
select * from world.city where countrycode='USA';
4)、ref 辅助索引等值查询
例如：desc select * from city where countrycode='CHN';
5)、eq_ref 在多表连接查询是on的条件列是唯一索引或主键
例如：
desc select a.name,b.name ,b.surfacearea
from city as a
join country as b
on a.countrycode=b.code
where a.population <100;
6)、const，system 主键或唯一键等值查询
例如： desc select * from city where id=10；
7)、null 查不到数据的时候
2.4、面试题：我们公司业务慢，请你从数据库的角度分析原因
1）、mysql出现性能问题,我总结有两种情况:
（1）应急性的慢：突然夯住
应急情况:数据库hang(卡了,资源耗尽)
处理过程:
(1)show processlist; 获取到导致数据库hang的语句
(2)explain 分析SQL的执行计划,有没有走索引,索引的类型情况
(3)建索引,改语句
2）、一段时间慢(持续性的):
(1)记录慢日志slowlog,分析slowlog
(2)explain 分析SQL的执行计划,有没有走索引,索引的类型情况
(3)建索引,改语句
3、索引应用规范
1）、产品的功能
2）、用户的行为
“热”查询语句---->较慢---->slowlog
“热”数据
3.1、建立索引的原则（DBA运维规范）
1）、说明
为了使索引的使用效率更高，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。
那么索引设计原理又是怎么形成的呢？
2）、（必须要准守的）建表时一定要有主键，一般是个无关例。
3.2、选择唯一的索引
唯一性的索引值是唯一的，可能更快速的通过该索引来确定某条记录。
例如：学生表中的学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。
如果使用姓名的话，可能存在同名的现象，从而降低查询速度。
---优化方案:---
(1) 如果非得使用重复值较多的列作为查询条件(例如:男女),可以将表逻辑拆分
(2) 可以将此列和其他的查询类,做联和索引
select count(*) from world.city;
select count(distinct countrycode) from world.city;
select count(distinct countrycode,population ) from world.city;
3.3、(必须的) 为经常需要where 、ORDER BY、GROUP BY,join on等操作的字段
排序操作会浪费很多时间。
where A B C ----》 A B C
in
where A group by B order by C
A,B，C
如果为其建立索引，优化查询
注：如果经常作为条件的列，重复值特别多，可以建立联合索引。
3.4、尽量使用前缀来索引
如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引
3.5、限制索引的数目
索引的数目不是越多越好。
可能会产生的问题:
(1) 每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。
(2) 修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。
(3) 优化器的负担会很重,有可能会影响到优化器的选择.
percona-toolkit中有个工具,专门分析索引是否有用
3.6、删除不再使用或者很少使用的索引(percona toolkit)
pt-duplicate-key-checker
表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。数据库管理
员应当定期找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响。
3.7、大表加索引,要在业务不繁忙期间操作
3.8、尽量少在经常更新值的列上建索引
3.9、建索引原则
(1) 必须要有主键,如果没有可以做为主键条件的列,创建无关列
(2) 经常做为where条件列 order by group by join on, distinct 的条件(业务:产品功能+用户行为)
(3) 最好使用唯一值多的列作为索引,如果索引列重复值较多,可以考虑使用联合索引
(4) 列值长度较长的索引列,我们建议使用前缀索引.
(5) 降低索引条目,一方面不要创建没用索引,不常使用的索引清理,percona toolkit(xxxxx)
(6) 索引维护要避开业务繁忙期
4、关于联合索引
1)、 where A、GROUP BY B、ORDER BY C ---> (A,B,C)
2)、 where A B C
(2.1) 都是等值 ,在5.5 以后无关索引顺序，把控一个原则唯一值多的列放在联合索引的最左侧
(2.2) 如果有不等值，例如以下情况
select where A= and B> and C=
索引顺序，ACB ，语句改写为 ACB