MySQL的数据库索引优化

1.Btree索引和Hash索引

MySQL支持的索引类型：

B-tree索引的特点：

    B-tree索引以B+树的结构存储数据

    B-tree索引能够加快数据的查询速度

    B-tree索引更适合进行范围查找

在什么情况下可以用到B-tree索引：

    全值匹配的查询

    匹配最左前缀的查询

    匹配列前缀查询

    匹配范围值的查询

    精确匹配左前列并范围匹配另外一列    

    只访问索引的查询

B-tree索引的使用限制：

    如果不是按照索引最左列开始查找，则无法使用索引

    使用索引时不能跳过索引中的列

    Not inn 和 <>操作无法使用索引

    如果查询呢中有某个列的范围处查询，则其右边所有列都无法使用索引

Hash索引的特点：

    Hash索引是基于Hash表实现的，只有查询条件精确匹配Hash索引中的所有列时，才能够使用到hash索引。

    对于Hash索引中的所有列，存储引擎都会为每一行计算一个Hash码，Hash所以你能中存储的就是Hash码。

Hash索引的限制：

    Hash索引必须进行二次查找

    Hash索引无法用于排序

    Hash索引不支持部分索引查找也不支持范围查找

    Hashs索引中Hash码的计算可能存在Hash冲突

为什么要使用索引：

    索引大大减少了存储引擎需要扫描的数据量

    索引可以帮助我们进行排序以避免使用临时表

    索引可以把随机I/O变为顺序I/O

    索引是不是越多越好：

    索引会增加写操作的成本

    太多的索引会增加查询优化器的选择时间

2.索引优化策略

1.索引列上不能使用表达式或函数：

优化前：

    select...fromproductwhereto_days(out_date)-to_days(current_date)<=30

    优化之前to_days函数放在了索引列out_date上，此时索引不会生效。

优化后：

    select...fromproductwhereout_date<=date_add(current_date,interval30day)

    这是在查询中out_date上就不会使用函数了，此时索引生效。

2.前缀索引和索引列的选择性：

    对某个列的前缀建立索引可以使用下面的语法：

    CREATEINDEX index_nnameONtable(col_name(n));

    索引的选择性是不重复的索引值和表的记录数的比值。索引的选择性越高，查询效率越快。

3.联合索引：

    如何选择索引列的顺序：

        经常会被使用到的列优先

        选择性高的列优先

        宽度小的列优先

4.覆盖索引：

优点：

    可以优化缓存，减少磁盘I/O操作

    可以减少随机I/O，变随机IO操作变为顺序IO操作

    可以避免对Innodb主键索引的二次查询

    可以避免MyISAM表进行系统调用

    无法使用覆盖索引的情况：

    存储引擎不支持覆盖索引

    查询中使用了太多的列

    使用了双%号的like查询

3.使用索引来优化查询

1.使用索引扫描来优化排序：

    索引的列顺序和Order By子句的顺序完全一致

    索引中所有列的方向（升序、降序）和Order by子句完全一致

    Order by中的字段全部在关联表中的第一张表中

2.模拟Hash索引优化查询：

    只能处理键值的全值匹配查找

    所使用的Hash函数决定着索引键的大小

3.利用索引优化锁：

    索引可以减少锁定的行数

    索引可以加快处理速度，同时也加快了锁的释放

4.索引的维护和优化：

    删除重复和冗余的索引    

    查找未被使用过的索引

    更新索引统计新年西及减少索引碎片