Mysql索引的使用

索引的好处与坏处：

索引的好处，显而易见，就是可以快速定位数据，不需要全表扫描，提高查询性能。

索引的坏处，一个是体现在空间上，一个是体现在时间上。

空间上而言，你要是给很多的字段创建很多的索引，那必须创建很多颗B+树，每一颗B+树都是需要占用很多磁盘空间的。

时间上而言，会降低增删改的速度。在进行增删改的时候，每次都需要维护索引数据的有序性，无论是页内，还是页之间，如果没有了顺序，还需要进行数据页的挪动；或者是，不停的插入数据，会不断产生页分裂，这些都是耗费时间的！

至于如何才能使用最少的索引，满足最多的查询场景，还不至于影响到增删改的速度。这就是需要对索引进行设计了。

Where语句如何使用到索引：

等值匹配规则：

最左匹配原则：

最左前缀匹配原则：

范围查找规则：

等值匹配 + 范围匹配规则：

Order by语句如何使用到索引：

Select * from table where xxx=xxx order by xxx，这样的一个SQL语句

在执行时：

• 如果没有使用到索引，那么会把所有数据取出来放到内存中，然后进行排序之后，返回；
• 如果没有使用到索引，数据量还很大，内存放不下，那么会在磁盘中进行排序，叫做filesort，更慢；
• 如果使用到索引，利用索引把数据按顺序取出（磁盘的顺序读）之后，再放到内存中。

尤其是对于这样的SQL: select * from table order by xx1,xx2,xx3 limit 100;

此时建立索引：Index(xx1,xx2,xx3)，在这个联合索引中取出对应的100个id值，然后回表查询100条数据即可

注意：

• xx1,xx2,xx3的顺序需要保证，因为联合索引Index(xx1,xx2,xx3)中首先按照xx1进行排序的，然后xx1相等的情况下按照xx2排序，xx2相等的情况下按照xx3排序。
• xx1,xx2,xx3必须统一ASC或是DESC。

Group by语句如何使用到索引：

Select count(*) from table group by xxx

在执行时：

• 如果没有使用到索引，必须把所有的数据放到一个临时的磁盘文件加上部分的内存，去搞一个分组，接着对每个分组执行聚合函数，性能极差，涉及到大量的磁盘交互；
• 如果使用到索引，因为索引中都是按照指定的字段排序好的，其实字段值相同的数据都是放在一起的，利用索引可以直接提取一组数据，减少了磁盘交互，大大提高查询性能。

Group by 后的字段，同样也是从最左侧字段开始，完美使用到索引的顺序性。根据排好序的数据，就可以快速执行后续操作了。

Order by 和group by 都是利用索引已经排好序的特性，进行磁盘顺序读，避免了针对杂乱无章的数据，利用临时磁盘加上部分内存进行耗时耗力的排序和分组。

覆盖索引：

覆盖索引不是一种索引，而是一种基于索引的查询方式。

覆盖索引的字段中就包含了所有要查询的字段，所以避免了回表操作，可以提高性能。

回表操作：在二级索引中查询到id列表之后，在根据id去聚簇索引中查询其他字段值。

注意：如果经过二级索引之后，找到的id数量过多，会导致大量的回表查询，在某些情况下还不如直接全表扫描。

设计索引是，一般要考虑哪些因素：

先进行开发，开发结束之后，大概把所有可能用到的查询都写出来了，此时再进行索引设计。

总结看看所有查询中的where子句、order by 子句、group by 子句分别用到了哪些字段？哪些字段出现的频率较高？此时设计两三个索引，尽量把上面的字段都包含进去。然后再审视这些查询是否会真正使用到设计的索引。

字段基数问题，一般建立索引需要使用字段基数较大的字段，就是值比较多的字段，这样才能发挥出B+树的二分查找的优势来。对于varchar(255)类型的字段，需要选择一定长度的前缀来做前缀索引，需要权衡，既不能使索引占太大空间，又不能降低字段基数。

在插入时，会去维护聚簇索引、二级索引。由于插入的数据不一定是有序的，所以可能会导致索引树中某个数据页会自动分裂，这个分裂的过程就很耗时。对于主键来说，一定要使用自增主键，如果使用UUID作为主键，那么会导致聚簇索引频繁地进行页分裂。

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