一. 索引作用

提供了类似于书中目录的作用,目的是为了优化查询

二. 索引的种类(算法)

B树索引
Hash索引
R树
Full text
GIS

三. B树基于不同的查找算法分类介绍

image

B-tree
B+Tree 在范围查询方面提供了更好的性能(> < >= <= like)
B*Tree

四. 在功能上的分类

4.1 辅助索引(S)怎么构建B树结构的?

(1). 索引是基于表中,列(索引键)的值生成的B树结构
(2). 首先提取此列所有的值,进行自动排序
(3). 将排好序的值,均匀的分布到索引树的叶子节点中(16K)
(4). 然后生成此索引键值所对应得后端数据页的指针
(5). 生成枝节点和根节点,根据数据量级和索引键长度,生成合适的索引树高度
id  name  age  gender
select  *  from  t1 where id=10;
问题: 基于索引键做where查询,对于id列是顺序IO,但是对于其他列的查询,可能是随机IO.

4.2 聚集索引(C)

4.2.1 前提

(1)表中设置了主键,主键列就会自动被作为聚集索引.
(2)如果没有主键,会选择唯一键作为聚集索引.
(3)聚集索引必须在建表时才有意义,一般是表的无关列(ID)

4.2.2 辅助索引(S)怎么构建B树结构的?

(1) 在建表时,设置了主键列(ID)
(2) 在将来录入数据时,就会按照ID列的顺序存储到磁盘上.(我们又称之为聚集索引组织表)
(3) 将排好序的整行数据,生成叶子节点.可以理解为,磁盘的数据页就是叶子节点

4.2.3 聚集索引和辅助索引构成区别

聚集索引只能有一个,非空唯一,一般时主键
辅助索引,可以有多个,时配合聚集索引使用的
聚集索引叶子节点,就是磁盘的数据行存储的数据页
MySQL是根据聚集索引,组织存储数据,数据存储时就是按照聚集索引的顺序进行存储数据
辅助索引,只会提取索引键值,进行自动排序生成B树结构

image

五.辅助索引细分

1.普通的单列辅助索引
2.联合索引
多个列作为索引条件,生成索引树,理论上设计的好的,可以减少大量的回表
查询
3.唯一索引
索引列的值都是唯一的.

六. 关于索引树的高度受什么影响

1. 数据量级, 解决方法:分表,分库,分布式
2. 索引列值过长 , 解决方法:前缀索引
3. 数据类型:
变长长度字符串,使用了char,解决方案:变长字符串使用varchar
enum类型的使用enum ('山东','河北','黑龙江','吉林','辽宁','陕西'......)
                                         1      2      3

七. 索引的基本管理

7.1 索引建立前

db01 [world]>desc city;
+-------------+----------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------------+----------+------+-----+---------+----------------+
| ID | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| Name | char(35) | NO | | | |
| CountryCode | char(3) | NO | MUL | | |
| District | char(20) | NO | | | |
| Population | int(11) | NO | | 0 | |
+-------------+----------+------+-----+---------+----------------+
5 rows in set (0.00 sec)

Field :列名字
key :有没有索引,索引类型
PRI: 主键索引
UNI: 唯一索引
MUL: 辅助索引(单列,联和,前缀)

7.1 单列普通辅助索引

7.1.1 创建索引：

db01 [world]>alter table city add index idx_name(name);
表索引名（列名）
db01 [world]>create index idx_name1 on city(name);
db01 [world]>show index from city;

image

注意:
以上操作不代表生产操作,我们不建议在一个列上建多个索引
同一个表中，索引名不能同名。

7.1.2 删除索引:

db01 [world]>alter table city drop index idx_name1;
表名索引名

7.2 覆盖索引(联合索引)

Master [world]>alter table city add index idx_co_po(countrycode,population);

7.3 前缀索引

db01 [world]>alter table city add index idx_di(district(5));
注意：数字列不能用作前缀索引。

7.4 唯一索引

db01 [world]>alter table city add unique index idx_uni1(name);
ERROR 1062 (23000): Duplicate entry 'San Jose' for key 'idx_uni1'
统计city表中，以省的名字为分组，统计组的个数
select district,count(id) from city group by district;
需求: 找到world下,city表中 name列有重复值的行,最后删掉重复的行
db01 [world]>select name,count(id) as cid from city group by name having cid>1 order by cid desc;
db01 [world]>select * from city where name='suzhou';
===============================================

select population,count(id) from city group by population having count(id)>1 order by count(id) desc ;

数据清洗

===========压力测试===========
1、模拟数据库数据
drop database if exists oldboy;
create database oldboy charset utf8mb4 collate utf8mb4_bin;
use oldboy;
create table t_100w (id int,num int,k1 char(2),k2 char(4),dt timestamp);
delimiter //
create  procedure rand_data(in num int)
begin
declare str char(62) default 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789';
declare str2 char(2);
declare str4 char(4);
declare i int default 0;
while i


1.ALL
全表扫描，不走索引
例子
 1.查询条件时，没有索引
USE oldboy
DESC SELECT * FROM t_100w WHERE k2='34BC'







image.png


2.查询条件出现以下语句（辅助索引）
USE world;
DESC city;
DESC SELECT * FROM city WHERE CountryCode <>'CHN'
DESC SELECT * FROM city WHERE CountryCode NOT IN ('CHN','USA')
DESC SELECT * FROM city WHERE CountryCode LIKE '%CH%'
注意：对于聚集索引列，使用以上语句，依然会走索引
DESC SELECT * FROM city WHERE id<>10

2. INDEX ：
全索引扫描
1.查询需要获取整个索引树中的值时
DESC SELECT countrycode FROM city;
2.联合索引中，任何一个非左列作为查询条件时
DESC city
ALTER TABLE city DROP INDEX CountryCode
ALTER TABLE city ADD INDEX idx_c_p(CountryCode,population);  创建联合索引
DESC SELECT * FROM city WHERE CountryCode='CHA' AND population=900000  走联合索引
DESC SELECT * FROM city WHERE  population=900000 AND CountryCode='CHA' 走联合索引







image.png


3. RANGE
索引范围扫描  <  >  <=  >=  LIKE  IN  OR ，主键   <>   NOT IN

例子:
1. DESC SELECT * FROM city WHERE id<5;
2. DESC SELECT * FROM city WHERE countrycode LIKE 'CH%';
3. DESC SELECT * FROM city WHERE countrycode IN ('CHN','USA');
注意: 
1和2例子中,可以享受到B+树的优势,但是3例子中是不能享受的.
所以,我们可以将3号列子改写:

DESC SELECT * FROM city WHERE countrycode='CHN'
UNION ALL 
SELECT * FROM city WHERE countrycode='USA';

4.ref
非唯一性索引，等值查询
DESC SELECT * FROM city WHERE CountryCode='CHA'

5.eq_ref:
在多表连接时,连接条件使用了唯一索引(uk pK)
DESC SELECT b.name,a.name FROM city AS a 
JOIN country AS b 
ON a.countrycode=b.code 
WHERE a.population <100;
DESC country

6.system,const :
唯一索引的等值查询
DESC SELECT * FROM city WHERE id=10;

8.2.2 其他字段解释
extra: 
filesort ,文件排序.
SHOW INDEX FROM city;
ALTER TABLE city ADD INDEX CountryCode(CountryCode);
ALTER TABLE city DROP INDEX idx_c_p;

DESC SELECT * FROM city WHERE countrycode='CHN'  ORDER BY population 

ALTER TABLE city ADD INDEX idx_(population);
DESC SELECT * FROM city WHERE countrycode='CHN'  ORDER BY population 
ALTER TABLE city ADD INDEX idx_c_p(countrycode,population);
ALTER TABLE city DROP INDEX idx_;
ALTER TABLE city DROP INDEX CountryCode;
DESC SELECT * FROM city WHERE countrycode='CHN'  ORDER BY population 

结论: 
1.当我们看到执行计划extra位置出现filesort,说明有文件排序出现
2.观察需要排序(ORDER BY,GROUP BY ,DISTINCT )的条件,有没有索引
3. 根据子句的执行顺序,去创建联合索引

8.2.3 explain(desc)使用场景（面试题）
题目意思:  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


索引应用规范

业务
1.产品的功能
2.用户的行为
"热"查询语句 --->较慢--->slowlog
"热"数据

9.1 建立索引的原则（DBA运维规范）
 9.1.0 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。那么索引设计原则又是怎样的?
9.1.1 (必须的) 建表时一定要有主键,一般是个无关列
 略.回顾一下,聚集索引结构.
 9.1.2 选择唯一性索引
 唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。
 例如，学生表中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;

9.1.3(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。
9.1.4 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。
9.1.5 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

9.1.6 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。

9.1.7 大表加索引,要在业务不繁忙期间操作
 9.1.8 尽量少在经常更新值的列上建索引
 9.1.9 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

9.2 不走索引的情况（开发规范）
 9.2.1 没有查询条件，或者查询条件没有建立索引
select * from tab;       全表扫描。
select  * from tab where 1=1;
在业务数据库中，特别是数据量比较大的表。
是没有全表扫描这种需求。
1、对用户查看是非常痛苦的。
2、对服务器来讲毁灭性的。
（1）
select * from tab;
SQL改写成以下语句：
select  * from  tab  order by  price  limit 10 ;    需要在price列上建立索引
（2）
select  * from  tab where name='zhangsan'          name列没有索引
改：
1、换成有索引的列作为查询条件
2、将name列建立索引


9.2.2 查询结果集是原表中的大部分数据，应该是25％以上。
 查询的结果集，超过了总数行数25%，优化器觉得就没有必要走索引了。
假如：tab表 id，name    id:1-100w  ，id列有(辅助)索引
select * from tab  where id>500000;
如果业务允许，可以使用limit控制。
怎么改写 ？
结合业务判断，有没有更好的方式。如果没有更好的改写方案
尽量不要在mysql存放这个数据了。放到redis里面。

9.2.3 索引本身失效，统计数据不真实
索引有自我维护的能力。
对于表内容变化比较频繁的情况下，有可能会出现索引失效。
一般是删除重建

现象:
有一条select语句平常查询时很快,突然有一天很慢,会是什么原因
select?  --->索引失效,，统计数据不真实
DML ?   --->锁冲突

9.2.4 查询条件使用函数在索引列上，或者对索引列进行运算，运算包括(+，-，*，/，! 等)
例子：
错误的例子：select * from test where id-1=9;
正确的例子：select * from test where id=10;
算术运算
函数运算
子查询

10.2.5 隐式转换导致索引失效.这一点应当引起重视.也是开发中经常会犯的错误.
 这样会导致索引失效. 错误的例子：
mysql> alter table tab add index inx_tel(telnum);
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
mysql>
mysql> desc tab;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field  | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id    | int(11)    | YES  |    | NULL    |      |
| name  | varchar(20) | YES  |    | NULL    |      |
| telnum | varchar(20) | YES  | MUL | NULL    |      |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
3 rows in set (0.01 sec)
mysql> select * from tab where telnum='1333333';
+------+------+---------+
| id  | name | telnum  |
+------+------+---------+
|    1 | a    | 1333333 |
+------+------+---------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select * from tab where telnum=1333333;
+------+------+---------+
| id  | name | telnum  |
+------+------+---------+
|    1 | a    | 1333333 |
+------+------+---------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain  select * from tab where telnum='1333333';
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key    | key_len | ref  | rows | Extra                |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------+

|  1 | SIMPLE      | tab  | ref  | inx_tel      | inx_tel | 63      | const |    1 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain  select * from tab where telnum=1333333;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra      |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | tab  | ALL  | inx_tel      | NULL | NULL    | NULL |    2 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain  select * from tab where telnum=1555555;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra      |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | tab  | ALL  | inx_tel      | NULL | NULL    | NULL |    2 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain  select * from tab where telnum='1555555';
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key    | key_len | ref  | rows | Extra                |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | tab  | ref  | inx_tel      | inx_tel | 63      | const |    1 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql>

10.2.6 <> ，not in 不走索引（辅助索引）
EXPLAIN  SELECT * FROM teltab WHERE telnum  <> '110';
EXPLAIN  SELECT * FROM teltab WHERE telnum  NOT IN ('110','119');

mysql> select * from tab where telnum <> '1555555';
+------+------+---------+
| id  | name | telnum  |
+------+------+---------+
|    1 | a    | 1333333 |
+------+------+---------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from tab where telnum <> '1555555';

单独的>,<,in 有可能走，也有可能不走，和结果集有关，尽量结合业务添加limit
or或in  尽量改成union
EXPLAIN  SELECT * FROM teltab WHERE telnum  IN ('110','119');
改写成：
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum='110'
UNION ALL
SELECT * FROM teltab WHERE telnum='119'

10.2.7 like "%_" 百分号在最前面不走
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE '31%'  走range索引扫描
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE '%110'  不走索引
%linux%类的搜索需求，可以使用elasticsearch+mongodb 专门做搜索服务的数据库产品

2019-04-25 索引

一. 索引作用

二. 索引的种类(算法)

三. B树基于不同的查找算法分类介绍

四. 在功能上的分类

4.1 辅助索引(S)怎么构建B树结构的?

4.2 聚集索引(C)

4.2.1 前提

4.2.2 辅助索引(S)怎么构建B树结构的?

4.2.3 聚集索引和辅助索引构成区别

五.辅助索引细分

六. 关于索引树的高度受什么影响

七. 索引的基本管理

7.1 索引建立前

7.1 单列普通辅助索引

7.1.1 创建索引：

7.1.2 删除索引:

7.2 覆盖索引(联合索引)

7.3 前缀索引

7.4 唯一索引

1.ALL

全表扫描，不走索引

2. INDEX ：

3. RANGE

4.ref

5.eq_ref:

6.system,const :

8.2.2 其他字段解释

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4.1 辅助索引(S)怎么构建B树结构的?

4.2 聚集索引(C)

4.2.1 前提

4.2.2 辅助索引(S)怎么构建B树结构的?

4.2.3 聚集索引和辅助索引构成区别

五.辅助索引细分

六. 关于索引树的高度受什么影响

七. 索引的基本管理

7.1 索引建立前

7.1 单列普通辅助索引

7.1.1 创建索引：

7.1.2 删除索引:

7.2 覆盖索引(联合索引)

7.3 前缀索引

7.4 唯一索引

1.ALL

全表扫描，不走索引

2. INDEX ：

3. RANGE

4.ref

5.eq_ref:

6.system,const :

8.2.2 其他字段解释

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