mysql--2.索引

【索引】

概述：通过索引，高效对于mysql数据进行二叉树结构检索。扫描比全表扫描少，降低IO成本。

缺点：占用磁盘，空间换时间，降低更新表速度（update，insert，delete）。

结构{

B+树，范围匹配，所有存储引擎都支持。

hash，精确匹配，不支持范围，仅支持menmory引擎。

r-tree（仅支持misam）。

full-text（全文索引，倒排，仅支持misam-innodb）。

}

索引{

主键索引 primary：只能有一个，针对表中主键创建的索引。

唯一索引 unique：能有多个，避免表.列.值重复。

常规索引: 可有多个，用于快速定位特定数据。

全文索引 fulltext：可有多个，查找的是文本关键词。

单索引：一个索引只包含一个列。

联合多因：一个索引包含多个列。

}

索引存储形式划分：

默认主键索引是聚集索引，不存在主键将第一个唯一索引作为聚集索引，如果没有主键，自动生成rowid为聚集索引。

聚集索引：将数据存储与索引放到一起，索引结构的叶子节点保存行数据，有且只有一个，决定存储行数据所以必须有。查找时，找主键，返回即可，一次查询。

二级索引：将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联是对应的主键，可以存在多个。叶子节点挂的是主键id号（主键值）。查找时，先找到对应的主键，再根据主键去查询数据。两次查询。

#创建索引{

#普通索引
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);
create index 索引名 on 表名(字段名);

#唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_name);
create unique index 索引名 on 表名(字段名)

#复合索引（在一个表的多个列上创建索引）：
CREATE INDEX index_name ON table_name (column1, column2);
create index 索引名 on 表名(字段名1,字段名2)

#全文索引（在支持全文索引的数据库系统中，如MySQL）：
CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON table_name (column_name);
create fulltext index 索引名 on 表名(字段名)

#联合索引（查询时满足有关联的两个字段存在联合索引关系）***
#检索时，是把phone和name作为一个建查询，属于二级索引。phone左，name右
create unique index idx_user_phone_name on tb_user(phone,name)
create 唯一 索引 索引名  在 user表里的phone和name创建为联合索引

}

sql性能分析工具{
索引是为了做性能优化产生的。主要是为了优化select语句。

sql执行频率：
增删改查那个用得频繁
命令查看--show global status like 'com_______';  #7个

慢查询日志：
定义--记录所有执行时间超过指定参数（long_query_time 单位秒。默认10秒）的所有sql语句日志，需要在/etc/my.cnf配置。
vim /etc/my.cnf
[mysqld]
slow_query_log = 1  #开
slow_query_log_file = /var/log/mysql/mysql-slow.log
long_query_time = 2  #超过2秒记录
命令查看--show variables like 'slow_query_log';
默认路径--/var/lib/mysql/localhost-slow.log
日志解析：
#Time：时间
#user@host: root[root]@localhost [] id : 8
#query_time: 13.00执行时间  luck_time:0.00231锁行 rows_sent: 1返回记录 rows_examined:0
user itcast;#数据库
set timestamp=121341434; #操作时间
select count(*) from table; #执行的语句

proflie详情：
show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。
通过have profiling参数，能够看到当前MVSQL是否支持profile操作:
SELECT @@have _ profiling ;  #0未开通
默认profiling是关闭的，可以通过set语句在session/global级别开启
profiling:SET profiling =1;

profile语法：
执行一系列的业务SQL的操作，然后通过如下指令查看指令的执行耗时:
#查看每一条SQL的耗时基本情况
show profiles;
#查看指定query id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for 表名 字段;
#查看指定query id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpa for 表名 字段;
--------以上是从时间层面去判定，粗略判定

*explain执行计划 
explain或desc命令获取mysql如何执行select语句信息，包括在select语句中执行如何连接和连接顺序
语法：explain select 字段列表 from 表名 where 条件 #直接在select前加

}

使用规则{

索引使用

#索引性能
explain select id,name,age,status from student where name='xxx' and age=21 and status=0;
Extra
using where;using in #性能高，说明需要的数据都在索引列中，不需要回表查询数据
using index condition  #性能低,需要回表查询，和二级索引一样查询过程，先拿到id主键，再根据id主键查询二级数据

}

索引失效情况{

#不能在索引列上运算操作，否则索引失效
explain select * from students where substring(phont,12,2)='12'

#需要加上引号，否则会是全表检索
explain select * from students where phone = 1111;   #type=all说明全表检索，type=ref说明有最左索引检索，range数值索引

#尾部模糊匹配 like X% ,索引不会失效，头部模糊匹配索引失效

#or连接, id主键索引，name没有索引，索引也不会生效
where id=sxxx or name='11';

#数据分布影响
索引比全表扫描慢，那么索引检索不会生效。检索的数据达到全表50%就不生效了

}

sql提示{

#符合最左前缀法则
explain select *from student profession='工程造价';

#索引名字
use index: #建议mysql使用单列索引
explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession ='软件工程';

ignore index: #不要用的索引
explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession ='软件工程';

force index: #强制使用
explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession ='软件工程';

覆盖索引：是辅助索引，检索name也不需要回表，直接返回。
二级索引：根据键值先去检索id主键，然后回表查询id行的name，创建联合索引可以避免这种情况

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sql语句优化思考题：
如何优化一下语句？使用联合索引.让其不需要回表查询,直接覆盖索引,性能最佳.
select id,username,password,status from student where username='itcast';

前缀索引-大文本字符串：
数据类型为varchant,txt时,字符串长,索引会变大,查询时浪费大量io,影响查询效率.
可以将字符串一部分前缀(5个)建立索引,大大节约索引空间,提升效率。
#使用场景：大文本字符串
#语法
create index idx_xxx on table_name(cloumn(5))
create index idx_email_5 on student(email(5))
#查询流程

设计原则：最左前缀法则，最左的列必须存在。

联合索引：会丢失最右列，在数值范围匹配的时候尽量使用>=或<=
索引失效：函数运算，字符加引号，like模糊匹配在前加%号，or链接一侧有索引一侧没有，评估全表扫描比走索引快。