一、 MySQL数据库索引案例
1、为何要有索引?
一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。
2、什么是索引？
索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能
非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对于性能的影响愈发重要。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
索引相当于字典的音序表，如果要查某个字，如果不使用音序表，则需要从几百页中逐页去查。
3、索引原理
索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。相似的例子还有：查字典，查火车车次，飞机航班等
本质都是：通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。
数据库也是一样，但显然要复杂的多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？我们回想字典的例子，能不能把数据分成段，然后分段查询呢？最简单的如果1000条数据，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段......这样查第250条数据，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的无效数据。但如果是1千万的记录呢，分成几段比较好？稍有算法基础的同学会想到搜索树，其平均复杂度是lgN，具有不错的查询性能。但这里我们忽略了一个关键的问题，复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的。而数据库实现比较复杂，一方面数据是保存在磁盘上的，另外一方面为了提高性能，每次又可以把部分数据读入内存来计算，因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右，所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。
MySQL索引可以用来快速地寻找某些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树（B+树是通过二叉查找树，再由平衡二叉树，B树演化而来）的形式保存。例如MYSQL没有索引，执行select时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。如果表中数据有上亿条数据，查询一条数据花费的时间会非常长，索引的目的就类似电子书的目录及页码的对应关系。
###b+树的查找过程
如图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。
如果在需搜索条件的列上创建了索引，MySQL无需扫描全表记录即可快速得到相应的记录行。如果该表有1000000条记录，通过索引查找记录至少要比全表顺序扫描快至少100倍，这就是索引在企业环境中带来的执行速度的提升。
MYSQL数据库常见索引类型包括：普通索引（normal）、唯一索引（unique）、全文索引（full text）、主键索引（primary key）、组合索引等，如下为每个索引的应用场景及区别：
普通索引： normal，使用最广泛；
唯一索引： unique，不允许重复的索引，允许有空值；
全文索引： full text，只能用于MyISAM表，FULLTEXT主要用于大量的内容检索；
主键索引： primary key又称为特殊的唯一索引，不允许有空值；
组合索引： 为提高mysql效率可建立组合索引；
举个例子来说，比如你在为某商场做一个会员卡的系统。 这个系统有一个会员表 有下列字段： 会员编号 INT 会员姓名 VARCHAR(10) 会员身份证号码 VARCHAR(18) 会员电话 VARCHAR(10) 会员住址 VARCHAR(50) 会员备注信息 TEXT 那么这个 会员编号，作为主键，使用 PRIMARY 会员姓名 如果要建索引的话，那么就是普通的 INDEX 会员身份证号码 如果要建索引的话，那么可以选择 UNIQUE （唯一的，不允许重复） #除此之外还有全文索引，即FULLTEXT 会员备注信息 ， 如果需要建索引的话，可以选择全文搜索。 用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。 用在比较短的文本，如果就一两行字的，普通的 INDEX 也可以。 但其实对于全文搜索，我们并不会使用MySQL自带的该索引，而是会选择第三方软件如Sphinx，专门来做全文搜索。 #其他的如空间索引SPATIAL，了解即可，几乎不用
MYSQL数据库表创建各个索引命令，以t1表为案例，操作如下：
主键索引 ALTER TABLE t1 ADD PRIMARY KEY ( `column` ); 唯一索引 ALTER TABLE t1 ADD UNIQUE (`column`); 普通索引 ALTER TABLE t1 ADD INDEX index_name ( `column' ); 全文索引 ALTER TABLE t1 ADD FULLTEXT ( `column` ); 组合索引 ALTER TABLE t1 ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` );
如图所示，为t1表的id字段创建主键索引，查看索引是否被创建，然后插入相同的id，提示报错:
MYSQL数据库表删除各个索引命令，以t1表为案例，操作如下:
DROP INDEX index_name ON t1;
ALTER TABLE t1 DROP INDEX index_name;
ALTER TABLE t1 DROP PRIMARY KEY;
MYSQL数据库查看表索引.
show index from t1; show keys from t1;
SHOW INDEX各字段含义：
1、Table 表的名称。 2、 Non_unique 如果索引不能包括重复词,则为0,如果可以则为1。 3、 Key_name 索引的名称 4、 Seq_in_index 索引中的列序列号，从1开始。 5、 Column_name 列名称。 6、 Collation 列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。 7、Cardinality 索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机会就越大。 8、Sub_part 如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。 9、 Packed 指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。 10、 Null 如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO。 11、 Index_type 用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。 12、 Comment 多种评注，您可以使用db_name.tbl_name作为tbl_name FROM db_name语法的另一种形式。这两个语句是等价的： mysql>SHOW INDEX FROM mytable FROM mydb; mysql>SHOW INDEX FROM mydb.mytable;
MYSQL数据库索引的缺点：
- MYSQL数据库索引虽然能够提高数据库查询速度，但同时会降低更新、删除、插入表的速度，例如如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，update表MySQL不仅要保存数据，还需保存更新索引；
- 建立索引会占用磁盘空间，大表上创建了多种组合索引，索引文件的会占用大量的空间。
二、MySQL数据库慢查询
MYSQL数据库慢查询主要用于跟踪异常的SQL语句，可以分析出当前程序里那些Sql语句比较耗费资源，慢查询日志则用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过long_query_time值的SQL语句，会被记录到慢查询日志中。
Mysql数据库默认没有开启慢查询日志功能，需手动在配置文件或者MYSQL命令行中开启，慢查询日志默认写入磁盘中的文件，也可以将慢查询日志写入到数据库表。
查看数据库是否开启慢查询，如图所示，命令如下：
show variables like "%slow%"; show variables like "%long_query%";
MYSQL慢查询参数详解如下：
log_slow_queries 关闭慢查询日志功能； long_query_time 慢查询超时时间，默认为10s，MYSQL5.5以上可以设置微秒； slow_query_log 关闭慢查询日志； slow_query_log_file 慢查询日志文件； slow_launch_time Thread create时间，单位秒，如果thread create的时间超过了这个值，该变量slow_launch_time的值会加1； log-queries-not-using-indexes 记录未添加索引的SQL语句。
开启MYSQL慢查询日志方法有两种：
1）Mysql数据库命令行执行命令
set global slow_query_log=on; show variables like "%slow%";
2）编辑my.cnf配置文件中添加如下代码：
log-slow-queries = /data/mysql/localhost.log long_query_time = 0.01 log-queries-not-using-indexes
慢查询功能开启之后，数据库会自动将执行时间超过设定时间的SQL语句添加至慢查询日志文件中，可以通过慢查询日志文件定位执行慢的SQL，从而对其优化，可以通过mysqldumpslow命令行工具分析日志，相关参数如下：
执行命令mysqldumpslow -h可以查看命令帮助信息： 主要参数包括：-s和-t -s 这个是排序参数，可选的有： l: 查询锁的总时间； r: 返回记录数； t: 查询总时间排序； al: 平均锁定时间； ar: 平均返回记录数； at: 平均查询时间； c: 计数； -t n 显示头n条记录
MYSQL慢查询mysqldumpslow按照返回的行数从大到小，查看前2行，如图所示，命令如下：
mysqldumpslow -s r -t 2 localhost.log
MYSQL慢查询mysqldumpslow按照查询总时间从大到小，查看前5行，同时过滤select的sql语句，如图所示，命令如下：
mysqldumpslow -s t -t 5 -g "select" localhost.log
三、Mysql数据库配置文件详解
理解MYSQL配置文件，可以更快的学习和掌握MYSQL数据库服务器，如下为MYSQL配置文件常用参数详解：
[mysqld] //服务器端配置 datadir=/data/mysql //数据目录 socket=/var/lib/mysql/mysql.sock //socket通信设置 user=mysql //使用mysql用户启动； symbolic-links=0 //是否支持快捷方式； log-bin=mysql-bin //开启bin-log日志； server-id = 1 //mysql服务的ID； auto_increment_offset=1 //自增长字段从固定数开始； auto_increment_increment=2 //自增长字段每次递增的量； socket = /tmp/mysql.sock //为MySQL客户程序与服务器之间的本地通信套接字文件； port = 3306 //指定MsSQL监听的端口； key_buffer = 384M //key_buffer是用于索引块的缓冲区大小； table_cache = 512 //为所有线程打开表的数量； sort_buffer_size = 2M //每个需要进行排序的线程分配该大小的一个缓冲区； read_buffer_size = 2M //读查询操作所能使用的缓冲区大小。 query_cache_size = 32M //指定MySQL查询结果缓冲区的大小 read_rnd_buffer_size = 8M //改参数在使用行指针排序之后，随机读； myisam_sort_buffer_size = 64M //MyISAM表发生变化时重新排序所需的缓冲； thread_concurrency = 8 //最大并发线程数，取值为服务器逻辑CPU数量×2； thread_cache = 8 //缓存可重用的线程数； skip-locking //避免MySQL的外部锁定，减少出错几率增强稳定性。 default-storage-engine=INNODB //设置mysql默认引擎为Innodb； #mysqld_safe config [mysqld_safe] //mysql服务安全启动配置； log-error=/var/log/mysqld.log //mysql错误日志路径； pid-file=/var/run/mysqld/mysqld.pid //mysql PID进程文件； key_buffer_size = 2048MB //MyISAM表索引缓冲区的大小； max_connections = 3000 //mysql最大连接数； innodb_buffer_pool_size = 2048MB //InnoDB内存缓冲数据和索引大小； basedir = /usr/local/mysql55/ //数据库安装路径； [mysqldump] //数据库导出段配置； max_allowed_packet =16M //服务器和客户端发送的最大数据包；
四、MySQL数据库优化
Mysql数据库优化是一项非常重要的工作，而且是一项长期的工作，MYSQL优化三分靠配置文件及硬件资源的优化，七分靠sql语句的优化。
Mysql数据库具体优化包括：配置文件的优化、sql语句的优化、表结构的优化、索引的优化，而配置的优化包括：系统内核优化、硬件资源、内存、CPU、mysql本身配置文件的优化。
硬件上的优化：增加内存和提高磁盘读写速度，都可以提高MySQL数据库的查询，更新的速度。另一种提高MySQL性能的方式是使用多块磁盘来存储数据。因为可以从多块磁盘上并行读取数据，这样可以提高读取数据的速度。
MySQL参数的优化：内存中会为MySQL保留部分的缓冲区，这些缓冲区可以提高MySQL的速度，缓冲区的大小可以在MySQL的配置文件中进行设置。
附企业级MYSQL百万量级真实环境配置文件my.cnf内容，可以根据实际情况修改：
master:
[client] port = 3306 socket = /tmp/mysql.sock [mysqld] user = mysql server_id = 1 port = 3306 socket = /tmp/mysql.sock datadir = /data/mysql/
old_passwords = 1 lower_case_table_names = 1 character-set-server = utf8 default-storage-engine = MYISAM log-bin = bin.log log-error = error.log pid-file = mysql.pid long_query_time = 2 slow_query_log slow_query_log_file = slow.log binlog_cache_size = 4M binlog_format = mixed max_binlog_cache_size = 16M max_binlog_size = 1G expire_logs_days = 30 ft_min_word_len = 4 back_log = 512 max_allowed_packet = 64M max_connections = 4096 max_connect_errors = 100 join_buffer_size = 2M read_buffer_size = 2M read_rnd_buffer_size = 2M sort_buffer_size = 2M query_cache_size = 64M table_open_cache = 10000 thread_cache_size = 256 max_heap_table_size = 64M tmp_table_size = 64M thread_stack = 192K thread_concurrency = 24 local-infile = 0 skip-show-database skip-name-resolve skip-external-locking connect_timeout = 600 interactive_timeout = 600 wait_timeout = 600 #*** MyISAM key_buffer_size = 512M bulk_insert_buffer_size = 64M myisam_sort_buffer_size = 64M myisam_max_sort_file_size = 1G myisam_repair_threads = 1 concurrent_insert = 2 myisam_recover #*** INNODB innodb_buffer_pool_size = 64G innodb_additional_mem_pool_size = 32M innodb_data_file_path = ibdata1:1G;ibdata2:1G:autoextend innodb_read_io_threads = 8 innodb_write_io_threads = 8 innodb_file_per_table = 1 innodb_flush_log_at_trx_commit = 2 innodb_lock_wait_timeout = 120 innodb_log_buffer_size = 8M innodb_log_file_size = 256M innodb_log_files_in_group = 3 innodb_max_dirty_pages_pct = 90 innodb_thread_concurrency = 16 innodb_open_files = 10000 #innodb_force_recovery = 4
slave:
[client] port = 3306 socket = /tmp/mysql.sock [mysqld] user = mysql server_id = 2 port = 3306 socket = /tmp/mysql.sock datadir = /data/mysql/ old_passwords = 1 lower_case_table_names = 1 character-set-server = utf8 default-storage-engine = MYISAM log-error = error.log pid-file = mysql.pid long_query_time = 2 slow_query_log slow_query_log_file = slow.log binlog_cache_size = 4M binlog_format = mixed max_binlog_cache_size = 16M max_binlog_size = 1G expire_logs_days = 30 ft_min_word_len = 4 back_log = 512 max_allowed_packet = 64M max_connections = 4096 max_connect_errors = 100 join_buffer_size = 2M read_buffer_size = 2M read_rnd_buffer_size = 2M sort_buffer_size = 2M query_cache_size = 64M table_open_cache = 10000 thread_cache_size = 256 max_heap_table_size = 64M tmp_table_size = 64M thread_stack = 192K thread_concurrency = 24 local-infile = 0 skip-show-database skip-name-resolve skip-external-locking connect_timeout = 600 interactive_timeout = 600 wait_timeout = 600 #*** MyISAM key_buffer_size = 512M bulk_insert_buffer_size = 64M myisam_sort_buffer_size = 64M myisam_max_sort_file_size = 1G myisam_repair_threads = 1 concurrent_insert = 2 myisam_recover #*** INNODB innodb_buffer_pool_size = 64G innodb_additional_mem_pool_size = 32M innodb_data_file_path = ibdata1:1G;ibdata2:1G:autoextend innodb_read_io_threads = 8 innodb_write_io_threads = 8 innodb_file_per_table = 1 innodb_flush_log_at_trx_commit = 2 innodb_lock_wait_timeout = 120 innodb_log_buffer_size = 8M innodb_log_file_size = 256M innodb_log_files_in_group = 3 innodb_max_dirty_pages_pct = 90 innodb_thread_concurrency = 16 innodb_open_files = 10000 innodb_force_recovery = 4 #*** Replication Slave read-only skip-slave-start relay-log = relay.log log-slave-updates