MySQL索引管理及执行计划

1.什么是索引

1）索引就好比一本书的目录，它能让你更快的找到自己想要的内容。
2）让获取的数据

2.索引类型介绍

1)BTREE:B+树索引
2)HASH：HASH索引
3)FULLTEXT：全文索引
4)RTREE：R树索引

3.索引管理

索引建立在表的列上(字段)的。
在where后面的列建立索引才会加快查询速度。
pages<---索引（属性）<----查数据。

1、索引分类：

主键索引
普通索引
唯一索引

2、添加索引：

#创建索引

alter table test add index index_name(name);

#创建索引

create index index_name on test(name);

#查看索引

desc table;

#查看索引

show index from table;

#删除索引

alter table test drop key index_name;

#添加主键索引（略） #添加唯一性索引

alter table student add unique key uni_xxx(xxx);

#查看表中数据行数

select count(*) from city;

#查看去重数据行数

select count(distinct name) from city;

3、前缀索引和联合索引

前缀索引

根据字段的前N个字符建立索引

alter table test add index idx_name(name(10));

避免对大列建索引
如果有，就使用前缀索引

联合索引

多个字段建立一个索引

原则：把最常用来做为条件查询的列放在最前面

#创建people表

create table people (id int,name varchar(20),age tinyint,money int ,gender enum('m','f'));

#创建联合索引

alter table people add index idx_gam(gender,age,money);

explain命令使用方法

mysql> explain select name,countrycode from city where id=1;

explain命令应用

查询数据的方式

出现全表扫描结果中type为ALL：

1.业务确实要获取所有数据

2. 不走索引导致的全表扫描

3. 没索引

4.索引创建有问题

5. 语句有问题

生产中,mysql在使用全表扫描时的性能是极其差的，所以MySQL尽量避免出现全表扫描

2.索引扫描

2.1 常见的索引扫描类型:
1）index
2）range
3）ref
4）eq_ref
5）const
6）system
7）null

从上到下，性能从最差到最好，我们认为至少要达到range级别

index：Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树。
range：索引范围扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值域的行。显而易见的索引范围扫描是带有between或者where子句里带有<,>查询。

mysql> alter table city add index idx_city(population);

mysql> explain select * from city where population>30000000;

ref：使用非唯一索引扫描或者唯一索引的前缀扫描，返回匹配某个单独值的记录行。

mysql> alter table city drop key idx_code;

mysql> explain select * from city where countrycode='chn';

mysql> explain select * from city where countrycode in ('CHN','USA');

mysql> explain select * from city where countrycode='CHN' union all select * from city where countrycode='USA';

eq_ref：类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件A

join B

on A.sid=B.sid

const、system：当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。

如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量

mysql> explain select * from city where id=1000;

NULL：MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。

mysql> explain select * from city where id=1000000000000000000000000000;

Extra（扩展）
Using temporary
Using filesort 使用了默认的文件排序（如果使用了索引，会避免这类排序）
Using join buffer

如果出现Using filesort请检查order by ,group by ,distinct,join 条件列上没有索引

mysql> explain select * from city where countrycode='CHN' order by population;

当order by语句中出现Using filesort，那就尽量让排序值在where条件中出现

mysql> explain select * from city where population>30000000 order by population;

mysql> select * from city where population=2870300 order by population;

key_len: 越小越好

rows: 越小越好

###建立索引的原则

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。

1、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。
主键索引和唯一键索引，在查询中使用是效率最高的。

select count(*) from world.city;

select count(distinct countrycode) from world.city;

select count(distinct countrycode,population ) from world.city;

注意：如果重复值较多，可以考虑采用联合索引

2．为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引

例如:
经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段，排序操作会浪费很多时间。
如果为其建立索引，可以有效地避免排序操作

3．为常作为查询条件的字段建立索引
如果某个字段经常用来做查询条件，那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。
因此，为这样的字段建立索引，可以提高整个表的查询速度。

  3.1 经常查询

  3.2 列值的重复值少

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

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。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索
会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。

5．限制索引的数目
索引的数目不是越多越好。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。
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。

6．删除不再使用或者很少使用的索引
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。

重点关注：

1.没有查询条件，或者查询条件没有建立索引

#全表扫描

select * from table;

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。
3）SQL改写成以下语句：

#情况1

#全表扫描

select * from table;

#需要在price列上建立索引

selec * from tab order by price limit 10;

#情况2

#name列没有索引

select * from table where name='zhangsan';

1、换成有索引的列作为查询条件

2、将name列建立索引

2.查询结果集是原表中的大部分数据，应该是25％以上

mysql> explain select * from city where population>3000 order by population;

1）如果业务允许，可以使用limit控制。
2）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就尽量不要在mysql存放这个数据了，放到redis里面。

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。
重建索引就可以解决

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;

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

mysql> create table test (id int ,name varchar(20),telnum varchar(10));

mysql> insert into test values(1,'zs','110'),(2,'l4',120),(3,'w5',119),(4,'z4',112);

mysql> explain select * from test where telnum=120;

mysql> alter table test add index idx_tel(telnum);

mysql> explain select * from test where telnum=120;

mysql> explain select * from test where telnum=120;

mysql> explain select * from test where telnum='120';

6． <> ，not in 不走索引

mysql> select * from tab where telnum <> '1555555';

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

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'

7．like "%_" 百分号在最前面不走

#走range索引扫描

EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE '31%';

#不走索引

EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE '%110';

%linux%类的搜索需求，可以使用Elasticsearch -------> ELK

CREATE TABLE t1 (id INT,NAME VARCHAR(20),age INT ,sex ENUM('m','f'),money INT); ALTER TABLE t1 ADD INDEX t1_idx(money,age,sex);

DESC t1 SHOW INDEX FROM t1 #走索引的情况测试 EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND age=30 AND sex='m';

#部分走索引

EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND age=30; EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND sex='m';

#不走索引

EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE age=20 EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE age=30 AND sex='m';

EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE sex='m';