一 索引的原理
1. 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。
2. 磁盘IO与预读
前面提到了访问磁盘，那么这里先简单介绍一下磁盘IO和预读，磁盘读取数据靠的是机械运动，每次读取数据花费的时间可以分为寻道时间、旋转延迟、传输时间三个部分，寻道时间指的是磁臂移动到指定磁道所需要的时间，主流磁盘一般在5ms以下；旋转延迟就是我们经常听说的磁盘转速，比如一个磁盘7200转，表示每分钟能转7200次，也就是说1秒钟能转120次，旋转延迟就是1/120/2 = 4.17ms；传输时间指的是从磁盘读出或将数据写入磁盘的时间，一般在零点几毫秒，相对于前两个时间可以忽略不计。那么访问一次磁盘的时间，即一次磁盘IO的时间约等于5+4.17 = 9ms左右，听起来还挺不错的，但要知道一台500 -MIPS（Million Instructions Per Second）的机器每秒可以执行5亿条指令，因为指令依靠的是电的性质，换句话说执行一次IO的时间可以执行约450万条指令，数据库动辄十万百万乃至千万级数据，每次9毫秒的时间，显然是个灾难。下图是计算机硬件延迟的对比图，供大家参考：
考虑到磁盘IO是非常高昂的操作，计算机操作系统做了一些优化，当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，因为局部预读性原理告诉我们，当计算机访问一个地址的数据的时候，与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关，一般为4k或8k，也就是我们读取一页内的数据时候，实际上才发生了一次IO，这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。
二 索引的数据结构
前面讲了索引的基本原理，数据库的复杂性，又讲了操作系统的相关知识，目的就是让大家了解，任何一种数据结构都不是凭空产生的，一定会有它的背景和使用场景，我们现在总结一下，我们需要这种数据结构能够做些什么，其实很简单，那就是：每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级，最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢？就这样，b+树应运而生。
如上图，是一颗b+树，关于b+树的定义可以参见B+树，这里只说一些重点，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。
###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。
###b+树性质
1.索引字段要尽量的小：通过上面的分析，我们知道IO次数取决于b+数的高度h，假设当前数据表的数据为N，每个磁盘块的数据项的数量是m，则有h=㏒(m+1)N，当数据量N一定的情况下，m越大，h越小；而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小，磁盘块的大小也就是一个数据页的大小，是固定的，如果数据项占的空间越小，数据项的数量越多，树的高度越低。这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的小，比如int占4字节，要比bigint8字节少一半。这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。
2.索引的最左匹配特性：当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了， 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性。
三 MySQL索引管理
1. 功能
#1. 索引的功能就是加速查找 #2. mysql中的primary key，unique，联合唯一也都是索引，这些索引除了加速查找以外，还有约束的功能
2. MySQL的索引分类
普通索引index：加速查找 唯一索引： -主键索引primary key：加速查找+约束（不为空、不能重复） -唯一索引unique:加速查找+约束（不能重复） 联合索引（组合索引）： -primary key(id,name):联合主键索引 -unique(id,name):联合唯一索引 -index(id,name):联合普通索引
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
3. 索引的两大类型hash与btree
#我们可以在创建上述索引的时候，为其指定索引类型，分两类 hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢 btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量指数级增长（我们就用它，因为innodb默认支持它） #不同的存储引擎支持的索引类型也不一样 InnoDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引； MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引； Memory 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引； NDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引； Archive 不支持事务，支持表级别锁定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；
4. 创建/删除索引的语法
1 创建索引 #方法一：创建表时 - 在创建表时就创建 create table 表名 ( 字段名1 数据类型 [完整性约束条件…], 字段名2 数据类型 [完整性约束条件…], [unique | fulltext | spatial ] index | key [索引名] (字段名[(长度)] [asc |desc]) ); #例： create table s1( id int, name char(6), age int, email varchar(30), index(id) #不是约束条件，故不能直接跟在字段后面 ); #方法二：CREATE在已存在的表上创建索引 create [unique | fulltext | spatial ] index 索引名 on 表名 (字段名[(长度)] [asc |desc]) ; #例 - 在创建表后创建 create index name on s1(name);#添加普通索引 create unique index age on s1(age);#添加唯一索引 create index name on s1(id,name);#添加联合普通索引 #方法三：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引 alter table 表名 add [unique | fulltext | spatial ] index 索引名 (字段名[(长度)] [asc |desc]) ; #例： alter table s1 add primary key(id);#添加主键索引 2 删除索引 # 删除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字; #例： drop index id on s1;
drop index name on s1;
alter table s1 drop primary key; # 删除主键索引
四 测试索引
1. 准备
#1. 准备表 create table s1( id int, name varchar(20), gender char(6), email varchar(50) ); #2. 创建存储过程，实现批量插入记录 delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$ create procedure auto_insert1() BEGIN declare i int default 1; while(i<300000)do #插入比较慢，耗时比较长 insert into s1 values(i,concat('egon',i),'male',concat('egon',i,'@oldboy')); set i=i+1; end while; END$$ #$$结束 delimiter ; #重新声明分号为结束符号 #3. 查看存储过程 show create procedure auto_insert1G #4. 调用存储过程 call auto_insert1();
2. 在没有索引的前提下测试查询速度
#无索引：从头到尾扫描一遍，所以查询速度很慢 mysql> select * from s1 where id=333; +------+---------+--------+----------------+ | id | name | gender | email | +------+---------+--------+----------------+ | 333 | egon333 | male | egon333@oldboy | +------+---------+--------+----------------+ 1 row in set (0.17 sec) mysql> select * from s1 where email='egon333@oldboy'; +------+---------+--------+----------------+ | id | name | gender | email | +------+---------+--------+----------------+ | 333 | egon333 | male | egon333@oldboy | +------+---------+--------+----------------+ 1 row in set (0.15 sec)
3. 加上索引
#1. 一定是为搜索条件的字段创建索引，比如select * from s1 where id=333;就需要为id加上索引 #2. 在表中已经有大量数据的情况下，建索引会很慢，且占用硬盘空间，插入删除更新都很慢，只有查询快 比如create index idx on s1(id);会扫描表中所有的数据，然后以id为数据项，创建索引结构，存放于硬盘的表中。 建完以后，再查询就会很快了 #3. 需要注意的是：innodb表的索引会存放于s1.ibd文件中，而myisam表的索引则会有单独的索引文件table1.MYI
ps：我们可以去mysql的data目录下找到该表，可以看到占用的硬盘空间多了
五 正确使用索引
1. 并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度，如果查询的是一个大范围（小范围的话也有提升）或者模糊查询，查询速度并没有太大提升
mysql> select count(*) from s1 where id=1000; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select count(*) from s1 where id>1000; +----------+ | count(*) | +----------+ | 298999 | +----------+ 1 row in set (0.11 sec) mysql> select count(*) from s1 where id>1000 and id < 2000; +----------+ | count(*) | +----------+ | 999 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select count(*) from s1 where id>1000 and id < 300000; +----------+ | count(*) | +----------+ | 298999 | +----------+ 1 row in set (0.13 sec)
2. 覆盖索引与索引合并
#覆盖索引： - 在索引文件中直接获取数据 http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-774667/ #分析 select * from s1 where id=123; 该sql命中了索引，但未覆盖索引。 利用id=123到索引的数据结构中定位到该id在硬盘中的位置，或者说再数据表中的位置。 但是我们select的字段为*，除了id以外还需要其他字段，这就意味着，我们通过索引结构取到id还不够，还需要利用该id再去找到该id所在行的其他字段值，这是需要时间的，很明显，如果我们只select id，就减去了这份苦恼，如下 select id from s1 where id=123; 这条就是覆盖索引了，命中索引，且从索引的数据结构直接就取到了id在硬盘的地址，速度很快
#索引合并：把多个单列索引合并使用 #分析： 组合索引能做到的事情，我们都可以用索引合并去解决，比如 create index ne on s1(name,email);#组合索引 我们完全可以单独为name和email创建索引 组合索引可以命中： select * from s1 where name='egon' ; select * from s1 where name='egon' and email='adf'; 索引合并可以命中： select * from s1 where name='egon' ; select * from s1 where email='adf'; select * from s1 where name='egon' and email='adf'; 乍一看好像索引合并更好了：可以命中更多的情况，但其实要分情况去看，如果是name='egon' and email='adf',那么组合索引的效率要高于索引合并，如果是单条件查，那么还是用索引合并比较合理
3. 若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果，我们在添加索引时，必须遵循以下原则
#1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则， create index ix_name_email on s1(name,email,) - 最左前缀匹配：必须按照从左到右的顺序匹配 select * from s1 where name='egon'; #可以 select * from s1 where name='egon' and email='asdf'; #可以 select * from s1 where email='alex@oldboy.com'; #不可以 mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。 #2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式 #3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录 #4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’); #5.尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可
1 加索引提速：范围 mysql> select count(*) from s1 where id=1000; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1 | +----------+ 1 row in set (0.12 sec) mysql> select count(*) from s1 where id>1000; +----------+ | count(*) | +----------+ | 298999 | +----------+ 1 row in set (0.12 sec) mysql> create index a on s1(id) -> ; Query OK, 0 rows affected (3.21 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select count(*) from s1 where id=1000; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select count(*) from s1 where id>1000; +----------+ | count(*) | +----------+ | 298999 | +----------+ 1 row in set (0.12 sec) mysql> select count(*) from s1 where id>1000 and id < 2000; +----------+ | count(*) | +----------+ | 999 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select count(*) from s1 where id>1000 and id < 300000; +----------+ | count(*) | +----------+ | 298999 | +----------+ 1 row in set (0.13 sec) 3 区分度低的字段不能加索引 mysql> select count(*) from s1 where name='xxx'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 0 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select count(*) from s1 where name='egon'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 299999 | +----------+ 1 row in set (0.19 sec) mysql> select count(*) from s1 where name='egon' and age=123123123123123; +----------+ | count(*) | +----------+ | 0 | +----------+ 1 row in set (0.45 sec) mysql> create index c on s1(age); Query OK, 0 rows affected (3.03 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select count(*) from s1 where name='egon' and age=123123123123123; +----------+ | count(*) | +----------+ | 0 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select count(*) from s1 where name='egon' and age=10; +----------+ | count(*) | +----------+ | 299999 | +----------+ 1 row in set (0.35 sec) mysql> select count(*) from s1 where name='egon' and age=10 and id>3000 and id < 4000; +----------+ | count(*) | +----------+ | 999 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select count(*) from s1 where name='egon' and age=10 and id>3000 and email='xxxx'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 0 | +----------+ 1 row in set (0.47 sec) mysql> create index d on s1(email); Query OK, 0 rows affected (4.83 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select count(*) from s1 where name='egon' and age=10 and id>3000 and email='xxxx'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 0 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> drop index a on s1; Query OK, 0 rows affected (0.10 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> drop index b on s1; Query OK, 0 rows affected (0.09 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> drop index c on s1; Query OK, 0 rows affected (0.09 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> desc s1; +-------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+-------------+------+-----+---------+-------+ | id | int(11) | NO | | NULL | | | name | char(20) | YES | | NULL | | | age | int(11) | YES | | NULL | | | email | varchar(30) | YES | MUL | NULL | | +-------+-------------+------+-----+---------+-------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> select count(*) from s1 where name='egon' and age=10 and id>3000 and email='xxxx'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 0 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) 5 增加联合索引，关于范围查询的字段要放到后面 select count(*) from s1 where name='egon' and age=10 and id>3000 and email='xxxx'; index(name,email,age,id) select count(*) from s1 where name='egon' and age> 10 and id=3000 and email='xxxx'; index(name,email,id,age) select count(*) from s1 where name like 'egon' and age= 10 and id=3000 and email='xxxx'; index(email,id,age,name) mysql> desc s1; +-------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+-------------+------+-----+---------+-------+ | id | int(11) | NO | | NULL | | | name | char(20) | YES | | NULL | | | age | int(11) | YES | | NULL | | | email | varchar(30) | YES | | NULL | | +-------+-------------+------+-----+---------+-------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> create index xxx on s1(age,email,name,id); Query OK, 0 rows affected (6.89 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select count(*) from s1 where name='egon' and age=10 and id>3000 and email='xxxx'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 0 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) 6. 最左前缀匹配：必须按照从左到右的顺序匹配 index(id,age,email,name) #条件中一定要出现id id id age id email id name email #不行 mysql> select count(*) from s1 where id=3000; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1 | +----------+ 1 row in set (0.11 sec) mysql> create index xxx on s1(id,name,age,email); Query OK, 0 rows affected (6.44 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select count(*) from s1 where id=3000; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select count(*) from s1 where name='egon'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 299999 | +----------+ 1 row in set (0.16 sec) mysql> select count(*) from s1 where email='egon3333@oldboy.com'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1 | +----------+ 1 row in set (0.15 sec) mysql> select count(*) from s1 where id=1000 and email='egon3333@oldboy.com'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 0 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select count(*) from s1 where email='egon3333@oldboy.com' and id=3000; +----------+ | count(*) | +----------+ | 0 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) 6.索引列不能参与计算，保持列“干净” mysql> select count(*) from s1 where id=3000; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1 | +----------+ 1 row in set (0.11 sec) mysql> create index xxx on s1(id,name,age,email); Query OK, 0 rows affected (6.44 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select count(*) from s1 where id=3000; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select count(*) from s1 where name='egon'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 299999 | +----------+ 1 row in set (0.16 sec) mysql> select count(*) from s1 where email='egon3333@oldboy.com'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1 | +----------+ 1 row in set (0.15 sec) mysql> select count(*) from s1 where id=1000 and email='egon3333@oldboy.com'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 0 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select count(*) from s1 where email='egon3333@oldboy.com' and id=3000; +----------+ | count(*) | +----------+ | 0 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec)
最左前缀示范
mysql> select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='alex333@oldboy.com' and gender='male'; Empty set (0.39 sec) mysql> create index idx on s1(id,name,email,gender); #未遵循最左前缀 Query OK, 0 rows affected (15.27 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='alex333@oldboy.com' and gender='male'; Empty set (0.43 sec) mysql> drop index idx on s1; Query OK, 0 rows affected (0.16 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> create index idx on s1(name,email,gender,id); #遵循最左前缀 Query OK, 0 rows affected (15.97 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='alex333@oldboy.com' and gender='male'; Empty set (0.03 sec)
索引无法命中的情况需要注意：
- like '%xx' select * from tb1 where email like '%cn'; - 使用函数 select * from tb1 where reverse(email) = 'wupeiqi'; - or select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven@live.com'; 特别的：当or条件中有未建立索引的列才失效，以下会走索引 select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven'; select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven@live.com' and email = 'alex' - 类型不一致 如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来，不然... select * from tb1 where email = 999; 普通索引的不等于不会走索引 - != select * from tb1 where email != 'alex' 特别的：如果是主键，则还是会走索引 select * from tb1 where nid != 123 - > select * from tb1 where email > 'alex' 特别的：如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引 select * from tb1 where nid > 123 select * from tb1 where num > 123 #排序条件为索引，则select字段必须也是索引字段，否则无法命中 - order by select name from s1 order by email desc; 当根据索引排序时候，select查询的字段如果不是索引，则不走索引 select email from s1 order by email desc; 特别的：如果对主键排序，则还是走索引： select * from tb1 order by nid desc; - 组合索引最左前缀 如果组合索引为：(name,email) name and email -- 使用索引 name -- 使用索引 email -- 不使用索引 - count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别了 - create index xxxx on tb(title(19)) #text类型，必须制定长度
其他注意事项
- 避免使用select * - count(1)或count(列) 代替 count(*) - 创建表时尽量时 char 代替 varchar - 表的字段顺序固定长度的字段优先 - 组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时） - 尽量使用短索引 - 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries) - 连表时注意条件类型需一致 - 索引散列值（重复高的）不适合建索引，例：性别不适合
六 查询优化神器-explain
关于explain命令相信大家并不陌生，具体用法和字段含义可以参考官网explain-output，这里需要强调rows是核心指标，绝大部分rows小的语句执行一定很快（有例外，下面会讲到）。所以优化语句基本上都是在优化rows。
执行计划：让mysql预估执行操作(一般正确) all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const id,email 慢： select * from userinfo3 where name='alex' explain select * from userinfo3 where name='alex' type: ALL(全表扫描) select * from userinfo3 limit 1; 快： select * from userinfo3 where email='alex' type: const(走索引)
http://blog.itpub.net/29773961/viewspace-1767044/
七 慢查询优化的基本步骤
0.先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE 1.where条件单表查，锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高 2.explain查看执行计划，是否与1预期一致（从锁定记录较少的表开始查询） 3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查 4.了解业务方使用场景 5.加索引时参照建索引的几大原则 6.观察结果，不符合预期继续从0分析
八 慢日志管理
慢日志 - 执行时间 > 10 - 未命中索引 - 日志文件路径 配置： - 内存 show variables like '%query%'; show variables like '%queries%'; set global 变量名 = 值 - 配置文件 mysqld --defaults-file='E:wupeiqimysql-5.7.16-winx64mysql-5.7.16-winx64my-default.ini' my.conf内容： slow_query_log = ON slow_query_log_file = D:/.... 注意：修改配置文件之后，需要重启服务
MySQL日志管理 ======================================================== 错误日志: 记录 MySQL 服务器启动、关闭及运行错误等信息 二进制日志: 又称binlog日志，以二进制文件的方式记录数据库中除 SELECT 以外的操作 查询日志: 记录查询的信息 慢查询日志: 记录执行时间超过指定时间的操作 中继日志： 备库将主库的二进制日志复制到自己的中继日志中，从而在本地进行重放 通用日志： 审计哪个账号、在哪个时段、做了哪些事件 事务日志或称redo日志： 记录Innodb事务相关的如事务执行时间、检查点等 ======================================================== 一、bin-log 1. 启用 # vim /etc/my.cnf [mysqld] log-bin[=dir[filename]] # service mysqld restart 2. 暂停 //仅当前会话 SET SQL_LOG_BIN=0; SET SQL_LOG_BIN=1; 3. 查看 查看全部： # mysqlbinlog mysql.000002 按时间： # mysqlbinlog mysql.000002 --start-datetime="2012-12-05 10:02:56" # mysqlbinlog mysql.000002 --stop-datetime="2012-12-05 11:02:54" # mysqlbinlog mysql.000002 --start-datetime="2012-12-05 10:02:56" --stop-datetime="2012-12-05 11:02:54" 按字节数： # mysqlbinlog mysql.000002 --start-position=260 # mysqlbinlog mysql.000002 --stop-position=260 # mysqlbinlog mysql.000002 --start-position=260 --stop-position=930 4. 截断bin-log（产生新的bin-log文件） a. 重启mysql服务器 b. # mysql -uroot -p123 -e 'flush logs' 5. 删除bin-log文件 # mysql -uroot -p123 -e 'reset master' 二、查询日志 启用通用查询日志 # vim /etc/my.cnf [mysqld] log[=dir[filename]] # service mysqld restart 三、慢查询日志 启用慢查询日志 # vim /etc/my.cnf [mysqld] log-slow-queries[=dir[filename]] long_query_time=n # service mysqld restart MySQL 5.6: slow-query-log=1 slow-query-log-file=slow.log long_query_time=3 查看慢查询日志 测试:BENCHMARK(count,expr) SELECT BENCHMARK(50000000,2*3);