mysql索引进阶

1. MySQL索引引擎有两种：Innodb：聚集索引；Myisam：非聚集索引。在innodb中，只有主键才是聚集索引，其他都是非聚集索引。

聚集索引：指数据库表行中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）的顺序相同；

2. MySQL 为什么不使用hash、二叉树、红黑树等作为索引的数据结构，而采用 B+ 树？

因为hash、二叉树、红黑树的高度不可控，B+ 树的高度可控，mysql 一般是3~5层。B+树的IO能力强于B树，扫库扫表能力强于B树，范围查询，天然有序，查询性能稳定；B+树结构是有序的双向链表，增删改查效率高；

3. 多路平衡二叉树（B+树）：
B+树只在最末端叶子节点存数据，叶子节点是以链表的形式互相指向的。

4. 通用sql语句：

SELECT XXX FROM XXX WHERE XXX GROUP BY XXX HAVING XXX ORDER BY XXX LIMIT XXX; 

执行全流程：https://blog.csdn.net/sinat_32176267/article/details/83280206

5. B+树的IO能力强于B树，扫库扫表能力强于B树，范围查询，天然有序，查询性能稳定；

通过索引项的信息可直接返回所需的查询列，则该索引称之为查询sql的覆盖索引（推荐使用覆盖索引）。
所以将name作为索引列，如果要对name进行排序，最好是查询结果中也有name，因为数据节点区已经对name进行排序，可以减少order by的排序操作；此时name也叫做覆盖索引，不需要再进行回表操作。

6. 针对数据库表如何选则合适的列作为索引列？

除了高频查询条件，还需要看所在列的数据的散列性，如下表：

通过COUNT(DISTINCT(COL))可以查询某列数据的散列度，比值越高，则列的散列性越好，选择散列性好的列作为索引更合适。

散列性越差，说明重复数据越多，如果作为索引，占据的叶子节点量庞大，此时索引扫描跟全表扫描区别不大。（从离散型的角度分析name like '123%'，不一定可以用name索引，比如数据量100W，但是90W是以123开头）

仅从散列性角度来看，以下三列，basic_interface_info_id最适合作为索引列：

7. MySQL执行计划

针对上表进行简单的sql查询，查看执行计划，关注执行计划的 type、extra 字段:

type=ALL 表示全表扫描，sql处于最原生的状态，有很大优化空间；

-- 没走索引，type = ALL, Extra = Null
EXPLAIN SELECT
    COUNT(DISTINCT basic_interface_info_id) basic_interface_info_id_dis
FROM
    data_hospital_interface_info hii;

type=index 表示按照索引顺序进行全表扫描，根据索引然后回表取数据，取同一个表数据不可能比all快，但是按照索引全表扫描的数据是有序的，与all扫描的结果不同。（一定要比较优劣，可以将all之后的数据进行排序，再与index的结果进行对比）；如果Extra = Null则需要进行回表，Extra = Using index则不需要回表，不需要回表的情况叫索引覆盖。

-- hospital_interface_info_id 是主键，即是唯一索引,type = index, Extra = Null
EXPLAIN SELECT * FROM  data_hospital_interface_info ORDER BY hospital_interface_info_id;

-- hospital_interface_info_id 是主键，即是唯一索引,type = index, Extra = Using index
EXPLAIN SELECT hospital_interface_info_id FROM  data_hospital_interface_info;

-- hospital_interface_info_id 是唯一索引，hospital_version_id 是普通索引, type = index_merge, Extra = Using sort_union(hospital_version_id_idx,PRIMARY); Using where
EXPLAIN SELECT hospital_interface_info_id FROM  data_hospital_interface_info WHERE hospital_interface_info_id = 467 or hospital_version_id = 500;

type=range 表示有范围的索引扫描，基于索引但是有范围限制，因此优于index，between、and、>、<、in、or都属于索引范围扫描。

-- hospital_interface_info_id 是主键，即是唯一索引,type = range, Extra = Using where
EXPLAIN SELECT * FROM  data_hospital_interface_info WHERE hospital_interface_info_id BETWEEN 467 AND 500;

type=ref 表示查询条件使用了索引而且不为主键和unique，即索引列的值不唯一，有重复，这样即使使用索引快速找到了第一条数据，仍然不能停止，要进行目标值附近的小范围扫描，但不需要进行全表扫描，因为索引是有序的，即便有重复值也是在一个很小的访问内扫描。

-- hospital_version_id 是普通索引, type = ref, Extra = Null
EXPLAIN SELECT * FROM  data_hospital_interface_info WHERE hospital_version_id = 342;

type=ref_eq 没重现到这种情况

type=const 将主键放到where后面作为条件查询，mysql优化器就能把这次查询优化转化为一个常量，取决于优化器。

-- hospital_interface_info_id 是主键，即是唯一索引,type = const, Extra = Using index
EXPLAIN SELECT hospital_interface_info_id FROM  data_hospital_interface_info WHERE hospital_interface_info_id = 560;

8. 索引优化原则：

1. where后条件匹配的索引关键字列越多扫描的数据将越少；

2. 避免再次排序；

3. 尽可能运用到覆盖索引进行数据的扫描，减少回表IO操作；

4. 不要再常变的字段上建索引，因为需要维护B+树的绝对平衡；