mysql索引原理与慢查询优化
一：什么是索引
01：索引的出现是为了提高查询数据的效率
02：索引在mysql叫做“键” 或则“key“（primary key，uniquekey ，还有一个index key），是存储引擎用于快速找到记录
的一种数据结构。索引能减少io次数，加速查询（primary key 和unique key ，除了有加速查询的效果外，还有约束的效果，
primary key 不为空且唯一，unique key唯一，而index key 只有加速查询的效果，没有约束效果）
03：优缺点：索引太多，应用程序的性能会受到影响，索引太少，对查询性能又会产生影响，需要找到一个平衡点。应该在一开始在
需要的地方添加索引。
04：索引的原理：
索引时在没有数据的时候先建立索引然后再往里面添加数据，这样数据在查找的时候就能不断缩小需要查找的数据的范围了，索引就像
是书的目录。在不断添加数据后，索引的能增加查询效率。但是会降低写入效率（一旦有新的数据块写入，原来的索引就没用了。需要
重新建立索引。）
索引的影响：01：在表中有大量的数据的前提下，创建索引速度会很慢
02： 在创建索引后，对表的查询速度会大幅度提升，但是写性能会降低。
索引的本质：通过不断缩小想要的数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机事件变成顺序时间，也就是说，有了索引机制，可以
总是用同一种查找方式来锁定数据。
二：磁盘I/O与预读
磁盘读取数据是靠机械运动，每次读取数据花费的时间由寻道时间（磁臂移动到磁道所用的时间），旋转时间（磁盘转速）和 传输时间
（将数据从磁盘读取或则写入）三个部分。每次访问磁盘需要花费很多时间（相对于cpu处理数据的速度）。所以考虑到io操作每次读取数据占用的
时间大小，计算机操作系统做了优化，当一次io操作的时候，不光把当前磁盘地址的数据，还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。
三：索引的数据结构
说明：b+数主要是为了磁盘读取查找数据出现的。（树形演示）
索引的结构就是为了减少io，加速查询。索引的数据结构是 ”b+树（B+树是通过二叉查找树，再由平衡二叉树，b数演化而来。）”
01：b+树查找过程
02：b+树的性质：
01：索引字段要尽量的小
io次数主要取决于b+数的高度，高度越低，io查询的次数就越少。
02：索引的最匹配特性
就是要查找的数据，先从数据块的最左边开始查询，再匹配右边的
四：聚集索引和辅助索引
01：聚集索引 说的就是mysql的数据的主键。innodb存储引擎的表必须要有一个主键。
myisam存储引擎在创建表的时候会生成三个文件：
.frm (存储表的结构)
.myd（是数据文件）
.myi（索引文件）
innodb存储引擎创建表的时候会生成两个文件
创建innodb存储引擎的表时，就需要给表一个主键，那么innodb引擎在存储数据的时候就默认按照索引的树形结构来保存。这种索引就是
聚集索引。这样做主要是为了加快查询速度。
02：在数据库中，B+树的高度一般是2--4层，也就是说查找一个键值的行记录最多只需要2到4次io，因为当前的机械硬盘至少可以做100次io
2--4次的io意味着查询的时间只需要0.02---0.04秒
数据库中的B+树索引可以分为聚集索引和辅助索引
聚集索引和辅助索引相同的是：两者内部都是b+数的形式，高度是平衡的，叶子结点存放着所有的数据
聚集索引和辅助索引的不同点是：叶子结点是否存放的是一整行的信息。
03：聚集索引
优点：01：对主键的排序查找和范围查找速度非常快，叶子结点的数据就是用户需要的数据。
02： 范围查询 ： 如果需要查找主键某一范围的数据，通过叶子结点的上层中间结点就可以得到页的范围，之后直接读取数据页即可
04：辅助索引：
表中除了聚集索引外其他索引都是辅助索引（Secondary Index，也称为非聚集索引）（unique key啊、index key啊），
与聚集索引的区别是：辅助索引的叶子节点不包含行记录的全部数据
五：mysql索引管理
01：索引的功能是快速查找
02：mysql中德primary key unique，联合唯一都是索引，这些索引除了加速查找以外还有约束功能
03：常用的索引
001：普通索引index： 加速查找
002：唯一索引：
主键索引 primary key ：加速查找和约束
unique（id，name） ：联合唯一索引
index（id，name）：联合普通索引
04：建立索引删除索引
创建索引三种方法：
001：alter table 表名 add primary key（需要加索引的字段） (eg: alter table t1 add primary key(id) 给t1表的id加索引)
002：create index 索引名 on 表名（字段名）（eg： create index ix_id on t1(id) 给t1表的id加索引）
003：创建表时给其加索引
create table 表名（
字段名1 数据类型 完整约束条件
字段名2 数据类型 完整约束条件
索引名 字段名3（长度）
）；
例子：
create table t1(
id int,
name char,
age int,
sex enum("male","female"),
unique key uni_id(id),
index ix_name(name) #index 没有key
);
删除索引：
drop index 索引名字 on 表名字
六：测试索引
1:准备表
create table s1(
id int,
name varcahr(20),
gender cahr(6),
email varchar(50)
);
2：创建存储过程，实现批量插入数据
delimiter //
create procedure auto_insert()
begin
decalare i in default 1;
while (i<3000000) do
insert into s1 values(i,"TOM","male",concat("TOM",i,"oneboy"));
set i=i+1;
end while;
end //
delimiter ;
3:查看存储过程
show create procedure auto_insertG
4:调用存储过程
总结：
#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，建完后查询速度加快
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
MySAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。而在innodb中，表数据文件本身就是按照B+Tree（BTree即Balance True）
组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此innodb表数据文件本身就是主索引。
因为inndob的数据文件要按照主键聚集，所以innodb要求表必须要有主键（Myisam可以没有），如果没有显式定义，则mysql系统会自动选择一个
可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则mysql会自动为innodb表生成一个隐含字段作为主键，这字段的长度为6个字节，
类型为长整型.