索引的介绍
数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构，类似于字典中的目录，查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置，然后直接获取。
索引的作用：
约束和快速查找。
常见的几种索引：
1，普通索引。
2，唯一索引。
3，主键索引。
4，联合索引。
--联合主键索引。
--联合唯一索引。
--联合普通索引。
无索引和有索引的区别:
无索引：从前往后一条一条的查询数据。
有索引：创建索引的本质，就是创建额外的文件（以某种格式进行存储，查询的时候会先去这个文件中查找，定好位置，再去原式表中直接查询，会对硬盘有一定的损耗）。
建立索引的目的：
1，额外的文件保存特殊的数据结构。
2，查询快，但是插入更新删除依然慢。
3，创建索引之后，必须命中索引才能有效。
索引的种类：
hash索引和BTree索引：
hash索引：查询单条数据快，范围查询慢。
BTree索引：层数越多，数据量呈指数级增长（innodb引擎默认支持BTree,所以我们用的是它）。
普通索引：
仅有一个加速查找。
create table userinfo( nid int not null auto_increment primary key, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, index ix_name(name) );
create index 索引名 on 表名(列名);
drop index 索引名 on 表名；
show index from 表名;
唯一索引：
可以快速查找和唯一约束。（可以含有null）
create table userinfo( id int not null auto_increment primary key, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, unique index ix_name(name) );
create unique index 索引名 on 表名(列名);
drop index 索引名 on 表名；
主键索引：
可以快速查找和唯一约束。（不可含有null）
create table userinfo( id int not null auto_increment primary key, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, unique index ix_name(name) )
alter table 表名 add primary key(列名);
主键 不是自增长： alter table 表名 drop primary key; 主键是自增长，则需要先取消自增长。 1，alter table 表名 modify id int; #重新定义列类型。 2，alter table 表名 drop primary key; # 再删除主键。
组合索引：
将n个列组合成一个索引
应用场景：频繁的同时使用n列来进行查询，例如：where name = 'alex' and email = 'alex@qq.com'。
create index 索引名 on 表名(列名1，列名2);
索引名词：
覆盖索引：在索引文件中直接获取数据。
create name from userinfo where name = 'alex5000';
索引合并：把多个单列索引合并使用。
select * from userinfo where name = 'alex13313' and id = 13313;
正确使用索引的情况：
数据库表中添加索引后确实会让查询速度起飞，但是前提必须是正确的使用索引来查询。
使用索引必须知道：
1，创建索引。
2，命中索引。
3，正确的使用索引。
1，准备300w条数据
#1. 准备表 create table userinfo( 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<3000000)do insert into userinfo values(i,concat('alex',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();
测试：
- like '%xx' select * from userinfo where name like '%al'; - 使用函数 select * from userinfo where reverse(name) = 'alex333'; - or select * from userinfo where id = 1 or email = 'alex122@oldbody'; 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 userinfo where id = 1 or name = 'alex1222'; select * from userinfo where id = 1 or email = 'alex122@oldbody' and name = 'alex112' - 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 userinfo where name = 999; - != select count(*) from userinfo where name != 'alex' 特别的：如果是主键，则还是会走索引 select count(*) from userinfo where id != 123 - > select * from userinfo where name > '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 userinfo where id > 123 select * from userinfo where num > 123 - order by select email from userinfo order by name desc; 当根据索引排序时候，选择的映射如果不是索引，则不走索引 特别的：如果对主键排序，则还是走索引： select * from userinfo 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
最左前缀：
最左前缀匹配： create index ix_name_email on userinfo(name,email); select * from userinfo where name = 'alex'; select * from userinfo where name = 'alex' and email='alex@oldBody'; select * from userinfo where email='alex@oldBody'; 如果使用组合索引如上，name和email组合索引之后，查询 （1）name和email ---使用索引 （2）name ---使用索引 （3）email ---不使用索引 对于同时搜索n个条件时，组合索引的性能好于多个单列索引 ******组合索引的性能>索引合并的性能*********
索引的注意事项：
1，避免使用select * from ..
2，count(1)或count(列) 代替count(*).
3，创建表时，尽量使用char代替varchar.
4，表的字段顺序固定长度的字段优先。
5，组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时）。
6，尽量使用短索引（create index ix_title on tb(title(16)); 特殊的数据类型 text 类型）
7，使用连接（join）来代替子查询。
8，连表时注意条件类型需一致。
9，索引散列（重复少）不适用于建索引，例如：性别不合适。
执行计划：
explain + 查询SQL语句 ---用于显示SQL执行信息参数，根据参考信息可以进行SQL优化。
mysql> explain select * from userinfo; +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | userinfo | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1705346 | 100.00 | NULL | +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) mysql> explain select * from (select id,name from userinfo where id < 20) as A; +----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | userinfo | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 19 | 100.00 | Using where | +----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+ 1 row in set, 1 warning (0.01 sec)
参数说明：
select_type： 查询类型 SIMPLE 简单查询 PRIMARY 最外层查询 SUBQUERY 映射为子查询 DERIVED 子查询 UNION 联合 UNION RESULT 使用联合的结果 table： 正在访问的表名 type： 查询时的访问方式，性能：all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const ALL 全表扫描，对于数据表从头到尾找一遍 select * from userinfo; 特别的：如果有limit限制，则找到之后就不在继续向下扫描 select * from userinfo where email = 'alex112@oldboy' select * from userinfo where email = 'alex112@oldboy' limit 1; 虽然上述两个语句都会进行全表扫描，第二句使用了limit，则找到一个后就不再继续扫描。 INDEX ： 全索引扫描，对索引从头到尾找一遍 select nid from userinfo; RANGE： 对索引列进行范围查找 select * from userinfo where name < 'alex'; PS: between and in > >= < <= 操作 注意：!= 和 > 符号 INDEX_MERGE： 合并索引，使用多个单列索引搜索 select * from userinfo where name = 'alex' or nid in (11,22,33); REF： 根据索引查找一个或多个值 select * from userinfo where name = 'alex112'; EQ_REF： 连接时使用primary key 或 unique类型 select userinfo2.id,userinfo.name from userinfo2 left join tuserinfo on userinfo2.id = userinfo.id; CONST：常量 表最多有一个匹配行,因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数,const表很快,因为它们只读取一次。 select id from userinfo where id = 2 ; SYSTEM：系统 表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。 select * from (select id from userinfo where id = 1) as A; possible_keys：可能使用的索引 key：真实使用的 key_len： MySQL中使用索引字节长度 rows： mysql估计为了找到所需的行而要读取的行数 ------ 只是预估值 extra： 该列包含MySQL解决查询的详细信息 “Using index” 此值表示mysql将使用覆盖索引，以避免访问表。不要把覆盖索引和index访问类型弄混了。 “Using where” 这意味着mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤，许多where条件里涉及索引中的列，当（并且如果）它读取索引时，就能被存储引擎检验，因此不是所有带where子句的查询都会显示“Using where”。有时“Using where”的出现就是一个暗示：查询可受益于不同的索引。 “Using temporary” 这意味着mysql在对查询结果排序时会使用一个临时表。 “Using filesort” 这意味着mysql会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行。mysql有两种文件排序算法，这两种排序方式都可以在内存或者磁盘上完成，explain不会告诉你mysql将使用哪一种文件排序，也不会告诉你排序会在内存里还是磁盘上完成。 “Range checked for each record(index map: N)” 这个意味着没有好用的索引，新的索引将在联接的每一行上重新估算，N是显示在possible_keys列中索引的位图，并且是冗余的
慢日志记录：
1，进入MySQL，查询是否开启了慢查询。
mysql> show variables like 'slow_query%'; +---------------------+--------------------------------------------------------------------------+ | Variable_name | Value | +---------------------+--------------------------------------------------------------------------+ | slow_query_log | OFF | | slow_query_log_file | D:mysql-5.7.22-winx64mysql-5.7.22-winx64dataDESKTOP-9EM0VBR-slow.log | +---------------------+--------------------------------------------------------------------------+ 2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
slow_query_log：慢查询开启状态：OFF 未开启 ，ON 开启
slow_query_log_file：慢查询日志存放的位置。(这个目录需要MySQL的运行账号的可写权限，一般设置为MySQL的数据存放目录)
2，查看慢查询超时事件。
mysql> show variables like 'long%'; +-----------------+-----------+ | Variable_name | Value | +-----------------+-----------+ | long_query_time | 10.000000 | +-----------------+-----------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
long_query_time：查询超过多少秒才会记录，默认为10秒。
3，开启慢日志：
1表示开启，0表示关闭。
set slow_query_log = 1;
在my.cnf 文件中,window中是 my.ini 文件
找到[mysqld]下面添加：
slow_query_log =1
slow_query_log_file=C:mysql-5.6.40-winx64datalocalhost-slow.log
long_query_time = 1
参数说明：
slow_query_log： 慢查询状态 1 为 开启。
slow_query_log_file：慢查询日志存放的位置。
long_query_time：查询超过多少秒才会记录，默认10秒，现修改成了1秒。
分页性能相关方案：
获取表中的前10条记录，10条为一页。
第1页： select * from userinfo limit 0,10; 第2页： select * from userinfo limit 10,10; 第3页： select * from userinfo limit 20,10; 第4页： select * from userinfo limit 30,10; ...... 第2000010页 select * from userinfo limit 2000000,10; PS:会发现，越往后查询，需要的时间约长，是因为越往后查，全文扫描查询，会去数据表中扫描查询。
最优的解决方案：
（1）只有上一页和下一页 做一个记录：记录当前页的最大id或最小id 下一页： select * from userinfo where id>max_id limit 10; 上一页： select * from userinfo where id<min_id order by id desc limit 10; (2) 中间有页码的情况 select * from userinfo where id in( select id from (select * from userinfo where id > pre_max_id limit (cur_max_id-pre_max_id)*10) as A order by A.id desc limit 10 );