MySQL索引优化实战
索引的种类
众所周知，索引类似于字典的目录，可以提高查询的效率。 索引从物理上可以分为：聚集索引，非聚集索引 从逻辑上可以分为：普通索引，唯一索引，主键索引，联合索引，全文索引
索引优化策略
不要在索引列上进行运算或使用函数
在列上进行运算或使用函数会使索引失效，从而进行全表扫描。如下面例子在publish_time，id列上分别加上索引，publish_time为datetime类型，id为int类型
-- 全表扫描
select * from article where year(publish_time) < 2019-- 走索引
select * from article where publish_time < '2019-01-01'-- 全表扫描
select * from article where id + 1 = 5-- 走索引
select * from article where id = 4小心隐式类型转换
假设id为varchar类型
-- 全表扫描
select * from article where id = 100-- 走索引
select * from article where id = '100'为什么呢？
select * from article where id = 100
-- 等价于
select * from article where CAST(id AS signed int) = 100上一条规则说过，不要在索引列上使用函数，隐式类型转换在索引字段上做了函数操作，因此会全表扫描
那么如果id是int，执行下面这个语句是否会导致全表扫描呢？
select * from article where id = '100'答案是会用到索引
前导模糊查询不会使用索引
-- 全表扫描
select * from article where author like '%李'%李,%李%都会导致全表扫描，非前导模糊查询可以使用索引
-- 走索引
select * from article where author like '李%'联合索引最左前缀原则
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
1.将区分度最高的字段放在最左边
当不需要考虑排序和分组时，将区分度最高的列放在前面通常是很好的。这时候索引的作用只是用于优化WHERE条件的查找
如果在a b列上建立联合索引，该如何建立，才能使查询效率最高
select count(distinct a) / count(*), count(distinct b) / count(*), count(*) from table执行如下语句，假设3个输出依次为0.001,0.373,16049，可以看到b列的选择性最高，因此将其作为联合索引的第一列，即建立(b, a)的联合索引
2.查询时=可以乱序 如果建立了联合索引（a, b）。例如下面的2个写法是等价的，因为MySQL会将查询的顺序优化成和联合索引的顺序一致
select * from table where a = '1' and b = '1'select * from table where b = '1' and a = '1'3.优化查询，避免出现filesort
select * from table where a = ? and b = ? order by c最左前缀原则不仅用在查询中，还能用在排序中。MySQL中，有两种方式生成有序结果集：
- 通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据
- Filesort排序，对返回的数据进行排序
因为索引的结构是B+树，索引中的数据是按照一定顺序进行排列的，所以在排序查询中如果能利用索引，就能避免额外的排序操作。EXPLAIN分析查询时，Extra显示为Using index。
所有不是通过索引直接返回排序结果的操作都是Filesort排序，也就是说进行了额外的排序操作。EXPLAIN分析查询时，Extra显示为Using filesort，当出现Using filesort时对性能损耗较大，所以要尽量避免Using filesort
对于如下sql
select * from table where a = ? and b = ? order by c可以建立联合索引（a, b, c）
如果索引中有范围查找，那么索引有序性无法利用，如
select * from table where a > 10 order by b索引(a，b)无法排序。
放几个例子
-- 使用了a列
where a = 3
-- 使用了a b列
where a = 3 and b = 5
-- 使用了a b c列
where a = 3 and c = 4 and b = 5
-- 没有使用索引
where b = 3
-- 使用了a列
where a = 3 and c = 4
-- 使用了a b列
where a = 3 and b > 10 and c = 7
-- 使用了a b 列
where a = 3 and b like 'xx%' and c = 7union，or，in都能命中索引，建议使用in
select * from article where id = 1
union all
select * from article where id = 2select * from article where id in (1 , 2)新版MySQL的or可以命中索引
select * from article where id = 1 or id = 2效率从高到低为union，in，or。in和union的效率差别可以忽略不计，建议使用in
负向条件索引不会使用索引，建议用in
负向条件有：!=、<>、not in、not exists、not like 等
-- 全表扫描
select * from article where id != 1 and id != 2知道id的所有取值范围，可以改为类似如下形式
-- 走索引
select * from article where id in (0, 3, 4)建立覆盖索引
众所周知，表数据是放在一个聚集索引上的，而建立的索引为非聚集索引，非聚集索引的叶子节点存放索引键值，以及该索引键指向的主键。一般查找的过程是从非聚集索引上找到数据的主键，然后根据该主键到聚集索引上查找记录，这个过程称为回表，不清楚的看推荐阅读。
如有下面这个sql
select uid, login_time from user where username = ? and passwd = ?可以建立(username, passwd, login_time)的联合索引，由于 login_time的值可以直接从索引中拿到，不用再回表查询，提高了查询效率
经常更改，区分度不高的列上不宜加索引
更新会变更 B+ 树，更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能。
“性别”这种区分度不大的属性，建立索引是没有什么意义的，不能有效过滤数据，性能与全表扫描类似。
一般区分度在80%以上的时候就可以建立索引，区分度可以使用 count(distinct(列名))/count(*) 来计算
明确知道只会返回一条记录，可以加limit1
当查询确定只有一条记录时，可以加liimit1，让MySQL停止游标移动，提高查询效率
select uid from user where username = ? and passwd = ?可改为
select uid from user where username = ? and passwd = ? limit 1对文本建立前缀索引
用邮箱登录是一个常见的问题，如果对email整个字段建立索引，会让索引变得大且慢
select username from user where email='xxx';这时我们可以索引开始的部分字符，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率，但这样也会降低索引的区分度。索引的区分度是指，不重复的索引值和数据表的记录总数的比值。索引的区分度越高则查询效率越高，因为区分度高的索引可以让MySQL在查找时过滤掉更多的行。
因此我们选择足够长的前缀保证较高的区分度，同时又不能太长（以便节约空间）
可以进行如下实验
select count(distinct left(email, 5)) / count(*) as col5,
count(distinct left(email, 6)) / count(*) as col6,
count(distinct left(email, 7)) / count(*) as col7
from user假设输出依次为0.0305，0.0309，0.0310 查询显示当前缀长度达到7的时候，再增加前缀长度，区分度提升的幅度已经很小了，因此创建email(7)的前缀索引即可
需要注意的一点是，前缀索引不能使用覆盖索引，因为从索引中获取不到完整的数据，还得回表查询
建立索引的列不为NULL
只要列中包含有 NULL 值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有 NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。
因此，在数据库设计时，除非有一个很特别的原因使用 NULL 值，不然尽量不要让字段的默认值为 NULL。
分页查询优化
MySQL 并不是跳过 offset 行，而是取 offset+N 行，然后返回放弃前 offset 行，返回 N 行，那当 offset 特别大的时候，效率就非常的低下，要么控制返回的总页数，要么对超过特定阈值的页数进行 SQL 改写，单开一文来讲
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