SQL索引

一、索引概述

介绍：

索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

优缺点

二、索引结构

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的结构，主要包含以下几种：

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• Hash 哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。
• Hash索引特点 1.Hash索引只能用于对等比较(=，in),不支持范围查询(between,>,<,.) 2.无法利用索引完成排序操作 3.查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引
• 存储引擎支持 在MySQL中，支持hash索引的是Memory引擎，而iInnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构？ ①相对于二叉树，层级更少，搜索效率高； ②对于B-tree,无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低； ③相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作；

三、索引分类

在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

聚集索引选取规则： 1.如果存在主键，主键索引就是聚集索引。 2.如果不存在主键，将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引。 3.如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。

四、索引语法

创建索引

CREATE [UNIQU| FULLTEXT] INDEX index_name ON table_name (index_col_name,...);

查看索引

SHOW INDEX FROM table_name;

删除索引

DROP INDEX index_name ON table name;

五、SQL性能分析

（一）SQL执行频率

MySQL客户端连接成功后，通过show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次：

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______'

（二）慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_query_time,单位：秒，默认10秒)的所有SQL语句的日志。 MySQL的慢查询日志默认没有开启，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf)中配置如下信息：

#开启MySQL慢日志查询开关
slow query log=1
#设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query time=2

配置完毕之后，通过以下指令重新启动MySQL服务器进行测试，查看慢日志文件中记录的信息/var/ib/mysql/localhost-slow.log

（三）profile详情

show profiles能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过nave profiling参数，能够看到当前MySQL是否支持 profile操作：

SELECT @@have profiling;

执行一系列的业务SQL的操作，然后通过如下指令查看指令的执行耗时：

#查看每一条SQL的耗时基本情况
show profiles;
#查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;
#查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;

（四）explain执行计划

EXPLAIN或者DESC命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息，包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。 语法：

#直接在selecti语句之前加上关键字explain/esc
EXPLAIN SELECT字段列表FROM表名WHERE条件；

explain执行计划字段含义

• Id select查询的序列号，表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序(id相同，执行顺序从上到下；id不同，值越大，越先执行)。
• select_type 表示SELECT的类型，常见的取值有SIMPLE(简单表，即不使用表连接或者子查询)、PRIMARY(主查询，即外层的查询)、UNION(UNION中的第二个或者后面的查询语句)、SUBQUERY(SELECT/WHERE,之后包含了子查询)等
• type 表示连接类型，性能由好到差的连接类型为NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index、all。 possible_key 显示可能应用在这张表上的索引，一个多个。
• Key 实际使用的索引，如果为NULL,则没有使用索引。
• Key_len 表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好。
• rows MySQL认为必须要执行查询的行数，在innodb引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的。
• filtered 表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered的值越大越好。

六、索引使用

最左前缀法则

如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。 如果跳跃某一列，索引将部分失效（后面的字段索引失效）。

范围查询

联合索引中，出现范围查询(>，<)，范围查询右侧的列索引失效，尽量使用(>=,<=)

索引列运算

不要在索引列上进行运算操作，索引将失效。

字符串不加引号

字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。

模糊查询

如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。

or连接的条件

用or分割开的条件，如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。只有两侧都有索引，索引才会生效

数据分布影响

如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。

SQL提示

SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。

USE INDEX;//指定索引（建议，使用与否由数据库决定）
IGNORE INDEX;//不使用索引（忽略索引）
FORCE INDEX;//强制使用索引

覆盖索引

尽量使用覆盖索引（查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到），减少select *。

知识小贴士： using index condition:查找使用了索引，但是需要回表查询数据 using where;using index：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询数据

前缀索引

当字段类型为字符串(varchar,text等)时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘IO,影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。 语法

create index idx_xxoxx on table_name(column(n));

前缀长度

可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高则查询效率越高，唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。

单列索引与联合索引

单列索引：即一个索引只包含单个列。 联合索引：即一个索引包含了多个列。 在业务场景中，如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引，而非单列索引。

七、索引设计原则

1.针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引。 2.针对于常作为查询条件(where)、排序(order by)、分组(group by)操作的字段建立索引。 3.尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。 4.如果是字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引。 5.尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率。 6要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率。 7.如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NU儿L值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。