MySQL索引介绍和实战
索引是什么
MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
可以得到索引的本质：索引是数据结构，索引的目的是提高查询效率，可以类比英语新华字典，根据目录定位词语
如果没有目录呢，就需要从A到Z，去遍历的查找一遍，一个一个找和直接根据目录定位到数据，差的就是天壤之别
索引底层数据结构
数据库除了存储数据本身之外，还维护着一个满足特定查找算法的数据结构，这些结构以某种方式指向数据，这样就可以基于这些数据结构实现高效查找算法。这种结构就是索引,MySQL中索引是B+树实现的,每个索引都对应一棵B+树
索引的优势
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提高数据检索效率，降低数据库IO成本
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通过索引列对数据进行排序，降低数据排序成本，降低了CPU消耗
索引的劣势
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一个索引都为对应一棵B+树，树中每一个节点都是一个数据页，一个页默认会占用16KB的存储空间，所以一个索引也是会占用磁盘空间的。(空间的代价)
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索引是对数据的排序，当对表中的数据进行增、删、改操作时，都要维护修改内容涉及到的B+树索引。所以在进行这些操作时需要额外的时间进行一些记录移动，页面分裂、页面回收等操作来维护索引(时间上的代价)
索引语法
以test_user表为例,建表sql如下
CREATE TABLE `test_user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT \'主键id\', `user_id` varchar(36) NOT NULL COMMENT \'用户id\', `user_name` varchar(30) NOT NULL COMMENT \'用户名称\', `phone` varchar(20) NOT NULL COMMENT \'手机号码\', `lan_id` int(9) NOT NULL COMMENT \'本地网\', `region_id` int(9) NOT NULL COMMENT \'区域\', `create_time` datetime NOT NULL COMMENT \'创建时间\', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_user_id` (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1010001 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
1.查看索引：SHOW INDEX FROM table_name\G
SHOW INDEX FROM test_user;
2.删除索引：DROP INDEX [indexName] ON mytable;
DROP INDEX idx_user_id ON test_user;
3.创建索引 alter tableName add [unique] index [indexName] on (columnName (length) )
ALTER TABLE test_user ADD INDEX idx_user_id(user_id);
哪些情况需要建索引
- 主键自动建立唯一索引
- 频繁作为查询的条件的字段应该创建索引
- 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引
- 频繁更新的字段不适合创建索引：因为每次更新不单单是更新了记录还会更新索引，加重IO负担
- Where条件里用不到的字段不创建索引
- 单间/组合索引的选择问题（在高并发下倾向创建组合索引）
- 查询中排序的字段，若通过索引去访问将大大提高排序的速度
- 查询中统计或者分组字段
哪些不适合建索引
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表记录太少
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经常增删改的表
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数据重复且分布平均的表字段，如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。
索引实战
我们在test_user表中有100万数据
优化一：使用全部索引
1.不加索引,关闭缓存查一条数据
SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `test_user` WHERE phone=\'15190427892\' AND lan_id=317 AND region_id=92
2.加一条复合索引
ALTER TABLE test_user ADD INDEX idx_phone_lan_region(phone,lan_id,region_id);
再查一次,看结果
可以看到,加了索引以后,查询效率提高了很多
这里我们建立的复合索引包含的3个字段，查询的时候全部用到了，而且where中的条件严格按照索引顺序，这样查询效率是最高的
我们使用EXPLAIN关键字看一下
优化二：最左前缀法则
我们把上面那个例子的第一个插件条件删掉
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `test_user` WHERE lan_id=317 AND region_id=92;
我们使用EXPLAIN关键字看一下
因此,我们得出结论:如果建立的是复合索引，索引的顺序要按照建立时的顺序，即从左到右，如：a->b->c（和 B+树的数据结构有关）
无效索引举例
- a->c：a 有效，c 无效
- b->c：b、c 都无效
- c：c 无效
优化三：不要对索引做以下处理
- 计算，如：+、-、*、/、!=、<>、is null、is not null、or
- 函数，如：sum()、round()等等
- 手动/自动类型转换，如：id = “1”，本来是数字，给写成字符串了
我们以!=为例演示,我们使用EXPLAIN关键字看一下
优化四：索引不要放在范围查询右边
比如复合索引：a->b->c，当 where a=”” and b>10 and c=””，这时候只能用到 a 和 b，c 用不到索引，因为在范围之后索引都失效（和 B+树结构有关）
如下
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `test_user` WHERE phone=\'15190427892\' AND lan_id>317 AND region_id=92;
我们使用EXPLAIN关键字看一下
我们把最后一个条件删除,再看一下
优化五：减少 select * 的使用
select *会查询很多不必要的字段,造成不必要的网络传输和IO消耗
优化六：like 模糊搜索
失效情况
- like “%张三%”
- like “%张三”
解决方案
- 使用复合索引，即 like 字段是 select 的查询字段，如：select name from table where name like “%张三%”
- 使用 like “张三%”
优化七：order by 优化
当查询语句中使用 order by 进行排序时，如果没有使用索引进行排序，会出现 filesort 文件内排序，这种情况在数据量大或者并发高的时候，会有性能问题，需要优化。
filesort 出现的情况举例
- order by 字段不是索引字段
- order by 字段是索引字段，但是 select 中没有使用覆盖索引，如：
select * from staffs order by age asc; - order by 中同时存在 ASC 升序排序和 DESC 降序排序，如：
select a, b from staffs order by a desc, b asc; - order by 多个字段排序时，不是按照索引顺序进行 order by，即不是按照最左前缀法则，如：
select a, b from staffs order by b asc, a asc;
如下情况没有索引
filesort 文件内排序会在内存开辟一块空间,然后把数据复制了一份放到这个空间内,再进行排序,这个是很影响性能的
我们可以为这个字段建一个索引
ALTER TABLE test_user ADD INDEX idx_create_time(create_time);
索引层面解决方法
- 使用主键索引排序
- 按照最左前缀法则，并且使用覆盖索引排序，多个字段排序时，保持排序方向一致
- 在 SQL 语句中强制指定使用某索引，force index(索引名字)
- 不在数据库中排序，在代码层面排序
优化八：group by
其原理也是先排序后分组，其优化方式可参考order by。where高于having,能写在where限定的条件就不要去having限定了。