mysql|mysql 数据索引的使用 --- 2020-12-02 mysql数据索引的使用---2020-12-

MySql索引详细介绍及正确使用方法
1.前言：
索引对查询的速度有着至关重要的影响，理解索引也是进行数据库性能调优的起点。
索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构，通过合理的使用数据库索引可以大大提高系统的访问性能，接下来主要介绍在MySql数据库中索引类型，以及如何创建出更加合理且高效的索引技巧。
注：这里主要针对的是InnoDB存储引擎的B+Tree索引数据结构
2、索引的优点
1、大大减轻了服务器需要扫描的数据量，从而提高了数据的检索速度
2、帮助服务器避免排序和临时表
3、可以将随机I/O变为顺序I/O
3、索引的创建
3.1、主键索引

`ALTER` `TABLE` `'table_name'` `ADD` `PRIMARY` `KEY` `'index_name'` `(``'column'``); `

【mysql|mysql 数据索引的使用 --- 2020-12-02】3.2、唯一索引

`ALTER` `TABLE` `'table_name'` `ADD` `UNIQUE` `'index_name'` `(``'column'``); `

3.3、普通索引

`ALTER` `TABLE` `'table_name'` `ADD` `INDEX` `'index_name'` `(``'column'``); `

3.4、全文索引

`ALTER` `TABLE` `'table_name'` `ADD` `FULLTEXT` `'index_name'` `(``'column'``); `

3.5、组合索引

`ALTER` `TABLE` `'table_name'` `ADD` `INDEX` `'index_name'` `(``'column1'``,` `'column2'``, ...); `

4、B+Tree的索引规则
创建一个测试的用户表

`DROP` `TABLE` `IF EXISTS user_test; ``CREATE` `TABLE` `user_test(``id` `int` `AUTO_INCREMENT` `PRIMARY` `KEY``,``user_name` `varchar``(30)` `NOT` `NULL``,``sex` `bit``(1)` `NOT` `NULL` `DEFAULT` `b``'1'``,``city` `varchar``(50)` `NOT` `NULL``,``age` `int` `NOT` `NULL``) ENGINE=InnoDB` `DEFAULT` `CHARSET=utf8; `

创建一个组合索引：

ALTER TABLE user_test ADD INDEX idx_user(user_name , city , age);

4.1、索引有效的查询
4.1.1、全值匹配
全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配，如：以上面创建的索引为例，在where条件后可同时查询（user_name，city，age）为条件的数据。
注：与where后查询条件的顺序无关，这里是很多同学容易误解的一个地方

`SELECT` `*` `FROM` `user_test` `WHERE` `user_name =` `'feinik'` `AND` `age = 26` `AND` `city =` `'广州'``; `

4.1.2、匹配最左前缀
匹配最左前缀是指优先匹配最左索引列，如：上面创建的索引可用于查询条件为：（user_name ）、（user_name, city）、（user_name , city , age）
注：满足最左前缀查询条件的顺序与索引列的顺序无关，如：（city, user_name）、（age, city, user_name）
4.1.3、匹配列前缀
指匹配列值的开头部分，如：查询用户名以feinik开头的所有用户

`SELECT` `*` `FROM` `user_test` `WHERE` `user_name` `LIKE` `'feinik%'``; `

4.1.4、匹配范围值
如：查询用户名以feinik开头的所有用户，这里使用了索引的第一列

`SELECT` `*` `FROM` `user_test` `WHERE` `user_name` `LIKE` `'feinik%'``; `

4.2、索引的限制
1、where查询条件中不包含索引列中的最左索引列，则无法使用到索引查询，如：

`SELECT` `*` `FROM` `user_test` `WHERE` `city =` `'广州'``; `

或

`SELECT` `*` `FROM` `user_test` `WHERE` `age= 26; `

或

`SELECT` `*` `FROM` `user_test` `WHERE` `city =` `'广州'` `AND` `age =` `'26'``; `

2、即使where的查询条件是最左索引列，也无法使用索引查询用户名以feinik结尾的用户

`SELECT` `*` `FROM` `user_test` `WHERE` `user_name` `like` `'%feinik'``; `

3、如果where查询条件中有某个列的范围查询，则其右边的所有列都无法使用索引优化查询，如：

`SELECT` `*` `FROM` `user_test` `WHERE` `user_name =` `'feinik'` `AND` `city` `LIKE` `'广州%'` `AND` `age = 26; `

5、高效的索引策略
5.1、索引列不能是表达式的一部分，也不能作为函数的参数，否则无法使用索引查询。**

`SELECT` `*` `FROM` `user_test` `WHERE` `user_name = concat(user_name,` `'fei'``); `

5.2、前缀索引
有时候需要索引很长的字符列，这会增加索引的存储空间以及降低索引的效率，一种策略是可以使用哈希索引，还有一种就是可以使用前缀索引，前缀索引是选择字符列的前n个字符作为索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。
5.2.1、前缀索引的选择性
前缀索引要选择足够长的前缀以保证高的选择性，同时又不能太长，我们可以通过以下方式来计算出合适的前缀索引的选择长度值：
（1）

`SELECT` `COUNT``(``DISTINCT` `index_column)/``COUNT``(*)` `FROM` `table_name;

-- index_column代表要添加前缀索引的列`
注：通过以上方式来计算出前缀索引的选择性比值，比值越高说明索引的效率也就越高效。
（2）

`SELECT``COUNT``(``DISTINCT` `LEFT``(index_column,1))/``COUNT``(*),``COUNT``(``DISTINCT` `LEFT``(index_column,2))/``COUNT``(*),``COUNT``(``DISTINCT` `LEFT``(index_column,3))/``COUNT``(*)``...``FROM` `table_name; ` |```注：通过以上语句逐步找到最接近于（1）中的前缀索引的选择性比值，那么就可以使用对应的字符截取长度来做前缀索引了5.2.2、前缀索引的创建

ALTER TABLE table_name ADD INDEX

index_name (index_column(length));

5.2.3、使用前缀索引的注意点前缀索引是一种能使索引更小，更快的有效办法，但是MySql无法使用前缀索引做ORDER BY 和 GROUP BY以及使用前缀索引做覆盖扫描。5.3、选择合适的索引列顺序在组合索引的创建中索引列的顺序非常重要，正确的索引顺序依赖于使用该索引的查询方式，对于组合索引的索引顺序可以通过经验法则来帮助我们完成：将选择性最高的列放到索引最前列，该法则与前缀索引的选择性方法一致，但并不是说所有的组合索引的顺序都使用该法则就能确定，还需要根据具体的查询场景来确定具体的索引顺序。5.4 聚集索引与非聚集索引1、聚集索引聚集索引决定数据在物理磁盘上的物理排序，一个表只能有一个聚集索引，如果定义了主键，那么InnoDB会通过主键来聚集数据，如果没有定义主键，InnoDB会选择一个唯一的非空索引代替，如果没有唯一的非空索引，InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚集索引。聚集索引可以很大程度的提高访问速度，因为聚集索引将索引和行数据保存在了同一个B-Tree中，所以找到了索引也就相应的找到了对应的行数据，但在使用聚集索引的时候需注意避免随机的聚集索引（一般指主键值不连续，且分布范围不均匀），如使用UUID来作为聚集索引性能会很差，因为UUID值的不连续会导致增加很多的索引碎片和随机I/O，最终导致查询的性能急剧下降。2、非聚集索引与聚集索引不同的是非聚集索引并不决定数据在磁盘上的物理排序，且在B-Tree中包含索引但不包含行数据，行数据只是通过保存在B-Tree中的索引对应的指针来指向行数据，如：上面在（user_name，city, age）上建立的索引就是非聚集索引。5.5、覆盖索引如果一个索引（如：组合索引）中包含所有要查询的字段的值，那么就称之为覆盖索引，如：

SELECT user_name, city, age FROM user_test WHERE user_name = 'feinik' AND age > 25;

因为要查询的字段（user_name, city, age）都包含在组合索引的索引列中，所以就使用了覆盖索引查询，查看是否使用了覆盖索引可以通过执行计划中的Extra中的值为Using index则证明使用了覆盖索引，覆盖索引可以极大的提高访问性能。5.6、如何使用索引来排序在排序操作中如果能使用到索引来排序，那么可以极大的提高排序的速度，要使用索引来排序需要满足以下两点即可。1、ORDER BY子句后的列顺序要与组合索引的列顺序一致，且所有排序列的排序方向（正序/倒序）需一致2、所查询的字段值需要包含在索引列中，及满足覆盖索引**通过例子来具体分析**在user_test表上创建一个组合索引

ALTER TABLE user_test ADD INDEX

index_user(user_name , city , age);

可以使用到索引排序的案例 `1、``SELECT` `user_name, city, age` `FROM` `user_test` `ORDER` `BY` `user_name; ``2、``SELECT` `user_name, city, age` `FROM` `user_test` `ORDER` `BY` `user_name, city; ``3、``SELECT` `user_name, city, age` `FROM` `user_test` `ORDER` `BY` `user_name` `DESC``, city` `DESC``; ``4、``SELECT` `user_name, city, age` `FROM` `user_test` `WHERE` `user_name =` `'feinik'` `ORDER` `BY` `city; `注：第4点比较特殊一点，如果where查询条件为索引列的第一列，且为常量条件，那么也可以使用到索引无法使用索引排序的案例 1、sex不在索引列中

SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name, sex;

2、排序列的方向不一致

SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name ASC``, city

DESC``;

3、所要查询的字段列sex没有包含在索引列中 `SELECT` `user_name, city, age, sex` `FROM` `user_test` `ORDER` `BY` `user_name; `4、where查询条件后的user_name为范围查询，所以无法使用到索引的其他列`SELECT` `user_name, city, age` `FROM` `user_test` `WHERE` `user_name` `LIKE` `'feinik%'` `ORDER` `BY` `city; `5、多表连接查询时，只有当ORDER BY后的排序字段都是第一个表中的索引列（需要满足以上索引排序的两个规则）时，方可使用索引排序。如：再创建一个用户的扩展表user_test_ext，并建立uid的索引。`DROP` `TABLE` `IF EXISTS user_test_ext; ``CREATE` `TABLE` `user_test_ext(``id` `int` `AUTO_INCREMENT` `PRIMARY` `KEY``,``uid` `int` `NOT` `NULL``,``u_password` `VARCHAR``(64)` `NOT` `NULL``) ENGINE=InnoDB` `DEFAULT` `CHARSET=utf8; ``ALTER` `TABLE` `user_test_ext` `ADD` `INDEX` `index_user_ext(uid); `走索引排序`SELECT` `user_name, city, age` `FROM` `user_test u` `LEFT` `JOIN` `user_test_ext ue` `ON` `u.id = ue.uid` `ORDER` `BY` `u.user_name; `不走索引排序`SELECT` `user_name, city, age` `FROM` `user_test u` `LEFT` `JOIN` `user_test_ext ue` `ON` `u.id = ue.uid` `ORDER` `BY` `ue.uid; `6、总结可以自己做个千万级别的数据表进行自我测试使用测试过程中可使用这个语句清除mysql的查询缓存： mysql> RESET QUERY CACHE;