一介绍
二索引的原理
- 1. 索引原理
- 1. 磁盘IO与预读
三索引的数据结构
四聚集索引与辅助索引
- 1. 聚集索引
- 2. 辅助索引
五 MySQL索引管理
- 1. 功能
- 2. MySQL常用的索引
除此之外还有全文索引，即FULLTEXT
其他的如空间索引SPATIAL，了解即可，几乎不用
- 4. 创建/删除索引的语法
方式一
方式二
方式三
查看
- 2. 在没有索引的前提下测试查询速度
- 3. 在表中已经存在大量数据的前提下，为某个字段段建立索引，建立速度会很慢
- 4. 在索引建立完毕后，以该字段为查询条件时，查询速度提升明显
- 5. 总结
七正确使用索引
- 1. 索引命中也未必会加速
先把表中的索引都删除，让我们专心研究区分度的问题
- 2. 其他注意事项
八联合索引与覆盖索引
- 1. 联合索引
- 2. 覆盖索引
九查询优化神器-explain
十一慢日志管理
MySQL日志管理
事务日志或称redo日志：记录Innodb事务相关的如事务执行时间、检查点等
vim /etc/my.cnf
service mysqld restart
mysqlbinlog mysql.000002
mysqlbinlog mysql.000002 —start-datetime=”2012-12-05 10:02:56”
mysqlbinlog mysql.000002 —stop-datetime=”2012-12-05 11:02:54”
mysqlbinlog mysql.000002 —start-datetime=”2012-12-05 10:02:56” —stop-datetime=”2012-12-05 11:02:54”
mysqlbinlog mysql.000002 —start-position=260
mysqlbinlog mysql.000002 —stop-position=260
mysqlbinlog mysql.000002 —start-position=260 —stop-position=930
mysql -uroot -p123 -e ‘reset master’
vim /etc/my.cnf
service mysqld restart
vim /etc/my.cnf
service mysqld restart

第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图1

一介绍

什么是索引？
    索引是存储引擎中一种数据结构，或者说数据的组织方式，又称之为键key
    为数据建立索引就好比是为书建目录
为何要用索引？
    为了优化查询效率
    ps：创建完索引后会降低增、删、改的效率
        好就好在读写比例10:1
如何正确看待索引？
    开发人员最懂业务，任何一个软件都有其吸引用户的亮点
    亮点背后对应的是热数据，这一点开发人员是最清楚的，
    开发人员最了解热数据对应的数据库表字段有哪些，所以
    应该在开发软件的过程中就提前为相应的字段加上索引，而不是
    等到软件上线后，让DBA发现慢查询sql后再做处理，因为
    1、一个软件慢会影响用户体验，但是慢的原因有很多，你不能立即确定
    是sql的问题，所以等到定位到sql的问题，可能已经过去了很久，问题已经被
    拖了很久了
    2、因为大多数DBA都是管理型DBA而非开发型，所以即便是DBA从日志中看到了慢查询sql，
    也会因为其不懂业务而很难分析出慢的原因，最红这顶锅还是得扣在你开发的脑袋上，
    躲得过初一躲不过十五啊
索引到底是一种什么样的数据结构：B+树
    二叉树、平衡二叉树、B树=》B+树
    表--》书
    记录-》一页内容
    索引-》书的目录
    select * from user where id=12;  #命中索引
    select * from user where name="xxx";  # 无法命中索引
    select * from user where id > 12 and id < 15;
    B+树优点：
        1、在二叉树、平衡二叉树、B树的基础上做了进一步优化，
            只有叶子节点放真正的数据，这意味着在等量数据的前提下,B+树的高度是最低的
        2、B+的叶子节点都是排好序的，这意味着在范围查询上，B+树比B树更快，
            快就快在一旦找到一个树叶节点，就不需要在再从树根查起了
innodb存储引擎索引分类：
    1、hash索引：更适合等值查询，不适合范围查询
    2、B+树索引
        聚集索引/聚簇索引-》以主键字段的值作为key创建的索引（一张表中只有一个）
        辅助索引：针对非主键字段创建的索引（一张表中可以有多个）
    innodb-》索引组织表
    举例：
    id字段为主键
    我们为name字段创建了辅助索引
    select name,age,gender from user where id =3;  # 用的是聚集索引，所以压根不需要回表
    select name,age,gender from user where name="egon";  # 需要回表
    回表查询:通过辅助索引拿到主键值，然后再回到聚集索引从根再查一下
    覆盖索引：不需要回表就能拿到你要的全部数据
        select name,age,gender from user where name="egon";  # 没有覆盖索引，需要回表
        select name,id from user where name="egon";  # 覆盖了索引
    250w条记录-》ibd文件的大小167M
索引的简单使用
create table t1(
    id int,
    name varchar(10),
);
create index idx_xxx on t1(id);
drop index idx_xxx on t1;
命中索引也未必能起到很好的提速效果
    1、对区分度高并且占用空间小的字段建立索引
    2、针对范围查询命中了索引，如果范围很大，查询效率依然很低，如何解决
        要么把范围缩小
        要么就分段取值，一段一段取最终把大范围给取完
    3、索引下推技术（默认开启）
    4、不要把查询字段放到函数或者参与运算
    select count(*) from where id*12 = 3;
    select count(*) from where id = 3/12;
    5、索引覆盖
    6、最左前缀匹配原则
    create index idx_id_name_gender on s1(id,name,gender);
    当查询条件中出现以下字段，可以命中联合索引，因为符合最左前缀原则
    id
    id name
    id gender
    id name gender
    查询条件中只出现一个gender字段，不能命中
    gender

为何要有索引?
一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。
什么是索引？
索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能
非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对于性能的影响愈发重要。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
索引相当于字典的音序表，如果要查某个字，如果不使用音序表，则需要从几百页中逐页去查。

                    30
        10                          40
   5         15               35          66
1    6    11   19          21   39     55    100

你是否对索引存在误解？
索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。若索引太多，应用程序的性能可能会受到影响。而索引太少，对查询性能又会产生影响，要找到一个平衡点，这对应用程序的性能至关重要。一些开发人员总是在事后才想起添加索引——我一直认为，这源于一种错误的开发模式。如果知道数据的使用，从一开始就应该在需要处添加索引。开发人员往往对数据库的使用停留在应用的层面，比如编写SQL语句、存储过程之类，他们甚至可能不知道索引的存在，或认为事后让相关DBA加上即可。DBA往往不够了解业务的数据流，而添加索引需要通过监控大量的SQL语句进而从中找到问题，这个步骤所需的时间肯定是远大于初始添加索引所需的时间，并且可能会遗漏一部分的索引。当然索引也并不是越多越好，我曾经遇到过这样一个问题：某台MySQL服务器iostat显示磁盘使用率一直处于100%，经过分析后发现是由于开发人员添加了太多的索引，在删除一些不必要的索引之后，磁盘使用率马上下降为20%。可见索引的添加也是非常有技术含量的。

二索引的原理

1. 索引原理

索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。相似的例子还有：查字典，查火车车次，飞机航班等
本质都是：通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。
数据库也是一样，但显然要复杂的多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？我们回想字典的例子，能不能把数据分成段，然后分段查询呢？最简单的如果1000条数据，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段……这样查第250条数据，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的无效数据。但如果是1千万的记录呢，分成几段比较好？稍有算法基础的同学会想到搜索树，其平均复杂度是lgN，具有不错的查询性能。但这里我们忽略了一个关键的问题，复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的。而数据库实现比较复杂，一方面数据是保存在磁盘上的，另外一方面为了提高性能，每次又可以把部分数据读入内存来计算，因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右，所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。

1. 磁盘IO与预读

前面提到了访问磁盘，那么这里先简单介绍一下磁盘IO和预读，磁盘读取数据靠的是机械运动，每次读取数据花费的时间可以分为寻道时间、旋转延迟、传输时间三个部分，寻道时间指的是磁臂移动到指定磁道所需要的时间，主流磁盘一般在5ms以下；旋转延迟就是我们经常听说的磁盘转速，比如一个磁盘7200转，表示每分钟能转7200次，也就是说1秒钟能转120次，旋转延迟就是1/120/2 = 4.17ms；传输时间指的是从磁盘读出或将数据写入磁盘的时间，一般在零点几毫秒，相对于前两个时间可以忽略不计。那么访问一次磁盘的时间，即一次磁盘IO的时间约等于5+4.17 = 9ms左右，听起来还挺不错的，但要知道一台500 -MIPS（Million Instructions Per Second）的机器每秒可以执行5亿条指令，因为指令依靠的是电的性质，换句话说执行一次IO的时间可以执行约450万条指令，数据库动辄十万百万乃至千万级数据，每次9毫秒的时间，显然是个灾难。下图是计算机硬件延迟的对比图，供大家参考：
第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图2

考虑到磁盘IO是非常高昂的操作，计算机操作系统做了一些优化，当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，因为局部预读性原理告诉我们，当计算机访问一个地址的数据的时候，与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关，一般为4k或8k，也就是我们读取一页内的数据时候，实际上才发生了一次IO，这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。

三索引的数据结构

前面讲了索引的基本原理，数据库的复杂性，又讲了操作系统的相关知识，目的就是让大家了解，任何一种数据结构都不是凭空产生的，一定会有它的背景和使用场景，我们现在总结一下，我们需要这种数据结构能够做些什么，其实很简单，那就是：每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级，最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢？就这样，b+树应运而生（B+树是通过二叉查找树，再由平衡二叉树，B树演化而来，二查找叉树、平衡二叉树、B树、B+树）。
第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图3

如上图，是一颗b+树，关于b+树的定义可以参见B+树，这里只说一些重点，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。
###b+树的查找过程
如图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。
###b+树性质
1.索引字段要尽量的小：通过上面的分析，我们知道IO次数取决于b+数的高度h，假设当前数据表的数据为N，每个磁盘块的数据项的数量是m，则有h=㏒(m+1)N，当数据量N一定的情况下，m越大，h越小；而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小，磁盘块的大小也就是一个数据页的大小，是固定的，如果数据项占的空间越小，数据项的数量越多，树的高度越低。这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的小，比如int占4字节，要比bigint8字节少一半。这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。
2.索引的最左匹配特性：当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了，这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性。

四聚集索引与辅助索引

在数据库中，B+树的高度一般都在2~4层，这也就是说查找某一个键值的行记录时最多只需要2到4次IO，这倒不错。因为当前一般的机械硬盘每秒至少可以做100次IO，2~4次的IO意味着查询时间只需要0.02~0.04秒。
数据库中的B+树索引可以分为聚集索引（clustered index）和辅助索引（secondary index），
聚集索引与辅助索引相同的是：不管是聚集索引还是辅助索引，其内部都是B+树的形式，即高度是平衡的，叶子结点存放着所有的数据。
聚集索引与辅助索引不同的是：叶子结点存放的是否是一整行完整的信息
InnoDB存储引擎的数据组织方式，是聚簇索引表，聚簇索引即主键索引，叶子节点存放的是完整的记录，即通过主键索引，就可以获取记录所有的列。关于聚簇索引表的组织方式，可以参考MySQL的官方文档：Clustered and Secondary Indexes 。

1. 聚集索引

#InnoDB存储引擎表示索引组织表，即表中数据按照主键顺序存放。而聚集索引（clustered index）就是按照每张表的主键构造一棵B+树，同时叶子结点存放的即为整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子结点称为数据页。聚集索引的这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分。同B+树数据结构一样，每个数据页都通过一个双向链表来进行链接。
#如果未定义主键，MySQL取第一个唯一索引（unique）而且只含非空列（NOT NULL）作为主键，InnoDB使用它作为聚簇索引。
#如果没有这样的列，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，它有六个字节，而且是隐藏的，使其作为聚簇索引。
#由于实际的数据页只能按照一棵B+树进行排序，因此每张表只能拥有一个聚集索引。在多少情况下，查询优化器倾向于采用聚集索引。因为聚集索引能够在B+树索引的叶子节点上直接找到数据。此外由于定义了数据的逻辑顺序，聚集索引能够特别快地访问针对范围值得查询。

第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图4

聚集索引的好处之一：它对主键的排序查找和范围查找速度非常快，叶子节点的数据就是用户所要查询的数据。如用户需要查找一张表，查询最后的10位用户信息，由于B+树索引是双向链表，所以用户可以快速找到最后一个数据页，并取出10条记录

#参照第六小结测试索引的准备阶段来创建出表s1
mysql> desc s1; #最开始没有主键
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field  | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id     | int(11)     | NO   |     | NULL    |       |
| name   | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
| gender | char(6)     | YES  |     | NULL    |       |
| email  | varchar(50) | YES  |     | NULL    |       |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from s1 order by id desc limit 10; #Using filesort，需要二次排序
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra          |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 2633472 |   100.00 | Using filesort |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+----------------+
1 row in set, 1 warning (0.11 sec)
mysql> alter table s1 add primary key(id); #添加主键
Query OK, 0 rows affected (13.37 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
mysql> explain select * from s1 order by id desc limit 10; #基于主键的聚集索引在创建完毕后就已经完成了排序，无需二次排序
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | index | NULL          | PRIMARY | 4       | NULL |   10 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.04 sec)

聚集索引的好处之二：范围查询（range query），即如果要查找主键某一范围内的数据，通过叶子节点的上层中间节点就可以得到页的范围，之后直接读取数据页即可

mysql> alter table s1 drop primary key;
Query OK, 2699998 rows affected (24.23 sec)
Records: 2699998  Duplicates: 0  Warnings: 0
mysql> desc s1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field  | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id     | int(11)     | NO   |     | NULL    |       |
| name   | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
| gender | char(6)     | YES  |     | NULL    |       |
| email  | varchar(50) | YES  |     | NULL    |       |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.12 sec)
mysql> explain select * from s1 where id > 1 and id < 1000000; #没有聚集索引，预估需要检索的rows数如下
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 2690100 |    11.11 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> alter table s1 add primary key(id);
Query OK, 0 rows affected (16.25 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
mysql> explain select * from s1 where id > 1 and id < 1000000; #有聚集索引，预估需要检索的rows数如下
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | range | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL | 1343355 |   100.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.09 sec)

2. 辅助索引

表中除了聚集索引外其他索引都是辅助索引（Secondary Index，也称为非聚集索引），与聚集索引的区别是：辅助索引的叶子节点不包含行记录的全部数据。
叶子节点除了包含键值以外，每个叶子节点中的索引行中还包含一个书签（bookmark）。该书签用来告诉InnoDB存储引擎去哪里可以找到与索引相对应的行数据。
由于InnoDB存储引擎是索引组织表，因此InnoDB存储引擎的辅助索引的书签就是相应行数据的聚集索引键。如下图
第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图5

辅助索引的存在并不影响数据在聚集索引中的组织，因此每张表上可以有多个辅助索引，但只能有一个聚集索引。当通过辅助索引来寻找数据时，InnoDB存储引擎会遍历辅助索引并通过叶子级别的指针获得只想主键索引的主键，然后再通过主键索引来找到一个完整的行记录。
举例来说，如果在一棵高度为3的辅助索引树种查找数据，那需要对这个辅助索引树遍历3次找到指定主键，如果聚集索引树的高度同样为3，那么还需要对聚集索引树进行3次查找，最终找到一个完整的行数据所在的页，因此一共需要6次逻辑IO访问才能得到最终的一个数据页。
第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图6

五 MySQL索引管理

1. 功能

#1. 索引的功能就是加速查找
#2. mysql中的primary key，unique，联合唯一也都是索引，这些索引除了加速查找以外，还有约束的功能

2. MySQL常用的索引

普通索引INDEX：加速查找
唯一索引：
    -主键索引PRIMARY KEY：加速查找+约束（不为空、不能重复）
    -唯一索引UNIQUE:加速查找+约束（不能重复）
联合索引：
    -PRIMARY KEY(id,name):联合主键索引
    -UNIQUE(id,name):联合唯一索引
    -INDEX(id,name):联合普通索引

各个索引的应用场景 ```python 举个例子来说，比如你在为某商场做一个会员卡的系统。

这个系统有一个会员表有下列字段：会员编号 INT 会员姓名 VARCHAR(10) 会员身份证号码 VARCHAR(18) 会员电话 VARCHAR(10) 会员住址 VARCHAR(50) 会员备注信息 TEXT

那么这个会员编号，作为主键，使用 PRIMARY 会员姓名如果要建索引的话，那么就是普通的 INDEX 会员身份证号码如果要建索引的话，那么可以选择 UNIQUE （唯一的，不允许重复）

除此之外还有全文索引，即FULLTEXT

会员备注信息，如果需要建索引的话，可以选择全文搜索。用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。用在比较短的文本，如果就一两行字的，普通的 INDEX 也可以。但其实对于全文搜索，我们并不会使用MySQL自带的该索引，而是会选择第三方软件如Sphinx，专门来做全文搜索。

其他的如空间索引SPATIAL，了解即可，几乎不用


<a name="PVvA1"></a>
## 3. 索引的两大类型hash与btree
```python
#我们可以在创建上述索引的时候，为其指定索引类型，分两类
hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢
btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量指数级增长（我们就用它，因为innodb默认支持它）
#不同的存储引擎支持的索引类型也不一样
InnoDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
Memory 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；
NDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；
Archive 不支持事务，支持表级别锁定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；

4. 创建/删除索引的语法

#方法一：创建表时
    　　CREATE TABLE 表名 (
                字段名1  数据类型 [完整性约束条件…],
                字段名2  数据类型 [完整性约束条件…],
                [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]   INDEX | KEY
                [索引名]  (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) 
                );
#方法二：CREATE在已存在的表上创建索引
        CREATE  [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]  INDEX  索引名 
                     ON 表名 (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) ;
#方法三：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引
        ALTER TABLE 表名 ADD  [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX
                             索引名 (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) ;
#删除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;

示范 ```python
方式一
create table t1( id int, name char, age int, sex enum(‘male’,’female’), unique key uni_id(id), index ix_name(name) #index没有key );

方式二

create index ix_age on t1(age);

方式三

alter table t1 add index ix_sex(sex);

查看

mysql> show create table t1; | t1 | CREATE TABLE t1 ( id int(11) DEFAULT NULL, name char(1) DEFAULT NULL, age int(11) DEFAULT NULL, sex enum(‘male’,’female’) DEFAULT NULL, UNIQUE KEY uni_id (id), KEY ix_name (name), KEY ix_age (age), KEY ix_sex (sex) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1


---
<a name="JPpVk"></a>
# 六 测试索引
<a name="bAN0P"></a>
## 1. 准备
```python
#1. 准备表
create table s1(
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 s1 values(i,'egon','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_insert1\G 
#4. 调用存储过程
call auto_insert1();

2. 在没有索引的前提下测试查询速度

#无索引：mysql根本就不知道到底是否存在id等于333333333的记录，只能把数据表从头到尾扫描一遍，此时有多少个磁盘块就需要进行多少IO操作，所以查询速度很慢
mysql> select * from s1 where id=333333333;
Empty set (0.33 sec)

3. 在表中已经存在大量数据的前提下，为某个字段段建立索引，建立速度会很慢

第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图7

4. 在索引建立完毕后，以该字段为查询条件时，查询速度提升明显

第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图8
PS：
1. mysql先去索引表里根据b+树的搜索原理很快搜索到id等于333333333的记录不存在，IO大大降低，因而速度明显提升
2. 我们可以去mysql的data目录下找到该表，可以看到占用的硬盘空间多了
3. 需要注意，如下图
第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图9

5. 总结

#1. 一定是为搜索条件的字段创建索引，比如select * from s1 where id = 333;就需要为id加上索引
#2. 在表中已经有大量数据的情况下，建索引会很慢，且占用硬盘空间，建完后查询速度加快
比如create index idx on s1(id);会扫描表中所有的数据，然后以id为数据项，创建索引结构，存放于硬盘的表中。
建完以后，再查询就会很快了。
#3. 需要注意的是：innodb表的索引会存放于s1.ibd文件中，而myisam表的索引则会有单独的索引文件table1.MYI
MySAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。而在innodb中，表数据文件本身就是按照B+Tree（BTree即Balance True）组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此innodb表数据文件本身就是主索引。
因为inndob的数据文件要按照主键聚集，所以innodb要求表必须要有主键（Myisam可以没有），如果没有显式定义，则mysql系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则mysql会自动为innodb表生成一个隐含字段作为主键，这字段的长度为6个字节，类型为长整型.

七正确使用索引

1. 索引命中也未必会加速

并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度，若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果，我们在添加索引时，必须遵循以下问题**
1 范围问题，或者说条件不明确，条件中出现这些符号或关键字：>、>=、<、<=、!= 、between…and…、like、
大于号、小于号
第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图10
不等于！=
第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图11
between …and…
第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图12
like
第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图13

2 尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录
**

先把表中的索引都删除，专心研究区分度的问题 ```python
先把表中的索引都删除，让我们专心研究区分度的问题
mysql> desc s1; +————+——————-+———+——-+————-+———-+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +————+——————-+———+——-+————-+———-+ | id | int(11) | YES | MUL | NULL | | | name | varchar(20) | YES | | NULL | | | gender | char(5) | YES | | NULL | | | email | varchar(50) | YES | MUL | NULL | | +————+——————-+———+——-+————-+———-+ 4 rows in set (0.00 sec)

mysql> drop index a on s1; Query OK, 0 rows affected (0.20 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> drop index d on s1; Query OK, 0 rows affected (0.18 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0


- 分析原因
```python
我们编写存储过程为表s1批量添加记录，name字段的值均为egon，也就是说name这个字段的区分度很低（gender字段也是一样的，我们稍后再搭理它）
回忆b+树的结构，查询的速度与树的高度成反比，要想将树的高低控制的很低，需要保证：在某一层内数据项均是按照从左到右，从小到大的顺序依次排开，即左1<左2<左3<...
而对于区分度低的字段，无法找到大小关系，因为值都是相等的，毫无疑问，还想要用b+树存放这些等值的数据，只能增加树的高度，字段的区分度越低，则树的高度越高。极端的情况，索引字段的值都一样，那么b+树几乎成了一根棍。本例中就是这种极端的情况，name字段所有的值均为'egon'
#现在我们得出一个结论：为区分度低的字段建立索引，索引树的高度会很高，然而这具体会带来什么影响呢？？？
#1：如果条件是name='xxxx',那么肯定是可以第一时间判断出'xxxx'是不在索引树中的（因为树中所有的值均为'egon’），所以查询速度很快
#2：如果条件正好是name='egon',查询时，我们永远无法从树的某个位置得到一个明确的范围，只能往下找，往下找，往下找。。。这与全表扫描的IO次数没有多大区别，所以速度很慢

3 =和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式
4 索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)
第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图14
5 索引下推技术的应用
and/or

#1、and与or的逻辑
    条件1 and 条件2:所有条件都成立才算成立，但凡要有一个条件不成立则最终结果不成立
    条件1 or 条件2:只要有一个条件成立则最终结果就成立
#2、and的工作原理
    条件：
        a = 10 and b = 'xxx' and c > 3 and d =4
    索引：
        制作联合索引(d,a,b,c)
    工作原理:
        对于连续多个and：mysql会按照联合索引，从左到右的顺序找一个区分度高的索引字段(这样便可以快速锁定很小的范围)，加速查询，即按照d—>a->b->c的顺序
#3、or的工作原理
    条件：
        a = 10 or b = 'xxx' or c > 3 or d =4
    索引：
        制作联合索引(d,a,b,c)
    工作原理:
        对于连续多个or：mysql会按照条件的顺序，从左到右依次判断，即a->b->c->d

第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图15
在左边条件成立但是索引字段的区分度低的情况下（name与gender均属于这种情况），会依次往右找到一个区分度高的索引字段，加速查询
第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图16
第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图17
经过分析，在条件为name=’egon’ and gender=’male’ and id>333 and email=’xxx’的情况下，我们完全没必要为前三个条件的字段加索引，因为只能用上email字段的索引，前三个字段的索引反而会降低我们的查询效率
第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图18
6 最左前缀匹配原则（详见第八小节），非常重要的原则，对于组合索引mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配(指的是范围大了，有索引速度也慢)，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。
第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图19
7 其他情况

- 使用函数
    select * from tb1 where reverse(email) = 'egon';
- 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 tb1 where email = 999;
#排序条件为索引，则select字段必须也是索引字段，否则无法命中
- order by
    select name from s1 order by email desc;
    当根据索引排序时候，select查询的字段如果不是索引，则速度仍然很慢
    select email from s1 order by email desc;
    特别的：如果对主键排序，则还是速度很快：
        select * from tb1 order by nid desc;
- 组合索引最左前缀
    如果组合索引为：(name,email)
    name and email       -- 命中索引
    name                 -- 命中索引
    email                -- 未命中索引
- count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别了
- create index xxxx  on tb(title(19)) #text类型，必须制定长度

2. 其他注意事项

- 避免使用select *
- count(1)或count(列) 代替 count(*)
- 创建表时尽量时 char 代替 varchar
- 表的字段顺序固定长度的字段优先
- 组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时）
- 尽量使用短索引
- 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
- 连表时注意条件类型需一致
- 索引散列值（重复少）不适合建索引，例：性别不适合

八联合索引与覆盖索引

1. 联合索引

联合索引时指对表上的多个列合起来做一个索引。联合索引的创建方法与单个索引的创建方法一样，不同之处在仅在于有多个索引列，如下

mysql> create table t(
    -> a int,
    -> b int,
    -> primary key(a),
    -> key idx_a_b(a,b)
    -> );
Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)

那么何时需要使用联合索引呢？在讨论这个问题之前，先来看一下联合索引内部的结果。从本质上来说，联合索引就是一棵B+树，不同的是联合索引的键值得数量不是1，而是>=2。接着来讨论两个整型列组成的联合索引，假定两个键值得名称分别为a、b如图
第七篇：索引原理与慢查询优化 - 图20
可以看到这与我们之前看到的单个键的B+树并没有什么不同，键值都是排序的，通过叶子结点可以逻辑上顺序地读出所有数据，就上面的例子来说，即（1,1），（1,2），（2,1），（2,4），（3,1），（3,2），数据按（a,b）的顺序进行了存放。
因此，对于查询select from table where a=xxx and b=xxx, 显然是可以使用(a,b) 这个联合索引的，对于单个列a的查询select from table where a=xxx,也是可以使用（a,b）这个索引的。
但对于b列的查询select from table where b=xxx,则不可以使用（a,b）索引，其实你不难发现原因，叶子节点上b的值为1、2、1、4、1、2显然不是排序的，因此对于b列的查询使用不到(a,b) 索引
*联合索引的第二个好处是在第一个键相同的情况下，已经对第二个键进行了排序处理，例如在很多情况下应用程序都需要查询某个用户的购物情况，并按照时间进行排序，最后取出最近三次的购买记录，这时使用联合索引可以帮我们避免多一次的排序操作，因为索引本身在叶子节点已经排序了，如下

#===========准备表==============
create table buy_log(
    userid int unsigned not null,
    buy_date date
);
insert into buy_log values
(1,'2009-01-01'),
(2,'2009-01-01'),
(3,'2009-01-01'),
(1,'2009-02-01'),
(3,'2009-02-01'),
(1,'2009-03-01'),
(1,'2009-04-01');
alter table buy_log add key(userid);
alter table buy_log add key(userid,buy_date);
#===========验证==============
mysql> show create table buy_log;
| buy_log | CREATE TABLE `buy_log` (
  `userid` int(10) unsigned NOT NULL,
  `buy_date` date DEFAULT NULL,
  KEY `userid` (`userid`),
  KEY `userid_2` (`userid`,`buy_date`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 |
#可以看到possible_keys在这里有两个索引可以用，分别是单个索引userid与联合索引userid_2,但是优化器最终选择了使用的key是userid因为该索引的叶子节点包含单个键值，所以理论上一个页能存放的记录应该更多
mysql> explain select * from buy_log where userid=2;
+----+-------------+---------+------+-----------------+--------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table   | type | possible_keys   | key    | key_len | ref   | rows | Extra |
+----+-------------+---------+------+-----------------+--------+---------+-------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | buy_log | ref  | userid,userid_2 | userid | 4       | const |    1 |       |
+----+-------------+---------+------+-----------------+--------+---------+-------+------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
#接着假定要取出userid为1的最近3次的购买记录，用的就是联合索引userid_2了，因为在这个索引中，在userid=1的情况下，buy_date都已经排序好了
mysql> explain select * from buy_log where userid=1 order by buy_date desc limit 3;
+----+-------------+---------+------+-----------------+----------+---------+-------+------+--------------------------+
| id | select_type | table   | type | possible_keys   | key      | key_len | ref   | rows | Extra                    |
+----+-------------+---------+------+-----------------+----------+---------+-------+------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | buy_log | ref  | userid,userid_2 | userid_2 | 4       | const |    4 | Using where; Using index |
+----+-------------+---------+------+-----------------+----------+---------+-------+------+--------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
#ps：如果extra的排序显示是Using filesort，则意味着在查出数据后需要二次排序(如下查询语句，没有先用where userid=3先定位范围，于是即便命中索引也没用，需要二次排序)
mysql> explain select * from buy_log order by buy_date desc limit 3;
+----+-------------+---------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-----------------------------+
| id | select_type | table   | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | Extra                       |
+----+-------------+---------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-----------------------------+
|  1 | SIMPLE      | buy_log | index | NULL          | userid_2 | 8       | NULL |    7 | Using index; Using filesort |
+----+-------------+---------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-----------------------------+
#对于联合索引（a,b）,下述语句可以直接使用该索引，无需二次排序
select ... from table where a=xxx order by b;
#然后对于联合索引(a,b,c)来首，下列语句同样可以直接通过索引得到结果
select ... from table where a=xxx order by b;
select ... from table where a=xxx and b=xxx order by c;
#但是对于联合索引(a,b,c)，下列语句不能通过索引直接得到结果，还需要自己执行一次filesort操作，因为索引（a，c)并未排序
select ... from table where a=xxx order by c;

2. 覆盖索引

InnoDB存储引擎支持覆盖索引（covering index，或称索引覆盖），即从辅助索引中就可以得到查询记录，而不需要查询聚集索引中的记录。
使用覆盖索引的一个好处是：辅助索引不包含整行记录的所有信息，故其大小要远小于聚集索引，因此可以减少大量的IO操作
注意：覆盖索引技术最早是在InnoDB Plugin中完成并实现，这意味着对于InnoDB版本小于1.0的，或者MySQL数据库版本为5.0以下的，InnoDB存储引擎不支持覆盖索引特性
对于InnoDB存储引擎的辅助索引而言，由于其包含了主键信息，因此其叶子节点存放的数据为（primary key1，priamey key2，…,key1，key2，…）。例如

select age from s1 where id=123 and name = 'xio'; #id字段有索引，但是name字段没有索引,该sql命中了索引，但未覆盖，需要去聚集索引中再查找详细信息。
最牛逼的情况是，索引字段覆盖了所有，那全程通过索引来加速查询以及获取结果就ok了
mysql> desc s1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id | int(11) | NO | | NULL | |
| name | varchar(20) | YES | | NULL | |
| gender | char(6) | YES | | NULL | |
| email | varchar(50) | YES | | NULL | |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.21 sec)
mysql> explain select name from s1 where id=1000; #没有任何索引
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | s1 | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2688336 | 10.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> create index idx_id on s1(id); #创建索引
Query OK, 0 rows affected (4.16 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> explain select name from s1 where id=1000; #命中辅助索引，但是未覆盖索引，还需要从聚集索引中查找name
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | s1 | NULL | ref | idx_id | idx_id | 4 | const | 1 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.08 sec)
mysql> explain select id from s1 where id=1000; #在辅助索引中就找到了全部信息，Using index代表覆盖索引
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | s1 | NULL | ref | idx_id | idx_id | 4 | const | 1 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.03 sec)

覆盖索引的另外一个好处是对某些统计问题而言的。基于上一小结创建的表buy_log,查询计划如下

mysql> explain select count(*) from buy_log;
+----+-------------+---------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table   | type  | possible_keys | key    | key_len | ref  | rows | Extra       |
+----+-------------+---------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | buy_log | index | NULL          | userid | 4       | NULL |    7 | Using index |
+----+-------------+---------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

innodb存储引擎并不会选择通过查询聚集索引来进行统计。由于buy_log表有辅助索引，而辅助索引远小于聚集索引，选择辅助索引可以减少IO操作，故优化器的选择如上key为userid辅助索引
对于（a,b）形式的联合索引，一般是不可以选择b中所谓的查询条件。但如果是统计操作，并且是覆盖索引，则优化器还是会选择使用该索引，如下

#联合索引userid_2（userid,buy_date）,一般情况，我们按照buy_date是无法使用该索引的，但特殊情况下：查询语句是统计操作，且是覆盖索引，则按照buy_date当做查询条件时，也可以使用该联合索引
mysql> explain select count(*) from buy_log where buy_date >= '2011-01-01' and buy_date < '2011-02-01';
+----+-------------+---------+-------+---------------+----------+---------+------+------+--------------------------+
| id | select_type | table   | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | Extra                    |
+----+-------------+---------+-------+---------------+----------+---------+------+------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | buy_log | index | NULL          | userid_2 | 8       | NULL |    7 | Using where; Using index |
+----+-------------+---------+-------+---------------+----------+---------+------+------+--------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

九查询优化神器-explain

关于explain命令相信大家并不陌生，具体用法和字段含义可以参考官网explain-output，这里需要强调rows是核心指标，绝大部分rows小的语句执行一定很快（有例外，下面会讲到）。所以优化语句基本上都是在优化rows。

执行计划：让mysql预估执行操作(一般正确)
    all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < const < system < NULL
    慢：
        select * from userinfo3 where name='jion'
        explain select * from userinfo3 where name='jion'
        type: ALL(全表扫描)
            select * from userinfo3 limit 1;
    快：
        select * from userinfo3 where email='jion'
        type: const(走索引)

explain字段详解 ```python

id：

包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序

Example（id相同，执行顺序由上至下）

如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行

id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行

select_type

示查询中每个select子句的类型（简单OR复杂）

a. SIMPLE：查询中不包含子查询或者UNION b. 查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为：PRIMARY c. 在SELECT或WHERE列表中包含了子查询，该子查询被标记为：SUBQUERY d. 在FROM列表中包含的子查询被标记为：DERIVED（衍生）用来表示包含在from子句中的子查询的select，mysql会递归执行并将结果放到一个临时表中。服务器内部称为”派生表”，因为该临时表是从子查询中派生出来的 e. 若第二个SELECT出现在UNION之后，则被标记为UNION；若UNION包含在FROM子句的子查询中，外层SELECT将被标记为：DERIVED f. 从UNION表获取结果的SELECT被标记为：UNION RESULT

SUBQUERY和UNION还可以被标记为DEPENDENT和UNCACHEABLE。 DEPENDENT意味着select依赖于外层查询中发现的数据。 UNCACHEABLE意味着select中的某些特性阻止结果被缓存于一个item_cache中。

第一行：id列为1，表示第一个select，select_type列的primary表示该查询为外层查询，table列被标记为，表示查询结果来自一个衍生表，其中3代表该查询衍生自第三个select查询，即id为3的select。第二行：id为3，表示该查询的执行次序为2（ 4 => 3），是整个查询中第三个select的一部分。因查询包含在from中，所以为derived。第三行：select列表中的子查询，select_type为subquery，为整个查询中的第二个select。第四行：select_type为union，说明第四个select是union里的第二个select，最先执行。第五行：代表从union的临时表中读取行的阶段，table列的表示用第一个和第四个select的结果进行union操作。

3、 type

表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”。

常用的类型有： ALL, index, range, ref, eq_ref, const, system, NULL（从左到右，性能从差到好）

ALL：Full Table Scan， MySQL将遍历全表以找到匹配的行

index: Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树

range:只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行

ref: 表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值

eq_ref: 类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件

const、system: 当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量,system是const类型的特例，当查询的表只有一行的情况下，使用system

NULL: MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。

4、table

显示这一行的数据是关于哪张表的，有时不是真实的表名字,看到的是derivedx(x是个数字,我的理解是第几步执行的结果)

5、possible_keys

指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用

该列完全独立于EXPLAIN输出所示的表的次序。这意味着在possible_keys中的某些键实际上不能按生成的表次序使用。如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查WHERE子句看是否它引用某些列或适合索引的列来提高你的查询性能。如果是这样，创造一个适当的索引并且再次用EXPLAIN检查查询

6、Key key列显示MySQL实际决定使用的键（索引）

如果没有选择索引，键是NULL。要想强制MySQL使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用FORCE INDEX、USE INDEX或者IGNORE INDEX。（注：索引是否命中）

7、key_len

表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度（key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的）

不损失精确性的情况下，长度越短越好

8、ref

表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值

9、rows

表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数

10、Extra

该列包含MySQL解决查询的详细信息,有以下几种情况：

Using where:列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候，表示mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤

Using temporary：表示MySQL需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询

Using filesort：MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”

Using join buffer：改值强调了在获取连接条件时没有使用索引，并且需要连接缓冲区来存储中间结果。如果出现了这个值，那应该注意，根据查询的具体情况可能需要添加索引来改进能。

Impossible where：这个值强调了where语句会导致没有符合条件的行。

Select tables optimized away：这个值意味着仅通过使用索引，优化器可能仅从聚合函数结果中返回一行。


---
<a name="Hpbfq"></a>
# 十 慢查询优化的基本步骤
```python
0.先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE
1.where条件单表查，锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高
2.explain查看执行计划，是否与1预期一致（从锁定记录较少的表开始查询）
3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查
4.了解业务方使用场景
5.加索引时参照建索引的几大原则
6.观察结果，不符合预期继续从0分析

十一慢日志管理

慢日志
            - 执行时间 > 10
            - 未命中索引
            - 日志文件路径
        配置：
            - 内存
                show variables like '%query%';
                show variables like '%queries%';
                set global 变量名 = 值
            - 配置文件
                mysqld --defaults-file='E:\wupeiqi\mysql-5.7.16-winx64\mysql-5.7.16-winx64\my-default.ini'
                my.conf内容：
                    slow_query_log = ON
                    slow_query_log_file = D:/....
                注意：修改配置文件之后，需要重启服务

日志管理 ```python
MySQL日志管理
错误日志: 记录 MySQL 服务器启动、关闭及运行错误等信息二进制日志: 又称binlog日志，以二进制文件的方式记录数据库中除 SELECT 以外的操作查询日志: 记录查询的信息慢查询日志: 记录执行时间超过指定时间的操作中继日志：备库将主库的二进制日志复制到自己的中继日志中，从而在本地进行重放通用日志：审计哪个账号、在哪个时段、做了哪些事件
事务日志或称redo日志：记录Innodb事务相关的如事务执行时间、检查点等
一、bin-log

启用
vim /etc/my.cnf
[mysqld] log-bin[=dir[filename]]
service mysqld restart
暂停 //仅当前会话 SET SQL_LOG_BIN=0; SET SQL_LOG_BIN=1;
查看查看全部：
mysqlbinlog mysql.000002
按时间：
mysqlbinlog mysql.000002 —start-datetime=”2012-12-05 10:02:56”
mysqlbinlog mysql.000002 —stop-datetime=”2012-12-05 11:02:54”
mysqlbinlog mysql.000002 —start-datetime=”2012-12-05 10:02:56” —stop-datetime=”2012-12-05 11:02:54”

按字节数：

mysqlbinlog mysql.000002 —start-position=260

mysqlbinlog mysql.000002 —stop-position=260

mysqlbinlog mysql.000002 —start-position=260 —stop-position=930

截断bin-log（产生新的bin-log文件） a. 重启mysql服务器 b. # mysql -uroot -p123 -e ‘flush logs’
删除bin-log文件
mysql -uroot -p123 -e ‘reset master’

二、查询日志启用通用查询日志

vim /etc/my.cnf

[mysqld] log[=dir[filename]]

service mysqld restart

三、慢查询日志启用慢查询日志

vim /etc/my.cnf

[mysqld] log-slow-queries[=dir[filename]] long_query_time=n

service mysqld restart

MySQL 5.6: slow-query-log=1 slow-query-log-file=slow.log long_query_time=3 查看慢查询日志测试:BENCHMARK(count,expr) SELECT BENCHMARK(50000000,2*3);


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# 十二 innodb存储引擎索引知识小节
```python
InnoDB存储引擎支持两种常见的索引：B+树索引、Hash索引。
B+树索引是目前关系型数据库系统中最常见、最有效的索引。
B+树中的B代表的不是二叉（binary），而是平衡（balance），所以，B+树是平衡树并不是二叉树。
B+树索引能找到的只是被查找数据行所在的页。然后数据库把页读入内存，再从内存中进行查找，最后得到要查找的数据。
在数据库中，B+树的高度一般在2-3层，也就意味着在查找某一个键所对应的值的时候，大概需要2-3次IO。
数据库中的B+树索引分为聚集索引和非聚集索引（辅助索引）
聚集索引就是按照每张表的主键构造一个B+树，B+树的一个叶子几点中记录着表中一行记录的所有值。只要找到这个叶子节点也就得到了这条记录的所有值。
辅助索引的叶节点中不包含行记录的所有值。只包含一个键值和一个书签（bookmark），书签用于定位与索引对应的数据行。
每张表只能有一个聚集索引，可以有多个辅助索引。
辅助索引通过叶级别的指针获得指向主键的索引，然后再通过聚集索引定位数据行。
对于索引的添加或删除操作，MySql数据库会先创建一张临时表，然后把数据导入临时表中，删除原表，再把临时表名改为原来的表名。所以，增加和删除索引有成本。
当某个字段的取值分布范围比较广的时候（高选择性）适合使用B+树索引。如果某字段只有Y和N两个取值，那么没必要使用索引。
如果要查询的字段具有高选择性，但是本次检索的数据占总数据量的一半以上时，MySql就不会使用索引进行查询。
联合索引是指对表上的多个列做索引。
如果有一个3列索引(col1,col2,col3)，则已经对(col1)、(col1,col2)、(col1,col3)和(col1,col2,col3)上建立了索引；这就是最左前缀原则。
搜索的索引列，不一定是所要选择的列。换句话说，最适合索引的列是出现在 WHERE 子句中的列，或连接子句中指定的列，而不是出现在 SELECT 关键字后的选择列表中的列。
使用短索引。如果对字符串列进行索引，应该指定一个前缀长度,只要有可能就应 该这样做。例如，如果有一个 CHAR(200)列,如果在前 10 个或 20 个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。
不要过度索引。
Hash只用于使用=或<=>操作符的等式比较。
B+树索引,当使用>、<、>=、<=、BETWEEN、!=或者<>,或者 LIKE ‘pattern'(其
中’pattern’不以通配符开始)操作符时，都可以使用相关列上的索引。

第七篇：索引原理与慢查询优化

一 介绍

二 索引的原理

1. 索引原理

1. 磁盘IO与预读

三 索引的数据结构

四 聚集索引与辅助索引

1. 聚集索引

2. 辅助索引

五 MySQL索引管理

1. 功能

2. MySQL常用的索引

除此之外还有全文索引，即FULLTEXT

其他的如空间索引SPATIAL，了解即可，几乎不用

4. 创建/删除索引的语法

方式一

方式二

方式三

查看

2. 在没有索引的前提下测试查询速度

3. 在表中已经存在大量数据的前提下，为某个字段段建立索引，建立速度会很慢

4. 在索引建立完毕后，以该字段为查询条件时，查询速度提升明显

5. 总结

七 正确使用索引

1. 索引命中也未必会加速

先把表中的索引都删除，让我们专心研究区分度的问题

2. 其他注意事项

八 联合索引与覆盖索引

1. 联合索引

2. 覆盖索引

九 查询优化神器-explain

十一 慢日志管理

MySQL日志管理

事务日志或称redo日志： 记录Innodb事务相关的如事务执行时间、检查点等

vim /etc/my.cnf

service mysqld restart

mysqlbinlog mysql.000002

mysqlbinlog mysql.000002 —start-datetime=”2012-12-05 10:02:56”

mysqlbinlog mysql.000002 —stop-datetime=”2012-12-05 11:02:54”

mysqlbinlog mysql.000002 —start-datetime=”2012-12-05 10:02:56” —stop-datetime=”2012-12-05 11:02:54”

mysqlbinlog mysql.000002 —start-position=260

mysqlbinlog mysql.000002 —stop-position=260

mysqlbinlog mysql.000002 —start-position=260 —stop-position=930

mysql -uroot -p123 -e ‘reset master’

vim /etc/my.cnf

service mysqld restart

vim /etc/my.cnf

service mysqld restart

一介绍

二索引的原理

三索引的数据结构

四聚集索引与辅助索引

七正确使用索引

八联合索引与覆盖索引

九查询优化神器-explain

十一慢日志管理

事务日志或称redo日志：记录Innodb事务相关的如事务执行时间、检查点等