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'``);`
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;
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