一. 索引作用
提供了类似于书中目录的作用,目的是为了优化查询
二. 索引的种类
B树索引
Hash索引
R树
Full text
GIS
三. B树基于不同的查找算法分类介绍
B-tree
在范围查询方面提供了更好的性能(> < >= <=)
B+Tree
B*Tree
四. 在功能上的分类
4.1 辅助索引(S)怎么构建B树结构的?
(1). 索引是基于表中,列(索引键)的值生成的B树结构
(2). 首先提取此列所有的值,进行自动排序
(3). 将排好序的值,均匀的分布到索引树的叶子节点中(16K)
(4). 然后生成此索引键值所对应得后端数据页的指针
(5). 生成枝节点和根节点,根据数据量级和索引键长度,生成合适的索引树高度
id name age gender
select * from t1 where id=10;
问题: 基于索引键做where查询,对于id列是顺序IO,但是对于其他列的查询,可能是随机IO.
4.2 聚集索引(C)
4.2.1 前提
(1)表中设置了主键,主键列就会自动被作为聚集索引.
(2)如果没有主键,会选择唯一键作为聚集索引.
(3)聚集索引必须在建表时才有意义,一般是表的无关列(ID)
4.2.2 辅助索引(S)怎么构建B树结构的?
(1) 在建表时,设置了主键列(ID)
(2) 在将来录入数据时,就会按照ID列的顺序存储到磁盘上.(我们又称之为聚集索引组织表)
(3) 将排好序的整行数据,生成叶子节点.可以理解为,磁盘的数据页就是叶子节点
五.辅助索引细分
1.普通的单列辅助索引
2.覆盖索引(联合索引)
多个列作为索引条件,生成索引树,理论上设计的好的,可以减少大量的回表查询
3.唯一索引
索引列的值都是唯一的.
六. 关于索引树的高度受什么影响
1. 数据量级, 解决方法:分表,分库,分布式
2. 索引列值过长 , 解决方法:前缀索引
3. 数据类型:
变长长度字符串,使用了char,解决方案:变长字符串使用varchar
enum类型的使用enum ('山东','河北','黑龙江','吉林','辽宁','陕西'......)
1 2 3
七. 索引的基本管理
7.1 索引建立前
db01 [world]>desc city;
+-------------+----------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------------+----------+------+-----+---------+----------------+
| ID | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| Name | char(35) | NO | | | |
| CountryCode | char(3) | NO | MUL | | |
| District | char(20) | NO | | | |
| Population | int(11) | NO | | 0 | |
+-------------+----------+------+-----+---------+----------------+
5 rows in set (0.00 sec)
Field :列名字
key :有没有索引,索引类型
PRI: 主键索引
UNI: 唯一索引
MUL: 辅助索引(单列,联和,前缀)
7.1 单列普通辅助索引
7.1.1 创建索引：
db01 [world]>alter table city add index idx_name(name);
表 索引名（列名）
db01 [world]>create index idx_name1 on city(name);
db01 [world]>show index from city;
注意:
以上操作不代表生产操作,我们不建议在一个列上建多个索引
同一个表中，索引名不能同名。
7.1.2 删除索引:
db01 [world]>alter table city drop index idx_name1;
表名 索引名
7.2 覆盖索引(联合索引)
Master [world]>alter table city add index idx_co_po(countrycode,population);
7.3 前缀索引
db01 [world]>alter table city add index idx_di(district(5));
注意：数字列不能用作前缀索引。
7.4 唯一索引
db01 [world]>alter table city add unique index idx_uni1(name);
ERROR 1062 (23000): Duplicate entry 'San Jose' for key 'idx_uni1'
统计city表中，以省的名字为分组，统计组的个数
select district,count(id) from city group by district;
需求: 找到world下,city表中 name列有重复值的行,最后删掉重复的行
db01 [world]>select name,count(id) as cid from city group by name having cid>1 order by cid desc;
db01 [world]>select * from city where name='suzhou';
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八. 执行计划获取及分析
8.0 介绍
(1)
获取到的是优化器选择完成的,他认为代价最小的执行计划.
作用: 语句执行前,先看执行计划信息,可以有效的防止性能较差的语句带来的性能问题.
如果业务中出现了慢语句，我们也需要借助此命令进行语句的评估，分析优化方案。
(2) select 获取数据的方法
1. 全表扫描(应当尽量避免,因为性能低)
2. 索引扫描
3. 获取不到数据
8.1 执行计划获取
获取优化器选择后的执行计划
8.2 执行计划分析
8.2.0 重点关注的信息
table: city ---->查询操作的表 **
possible_keys: CountryCode,idx_co_po ---->可能会走的索引 **
key: CountryCode ---->真正走的索引 ***
type: ref ---->索引类型 *****
Extra: Using index condition ---->额外信息 *****
8.2.1 type详解
从左到右性能依次变好.
ALL,index,range,ref,eq_ref,system(const),NULL
(1) ALL: 代表的是全表扫描
desc select * from city;
desc select * from city where name like '%C%';
desc select * from city where name != 'CHN';
desc select * from city where countrycode not in ('CHN','USA');
注意：生产中几乎是没有这种需求的。尽量避免
(2) index: 全索引扫描
需要扫描整个索引树,获取到想要数据,比ALL性能好,顺序IO,可以减少回表查询
db01 [world]>desc select name from city;
(3) range : 索引范围查询
> < >= <=
in
or
like 'CH%'
between and
db01 [world]>desc select * from city where id<10;
db01 [world]>desc select * from city where countrycode like 'CH%';
B+树额外优化:
> < >= <=
between and
like 'CH%'
in or无法享受B+树的额外优化,可以用union all来替代
(4) ref: 辅助索引的等值查询
db01 [world]>desc select * from city where countrycode = 'CHN';
+----+-------------+-------+------------+------+-----------------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+-----------------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | city | NULL | ref | CountryCode,idx_co_po | CountryCode | 3 | const | 363 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+------+-----------------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+
db01 [world]>desc select * from city where countrycode in ('CHN','USA');
db01 [world]>desc select * from city where countrycode='CHN'
-> union all
-> select * from city where countrycode='USA';
(5) eq_ref :多表连接的表,On的条件是主键或唯一键
desc select city.name,country.name
from city
join country
on city.countrycode=country.code
where city.population<100\G
(6) system 或 const :主键或唯一键的等值查询
db01 [world]>desc select * from city where id=10;
(7) NULL , 索引中扫描不到这个数据
db01 [world]>desc select * from city where id=5000;
结论：在索引扫描类型方面，至少保证在range以上级别。
============================
8.2.2 其他字段解释
Extra:
Using filesort
desc select * from city where countrycode='CHN' order by population desc limit 10;
+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | city | ref | CountryCode | CountryCode | 3 | const | 363 | Using index condition; Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+--------------------------
db01 [world]>alter table city add index idx_po(countrycode,population);
db01 [world]>desc select * from city where countrycode='CHN' order by population limit 10;
解决思路：
索引可以减少排序,可以很大程度减少CPU时间
辅助索引 应用顺序(优化器选择的)
如果查询条件:符合覆盖索引的顺序时,优先选择覆盖索引
不符合顺序,优先会走where条件的索引
优化方法,将where列和order列建立联合索引
alter table city add index idx_co_po(countrycode,population);
6.2.3 explain(desc)使用场景（面试题）
题目意思: 我们公司业务慢,请你从数据库的角度分析原因
1.mysql出现性能问题,我总结有两种情况:
（1）应急性的慢：突然夯住
应急情况:数据库hang(卡了,资源耗尽)
处理过程:
1.show processlist; 获取到导致数据库hang的语句
2. explain 分析SQL的执行计划,有没有走索引,索引的类型情况
3. 建索引,改语句
（2）一段时间慢(持续性的):
(1)记录慢日志slowlog,分析slowlog
(2)explain 分析SQL的执行计划,有没有走索引,索引的类型情况
(3)建索引,改语句
九. 索引效果压力测试
===========压力测试===========
1、模拟数据库数据
drop database if exists oldboy;
create database oldboy charset utf8mb4 collate utf8mb4_bin;
use oldboy;
create table t_100w (id int,num int,k1 char(2),k2 char(4),dt timestamp);
delimiter //
create procedure rand_data(in num int)
begin
declare str char(62) default 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789';
declare str2 char(2);
declare str4 char(4);
declare i int default 0;
while i<num do
set str2=concat(substring(str,1+floor(rand()*61),1),substring(str,1+floor(rand()*61),1));
set str4=concat(substring(str,1+floor(rand()*61),2),substring(str,1+floor(rand()*61),2));
set i=i+1;
insert into t_100w values (i,floor(rand()*num),str2,str4,now());
end while;
end;
//
delimiter ;
插入100w条数据：
call rand_data(1000000);
commit;
2、检查数据可用性
mysql -uroot -p
select count(*) from oldboy. t_100w;
3、在没有优化之前我们使用mysqlslap来进行压力测试
mysqlslap --defaults-file=/etc/my.cnf \
--concurrency=100 --iterations=1 --create-schema='oldboy' \
--query="select * from oldboy.t1 where stuname='alexsb_100'" engine=innodb \
--number-of-queries=2000 -uroot -p123 -verbose
==========================================================
压力测试工具:
tpcc
sysbench
=================================================
十. 索引应用规范
业务：
1.产品的功能
2.用户的行为
"热"查询语句
"热"数据
10.1 建立索引的原则（DBA运维规范）
10.1.0 说明
为了使索引的使用效率更高，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。那么索引设计原则又是怎样的?
10.1.1 (必须的) 建表时一定要有主键,一般是个无关列
10.1.2 选择唯一性索引
唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。
例如，学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。
如果使用姓名的话，可能存在同名现象，从而降低查询速度。
优化方案:
(1) 如果非得使用重复值较多的列作为查询条件(例如:男女),可以将表逻辑拆分
(2) 可以将此列和其他的查询类,做联和索引
select count(*) from world.city;
select count(distinct countrycode) from world.city;
select count(distinct countrycode,population ) from world.city;
10.1.3(必须的) 为经常需要where 、ORDER BY、GROUP BY,join on等操作的字段，
排序操作会浪费很多时间。
where A B C ----》 A B C
in
where A group by B order by C
A,B，C
如果为其建立索引，优化查询
注：如果经常作为条件的列，重复值特别多，可以建立联合索引。
10.1.4 尽量使用前缀来索引
如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。
------------------------以上的是重点关注的，以下是能保证则保证的--------------------
10.1.5 限制索引的数目
索引的数目不是越多越好。
可能会产生的问题:
(1) 每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。
(2) 修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。
(3) 优化器的负担会很重,有可能会影响到优化器的选择.
percona-toolkit中有个工具,专门分析索引是否有用
10.1.6 删除不再使用或者很少使用的索引(percona toolkit)
表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。数据库管理
员应当定期找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响。
10.1.7 大表加索引,要在业务不繁忙期间操作
10.1.8 尽量少在经常更新值的列上建索引
10.1.9 建索引原则
(1) 必须要有主键,如果没有可以做为主键条件的列,创建无关列
(2) 经常做为where条件列 order by group by join on, distinct 的条件(业务:产品功能+用户行为)
(3) 最好使用唯一值多的列作为索引,如果索引列重复值较多,可以考虑使用联合索引
(4) 列值长度较长的索引列,我们建议使用前缀索引.
(5) 降低索引条目,一方面不要创建没用索引,不常使用的索引清理,percona toolkit(xxxxx)
(6) 索引维护要避开业务繁忙期
===============================================
10.2 不走索引的情况（开发规范）
10.2.1 没有查询条件，或者查询条件没有建立索引
select * from tab; 全表扫描。
select * from tab where 1=1;
在业务数据库中，特别是数据量比较大的表。
是没有全表扫描这种需求。
1、对用户查看是非常痛苦的。
2、对服务器来讲毁灭性的。
（1）select * from tab;
SQL改写成以下语句：
select * from tab order by price limit 10 ; 需要在price列上建立索引
（2）
select * from tab where name='zhangsan' name列没有索引
改：
1、换成有索引的列作为查询条件
2、将name列建立索引
10.2.2 查询结果集是原表中的大部分数据，应该是25％以上。
查询的结果集，超过了总数行数25%，优化器觉得就没有必要走索引了。
假如：tab表 id，name id:1-100w ，id列有(辅助)索引
select * from tab where id>500000;
如果业务允许，可以使用limit控制。
怎么改写 ？
结合业务判断，有没有更好的方式。如果没有更好的改写方案
尽量不要在mysql存放这个数据了。放到redis里面。
10.2.3 索引本身失效，统计数据不真实
索引有自我维护的能力。
对于表内容变化比较频繁的情况下，有可能会出现索引失效。
一般是删除重建
10.2.4 查询条件使用函数在索引列上，或者对索引列进行运算，运算包括(+，-，*，/，! 等)
例子：
错误的例子：select * from test where id-1=9;
正确的例子：select * from test where id=10;
算术运算
函数运算
子查询
10.2.5 隐式转换导致索引失效.这一点应当引起重视.也是开发中经常会犯的错误.
这样会导致索引失效. 错误的例子：
mysql> alter table tab add index inx_tel(telnum);
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql>
mysql> desc tab;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id | int(11) | YES | | NULL | |
| name | varchar(20) | YES | | NULL | |
| telnum | varchar(20) | YES | MUL | NULL | |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
3 rows in set (0.01 sec)
mysql> select * from tab where telnum='1333333';
+------+------+---------+
| id | name | telnum |
+------+------+---------+
| 1 | a | 1333333 |
+------+------+---------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select * from tab where telnum=1333333;
+------+------+---------+
| id | name | telnum |
+------+------+---------+
| 1 | a | 1333333 |
+------+------+---------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from tab where telnum='1333333';
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | tab | ref | inx_tel | inx_tel | 63 | const | 1 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from tab where telnum=1333333;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | tab | ALL | inx_tel | NULL | NULL | NULL | 2 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from tab where telnum=1555555;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | tab | ALL | inx_tel | NULL | NULL | NULL | 2 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from tab where telnum='1555555';
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | tab | ref | inx_tel | inx_tel | 63 | const | 1 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql>
---------------------------------------
10.2.6 <> ，not in 不走索引（辅助索引）
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum <> '110';
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum NOT IN ('110','119');
------------
mysql> select * from tab where telnum <> '1555555';
+------+------+---------+
| id | name | telnum |
+------+------+---------+
| 1 | a | 1333333 |
+------+------+---------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from tab where telnum <> '1555555';
-----
单独的>,<,in 有可能走，也有可能不走，和结果集有关，尽量结合业务添加limit
or或in 尽量改成union
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum IN ('110','119');
改写成：
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum='110'
UNION ALL
SELECT * FROM teltab WHERE telnum='119'
-----------------------------------
10.2.7 like "%_" 百分号在最前面不走
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE '31%' 走range索引扫描
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE '%110' 不走索引
%linux%类的搜索需求，可以使用elasticsearch+mongodb 专门做搜索服务的数据库产品
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