本文目录一览：
- 1、mysql优化：覆盖索引（延迟关联）
- 2、「Mysql索引原理（七）」覆盖索引
- 3、mysql---索引优化
- 4、轻松优化MySQL-之索引优化2 附赠送优化口诀
- 5、第142节课.mysql优化之什么是索引
- 6、mysql--索引优化
mysql优化：覆盖索引（延迟关联）
我们都知道InnoDB采用的B+ tree来实现索引的，索引又分为主键索引(聚簇索引)和普通索引(二级索引)。
那么我们就来看下 基于主键索引和普通索引的查询有什么区别？
举个栗子：
可以看出我们有一个普通索引k，那么两颗B+树的示意图如下：
[图片上传失败...(image-9b05f7-1597911217600)]
（注：图来自极客时间专栏）
当我们查询** select * from T where k=5 其实会先到k那个索引树上查询k = 5，然后找到对应的id为500，最后回表到主键索引的索引树找返回所需数据。
如果我们查询 select id from T where k=5 **则不需要回表就直接返回。
也就是说，基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。
概念如上，这里我们还是用例子来说明：
/pre
[图片上传失败...(image-20977-1597911217600)]
（注：图来自极客时间专栏）
现在，我们一起来看看这条SQL查询语句的执行流程： select * from T where k between 3 and 5
在这个过程中， 回到主键索引树搜索的过程，我们称为回表。 可以看到，这个查询过程读了k索引树的3条记录（步骤1、3和5），回表了两次（步骤2和4）。
在这个例子中，由于查询结果所需要的数据只在主键索引上有，所以不得不回表。那么，有没有可能经过索引优化，避免回表过程呢？
如果执行的语句是select ID from T where k between 3 and 5，这时只需要查ID的值，而ID的值已经在k索引树上了，因此可以直接提供查询结果，不需要回表。也就是说，在这个查询里面，索引k已经“覆盖了”我们的查询需求，我们称为覆盖索引。
由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。
需要注意的是，在引擎内部使用覆盖索引在索引k上其实读了三个记录，R3~R5（对应的索引k上的记录项），但是对于MySQL的Server层来说，它就是找引擎拿到了两条记录，因此MySQL认为扫描行数是2。
上面介绍了那么多 其实是在为延迟关联做铺垫，这里直接续上我们本次慢查询的sql：
我们都知道在做分页时会用到Limit关键字去筛选所需数据，limit接受1个或者2个参数，接受两个参数时第一个参数表示偏移量，即从哪一行开始取数据，第二个参数表示要取的行数。 如果只有一个参数，相当于偏移量为0。
当偏移量很大时，如limit 100000,10 取第100001-100010条记录，mysql会取出100010条记录然后将前100000条记录丢弃，这无疑是一种巨大的性能浪费。
当有这种写法时，我们可以采用延迟关联来进行优化，重点关注： SELECT id FROM qa_question WHERE expert_id = 69 AND STATUS = 30 ORDER BY over_time DESC LIMIT 0, 10 ， 这里其实利用了索引覆盖，where条件后的expert_id 是有添加索引的，这里查询id 可以避免回表，大大提升效率。
工作中会遇到各种各样的问题，对于一个研发来说最重要的是能够从这些问题中学到什么。好久没有写博客了，究其原因还是自己变得懒惰了。 (￣ェ￣;)
最后以《高性能Mysql》中的一段话结束：
「Mysql索引原理（七）」覆盖索引
通常大家都会根据查询的WHERE条件来创建合适的索引，不过这只是索引优化的一个方面。设计优秀的索引应该考虑到整个查询，而不单单是WHERE条件部分。索引确实是一种查找数据的高效方式，但是MySQL也可以使用索引来直接获取列的数据，这样就不再需要读取数据行。如果索引的叶子节点中已经包含要查询的数据，那么还有什么必要再回到表中查询呢？ 如果一个索引覆盖所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”。
覆盖索引是非常有用的工具，能够极大地提高性能：
在所有这些场景中，在索引中满足查询的成本一般比查询行要小得多。
不是所有类型的索引都可以成为覆盖索引。覆盖索引必须要存储索引列的值，而哈希索引、空间索引和全文索引都不存储索引列的值，所以MySQL只能使用B+Tree索引所覆盖索引。另外，不同的存储引擎实现覆盖索引的方式也不同，而且不是所有的引擎都支持覆盖索引。
当发起一个呗索引覆盖的查询是，在EXPLAIN的Extra列可以看到“Using index”的信息。
如： explain select col1 from layout_test where col2=99
索引覆盖查询还有很多陷阱可能会导致无法实现优化。MySQL查询优化器会在执行查询前判断是否有一个索引能进行覆盖。假设索引覆盖了wehre条件中的字段，但不是整个查询涉及的字段。mysql5.5和更早的版本也总是会回表获取数据行，尽管并不需要这一行且最终会被过滤掉。
如： EXPLAIN select * from people where last_name='Allen' and first_name like '%Kim%'
这里索引无法覆盖该查询，有两个原因：
这条语句只检索1行，而之前的 like '%Kim%'要检索3行。
也有办法解决上面所说的两个问题，需要重写查询并巧妙设计索引。
这种方式叫做延迟关联，因为延迟了对列的访问。在查询第一个阶段MySQL可以使用覆盖索引，因为索引包含了主键id的值，不需要做二次查找。
在FROM子句的子查询中找到匹配的id，然后根据这些id值在外层查询匹配获取需要的所有列值。虽然无法使用索引覆盖整个查询，但总算比完全无法利用索引覆盖的好吧。
数据量大了怎么办？
这样优化的效果取决于WHERE条件匹配返回的行数。假设这个people表有100万行，我们看一下上面两个查询在三个不同的数据集上的表现，每个数据集都包含100万行。
实例1中 ，查询返回了一个很大的结果集，因此看不到优化的效果。大部分时间都花在读取和发送数据上了。
实例2中 ，经过索引过滤，尤其是第二个条件过滤后只返回了很少的结果集，优化的效果非常明显：在这个数据及上性能提高了很多，优化后的查询效率主要得益于只需读取40行完整数据行，而不是原查询中需要的30000行。
实例3中 ，子查询效率反而下降。因为索引过滤时符合第一个条件的结果集已经很小了，所以子查询带来的成本反而比从表中直接提取完整行更高。
在大多数存储引擎中，覆盖索引只能覆盖那些只访问索引中部分列的查询。不过，可以更进一步优化InnoDB。回想一下，InnoDB的二级索引的叶子节点都包含了主键的值，这意味着InnoDB的二级索引可以有效地利用这些额外的主键列来覆盖查询。
例如，people表中last_name字段有一个二级索引，虽然该索引的列不包括主键id，但也能够用于对id做覆盖查询：
select id,last_name from people where last_name='hua'
mysql---索引优化
索引就是为特定的mysql字段进行一些特定的算法排序，比如二叉树的算法和哈希算法，哈希算法是通过建立特征值，然后根据特征值来快速查找。
1.普通索引:(index)最基本的索引，没有任何限制 目的:加快数据的查询速度
2.唯一索引:(unique) 与"普通索引"类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。
3.主键索引(primary key) 它 是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。
4.复合索引:index(a,b,c) 为了更多的提高mysql效率可建立组合索引，遵循”最左前缀“原则。
5.全文索引:fulltext 仅可用于 MyISAM 表，针对较大的数据，生成全文索引很耗时耗空间。
第一类是myisam存储引擎使用的叫做b-tree结构，
第二类是innodb存储引擎使用的叫做聚簇结构（也是一种 b-tree）。 如下图：
注意：
1.myisam不需要回行处理
2.innodb不需要回行处理,直接可以获取数据,因为innodb的储存引擎是包含了数据和索引文件的,其主键索引包含了数据,(唯一索引及普通索是没有直接包含数据的)
1、索引列不能参与计算
有索引列参与计算的查询条件对索引不友好（甚至无法使用索引），如from_unixtime(create_time) = '2014-05-29'。
原因很简单，如何在节点中查找到对应key？如果线性扫描，则每次都需要重新计算，成本太高；如果二分查找，则需要针对from_unixtime方法确定大小关系。
因此，索引列不能参与计算。上述from_unixtime(create_time) = '2014-05-29'语句应该写成create_time = unix_timestamp('2014-05-29')。
2、最左前缀匹配
如有索引(a, b, c, d)，查询条件a = 1 and b = 2 and c 3 and d = 4，则会在每个节点依次命中a、b、c，无法命中d。也就是最左前缀匹配原则。
3、冗余和重复索引
冗余索引是指在相同的列上按照相同的顺序创建的相同类型的索引，应当尽量避免这种索引，发现后立即删除。比如有一个索引(A,B)，再创建索引(A)就是冗余索引。冗余索引经常发生在为表添加新索引时，比如有人新建了索引(A,B)，但这个索引不是扩展已有的索引(A)
4、避免多个范围条件
select user.* from user where login_time '2017-04-01' and age between 18 and 30;
比如想查询某个时间段内登录过的用户：它有两个范围条件，login_time列和age列，MySQL可以使用login_time列的索引或者age列的索引，但无法同时使用它们 .
5、覆盖索引 (能扩展就不新建)
如果一个索引包含或者说覆盖所有需要查询的字段的值，那么就没有必要再回表查询，这就称为覆盖索引。覆盖索引是非常有用的工具，可以极大的提高性能，因为查询只需要扫描索引会带来许多好处：
1.索引条目远小于数据行大小，如果只读取索引，极大减少数据访问量2.索引是有按照列值顺序存储的，对于I/O密集型的范围查询要比随机从磁盘读取每一行数据的IO要少的多
6、选择区分度高的列作索引
如，用性别作索引，那么索引仅能将1000w行数据划分为两部分（如500w男，500w女），索引几乎无效。
区分度的公式是count(distinct ) / count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大区分度越好。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的区分度趋近于0。
7、删除长期未使用的索引
场景一(覆盖索引 5)
索引应该建在选择性高的字段上（键值唯一的记录数/总记录条数），选择性越高索引的效果越好、价值越大，唯一索引的选择性最高；
组合索引中字段的顺序，选择性越高的字段排在最前面；
where条件中包含两个选择性高的字段时，可以考虑分别创建索引，引擎会同时使用两个索引（在OR条件下，应该说必须分开建索引）；
不要重复创建彼此有包含关系的索引，如index1(a,b,c) 、index2(a,b)、index3(a)；
组合索引的字段不要过多，如果超过4个字段，一般需要考虑拆分成多个单列索引或更为简单的组合索引；
不要滥用索引。因为过多的索引不仅仅会增加物理存储的开销，对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销，而且会增加优化器在选择索引时的计算代价。
因此太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都是毫无益处的。一言以蔽之，索引的建立必须慎重，对每个索引的必要性都应该经过仔细分析，要有建立的依据。
轻松优化MySQL-之索引优化2 附赠送优化口诀
索引是在存储引擎中实现的，也就是说不同的存储引擎，会使用不同的索引。MyISAM和InnoDB存储引擎：只支持BTREE索引，也就是说默认使用BTREE，不能够更换，MySQL5.7中InnoDB可以支持HASH索引；MEMORY/HEAP存储引擎：支持HASH和BTREE索引。索引可划分为单列索引（其中包括普通索引、唯一索引、主键索引）、组合索引、全文索引、空间索引，其中单列索引是一个索引只包含单个列，但一个表中可以有多个单列索引。
MySQL中基本索引类型，没有什么限制，允许在定义索引的列中插入重复值和空值，纯粹为了查询数据更快一点。
索引列中的值必须是唯一的，但是允许为空值，
是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。
在表中的多个字段组合上创建的索引，只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时，索引才会被使用，使用组合索引时遵循最左前缀集合。
由id、name和age3个字段构成的索引，索引行中就按id/name/age的顺序存放，索引可以索引下面字段组合(id，name，age)、(id，name)或者(id)。如果要查询的字段不构成索引最左面的前缀，那么就不会是用索引，比如，age或者（name，age）组合就不会使用索引查询
全文索引，只有在MyISAM引擎上才能使用，只能在CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上使用全文索引。全文索引就是在一堆文字中，通过其中的某个关键字等，就能找到该字段所属的记录行，比如有"你是个大牛，神人 ..." 通过大牛，可能就可以找到该条记录。这里说的是可能，因为全文索引的使用涉及了很多细节，我们只需要知道这个大概意思。
只有在MyISAM引擎上才能使用，空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，MySQL中的空间数据类型有四种，GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。
在创建空间索引时，使用SPATIAL关键字。
创建空间索引的列，必须将其声明为NOT NULL。。
SPATIAL INDEX spatIdx(g)
全值匹配我最爱，最左前缀要遵守；
带头大哥不能死，中间兄弟不能断；
索引列上少计算，范围之后全失效；
Like百分写最右，覆盖索引不写星；
不等空值还有or，索引失效要少用；
VAR引号不可丢，SQL高级也不难！
参考： u;/u
参考： u;/u
如果索引包含满足查询的所有数据，就称为覆盖索引。覆盖索引是一种非常强大的工具，能大大提高查询性能。只需要读取索引而不用读取数据有以下一些优点：
(1) 索引项通常比记录要小，所以MySQL访问更少的数据；
(2) 索引都按值的大小顺序存储，相对于随机访问记录，需要更少的I/O；
(3) 大多数据引擎能更好的缓存索引。比如MyISAM只缓存索引。
(4) 覆盖索引对于InnoDB表尤其有用，因为InnoDB使用聚集索引组织数据，如果二级索引中包含查询所需的数据，就不再需要在聚集索引中查找了。
覆盖索引不能是任何索引，只有B-TREE索引存储相应的值。而且不同的存储引擎实现覆盖索引的方式都不同，并不是所有存储引擎都支持覆盖索引(Memory和Falcon就不支持)。
对于索引覆盖查询(index-covered query)，使用EXPLAIN时，可以在Extra一列中看到“Using index”。
产品中有一张图片表，数据量将近100万条，有一条相关的查询语句，由于执行频次较高，想针对此语句进行优化。表结构很简单，主要字段：
user_id 用户ID
picname 图片名称
smallimg 小图名称
一个用户会有多条图片记录，现在有一个根据user_id建立的索引：uid，查询语句也很简单。取得某用户的图片集合
执行查询语句（为了查看真实执行时间，强制不使用缓存）
执行了10次，平均耗时在40ms左右。使用explain进行分析
使用了user_id的索引，并且是const常数查找，表示性能已经很好了
因为这个语句太简单，sql本身没有什么优化空间，就考虑了索引。修改索引结构，建立一个(user_id,picname,smallimg)的联合索引：uid_pic。重新执行10次，平均耗时降到了30ms左右。使用explain进行分析
看到使用的索引变成了刚刚建立的联合索引，并且Extra部分显示使用了'Using Index'
'Using Index'的意思是“覆盖索引”，它是使上面sql性能提升的关键。一个包含查询所需字段的索引称为“覆盖索引”，MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，而不必在查到索引之后进行回表操作，减少IO，提高了效率。
例如上面的sql，查询条件是user_id，可以使用联合索引，要查询的字段是picname smallimg，这两个字段也在联合索引中，这就实现了“覆盖索引”，可以根据这个联合索引一次性完成查询工作，所以提升了性能
InnoDB存储引擎由于实现了行级锁定，虽然在锁定机制的实现方面带来的性能损耗可能比表级锁定要更高一些，但是在整体并发处理能力方面是要远远优于MyISAM的表级锁定的。当系统并发量较高的时候，InnoDB的整体性能和MyISAM相比就会有比较明显的优势了。但是当我们使用不当的时候，可能会让InnoDB的整体性能表现不仅不比MyISAM高，甚至可能会更差。
建议：
（1）尽可能让所有的数据检索都通过索引来完成，从而避免InnoDB因为无法通过索引键加锁而升级为表级锁定
（2）合理设计索引，让InnoDB在索引键上面加锁的时候尽可能准确，尽可能地缩小锁定范围，避免造成不必要的锁定而影响其他Query的执行
（3）尽可能减少基于范围的数据检索过滤条件，避免因为间隙锁带来的负面影响而锁定了不该锁定的记录
（4）尽量控制事务的大小，减少锁定的资源量和锁定时间长度
（5）在业务环境允许的情况下，尽量使用较低级别的事务隔离，以减少MySQL因为实现事务隔离级别所带来的附加成本。
第142节课.mysql优化之什么是索引
从 MySQL 5.7 开始，开发人员改变了 InnoDB 构建二级索引的方式，采用自下而上的方法，而不是早期版本中自上而下的方法了。在这篇文章中，我们将通过一个示例来说明如何构建 InnoDB 索引。最后，我将解释如何通过为 innodb_fill_factor 设置更合适的值。
索引构建过程
在有数据的表上构建索引，InnoDB 中有以下几个阶段：1.读取阶段（从聚簇索引读取并构建二级索引条目）2.合并排序阶段3.插入阶段（将排序记录插入二级索引）在 5.6 版本之前，MySQL 通过一次插入一条记录来构建二级索引。这是一种“自上而下”的方法。搜索插入位置从树的根部（顶部）开始并达到叶页（底部）。该记录插入光标指向的叶页上。在查找插入位置和进行业面拆分和合并方面开销很大。从MySQL 5.7开始，添加索引期间的插入阶段使用“排序索引构建”，也称为“批量索引加载”。在这种方法中，索引是“自下而上”构建的。即叶页（底部）首先构建，然后非叶级别直到根（顶部）。
示例
在这些情况下使用排序的索引构建：
ALTER TABLE t1 ADD INDEX（or CREATE INDEX）
ALTER TABLE t1 ADD FULLTEXT INDEX
ALTER TABLE t1 ADD COLUMN, ALGORITHM = INPLACE
OPIMIZE t1
对于最后两个用例，ALTER 会创建一个中间表。中间表索引（主要和次要）使用“排序索引构建”构建。
算法
在 0 级别创建页，还要为此页创建一个游标
使用 0 级别处的游标插入页面，直到填满
页面填满后，创建一个兄弟页（不要插入到兄弟页）
为当前的整页创建节点指针（子页中的最小键，子页码），并将节点指针插入上一级（父页）
在较高级别，检查游标是否已定位。如果没有，请为该级别创建父页和游标
在父页插入节点指针
如果父页已填满，请重复步骤 3, 4, 5, 6
现在插入兄弟页并使游标指向兄弟页
在所有插入的末尾，每个级别的游标指向最右边的页。提交所有游标（意味着提交修改页面的迷你事务，释放所有锁存器）
为简单起见，上述算法跳过了有关压缩页和 BLOB（外部存储的 BLOB）处理的细节。
通过自下而上的方式构建索引
为简单起见，假设子页和非子页中允许的 最大记录数为 3
CREATE TABLE t1 (a INT PRIMARY KEY, b INT, c BLOB);
INSERT INTO t1 VALUES (1, 11, 'hello111');
INSERT INTO t1 VALUES (2, 22, 'hello222');
INSERT INTO t1 VALUES (3, 33, 'hello333');
INSERT INTO t1 VALUES (4, 44, 'hello444');
INSERT INTO t1 VALUES (5, 55, 'hello555');
INSERT INTO t1 VALUES (6, 66, 'hello666');
INSERT INTO t1 VALUES (7, 77, 'hello777');
INSERT INTO t1 VALUES (8, 88, 'hello888');
INSERT INTO t1 VALUES (9, 99, 'hello999');
INSERT INTO t1 VALUES (10, 1010, 'hello101010');
ALTER TABLE t1 ADD INDEX k1(b);
InnoDB 将主键字段追加到二级索引。二级索引 k1 的记录格式为(b, a)。在排序阶段完成后，记录为：
(11,1), (22,2), (33,3), (44,4), (55,5), (66,6), (77,7), (88,8), (99,9), (1010, 10)
初始插入阶段
让我们从记录 (11,1) 开始。
在 0 级别（叶级别）创建页
创建一个到页的游标
所有插入都将转到此页面，直到它填满了
箭头显示游标当前指向的位置。它目前位于第 5 页，下一个插入将转到此页面。
还有两个空闲插槽，因此插入记录 (22,2) 和 (33,3) 非常简单
对于下一条记录 (44,4)，页码 5 已满（前面提到的假设最大记录数为 3）。这就是步骤。
页填充时的索引构建
创建一个兄弟页，页码 6
不要插入兄弟页
在游标处提交页面，即迷你事务提交，释放锁存器等
作为提交的一部分，创建节点指针并将其插入到 【当前级别 + 1】 的父页面中（即在 1 级别）
节点指针的格式 (子页面中的最小键,子页码) 。第 5 页的最小键是 (11,1) 。在父级别插入记录 ((11,1)，5)。
1 级别的父页尚不存在，MySQL 创建页码 7 和指向页码 7 的游标。
将 ((11,1)，5) 插入第 7 页
现在，返回到 0 级并创建从第 5 页到第 6 页的链接，反之亦然
0 级别的游标现在指向兄弟页，页码为 6
将 (44,4) 插入第 6 页
下一个插入 - (55,5) 和 (66,6) - 很简单，它们转到第 6 页。
插入记录 (77,7) 类似于 (44,4)，除了父页面 （页面编号 7） 已经存在并且它有两个以上记录的空间。首先将节点指针 ((44,4),8) 插入第 7 页，然后将 (77,7) 记录到同级 8 页中。
插入记录 (88,8) 和 (99,9) 很简单，因为第 8 页有两个空闲插槽。
下一个插入 (1010,10) 。将节点指针 ((77,7),8) 插入 1级别的父页（页码 7）。
MySQL 在 0 级创建同级页码 9。将记录 (1010,10) 插入第 9 页并将光标更改为此页面。
以此类推。在上面的示例中，数据库在 0 级别提交到第 9 页，在 1 级别提交到第 7 页。
我们现在有了一个完整的 B+-tree 索引，它是自下至上构建的！
索引填充因子
全局变量 innodb_fill_factor 用于设置插入 B-tree 页中的空间量。默认值为 100，表示使用整个业面（不包括页眉）。聚簇索引具有 innodb_fill_factor=100 的免除项。 在这种情况下，聚簇索引也空间的 1 /16 保持空闲。即 6.25% 的空间用于未来的 DML。
值 80 意味着 MySQL 使用了 80% 的页空间填充，预留 20% 于未来的更新。如果 innodb_fill_factor=100 则没有剩余空间供未来插入二级索引。如果在添加索引后，期望表上有更多的 DML，则可能导致业面拆分并再次合并。在这种情况下，建议使用 80-90 之间的值。此变量还会影响使用 OPTIMIZE TABLE 和 ALTER TABLE DROP COLUMN, ALGOITHM=INPLACE 重新创建的索引。也不应该设置太低的值，例如低于 50。因为索引会占用浪费更多的磁盘空间，值较低时，索引中的页数较多，索引统计信息的采样可能不是最佳的。优化器可以选择具有次优统计信息的错误查询计划。
排序索引构建的优点
没有页面拆分（不包括压缩表）和合并
没有重复搜索插入位置
插入不会被重做记录（页分配除外），因此重做日志子系统的压力较小
缺点
ALTER 正在进行时，插入性能降低 Bug＃82940，但在后续版本中计划修复。
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mysql--索引优化
索引覆盖是指如果查询的列恰好是索引的一部分,那么查询只需要在索引文件上进行,不需要回行到磁盘再找数据。这种查询速度非常快,称为”索引覆盖”
1查询频繁 2区分度高 3长度小 4尽量能覆盖常用查询字段
索引长度直接影响索引文件的大小,影响增删改的速度,并间接影响查询速度(占用内存多)。因此对于一些长短不同的字节，我们会针对列中的值,从左往右截取部分,来建索引。但是：
1:截的越短, 重复度越高,区分度越小, 索引效果越不好
2:截的越长, 重复度越低,区分度越高, 索引效果越好,但带来的影响也越大--增删改变慢,并间影响查询速度.
所以,我们要在 区分度 + 长度 两者上,取得一个平衡（ distinct 去重 ）
select count (distinct left (word,6)) / count (*) from tablename;
对于一般的系统应用区别度能达到 0.1 ,索引的性能就可以接受.
alter table tablename add index word(word(4));
给字符串类型的字段建立索引效率不高，但是必须要经常查这个字段怎么建索引？
比如说一个字段url，类型是字符串。那么可以建一个字段 crcurl 来存储url字段crc32后的值，并给 crcurl 建立索引。
crc32：循环冗余校验。根据网上数据包或计算机文件等数据产生简短固定位数校验码的一种散列函数，主要用来检测或校验数据传输或者保存后可能出现的错误。生成的数字在传输或者存储之前计算出来并且附加到数据后面，然后接收方进行检验确定数据是否发生变化。一般来说，循环冗余校验的值都是32位的整数。
crc32 是整形，在MySQL中，给整形字段建立索引效率比较高，crc32虽然不能确保唯一性，但是无碍，相同的机率也是极小，关键是可以大大减少查询的范围，给crcurl这个字段建立索引，查询的时候带上crcurl字段就可以利用到索引。
不允许翻过100页（百度搜索一般到70页左右）
首先我们直接大数据分页limit 5000000,10 发现耗时4.41秒
接下来我们转换方式使用where条件查询，只耗时0.02秒
2次的查询结果不一致，这是因为数据被物理删除过有空洞.，因此我们可以追加软删除功能
分析:优化思路是 不查,少查,查索引,少取.
我们现在必须要查,则只查索引,不查数据,得到id.
再用id去查具体条目. 这种技巧就是延迟索引.
分析：limit是先查询再越过，也就是说我们先查询出所有数据再进行跳跃，上图我们越过500W页，还使用了inner join 内存并没有崩掉，这是因为我们子句tmp临时表中只查询了id（索引覆盖，不需要回行去磁盘找数据了）然后拿到这10个id 分别查询这10条数据 。
排序可能发生2种情况:
1:对于覆盖索引,直接在索引上查询时,就是有顺序的, using index
2:先取出数据,形成临时表做filesort(文件排序,但文件可能在磁盘上,也可能在内存中)
我们的争取目标：取出来的数据本身就是有序的! 利用索引来排序,那么什么时候发生索引排序呢？即查询索引和order by的字段是同一个字段
goods表中 cat_id与shop_price组成联合索引：
select goods_id,cat_id,shop_price from goods where cat_id=4 order by shop_price; 可以直接利用索引来排序,
using where按照shop_price索引取出的结果,本身就是有序的
select goods_id,cat_id,shop_price from goods order by click_count;
using filesort用到了文件排序,即取出的结果再次排序
重复索引是指 在同1个列(如age), 或者顺序相同的几个列(age,school), 建立了多个索引,称为重复索引,重复索引没有任何帮助,只会增大索引文件,拖慢更新速度。
冗余索引是指2个索引所覆盖的列有重叠, 称为冗余索引。比如x,m,列，加索引 index x(x), index xm(x,m) x,xm索引, 两者的x列重叠了, 这种情况,称为冗余索引. （mx, xm 不是重复的,因为列的顺序不一样）
