本文目录一览：
- 1、mysql索引
- 2、如何理解并正确使用MySql索引
- 3、如何高效地利用MySQL索引
- 4、深入浅析Mysql联合索引最左匹配原则
- 5、MySQL数据库优化（七）：MySQL如何使用索引
- 6、MySQL索引
mysql索引
二叉搜索树、N叉树
页分裂：B+树的插入可能会引起数据页的分裂，删除可能会引起数据页的合并，二者都是比较重的IO消耗，所以比较好的方式是顺序插入数据，这也是我们一般使用自增主键的原因之一。
页分裂逆过程：页合并，当删除数据后，相邻的两个数据页利用率很低的时候会做数据页合并
主键索引：key：主键，value：数据页，存储每行数据
非主键索引：key：非主键索引，value：主键key，导致回表
最左匹配：优先将区分度高的列放到前面，这样可以高效索引，
最左匹配原则遇到范围查询就停止匹配，范围查询(、、between、like)为什么？因为出现范围匹配后，后面的索引字段无法保证有序，局部有序失去，顺序失去则无法提高查询效率
SELECT * FROM table WHERE a IN (1,2,3) and b 1;
如何建立索引？
还是对(a，b)建立索引，因为IN在这里可以视为等值引用，不会中止索引匹配，所以还是(a,b)!
索引组织表
索引用页存储：key【10】-point【6】，通过调整key大小，当页大小固定的情况下，通过调整key大小，使得N叉树变化；
如key 10, point 6则单个索引16字节，页大小为16k，则页面总共可以存储1024个索引，即N大小
覆盖索引: 二级索引的信息已经存在想要的列，例如主键
如果现在有一个高频请求，要根据市民的身份证号查询他的姓名，这个联合索引就有意义了。它可以在这个高频请求上用到覆盖索引，不再需要回表查整行记录，减少语句的执行时间。
索引下推优化：可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。
整理索引碎片，重建表：alter table T engine=InnoDB
首先是看key的大小，另外是数据页的大小，如果需要改变N，则需要从这两个方面做改动；
一个innoDB引擎的表，数据量非常大，根据二级索引搜索会比主键搜索快，文章阐述的原因是主键索引和数据行在一起，非常大搜索慢，我的疑惑是：通过普通索引找到主键ID后，同样要跑一边主键索引，对于使用覆盖索引的情况下，使用覆盖索引可以直接解决问题
如何理解并正确使用MySql索引
MySQL索引类型包括：
（1）普通索引
这是最基本的索引，它没有任何限制。它有以下几种创建方式：
◆创建索引
CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length)); 如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。
◆修改表结构
ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length))
◆创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) ); 删除索引的语法：
DROP INDEX [indexName] ON mytable;
（2）唯一索引
与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：
◆创建索引
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))
◆修改表结构
ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))
如何高效地利用MySQL索引
1、要想高效利用索引，我们首先要考虑如何正确建立索引。
（1）在经常做搜索的列上，也就是WHERE子句里经常出现的列，考虑加上索引，加快搜索速度。
（2）唯一标识记录的列，应该加上唯一索引，强制该列的唯一性并且加快按该列查找记录的速度。
（3）在内连接使用的列上加上索引，最好是在内连接用到字段都加上，因为MySQL优化器会自动地选择连接顺序，然后观察索引的使用情况，将没用的索引删除即可。
（4）在需要排序的列上加上索引，因为索引本身是按顺序的组织的，它可以避免 filesort，要知道，Server层在进行排序时是在内存中进行的，非常消耗资源。
（5）可以考虑实现覆盖索引，即根据 SELECT 的所有字段上创建联合索引，这样存储引擎只用读取索引而不用去回表查询，极大地减少了对数据表的访问，大大地提高了性能。
（6）对于那些选择性很小的列，比如性别列，增加索引并不能明显加快查询速度，反而该索引会成为表的累赘。
（7）对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的要么数据量相当大，要么取值很少。
（8）当对写性能的要求远远大于读性能时，不应该创建索引。写性能和读性能是互相矛盾的。这是因为，维护一个 B+Tree 成本是非常大的，对索引的写会涉及到页的分裂等。
（9）复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中？单字段查询是否极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引，否则考虑单字段索引。这还是说明，满足查询性能的前提下，索引越少越好。
（10）如果复合索引所包含的字段超过3个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段。
（11）在用于GROUP BY的列上加上索引，避免使用临时表。
（12）对于较长的字符列，如 char、varchar等，由于字符串的比较相对来说非常耗时，因此考虑使用前缀索引减少索引长度，或者创建自定义哈希索引，将字符串映射成整数，然后以该整数作为索引，同时以字符串的值作为过滤条件。
我们在创建索引时，可以根据下面原则进行简单判断：索引是否将相关记录集合到了一起，从未减少了磁盘I/O，加快搜索速度？索引中数据的排列顺序是否和查找的数据的排列顺序一致，从而避免了Server层的排序？索引中的列是否包含了查询中需要的全部列从而实现了覆盖索引？ 这几个条件层层递进，满足得越多越好。
2、索引正确地建立了，我们还需要正确地使用它们：
（1）使用了运算符 !=，以及关键字not in，not exist，，等，总之产生的结果集很大时（也在where条件进行大范围的选择时），往往导致引擎不使用索引而是走全盘扫描。因为如果使用索引会造成大量的随机I/O，得不偿失。
（2）如果对索引列进行运算，如 WHERE substr(name, 1, 3)=‘mark’，存储引擎并不能聪明地判断哪些索引满足等式，因此不能使用到索引。
（3）使用到了LIKE，并且通配符在最前面时，不能使用索引。
（4）对于联合索引 (a, b, c)，如果没用到最左列，那么一般情况下都使用不到索引。但是，比如统计操作 count(*) where a xxx，是可以使用到该联合索引的。毕竟统计这类操作，它不是检索，并不需要索引完全有序。
（5）对于联合索引，如果某个列使用了范围查找，那么其右边的列都无法作为索引优化查询，但是由于 ICP（Index Condition Pushdown），这些列能作为过滤条件在存储引擎中对数据进行过滤。
（6）如果条件中有 OR，则必须每个OR用到的字段都有索引，否则不能使用任何索引。
（7）想在联合查询中使用索引来避免 filesort，则关联查询中的ORDER BY用到的字段必须全部是第一张表（驱动表）上的。
深入浅析Mysql联合索引最左匹配原则
之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章，自以为就了解了其原理，最近面试时和面试官交流，发现遗漏了些东西，这里自己整理一下这方面的内容。
最左前缀匹配原则
在mysql建立联合索引时会遵循最左前缀匹配的原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配，示例：
对列col1、列col2和列col3建一个联合索引
KEY test_col1_col2_col3 on test(col1,col2,col3);
联合索引 test_col1_col2_col3 实际建立了 (col1)、(col1,col2)、(col,col2,col3) 三个索引。
SELECT * FROM test WHERE col1=“1” AND clo2=“2” AND clo4=“4”
上面这个查询语句执行时会依照最左前缀匹配原则，检索时会使用索引(col1,col2)进行数据匹配。
注意
索引的字段可以是任意顺序的，如：
SELECT * FROM test WHERE col1=“1” AND clo2=“2”
SELECT * FROM test WHERE col2=“2” AND clo1=“1”
这两个查询语句都会用到索引(col1,col2)，mysql创建联合索引的规则是首先会对联合合索引的最左边的，也就是第一个字段col1的数据进行排序，在第一个字段的排序基础上，然后再对后面第二个字段col2进行排序。其实就相当于实现了类似 order by col1 col2这样一种排序规则。
有人会疑惑第二个查询语句不符合最左前缀匹配：首先可以肯定是两个查询语句都保函索引(col1,col2)中的col1、col2两个字段，只是顺序不一样，查询条件一样，最后所查询的结果肯定是一样的。既然结果是一样的，到底以何种顺序的查询方式最好呢？此时我们可以借助mysql查询优化器explain，explain会纠正sql语句该以什么样的顺序执行效率最高，最后才生成真正的执行计划。
减少开销 。建一个联合索引(col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！
覆盖索引 。对联合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机io操作。减少io操作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。
效率高 。索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是联合索引，通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w，效率提升可想而知！
引申
对于联合索引(col1,col2,col3)，查询语句 SELECT * FROM test WHERE col2=2; 是否能够触发索引？
大多数人都会说NO，实际上却是YES。
原因：
EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE col2=2;
EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE col1=1;
观察上述两个explain结果中的type字段。查询中分别是：
index： 这种类型表示mysql会对整个该索引进行扫描。要想用到这种类型的索引，对这个索引并无特别要求，只要是索引，或者某个联合索引的一部分，mysql都可能会采用index类型的方式扫描。但是呢，缺点是效率不高，mysql会从索引中的第一个数据一个个的查找到最后一个数据，直到找到符合判断条件的某个索引。所以，上述语句会触发索引。
ref： 这种类型表示mysql会根据特定的算法快速查找到某个符合条件的索引，而不是会对索引中每一个数据都进行一一的扫描判断，也就是所谓你平常理解的使用索引查询会更快的取出数据。而要想实现这种查找，索引却是有要求的，要实现这种能快速查找的算法，索引就要满足特定的数据结构。简单说，也就是索引字段的数据必须是有序的，才能实现这种类型的查找，才能利用到索引。
以上所述是我给大家介绍的Mysql联合索引最左匹配原则，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，我会及时回复大家的。
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MySQL数据库优化（七）：MySQL如何使用索引
索引用于快速找到特定一些值的记录。如果没有索引，MySQL就必须从第一行记录开始读取整个表来检索记录。表越大，资源消耗越大。如果在字段上有索引的话，MySQL就能很快决定该从数据文件的哪个位置开始搜索记录，而无须查找所有的数据。如果表中有1000条记录的话，那么这至少比顺序地读取数据快100倍。注意，如果需要存取几乎全部1000条记录的话，那么顺序读取就更快了，因为这样会使磁盘搜索最少。
大部分MySQL索引(PRIMARY KEY, UNIQUE,INDEX 和 FULLTEXT)都是以B树方式存储。只有空间类型的字段使用R树存储，MEMORY (HEAP)表支持哈希索引。
字符串默认都是自动压缩前缀和后缀中的空格。
通常，如下所述几种情况下可以使用索引。哈希索引(用于 MEMORY 表)的独特之处在后面会讨论到。
想要尽快找到匹配 WHERE 子句的记录。
根据条件排除记录。如果有多个索引可共选择的话，MySQL通常选择能找到最少记录的那个索引。
做表连接查询时从其他表中检索记录。
想要在指定的索引字段 key_col 上找到它的 MIN() 或 MAX() 值。优化程序会在检查索引的
key_col 字段前就先检查其他索引部分是否使用了 WHERE key_part_# = constant 子句。这样的话，
MySQL会为 MIN() 或 MAX() 表达式分别单独做一次索引查找，并且将它替换成常数。当所有的表达式都被替换成常数后，查询就立刻返回。如下：
SELECT MIN(key_part2),MAX(key_part2) FROM tbl_name WHERE key_part1=10;
对表作排序或分组，当在一个可用的最左前缀索引上做分组或排序时(如 ORDER
BY key_part1, key_part2)。如果所有的索引部分都按照 DESC 排序，索引就按倒序排序。
有些时候，查询可以优化使得无需计算数据就能直接取得结果。当查询使用表中的一个数字型字段，且这个字段是索引的最左部分，则可能从索引树中能很快就取得结果：
SELECTkey_part3FROMtbl_nameWHEREkey_part1=1
假设有如下 SELECT 语句：
如果在 col1 和 col2 上有一个多字段索引的话，就能直接取得对应的记录了。
MySQL索引
MySQL的Innodb存储引擎的索引分为聚集索引和非聚集索引两大类
特点：B+树叶子节点存储行数据
一个表中，必须有一个聚集索引，只能有一个聚集索引，Innodb通常把一个表的主键索引作为聚集索引，如果没有主键InnoDB会选择一个唯一索引代替。如果没有这样的索引，InnoDB会隐式的定义一个主键来作为聚集索引，这个字段为6个字节，类型为长整形。
利用主键索引查找行数据是最快的，建议使用自增主键原因是利于索引树的构建（主键自增写入时新插入的数据不会影响到原有页，插入效率高；但是如果主键是无序的或者随机的，那每次的插入可能会导致原有页频繁的分裂，影响插入效率）
特点：B+树叶子节点存储主键ID
一个表中可以有多个非聚集索引，每个非聚集索引即是一棵B+树
通过非聚集索引查找数据时，需要先在非聚集索引上找到主键ID，再从聚集索引获取行数据，这个过程就称之为回表
B树索引中的B树实际上是B+树，至于为什么使用B+树而不使用B树或者红黑树的原因在另外的文章中有提及。
特点：
特点：类似JDK中的HashMap，但无法支持范围查询
特点：使用的算法仍然是B树索引，不同的就是索引列的值必须唯一
对于普通索引来说，查找到满足条件的第一个记录后，需要查找下一个记录，直到碰到第一个不满足条件的记录。
对于唯一索引来说，由于索引定义了唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续检索，提升索引性能
另外插入行时会构建该唯一索引，假如索引值重复将插入失败，适合业务上做唯一性检验
通过建立倒排索引，可以极大的提升检索效率,解决判断字段是否包含的问题，但是业务上一般都不采用这种索引，而是使用ES处理全文搜索需求
仅对某个特定字段建立的索引，如(biz_id)
对多个字段建立的索引，如(biz_id,type)
