本文目录一览：
- 1、mysql索引有哪几种
- 2、mysql索引
- 3、Mysql建立索引经验
mysql索引有哪几种
在mysql中，索引是一种特殊的数据库结构，由数据表中的一列或多列组合而成，可以用来快速查询数据表中有某一特定值的记录。
通过索引，查询数据时不用读完记录的所有信息，而只是查询索引列即可。
通过索引，查询数据时不用读完记录的所有信息，而只是查询索引列。否则，数据库系统将读取每条记录的所有信息进行匹配。
可以把索引比作新华字典的音序表。例如，要查“库”字，如果不使用音序，就需要从字典的 400 页中逐页来找。但是，如果提取拼音出来，构成音序表，就只需要从 10 多页的音序表中直接查找。这样就可以大大节省时间。
因此，使用索引可以很大程度上提高数据库的查询速度，还有效的提高了数据库系统的性能。
索引的优缺点
索引有其明显的优势，也有其不可避免的缺点。
优点
索引的优点如下：
1、通过创建唯一索引可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
2、可以给所有的 MySQL 列类型设置索引。
3、可以大大加快数据的查询速度，这是使用索引最主要的原因。
4、在实现数据的参考完整性方面可以加速表与表之间的连接。
5、在使用分组和排序子句进行数据查询时也可以显著减少查询中分组和排序的时间
缺点
增加索引也有许多不利的方面，主要如下：
1、创建和维护索引组要耗费时间，并且随着数据量的增加所耗费的时间也会增加。
2、索引需要占磁盘空间，除了数据表占数据空间以外，每一个索引还要占一定的物理空间。如果有大量的索引，索引文件可能比数据文件更快达到最大文件尺寸。
3、当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态维护，这样就降低了数据的维护速度。
使用索引时，需要综合考虑索引的优点和缺点。
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
Mysql建立索引经验
在实际开发中使用数据库时，难免会遇到一些大表数据，对这些数据进行查询时，有时候SQL会查询得特别慢，这时候，有经验的老师傅会告诉你，你看一下哪几个字段查的多，加一个索引就好了。
那么，怎么合理地建立索引呢？这里分享一下我的一些经验，如有不妥之处，欢迎批评指正。
1、不要盲目建立索引 ， 先分析再创建
索引虽然能大幅度提升我们的查询性能，但也要知道，在你进行增删改时，索引树也要同样地进行维护。所以，索引不是越多越好，而是按需建立。最好是在一整块模块开发完成后，分析一下，去针对大多数的查询，建立联合索引。
2、使用联合索引尽量覆盖多的条件
这是说在一个慢sql里假如有五个where ，一个 order by ，那么我们的联合索引尽量覆盖到这五个查询条件，如果有必要，order by 也覆盖上 。
3、小基数字段不需要索引
这个意思是，如果一张表里某个字段的值只有那么几个，那么你针对这个字段建立的索引其实没什么意义，比如说，一个性别字段就两种结果，你建了索引，排序也没什么意思（也就是索引里把男女给分开了）
所以说，索引尽量选择基数大的数据去建立，能最大化地利用索引
4、长字符串可以使用前缀索引
我们建立索引的字段尽量选择字段类型较小的，比如一个varchar(20)和varchar(256)的，我们在20的上面建立的索引和在256上就有明显的差距（字符串那么长排序也不好排呀，唉）。
当然，如果一定是要对varchar(256)建立索引,我们可以选择里面的前20个字符放在索引树里（这里的20不绝对，选择能尽量分辨数据的最小字符字段设计），类似这样KEY index(name(20),age,job) ，索引只会对name的前20个字符进行搜索，但前缀索引无法适用于order by 和 group by。
5、对排序字段设计索引的优先级低
如果一个SQL里我们出现了范围查找，后边又跟着一个排序字段，那么我们优先给范围查找的字段设置索引，而不是优先排序。
6、如果出现慢SQL，可以设计一个只针对该条SQL的联合索引。
不过慢SQL的优化，需要一步步去进行分析，可以先用explain查看SQL语句的分析结果，再针对结果去做相应的改进。explain的东西我们下次再讲。
PS：在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是 执行这条SQL。
