什么是索引
MySql官方对索引的定义为：索引（index）是帮助mysql高效获取数据的数据结构。可以得到索引的本质：索引是数据结构。
可以理解为“排好序的快速查找数据结构”
一般来说索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上。我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B树（多路搜索树，并不一定是二叉的）的结构组织的索引。
索引的优势
- 类似大学生图书馆建书目索引，提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本
- 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗
索引的劣势
- 实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占用空间的
- 虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行insert、update、delete。因为更新表时，mysql不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息
- 索引只是提高效率的一个因素，如果你的mysql有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询
索引的分类：
单值索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值，关键字：UNIQUE
复合索引（联合索引、组合索引）：即一个索引包含多个列
什么是联合索引（组合索引）
MYSQL 可以创建联合索引（即有多个列的索引）。一个索引最多可以包含 16 列。对于某些数据类型，你可以索引列的前缀。即在对字符串列创建索引时，我们可以使用 col_name(N) 语法，创建仅使用该列的前 N 个字符的索引。以这种方式创建的索引文件会小得多。对于 BLOB 或 TEXT 列建立索引时，必须为索引指定前缀长度。
MYSQL 的联合索引可以用于包含索引中所有列的查询语句的查询，或者是仅包含第一列，前两列，前三列，等等。如果你在索引定义中以正确的顺序指定列，那么联合索引就可以加快对同一张表的多种不同类型的查询。
什么是最左前缀法则
最左匹配原则就是指在联合索引中，如果你的 SQL 语句中用到了联合索引中的最左边的索引，那么这条 SQL 语句就可以利用这个联合索引去进行匹配
索引的创建条件和情况
1.哪些情况需要创建索引：
- 主键自动建立唯一索引
- 频繁作为查询条件的字段应该创建索引
- 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引
- 频繁更新的字段不适合创建索引。
- 单键/组合索引的选择问题（在高并发下倾向创建组合索引）
- 查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度。
- 查询中统计或者分组字段
2.哪些情况不要创建索引
- where条件里用不到的字段不创建索引
- 表记录太少
- 经常增删改的表不要创建索引！原因：提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行insert、update和delete。因为更新表时，mysql不仅要保存数据，还要保存一下索引文件
- 数据重复且分布平均的表字段，因此应该只为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引。注意：如果某个数据列包含需要重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。
3.创建联合索引方法
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX indexName (`col1`,`col2`,`col3`);
Mysql 性能分析
mysql query optimizer优化器：通过计算分析系统中收集到的统计信息，为客户端请求的query提供他认为最优的执行计划（他认为最优的数据检索方式，但不见得是dba认为是最优的，这部分最耗费时间）
-
mysql常见瓶颈
- cpu：cpu在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据的时候
- IO：磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候
- 服务器硬件的性能瓶颈：top,free,iostat和vmstat来查看系统的性能状态
Explain(重点)
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySql是如何处理SQL语句的。分析查询语句或是表结构的性能瓶颈
Explain分析讲解
- id: select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行的select子句或操作表的顺序,有三种情况：
| 情况 | 执行顺序 |
|---|---|
| id相同 | 执行顺序由上到下 |
| id不同 | 如果是子查询，id的序号会递增，id值越大，优先级越高，越先被执行 |
| id相同不同都存在 | id如果相同，可以认为时一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行。衍生= DERIVED |
- select_type
| 类型 | 含义 |
|---|---|
| simple | 简单的select查询，查询中不包含子查询或者union |
| primary | 查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为primary |
| subquery | 在select或where列表中包含了子查询 |
| derived | 在from列表中包含的子查询被标记为derived（衍生），mysql会递归执行这些子查询，把结果放在临时表里 |
| union | 若第二个select出现在union之后，则被标记为union；若union包含在from子句的子查询中，外层select会被标记为：derived |
| union result | 从union表获取结果的select |
table：这一行数据是关于哪张表的
-
type：访问类型
- 显示查询使用了何种类型：从最好到最差排序system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL
| 类型 | 含义 |
|---|---|
| sytem | 表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例，平时不会出现，这个也可以忽略不计 |
| const | 表示通过索引一次就找到了，const用于比较primary key或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快，如将主键置于where列表中，mysql就能将该查询转换成一个常量 |
| ef_ref | 唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配，常见于主键或唯一索引扫描。 |
| ref | 非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。本质上也是一种索引访问，他返回所有匹配某个单独值的行，然而，他可能会找到多个符合条件的行，所以他应该属于查找和扫描的混合体。 |
| range | 只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key列显示使用了哪个索引，一般就是在你的where语句中出现了between、<、>、in等的查询。这种范围扫描索引扫描比全表扫描要好，因为它只需要开始于索引的某一点，而结束语另一点，不用扫描全部索引 |
| index（full index scan） | index和all的区别为index类型之遍历索引树，这通常比all快，因为索引文件通常比数据文件小。（也就是说虽然all和index都是读全表，但index是从索引中读取的，而all是从硬盘中读的） |
| all(full table scan) | 将遍历全表以找到匹配的行 |
备注：一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref
possible_keys:显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个。查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用
key:实际使用的索引。如果为null，则没有使用索引。查询中若使用了覆盖索引，则该索引仅出现在key列表中
key_len：表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好。ken_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的。
ref：显示索引的哪一列被使用了，如果可以的话，尽量使用一个常量。哪些列或常量被用于查找索引列上的值
rows：根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数
-
Extra：包含不适合在其他列中希纳是但十分重要的额外信息
using filesort：说明mysql会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取。mysql中无法利用索引完成的排序操作成为“文件排序”。
using temporary：使用了临时表保存中间结果，mysql在对查询结果排序时，使用了临时表，常见于order by 和分组查询group by。
using index：表示相应的select操作中使用了覆盖索引，避免访问了表的数据行，效果不错。如果同时出现using where，表明索引被用来执行索引键值的查找；如果没有同时出现using where，表明索引用来读取数据而非执行查找动作。
NULL :表示查询的列未被索引覆盖，且where筛选条件是索引的前导列，这意味着用到了索引，但是部分字段未被索引覆盖，必须通过“回表”来实现，因而性能也比前两者差。
覆盖索引的理解：就是select的数据列只用从索引中就能取得，不必读取数据行，mysql可以利用索引返回select列表中的字段，而不必根据索引再次读取数据文件，换句话说查询列要被所建的索引覆盖。using where：表明使用了where过滤
using join buffer:使用了连接缓存
impossible where: where子句的值总是false，不能用来获取任何元组
select tables optimized away:在没有group by子句的情况下，基于索引优化min/max操作或者对于myisam存储引擎优化count(*)操作，不必等到执行阶段再进行计算，查询执行计划生成的阶段即完成优化
distinct: 优化distinct操作，在找到第一匹配的元组之后，即停止找相同值的动作。
索引创建原则
- 全值匹配我最爱
- 最佳左前缀法则
- 不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动或者手动）的类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描
- 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
- 尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列和查询列一致）），减少select *
- mysql在使用不等于（！= 或者 <>）的时候无法使用索引会导致全表扫描
- is null ,is not null 也无法使用索引
- like 以通配符开头 ('%abc...') mysql 索引失效会变成全表扫描的操作
- 字符串不加三引号索引失效
- 少用or，用它来连接时会索引失效
【优化总结口诀】
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！
一般性建议
- 对于单值索引，尽量选择针对当前query过滤性更好的索引
- 在选择组合索引的时候，当前查询中过滤性最好的字段在索引字段顺序中，位置越靠前越好
- 在选择组合索引的时候，尽量选择可以能够包含当前查询中的where子句中更多字段的索引
- 尽可能通过分析统计信息和调整query的写法来达到选择合适索引的目的
- 尽量避免造成索引失效的情况
- 组合索引出现范围查询时，尽量把这个字段放在索引次序的最后面
| Where语句 | 索引是否被使用 |
|---|---|
| where a = 3 | Y,使用到a |
| where a = 3 and b = 5 | Y,使用到a，b |
| where a = 3 and b = 5 and c = 4 | Y,使用到a,b,c |
| where b = 3 或者 where b = 3 and c = 4 或者 where c = 4 | N |
| where a = 3 and c = 5 | 使用到a， 但是c不可以，b中间断了 |
| where a = 3 and b > 4 and c = 5 | 使用到a和b， c不能用在范围之后，b断了 |
| where a is null and b is not null | is null 支持索引 但是is not null 不支持,所以 a 可以使用索引,但是 b不一定能用上索引（8.0） |
| where a <> 3 | 不能使用索引 |
| where abs(a) =3 | 不能使用 索引 |
| where a = 3 and b like 'kk%' and c = 4 | Y,使用到a,b,c |
| where a = 3 and b like '%kk' and c = 4 | Y,只用到a |
| where a = 3 and b like '%kk%' and c = 4 | Y,只用到a |
| where a = 3 and b like 'k%kk%' and c = 4 | Y,使用到a,b,c |
问题
mysql使用innodb引擎，请简述mysql索引的最左前缀如何优化orderby语句。
问题的关键点
- 如果排序字段不在索引列上，filesort有两种算法： mysql就要启动双路排序和单路排序
- 无过滤不索引
- order by非最左 filesort
- 顺序错 filesort
- 方向反 filesort
答案：
- 首先要对sql进行分析检查必要的查询字段，过滤字段，排序字段是否按顺序创建好了索引
- 如果查询字段不再索引中可能会产生回表操作会导致filesort，降低性能
- 一定要有过滤字段不然不能使用索引
- 排序字段和索引顺序不一致会导致filesort，降低性能
- 多个字段排序时如果方向不一致也会导致filesort，降低性能
- 使用explain观察查询类型和索引利用情况
- 尽可能减少不必要的filesort
参考：
