mysql数据库索引相关

一 介绍

什么是索引？

索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能
非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对于性能的影响愈发重要。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
索引相当于字典的音序表，如果要查某个字，如果不使用音序表，则需要从几百页中逐页去查。

（建索引是让mysql提供的一种数据结构）

索引相关见解

索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。若索引太多，应用程序的性能可能会受到影响。而索引太少，对查询性能又会产生影响，要找到一个平衡点，这对应用程序的性能至关重要。一些开发人员总是在事后才想起添加索引----我一直认为，这源于一种错误的开发模式。如果知道数据的使用，从一开始就应该在需要处添加索引。开发人员往往对数据库的使用停留在应用的层面，比如编写SQL语句、存储过程之类，他们甚至可能不知道索引的存在，或认为事后让相关DBA加上即可。DBA往往不够了解业务的数据流，而添加索引需要通过监控大量的SQL语句进而从中找到问题，这个步骤所需的时间肯定是远大于初始添加索引所需的时间，并且可能会遗漏一部分的索引。当然索引也并不是越多越好，我曾经遇到过这样一个问题：某台MySQL服务器iostat显示磁盘使用率一直处于100%，经过分析后发现是由于开发人员添加了太多的索引，在删除一些不必要的索引之后，磁盘使用率马上下降为20%。可见索引的添加也是非常有技术含量的。

二、索引的原理

索引的目的在于提高查询效率。

本质：通过不断的缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。

三、 索引的数据结构

需要这种数据结构能够做些什么，其实很简单，那就是：每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级，最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢？就这样，b+树应运而生（B+树是通过二叉查找树，再由平衡二叉树，B树演化而来）。

如上图，是一颗b+树，关于b+树的定义可以参见B+树，这里只说一些重点，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。

b+树的查找过程
如图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。

b+树的查找过程

b+树性质
1.索引字段要尽量的小：通过上面的分析，我们知道IO次数取决于b+数的高度h，假设当前数据表的数据为N，每个磁盘块的数据项的数量是m，则有h=㏒(m+1)N，当数据量N一定的情况下，m越大，h越小；而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小，磁盘块的大小也就是一个数据页的大小，是固定的，如果数据项占的空间越小，数据项的数量越多，树的高度越低。这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的小，比如int占4字节，要比bigint8字节少一半。这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。
2.索引的最左匹配特性：当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了， 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性。

b+树性质

b+树性质

1、索引字段要尽量的小

2、索引的最左匹配特性

三、常见的索引

索引分类:

1、普通索引INDEX：加速查找

　　唯一索引：
2、-主键索引PRIMARY KEY：加速查找+约束（不为空、不能重复）
3、-唯一索引UNIQUE:加速查找+约束（不能重复）
4、-组合索引

　　组合索引是将n个列组合成一个索引

create table in3(
    nid int not null auto_increment primary key,
    name varchar(32) not null,
    email varchar(64) not null,
    extra text
)

创建表

创建组合索引

5、联合索引：

    -PRIMARY KEY(id,name):联合主键索引
    -UNIQUE(id,name):联合唯一索引
    -INDEX(id,name):联合普通索引

除此之外还有全文索引，即FULLTEXT，但其实对于全文搜索，我们并不会使用MySQL自带的该索引，而是会选择第三方软件如Sphinx，专门来做全文搜索。

二、索引类型

　　索引主要包括hash和btree两大类型，我们在创建索引时可以为其指定索引类型。其中hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢；btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量指数级增长（我们就用它，因为innodb默认支持它）

#不同的存储引擎支持的索引类型也不一样
InnoDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
Memory 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；
NDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；
Archive 不支持事务，支持表级别锁定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；

三、创建与删除索引

1、在创建表时创建索引

create table t1(
    id int,
    name char(5),
    age int,
    unique key uni_name(name),    # uni_name  为索引名      
    index index_age(age),         # index_age 为索引名，不需要key
    primary key(id)               # primary 不需要起索引名，起了也不显示     
     );

2、创建完表后为其添加索引

3、删除索引

drop index indx_id on t3;

alter table t3 drop primary key;

　　上述第一个删除语法中，因primary key 没有名字，所以删除方式为：drop index ‘primary’ on t3，其他有名字的索引删除方式为：drop index 索引名 on 表名

四、测试索引

　　按照如下sql语句创建表s1，后续所有测试均基于此表：

#1. 准备表
create table s1(
id int,
name varchar(20),
gender char(6),
email varchar(50)
);

#2. 创建存储过程，实现批量插入记录
delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$
create procedure auto_insert1()
BEGIN
    declare i int default 1;
    while(i<3000000)do
        insert into s1 values(i,'egon','male',concat('egon',i,'@oldboy'));
        set i=i+1;
    end while;
END$$ #$$结束
delimiter ; #重新声明分号为结束符号

#3. 查看存储过程
show create procedure auto_insert1\G 

#4. 调用存储过程
call auto_insert1();

1、加索引可以加快查询效率，但是会降低写的效率

五、正确使用索引

　　但我们必须知道，并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度，若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果，我们在添加索引时，必须遵循以下问题。

1、范围问题，或者说条件不明确，条件中出现这些符号或关键字：>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like

　　大于 小于

不等于

between...and

like

2、尽量选择区分度高的字段作为索引，区分度是指的字段中数据的重复性，越重复，区分度变低

我们编写存储过程为表s1批量添加记录，name字段的值均为egon，也就是说name这个字段的区分度很低（gender字段也是一样的，我们稍后再搭理它）

回忆b+树的结构，查询的速度与树的高度成反比，要想将树的高低控制的很低，需要保证：在某一层内数据项均是按照从左到右，从小到大的顺序依次排开，即左1<左2<左3<...

而对于区分度低的字段，无法找到大小关系，因为值都是相等的，毫无疑问，还想要用b+树存放这些等值的数据，只能增加树的高度，字段的区分度越低，则树的高度越高。极端的情况，索引字段的值都一样，那么b+树几乎成了一根棍。本例中就是这种极端的情况，name字段所有的值均为'egon'

#现在我们得出一个结论：为区分度低的字段建立索引，索引树的高度会很高，然而这具体会带来什么影响呢？？？

#1：如果条件是name='xxxx',那么肯定是可以第一时间判断出'xxxx'是不在索引树中的（因为树中所有的值均为'egon’），所以查询速度很快

#2：如果条件正好是name='egon',查询时，我们永远无法从树的某个位置得到一个明确的范围，只能往下找，往下找，往下找。。。这与全表扫描的IO次数没有多大区别，所以速度很慢

3、索引字段不可以参与计算

\

and  or

#注意：
条件1 and 条件2:查询原理是：首先条件1与条件2都成立的前提下，才算匹配成功一条记录；其次mysql会按先优先判断索引字段的条件,如果按照该条件为真，但锁定的范围很小，或者干脆为假，那我们即便是没有为其他条件的字段添加索引，最终的结果仍然很快

#例如：
若条件1的字段有索引，而条件2的字段没有索引，那么如果在按照条件1查出的结果很少的情况下，即便我们没有为条件2创建索引，最终的查询速度依然很快

若条件1的字段没有索引，而条件2的字段有索引，那么如果在按照条件2查出的结果很少的情况下，即便我们没有为条件1创建索引，最终的查询速度依然很快

在左边条件成立但是索引字段的区分度低的情况下（name与gender均属于这种情况），会依次往右找到一个区分度高的索引字段，加速查询

在左边条件成立但是索引字段的区分度低的情况下（name与gender均属于这种情况），会依次往右找到一个区分度高的索引字段，加速查询

经过分析，在条件为name='egon' and gender='male' and id>333 and email='xxx'的情况下，我们完全没必要为前三个条件的字段加索引，因为只能用上email字段的索引，前三个字段的索引反而会降低我们的查询效率。

5、最左前缀匹配原则，非常重要的原则，对于组合索引mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配(指的是范围大了，有索引速度也慢)，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。

6、其他情况

- 使用函数
    select * from tb1 where reverse(email) = 'egon';

- 类型不一致
    如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来，不然...
    select * from tb1 where email = 999;

#排序条件为索引，则select字段必须也是索引字段，否则无法命中
- order by
    select name from s1 order by email desc;
    当根据索引排序时候，select查询的字段如果不是索引，则速度仍然很慢
    select email from s1 order by email desc;
    特别的：如果对主键排序，则还是速度很快：
        select * from tb1 order by nid desc;

- 组合索引最左前缀
    如果组合索引为：(name,email)
    name and email       -- 命中索引
    name                 -- 命中索引
    email                -- 未命中索引

- count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别了

- create index xxxx  on tb(title(19)) #text类型，必须制定长度

- 避免使用select *
- count(1)或count(列) 代替 count(*)
- 创建表时尽量时 char 代替 varchar
- 表的字段顺序固定长度的字段优先
- 组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时）
- 尽量使用短索引
- 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
- 连表时注意条件类型需一致
- 索引散列值（重复少）不适合建索引，例：性别不适合

六、索引合并与覆盖

1、索引合并

#覆盖索引：
    - 所有字段（条件的，查询结果的等）都是索引字段
    http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-774667/

#分析
select age from s1 where id=123 and name = 'egon'; #id字段有索引，但是name字段没有索引
该sql命中了索引，但未覆盖全部。
利用id=123到索引的数据结构中定位到了id字段，但是仍要判断name字段，但是name字段没有索引，而且查询结果的字段age也没有索引
最牛逼的情况是，索引字段覆盖了所有，那全程通过索引来加速查询以及获取结果就ok了

七、查询优化神器explain

　　关于explain命令相信大家并不陌生，具体用法和字段含义可以参考官网explain-output，这里需要强调rows是核心指标，绝大部分rows小的语句执行一定很快（有例外，下面会讲到）。所以优化语句基本上都是在优化rows。

八、慢日志管理

慢日志
            - 执行时间 > 10
            - 未命中索引
            - 日志文件路径

        配置：
            - 内存
                show variables like '%query%';
                show variables like '%queries%';
                set global 变量名 = 值
            - 配置文件
                mysqld --defaults-file='E:\wupeiqi\mysql-5.7.16-winx64\mysql-5.7.16-winx64\my-default.ini'

                my.conf内容：
                    slow_query_log = ON
                    slow_query_log_file = D:/....

                注意：修改配置文件之后，需要重启服务

MySQL日志管理
========================================================
错误日志: 记录 MySQL 服务器启动、关闭及运行错误等信息
二进制日志: 又称binlog日志，以二进制文件的方式记录数据库中除 SELECT 以外的操作
查询日志: 记录查询的信息
慢查询日志: 记录执行时间超过指定时间的操作
中继日志： 备库将主库的二进制日志复制到自己的中继日志中，从而在本地进行重放
通用日志： 审计哪个账号、在哪个时段、做了哪些事件
事务日志或称redo日志： 记录Innodb事务相关的如事务执行时间、检查点等
========================================================
一、bin-log
1. 启用
# vim /etc/my.cnf
[mysqld]
log-bin[=dir\[filename]]
# service mysqld restart
2. 暂停
//仅当前会话
SET SQL_LOG_BIN=0;
SET SQL_LOG_BIN=1;
3. 查看
查看全部：
# mysqlbinlog mysql.000002
按时间：
# mysqlbinlog mysql.000002 --start-datetime="2012-12-05 10:02:56"
# mysqlbinlog mysql.000002 --stop-datetime="2012-12-05 11:02:54"
# mysqlbinlog mysql.000002 --start-datetime="2012-12-05 10:02:56" --stop-datetime="2012-12-05 11:02:54" 

按字节数：
# mysqlbinlog mysql.000002 --start-position=260
# mysqlbinlog mysql.000002 --stop-position=260
# mysqlbinlog mysql.000002 --start-position=260 --stop-position=930
4. 截断bin-log（产生新的bin-log文件）
a. 重启mysql服务器
b. # mysql -uroot -p123 -e 'flush logs'
5. 删除bin-log文件
# mysql -uroot -p123 -e 'reset master' 

二、查询日志
启用通用查询日志
# vim /etc/my.cnf
[mysqld]
log[=dir\[filename]]
# service mysqld restart

三、慢查询日志
启用慢查询日志
# vim /etc/my.cnf
[mysqld]
log-slow-queries[=dir\[filename]]
long_query_time=n
# service mysqld restart
MySQL 5.6:
slow-query-log=1
slow-query-log-file=slow.log
long_query_time=3
查看慢查询日志
测试:BENCHMARK(count,expr)
SELECT BENCHMARK(50000000,2*3);

日志管理