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。

索引的本质：索引是数据结构。索引就是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平时所说的索引，如果没有特别说明，都是指b树(多路搜索树，并不一定是二叉的)结构组织的索引。其中聚集索引、次要索引、复合索引、前缀索引、唯一索引都是默认使用B+树索引，统称索引。除了B+树这种类型的索引之外，还有哈希索引等

1.索引的分类

• 主键索引(PRIMARY KEY)
  • 唯一的标识，因为主键不可重复，只能有一个列作为主键
• 唯一索引(UNIQUE KEY)
  • 避免重复的列出现，唯一索引可以重复，多个列都可以标识为唯一索引
• 常规索引(KEY   / INDEX)
  • 默认的， 可以用index 、key 关键字来设置
• 全文索引(FullText)
  • 在特定的数据库引擎下才有，myisam
  • 可以快速定位数据

show engines;			--查看数据库索引

MySQL索引分类

• 单值索引
  • 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null值
• 复合索引
  • 一个索引包含多个列

索引的使用

1.在创建表的时候给字段增加索引2.创建完毕后，增加索引

SHOW INDEX FROM student;--显示表中的所有的索引信息--创建表的时候添加索引--增加一个全文索引(索引名) 列名ALTER TABLE school.student ADD FULLTEXT INDEX 'studentName'('studentName');--create index 索引名 on 表(字段名)create index id_student_studentName on student(studentName)--explain 分析SQL执行的状况EXPLAIN SELECT * FROM student;--非全文索引EXPLAIN SELECT * FROM student where match(studentName) agains('张');

2.测试索引

索引在小数据量的时候用处不大，但是在大数据的时候，区别十分明显

--添加大批量数据，使用SQL函数delimiter $$CREATE FUNCTION mock_data()RETURNS INTBEGINDECLARE num INT DEFAULT 1000000;DECLARE i INT DEFAULT 0;WHILE i--插入语句...SET i = i+1;END WHILE END

3.索引原则

• 索引不是越多越好
• 不要对经常变动的数据添加索引
• 小数据量的表不需要加索引
• 索引一般加在常用来查询的字段上

索引的数据结构

创建的时候默认的是hash类型的索引，不是innodb默认的，Btree:   InnoDB 的默认数据结构资料链接：http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html3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操作，性能提高将是巨大的，如果就没有索引，每个数据项都要发生一次IO,成本非常非常高。

哪些情况下需要创建索引

• 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
• 查询中与其它表关联的字段，外键关系建立索引
• 频繁更新的字段不适合创建索引，因为每次更新不单单是更新了记录，还会更新索引
• where条件里用不到的字段不创建索引
• 单键/组合索引的选择问题(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

哪些情况下不需要创建索引

• 表记录太少
• 经常增删改的表
• 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，如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。

4.性能分析

MySQL Query Optimizer

• Mysql Query optimizer ：Mysql中有专门负责优化SELECT语句的优化器模块，主要功能：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DBA认为是最优的，这部分比较耗时)

• 当客户端向MySQL 请求一条Query，命令解析器模块完成请求分类，区别出是 SELECT 并转发给MySQL Query Optimizer时，MySQL Query Optimizer 首先会对整条Query进行优化，处理掉一些常量表达式的预算，直接换算成常量值。并对 Query 中的查询条件进行简化和转换，如去掉一些无用或显而易见的条件、结构调整等。然后分析 Query 中的 Hint 信息(如果有)，看显示Hint信息是否可以完全确定该Query 的执行计划。如果没有 Hint 或Hint 信息还不足以完全确定执行计划，则会读取所涉及对象的统计信息，根据 Query 进行写相应的计算分析，然后再得出最后的执行计划。Query Optimizer 是一个数据库软件非常核心的功能，虽然说起来只是简单的几句话，但在 MySQL 内部，MySQL Query Optimizer 实际上经过了很多复杂的运算分析，才得出最后的执行计划。

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

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是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈作用

• 表的读取顺序
• 数据读取操作的操作类型
• 那些索引可以使用
• 哪些索引被实际使用
• 表之间的引用
• 每张表有多少行被优化器查询

用法Explain + SQL语句

id

select 查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序

• id相同，执行顺序由上至下
• 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，同时存在

select_type

• 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查的子部分，最外层查询则被标记
• SUBQUERY
  • 在select或者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，把结果放在临时列表里。
• 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将被标记为：DERIVED
• UNION RESULT
  • 从union表中获取结果的select

查询的类型，主要是用于区别普通查询、联合查询、子查询等的复杂查询

table

显示这一行的数据是关于哪张表的

type

访问类型排列从最好到最差依次是：system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL,一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref

• system :  表只有一行记录，(等于系统表)，这是const类型的特列，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能找到了，const用于比较prinmary 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就能将该查询转换为一个常量。

• eq_ref:  唯一索引扫描，对于每一个索引键，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:  质检所给定范围的行，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where语句中出现了between、、in等的查询；这种 范围扫描索引，比全表扫描要好，因为它只需要开始于索引的某一点，而结束与另一点，不用扫描全部索引。

• index：  full index scan, index 与all区别为index类型只遍历索引树。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都是从索引中读取的，但是index是从索引中读取的，而all是从硬盘中读取的。

• all: Full Table Scan，将遍历全表以找到匹配的行。

possible_keys

显示可能在这张表中的索引，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；key_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，如果可能的话，是一个常数，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。(每张表有多少行被优化器查询)

Extra

包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息

join语句的优化

尽可能减少join语句中的NetedLoop的循环次数；“永远小结果集驱动大结果集”。优先优化NestedLoop的内层循环保证join语句中被驱动表上join条件字段已经被索引；当无法保证被驱动表的join条件字段被索引且内存资源充足的前提下，不要太吝惜JoinBuffer的设置

5.索引的优势和劣势

• 优势
  • 提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本
  • 通过索引对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗
• 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  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，如果数据库有大数据量的表，就需要花费时间建立最优秀的索引，或优化查询