时间：2021-07-01 10:21:17 帮助过：12人阅读
普通索引INDEX：加速查找 唯一索引： -主键索引PRIMARY KEY：加速查找+约束（不为空、不能重复） -唯一索引UNIQUE:加速查找+约束（不能重复） 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，起了也不会显示 );
2、创建完表后为其添加索引
create table t3( id int, name char(5), age int ); create index indx_name on t3(name); #常用 alter table t3 add index indx_id(id); alter table t3 add primary key(age);
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
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
4、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
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
#索引合并：把多个单列索引合并使用 #分析： 组合索引能做到的事情，我们都可以用索引合并去解决，比如 create index ne on s1(name,email);#组合索引 我们完全可以单独为name和email创建索引，然后按照where name=‘xxx‘ and email=‘xxx‘使用 #索引合并 组合索引可以命中： select * from s1 where name=‘egon‘ ; select * from s1 where name=‘egon‘ and email=‘adf‘; 索引合并可以命中： select * from s1 where name=‘egon‘ ; select * from s1 where email=‘adf‘; select * from s1 where name=‘egon‘ and email=‘adf‘; 乍一看好像索引合并更好了：可以命中更多的情况，但其实要分情况去看，如果是name=‘egon‘ and email=‘adf‘,那么组合索引的效率要高于索引合并，如果是单条件查，那么还是用索引合并比较合理
2、索引覆盖
#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
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