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🎈该系列文章专栏：重拾MySQL-进阶篇
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目录

🚀SQL提示

🚀覆盖索引

🚀前缀索引

🚀前缀长度

🚀单列索引与联合索引

🚀索引设计原则 

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🚀SQL提示

目前tb_user表的数据情况如下 :

索引情况如下 :

把上述的  idx_user_age, idx_email 这两个之前测试使用过的索引直接删除。

drop index idx_user_age on tb_user;
drop index idx_email on tb_user;

执行SQL : explain select * from tb_user where profession = '电气工程 ';

很明显查询走了联合索引

执行SQL，创建profession的单列索引：  create index idx_user_pro on tb_user(profession);

创建完单列索引之后，我们再执行语句explain select * from tb_user where profession = '电气工程 ';看看走哪个索引

测试结果，我们可以看到，possible_keys中  idx_user_pro_age_sta,idx_user_pro 这两个 索引都可能用到，最终MySQL选择了idx_user_pro_age_sta索引。这是MySQL自动选择的结果。 

那么，我们能不能在查询的时候，自己来指定使用哪个索引呢？

当然可以指定使用特定的索引进行查询。在大多数数据库管理系统中，您可以在查询中明确指定要使用的索引。这通常通过在查询语句中添加关键字来实现，具体取决于您使用的数据库系统。例如，在许多 SQL 数据库中，您可以使用类似于 USE INDEX 或 FORCE INDEX 的语法来指定要使用的索引。

如果您正在使用 NoSQL 数据库或其他类型的数据存储，通常也会有类似的机制来允许您指定使用的索引。

请注意，虽然可以手动指定索引，但应该谨慎使用。数据库系统通常会自动选择最佳的索引，手动指定索引可能会导致性能问题，除非您对数据模式和查询性能有深入了解。

借助SQL提示完成手动指定索引

SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优 化操作的目的。

use index ：建议MySQL使用哪一个索引完成此次查询（仅仅是建议，  mysql内部还会再次进

行评估）。

explain select * from tb_user use index (idx_user_pro) where profession = '电气工程';

ignore index ： 忽略指定的索引。

 explain select * from tb_user ignore index (idx_user_pro) where profession = '电气工程';

force index ：    强制使用索引。

explain select * from tb_user force index (idx_user_pro) where profession = '电气工
程';

🚀覆盖索引

尽量使用覆盖索引，减少select *。    那么什么是覆盖索引呢？覆盖索引是指  查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到  。

覆盖索引是一种特殊类型的索引，它包含了在查询中涉及的所有字段，从而使得数据库系统无需访问实际的数据行就能够满足查询需求。这种索引覆盖了查询所需的所有列，因此称为"覆盖索引"。

当数据库执行查询时，如果能够仅通过索引就能够获取到需要的数据，那么数据库引擎就不必再去实际的数据表中查找相应的行，这样可以大大提高查询性能。覆盖索引通常用于查询中只需要返回索引列的情况，而不需要返回整个数据行的场景。

使用覆盖索引有以下几个优点：

1. 减少IO操作：由于不需要访问实际的数据行，因此可以减少IO操作，提高查询性能。
2. 减少内存消耗：覆盖索引可以减少数据库系统需要维护的内存空间，因为不需要缓存完整的数据行。
3. 降低磁盘占用：由于不需要存储完整的数据行，覆盖索引可以节省磁盘空间。

要创建覆盖索引，您需要确保索引包含了查询中涉及的所有字段。在设计数据库时，考虑到查询的需求并合理地创建覆盖索引可以显著改善查询性能。

 接下来，我们来看一组SQL的执行计划，看看执行计划的差别，然后再来具体做一个解析

explain select id, profession from tb_user where profession = '化工 ' and age =
38 and status =' 5 ' ;

 

explain select id,profession,age, status from tb_user where profession = '化工 '
and age = 38 and status = '5 ' ;

 

explain select id,profession,age, status, name from tb_user where profession = '化工 ' and age = 38 and status = '5 ' ;

 

explain select * from tb_user where profession = '化工 ' and age = 38 and status = '5 ';

从上述的执行计划我们可以看到，这四条SQL语句的执行计划前面所有的指标都是一样的，看不出来差异。但是此时，我们主要关注的是后面的Extra，前面两条SQL的结果为  Using where; Using  Index ; 而后面两条SQL的结果为 : null 或 Using index condition

Extra	含义
Using where; Using Index	查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需 要回表查询数据
Using index condition	查找使用了索引，但是需要回表查询数据

因为，在tb_user表中有一个联合索引  idx_user_pro_age_sta，该索引关联了三个字段  profession、age、status，而这个索引也是一个二级索引，所以叶子节点下面挂的是这一行的主键id。所以当我们查询返回的数据在id、profession、age、status 之中，则直接走二级索引直接返回数据了。如果超出这个范围，就需要拿到主键id，再去扫描聚集索引，再获取额外的数据了，这个过程就是回表。而我们如果一直使用select * 查询返回所有字段值，很容易就会造成回表查询（除非是根据主键查询，此时只会扫描聚集索引）。

为了更清楚的理解，什么是覆盖索引，什么是回表查询，看下面的这组SQL的执行过程。（以下内容和图片均来自黑马）

表结构及索引示意图 :

id是主键，是一个聚集索引。    name字段建立了普通索引，是一个二级索引（辅助索引）

执行SQL : select * from tb_user where id = 2;

根据id查询，直接走聚集索引查询，一次索引扫描，直接返回数据，性能高。

执行SQL：  selet id,name from tb_user where name = 'Arm';

虽然是根据name字段查询，查询二级索引，但是由于查询返回在字段为id，name，在name的二级索引中，这两个值都是可以直接获取到的，因为覆盖索引，所以不需要回表查询，性能高。

 执行SQL：  selet id,name,gender from tb_user where name = 'Arm';

由于在name的二级索引中，不包含gender，所以，需要两次索引扫描，也就是需要回表查询，性能相对较差一点 

思考：

一张表 , 有四个字段 (id, username, password, status), 由于数据量大 , 需要对以下SQL语句进行优化 , 该如何进行才是最优方案 :

select id,username,password from tb_user where username = 'itcast';

答 : 针对于  username, password建立联合索引 , sql为 : create index idx_user_name_pass on tb_user(username,password);

这样可以避免上述的SQL语句，在查询的过程中，出现回表查询。

答：针对这个查询语句，最优的优化方案是创建一个覆盖索引，以便在查询时能够仅通过索引就获取所需的数据，而无需访问实际的数据行。在这种情况下，您可以创建一个包含 (username, id, password) 字段的索引。

以下是针对该表的创建覆盖索引的SQL语句：

CREATE INDEX idx_username_covering ON tb_user (username, id, password);

通过创建这样的覆盖索引，数据库系统在执行上述查询时，只需要访问索引而无需再去实际的数据行中查找相应的列，从而提高了查询性能。

 🚀前缀索引

当字段类型为字符串（ varchar，  text，  longtext等）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让 索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘IO，影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。

create index  idx_xxxx on table_name (column (n)) ;

示例

 为tb_user表的email字段，建立长度为5的前缀索引

create index idx_email_5 on tb_user (email (5));

 

 🚀前缀长度

可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高则查询效率越高，唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。

前缀索引的查询流程

 🚀单列索引与联合索引

单列索引：即一个索引只包含单个列。

联合索引：即一个索引包含了多个列。

我们先来看看  tb_user 表中目前的索引情况 :

在查询出来的索引中，既有单列索引，又有联合索引

我们来执行一条SQL语句，看看其执行计划：

explain select id,phone,name from tb_user where phone = '15377777775' and name = 'f';

通过上述执行计划我们可以看出来，在and连接的两个字段  phone、  name上都是有单列索引的，但是 最终mysql只会选择一个索引，也就是说，只能走一个字段的索引，此时是会回表查询的。

紧接着，我们再来创建一个phone和name字段的联合索引来查询一下执行计划

create unique index idx_user_phone_name on tb_user (phone,name);

此时，查询时，就走了联合索引，而在联合索引中包含 phone、  name的信息，在叶子节点下挂的是对应的主键id，所以查询是无需回表查询的。

在业务场景中，如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引，

而非单列索引。

 如果查询使用的是联合索引，具体的结构示意图如下：

🚀索引设计原则 

针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引。

针对于常作为查询条件（where）、排序（ order by）、分组（group by）操作的字段建立索 引。尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。

如果是字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引。

尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间， 避免回表，提高查询效率。

要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增 删改的效率。

如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含 NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。

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希望对大家有帮助！