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一、存储引擎

1、MYSQL体系结构

连接层、服务层、引擎层、存储层；

2、存储引擎简介

存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表的，而不是库的，所以存储引擎也可被称为表类型。

1）在创建表时指定存储引擎

CREATE TABLE 表名(字段1名 字段1类型 [COMMENT 字段1注释],……字段n名 字段n类型 [COMMENT 字段n注释]
)ENGINE=INNODB [COMMENT 表注释]

2）查看数据库引擎

--查看数据库的引擎mysql> show engines;
+--------------------+---------+----------------------------------------------------------------+--------------+------+------------+
| Engine             | Support | Comment                                                        | Transactions | XA   | Savepoints |
+--------------------+---------+----------------------------------------------------------------+--------------+------+------------+
| ndbcluster         | NO      | Clustered, fault-tolerant tables                               | NULL         | NULL | NULL       |
| CSV                | YES     | CSV storage engine                                             | NO           | NO   | NO         |
| ARCHIVE            | YES     | Archive storage engine                                         | NO           | NO   | NO         |
| BLACKHOLE          | YES     | /dev/null storage engine (anything you write to it disappears) | NO           | NO   | NO         |
| ndbinfo            | NO      | MySQL Cluster system information storage engine                | NULL         | NULL | NULL       |
| MRG_MYISAM         | YES     | Collection of identical MyISAM tables                          | NO           | NO   | NO         |
| FEDERATED          | NO      | Federated MySQL storage engine                                 | NULL         | NULL | NULL       |
| MyISAM             | YES     | MyISAM storage engine                                          | NO           | NO   | NO         |
| PERFORMANCE_SCHEMA | YES     | Performance Schema                                             | NO           | NO   | NO         |
| InnoDB             | DEFAULT | Supports transactions, row-level locking, and foreign keys     | YES          | YES  | YES        |
| MEMORY             | YES     | Hash based, stored in memory, useful for temporary tables      | NO           | NO   | NO         |
+--------------------+---------+----------------------------------------------------------------+--------------+------+------------+
11 rows in set (0.04 sec)

--查看数据库中某个表使用的什么存储引擎show create table xxx;

3、存储引擎特点

（一）INNODB

        1)介绍：

InnoDB是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，在Mysql 5.5之后，InnoDB是mysql默认的存储引擎

        2)特点：

DML操作遵循ACID模型，支持事务；

行级锁，支持并发访问性能；

支持外键FOREIGN KEY约束，保证数据完整性和正确性；

        3)文件：

xxx.ibd  :xxx是文件名，InnoDB引擎的每张表都对应这样一个表空间文件，存储该表的表结构（frm、sdi）、数据和索引

参数：innodb_file_per_table

        使用命令可查看idb文件中的文件结构

        ibd2sdi xxx.ibd

-- 查看变量，每个表一个文件，8.0版本之后默认是ON
mysql> show variables like 'innodb_file_per_table';
+-----------------------+-------+
| Variable_name         | Value |
+-----------------------+-------+
| innodb_file_per_table | ON    |
+-----------------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)

        4)逻辑存储结构

表空间：TableSpace

段：Segment

区：Extent     默认大小  1M   包含64个页

页：Page      默认大小   16K

行：Row

        （二）MyISAM

        1）介绍：

MyISAM是MYSQL早期默认存储引擎。

        2）特点：

不支持事务，不支持外键；

支持表锁，不支持行锁；

访问速度快；

        3)  文件：

xxx.sdi：存储表结构信息

xxx.MYD：存储数据

xxx.MYI：存储索引

（三）Memory

       1）介绍：

Memory存储引擎的表数据是存储在内存中的，受到断电问题、或硬件问题的影响，只能将这些表作为临时表或者缓存使用。

        2）特点：

内存存放

Hash索引（默认）

        3）文件：

xxx.sdi：存放表结构信息

4、存储引擎选择

根据应用系统特点选择存储引擎，对于复杂应用，可以根据实际情况，选择多种存储引擎的组合。

InnoDB：mysql默认存储引擎，支持事务和外键。如果应用对事务的完整性有较高要求，在并发条件下要求数据一致性，数据操作除了插入和查询之外，还有很多更新和删除操作，那么innoDB存储引擎是比较合适的选择。

MyISAM：如果数据以插入和查询为主，对数据的更新和删除较少，并且对事务的完整性和并发性要求不高，选择这个存储引擎比较合适。

Memory:将所有数据保存到内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。memory对表的大小有限制，太大的表无法缓存到内存中，而且无法保证数据的安全性。

二、索引

1、索引概述

介绍：

索引是帮助mysql高效获取数据的一种数据结构（有序的）。在数据之外，数据库还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

优缺点：

优势	劣势
提高数据检索效率，降低数据库的IO成本	索引也是要暂用存储空间的
通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗	索引大大提高了查询效率，同时降低了更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低。

2、索引结构

索引结构	描述
B+Tree索引	最常见的索引类型，大部分存储引擎都支持B+树索引
Hash索引	底层数据结构使用hash表实现的，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询
R-Tree（空间索引）	空间索引是MyISAM引擎的一种特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，用的较少
Full-text（全文索引）	是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式。类似于Lucene、Solr、ES

索引支持情况

索引	InnoDB	MyISAM	Memory
B+Tree索引你	支持	支持	支持
Hash索引	不支持	不支持	支持
R-Tree索引	不支持	支持	不支持
Full-text全文索引	5.6版本之后支持	支持	不支持

我们平时说的索引结构，如果不做特殊说明都是指B+Tree索引。

1）二叉树

左小右大的二叉树

缺点：

1）顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。

2）大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

2）红黑树

使用红黑树，解决二叉树的平衡问题（第一个问题），但是问题二依然存在

大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

3）B树（多路平衡查找树）

以一颗最大度数（max-degree）为5（5阶）的B-Tree为例（每个节点最多存储4个key，5个指针）

树的度数：指的是一个节点的最大子节点个数。

4）B+树

相对于B-Tree特点：

1）所有数据都出现在叶子节点，非叶子节点只起到索引作用

2）叶子节点是个单向链表

以一个最大度数为4（4阶）的B+树为例

Mysql索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化，在原B+Tree的基础上，增加了一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了一个带有顺序指针的B+Tree，提高了区间访问的性能。

5）Hash

哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在哈希表中。

如果两个或者多个键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了哈希冲突（也成为哈希碰撞），可以通过链表来解决。

hash索引特点

1）只能用于对等比较（=，in），不支持范围查询

2）无法利用索引完成排序操作

3）查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+Tree索引

存储引擎支持

在mysql中，支持hash索引的是memory引擎，而InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

6）为什么InnoDB采用B+Tree索引结构

1）相对于二叉树层级更少，搜索效率更高。

2）对于B-树，无论是叶子结点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加数的高度，导致性能下降。

3）对于Hash索引，B+Tree支持范围查找及排序操作。

3、索引分类

分类	含义	特点	关键字
主键索引	针对于表中主键创建的索引	默认自动创建，只能有一个	primary
唯一索引	避免表中某个列的值数据重复	可以有多个	unique
普通索引	快速定位特定数据	可以有多个
全文索引	全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值	可以有多个	fulltext

在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式又可以分为以下两种

分类	含义	特点
聚集索引（Clustered Index）	将数据存储于索引结构放到一块，索引结构的叶子节点保存了行数据	必须有，而且只有一个
二级索引（Secondary Index）	将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键	可以存在多个

聚集索引选取规则

1）如果存在主键，主键索引就是聚集索引

2）如果没有主键，将使用第一个唯一索引（UNIQUE）作为聚集索引

3）如果表没有主键或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引

思考：

InnoDB主键索引的B+Tree高度为多高？

假设：

一行数据大小为1k，一页中可以存储16行这样的数据，InnoDB的指针暂用6个字节的空间，主键即使是BigInt，暂用字节数为8

高度为2：

n*8+（n+1）*6 =16*1024      算出n约为1170

1171*16=18736

高度为3:

1171*1171*16=2193，9856 ≈ 2200万

4、索引语法

--创建索引
CREATE [UNIQUE|FULLTEXT] INDEX index_name ON table_name(index_col_name……);
--查看索引
SHOW INDEX FROM table_name;
--删除索引
DROP INDEX index_name ON table_name

5、sql性能分析

（一）SQL执行频率

Msql客户端连接成功后，通过命令show 【session|global】status 可以提供服务器状态信息，通过如下指令可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT访问频次。如果没有select查询或者很少的查询操作，就没必要做优化。

show global status like 'Com_______'              7个下划线

--查看各种语句使用频率
mysql> show global status like 'Com_______'-> ;
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Com_binlog    | 0     |
| Com_commit    | 4     |
| Com_delete    | 0     |
| Com_import    | 0     |
| Com_insert    | 8     |
| Com_repair    | 0     |
| Com_revoke    | 2     |
| Com_select    | 263   |
| Com_signal    | 0     |
| Com_update    | 10    |
| Com_xa_end    | 0     |
+---------------+-------+
11 rows in set (0.01 sec)

（二）慢查询日志

1）查看慢查询日志是否开启

show ariables like ‘slow_query_log’

--查看慢查询日志开关是否开启，默认是关闭
mysql> show variables like 'slow_query_log';
+----------------+-------+
| Variable_name  | Value |
+----------------+-------+
| slow_query_log | OFF   |
+----------------+-------+
1 row in set (0.02 sec)

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time，单位：秒，默认10秒）的所有sql语句日志。

2）开启慢查询

mysql的慢查询日志默认没有开启，需要在MYSQL配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息:

--开启mysql慢查询日志开关
slow_query_log=1
--设置慢日志的时间为2秒，sql语句执行时间超过两秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2

3）查看慢查询

配置完毕后，通过以下指令，重启mysql服务器进行测试，查看慢日志记录文件中记录的信息/var/lib/mysql/localhost-slow.log

（三）profile详情

show profiles命令在做sql优化时，能够帮我们了解每一条sql时间都耗费到哪里去了。通过have_profiling参数，能够看到当前mysql是否支持profile操作：

1）是否支持profile操作

select @@have_profiling;

默认profiling是关闭的，

2) 查看profiling是否开启

select @@profiling;

3）开启profile

可以在session|global级别开启profiling：

set profiling=1;

--当前mysql是否支持profile操作
mysql> select @@have_profiling;
+------------------+
| @@have_profiling |
+------------------+
| YES              |
+------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)--查看profiling开关是否开启，默认是关闭状态。 1表示开启，0表示关闭。
mysql> select @@profiling;
+-------------+
| @@profiling |
+-------------+
|           0 |
+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> show profiles;
Empty set, 1 warning (0.00 sec)--打开profile详情mysql> set profiling=1;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)mysql> select @@profiling;
+-------------+
| @@profiling |
+-------------+
|           1 |
+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

4）查看每一条sql语句耗时情况

开启profiling开关之后，通过如下指令，查看指令的执行耗时。

show profiles;

5）查看每个极端耗时情况

--查看指定query_id的查询语句每个阶段的耗时情况

show profile query for query_id;

6）查看每个阶段CPU使用情况

--查看指定query_id的sql语句cpu使用情况；

show profile cpu query for query_id;

7）下面是使用示例

--查看每一条sql耗时基本情况
show profiles;
--查看指定query_id的查询语句每个阶段的耗时情况
show profile query for query_id;--查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;--执行一些sql语句，供后面查询用
mysql> select * from account;
+----+--------+-------+
| id | name   | money |
+----+--------+-------+
|  1 | 张三   |  2000 |
|  2 | 李四   |  2000 |
+----+--------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from t01;
Empty set (0.00 sec)mysql> select * from user;
+----+--------+----------+
| id | name   | password |
+----+--------+----------+
|  1 | 张三   | 123      |
|  2 | 李四   | 123      |
|  3 | 王五   | 123      |
|  4 | 王五   | 123      |
|  5 | NULL   | 123456   |
|  6 | doumi  | 123456   |
+----+--------+----------+
6 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from user where id=3-> ;
+----+--------+----------+
| id | name   | password |
+----+--------+----------+
|  3 | 王五   | 123      |
+----+--------+----------+
1 row in set (0.00 sec)mysql> select * from user where name='doumi';
+----+-------+----------+
| id | name  | password |
+----+-------+----------+
|  6 | doumi | 123456   |
+----+-------+----------+
1 row in set (0.00 sec)
--查看每一条SQL的耗时情况

查看每条sql语句执行耗时情况

show profiles;

mysql> show profiles;
+----------+------------+---------------------------------------+
| Query_ID | Duration   | Query                                 |
+----------+------------+---------------------------------------+
|        1 | 0.01071200 | show tables                           |
|        2 | 0.00215000 | select * from account                 |
|        3 | 0.00290200 | select * from t01                     |
|        4 | 0.00397000 | select * from user                    |
|        5 | 0.00320600 | select * from user where id=3         |
|        6 | 0.00151600 | select * from user where name='doumi' |
+----------+------------+---------------------------------------+
6 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

show profile for query 6;    -- 6是上面show profiles命令结果中的query_id

--查看query_id 为6的那条sql语句每个阶段的耗时情况
mysql> show profile for query 6;
+--------------------------------+----------+
| Status                         | Duration |
+--------------------------------+----------+
| starting                       | 0.000087 |
| Executing hook on transaction  | 0.000009 |
| starting                       | 0.000008 |
| checking permissions           | 0.000007 |
| Opening tables                 | 0.000045 |
| init                           | 0.000008 |
| System lock                    | 0.000009 |
| optimizing                     | 0.000943 |
| statistics                     | 0.000060 |
| preparing                      | 0.000111 |
| executing                      | 0.000102 |
| end                            | 0.000007 |
| query end                      | 0.000005 |
| waiting for handler commit     | 0.000012 |
| closing tables                 | 0.000011 |
| freeing items                  | 0.000034 |
| cleaning up                    | 0.000058 |
+--------------------------------+----------+
17 rows in set, 1 warning (0.01 sec)

show profile cpu for query 6;    -- 6是上面show profiles命令结果中的query_id

--查看query_id为6的那条sql语句CPU消耗情况
mysql> show profile cpu for query 6;
+--------------------------------+----------+----------+------------+
| Status                         | Duration | CPU_user | CPU_system |
+--------------------------------+----------+----------+------------+
| starting                       | 0.000087 | 0.000073 |   0.000013 |
| Executing hook on transaction  | 0.000009 | 0.000003 |   0.000007 |
| starting                       | 0.000008 | 0.000006 |   0.000002 |
| checking permissions           | 0.000007 | 0.000004 |   0.000003 |
| Opening tables                 | 0.000045 | 0.000043 |   0.000002 |
| init                           | 0.000008 | 0.000003 |   0.000005 |
| System lock                    | 0.000009 | 0.000007 |   0.000002 |
| optimizing                     | 0.000943 | 0.000023 |   0.000175 |
| statistics                     | 0.000060 | 0.000043 |   0.000016 |
| preparing                      | 0.000111 | 0.000043 |   0.000068 |
| executing                      | 0.000102 | 0.000096 |   0.000006 |
| end                            | 0.000007 | 0.000003 |   0.000004 |
| query end                      | 0.000005 | 0.000003 |   0.000003 |
| waiting for handler commit     | 0.000012 | 0.000010 |   0.000002 |
| closing tables                 | 0.000011 | 0.000009 |   0.000002 |
| freeing items                  | 0.000034 | 0.000010 |   0.000024 |
| cleaning up                    | 0.000058 | 0.000022 |   0.000035 |
+--------------------------------+----------+----------+------------+
17 rows in set, 1 warning (0.01 sec)

（四）explain执行计划

EXPLAIN或者DESC命令获取mysql如何执行select语句的信息，包括在select执行过程中，表如何连接及连接的顺序。

语法：

直接在select 语句前面加上explain/desc

EXPLAIN SELECT 字段名 FROM 表名 WHERE 条件；

DESC SELECT 字段名 FROM 表名 WHERE 条件；

mysql> explain select * from user where id=2;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | user  | NULL       | const | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)mysql> desc select * from user where id=2;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | user  | NULL       | const | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

执行计划中每个字段含义

id：select查询的序列号，表示查询中执行select子句或者操作表的顺序（id相同，执行顺序从上到下，id不同，值越大越先执行）

select_type：表示查询类型，常见的有SIMPLE（简单表，即不使用表连接或子查询）、PRIMARY（主查询，即外层的查询）、UNION（UNION中的第二个或者后面的语句）、SUBQUERY（select或者where之后包含了子查询）

type：表示连接类型，性能由好到差的连接类型是：NULL，system、const、eq_ref、ref、range、index、all

possible_keys：显示可能应用在这张表的上索引，一个或多个。

key：实际用到的索引，如果没用到展示位null

key_lens：表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好。

rows：mysql认为必须要执行查询的行数，在InnoDB引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的。

filtered:表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered的值越大越好。

mysql> select s.*,c.* from student_course sc,student s,course c where sc.student_id =s.id and sc.course_id = c.id;
+----+-----------+------------+----+--------+
| id | name      | no         | id | name   |
+----+-----------+------------+----+--------+
|  1 | 红小豆    | 2000100101 |  1 | JAVA   |
|  1 | 红小豆    | 2000100101 |  2 | PHP    |
|  1 | 红小豆    | 2000100101 |  3 | MYSQL  |
|  2 | 张天爱    | 2000100102 |  3 | MYSQL  |
|  2 | 张天爱    | 2000100102 |  3 | MYSQL  |
|  3 | 鹿晗      | 2000100103 |  4 | HADOOP |
+----+-----------+------------+----+--------+
6 rows in set (0.00 sec)mysql> 
mysql> 
mysql> desc select s.*,c.* from student_course sc,student s,course c where sc.student_id =s.id and sc.course_id = c.id;;
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+-----------------------+------+----------+--------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type   | possible_keys | key     | key_len | ref                   | rows | filtered | Extra                                      |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+-----------------------+------+----------+--------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | s     | NULL       | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL                  |    4 |   100.00 | NULL                                       |
|  1 | SIMPLE      | sc    | NULL       | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL                  |    6 |    16.67 | Using where; Using join buffer (hash join) |
|  1 | SIMPLE      | c     | NULL       | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | lyltest1.sc.course_id |    1 |   100.00 | NULL                                       |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+-----------------------+------+----------+--------------------------------------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> explain-> select s.* from student s where -> s.id in(select sc.student_id from student_course sc where sc.course_id=-> (select c.id from course c where c.name='MYSQL'));
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                                     |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------------------------------------+
|  1 | PRIMARY     | s     | NULL       | ALL  | PRIMARY       | NULL | NULL    | NULL |    4 |   100.00 | NULL                                                      |
|  1 | PRIMARY     | sc    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    6 |    16.67 | Using where; FirstMatch(s); Using join buffer (hash join) |
|  3 | SUBQUERY    | c     | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    4 |    25.00 | Using where                                               |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------------------------------------+
3 rows in set, 1 warning (0.01 sec)

需要重点关注的字段

6、索引使用

使用原则

最左前缀法则

如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从最左列开始，并且不跳过索引中的列。

如果跳过某个列，索引将部分失效（后面的字段索引失效）

下图说明：跟查询条件的位置没关系，只要查询中包含了索引字段就行，包含了三个字段，则使用三个列的索引

索引失效的情况：

1）范围查询

联合索引中，出现范围查询（>,<），范围查询右侧的列索引失效。使用>=,<=替代>,< ,使所有索引字段都生效。

explain select * from tb_user where profession=‘软件工程’ and age>30 and status='0';

--索引idx_user_pro_age_sta只能使用profession

explain select * from tb_user where profession=‘软件工程’ and age>=30 and status='0';

--索引idx_user_pro_age_sta 所有索引字段都生效

2）索引列运算

不要在索引列上进行运算操作，索引将失效。

3）字符串不加引号

4）模糊查询

如果仅仅是尾部进行模糊匹配，索引不会失效，如果是头部模糊匹配，索引失效。

应尽量避免模糊查询，开头加%的情况。

5）or连接的条件

用or分割开的条件，如果or前的条件中的列有索引，or后面的条件中的列没索引，那么涉及的索引都不会被引用到。

需要使or中的所有条件都有索引，查询才能走索引。

6）数据分布影响

如果mysql评估，使用索引比全表扫描更慢，则不使用索引。

数据的分布，可能会影响使用索引还是不使用。例如，某个字段如果大部分都是null ，则条件is null 就不走索引，is not null就会总索引

使用规则-SQL提示

sql提示是优化数据库的一个重要手段，简单来说就是，在sql语句中加入一些认为的提示，来达到优化操作的目的。

use index

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

ignore index

explain select * from tb_user use ignore index(idx_user_pro) where profession='软件工程';

force index

explain select * from tb_user use force index(idx_user_pro) where profession='软件工程';

使用规则-覆盖索引

尽量使用覆盖索引（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），减少select *。

知识小贴士：

using index condition：查询使用了索引，但是需要回表查询数据。

using where using index：查询使用了索引，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

前缀索引

1》使用场景：

当字段类型为字符串（varchar、text）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，浪费很多磁盘IO，影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率

2》语法:

create index idx_xxx on table_name(column(n))          --n表示字符串的前多少个字符

3》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）和表中记录总数的比值，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，效率也是最好的。

select count(distinct email)/count(*) from tb_user;

select count( distinct substring(email,1,5)) /count(*) from tb_user;

执行结果如下图：

4》查询流程

根据前5个字符，找到对应数据的id，根据id回表，找到对应行，再把表中数据跟条件对比；

循环找到下一个辅助索引中对应的id，回表……

如下图：

单列索引&联合索引选择

单列索引：一个索引只包含一个列。

联合索引：一个索引包含多个列。

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。

单列索引情况：

explain select id，phone，name from tb_user where phone=‘12345678912’ and name=‘小美’

多条件联合查询时，mysql优化器会评估哪个索引的效率更高，会使用该索引完成本次查询。

联合索引情况：

如果查询覆盖索引，可以避免回表。

7、索引设计原则

三、sql优化

四、视图/存储过程/触发器

五、锁

六、InnoDB引擎

七、Mysql管理