下面讲讲关于MySQL数据库索引知识，文字的奥妙在于贴近主题相关。所以，闲话就不谈了，我们直接看下文吧，相信看完MySQL数据库索引知识这篇文章你一定会有所受益。
MySQL数据库------索引
一、索引的介绍
数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构。类似于字典中的目录，查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置吗，然后直接获取。二 、索引的作用
约束和加速查找三、常见的几种索引：
普通索引，唯一索引，主键索引（这几个都是单列）
联合索引（多列），比如：联合主键索引、联合唯一索引、联合普通索引
无索引和有索引的区别以及建立索引的目的
无索引： 从前往后一条一条查询
有索引：创建索引的本质，就是创建额外的文件（某种格式存储，查询的时候，先去格外的文件找，定好位置，然后再去原始表中直接查询。但是创建索引越多，会对硬盘也是有损耗。
建立索引的目的：
a.额外的文件保存特殊的数据结构
b.查询快，但是插入更新删除依然慢
c.创建索引之后，必须命中索引才能有效
索引的种类
hash索引和BTree索引
（1）hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢
（2）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）
3.1 普通索引
作用：仅有一个加速查找
create table userinfo(
nid int not null auto_increment primary key,
name varchar(32) not null,
email varchar(64) not null,
index ix_name(name) ###这里是索引
);创建表+普通索引
create index 索引的名字 on 表名(列名)普通索引
删除索引
drop index 索引的名字 on 表名查看索引
show index from 表名
3.2 唯一索引
唯一索引有两个功能：加速查找和唯一约束（可含null）
创建表+唯一索引
create table userinfo(
id int not null auto_increment primary key,
name varchar(32) not null,
email varchar(64) not null,
unique index ix_name(name) ###这里是索引
);create unique index 索引名 on 表名(列名)唯一索引
删除唯一索引
drop unique index 索引名 on 表名
3.3 主键索引
主键索引有两个功能： 加速查找和唯一约束（不含null）
create table userinfo(
id int not null auto_increment primary key,
name varchar(32) not null,
email varchar(64) not null,
unique index ix_name(name)
);
或者
create table userinfo(
id int not null auto_increment,
name varchar(32) not null,
email varchar(64) not null,
primary key(nid),
unique index ix_name(name)
);创建表+主键索引
alter table 表名 add primary key(列名);主键索引
删除主键索引
alter table 表名 drop primary key;
alter table 表名 modify 列名 int, drop primary key;
3.4 组合索引
组合索引是将n个列组合成一个索引
其应用场景为：频繁的同时使用n列来进行查询，如：where name = 'John' and email = 'John@qq.com'。
create index 索引名 on 表名(列名1,列名2);
主键索引
alter table 表名 add primary key(列名);删除主键索引
alter table 表名 drop primary key;
alter table 表名 modify 列名 int, drop primary key;
3.4 组合索引
组合索引是将n个列组合成一个索引
其应用场景为：频繁的同时使用n列来进行查询，如：where name = 'john' and email = 'john@qq.com'。
create index 索引名 on 表名(列名1,列名2);四、索引名词
#覆盖索引：在索引文件中直接获取数据
例如：
select name from userinfo where name = 'john50000';
#索引合并：把多个单列索引合并成使用
例如：
select * from userinfo where name = 'john13131' and id = 13131;数据库表中添加索引后确实会让查询速度起飞，但前提必须是正确的使用索引来查询，如果以错误的方式使用，则即使建立索引也会不奏效。五、正确使用索引的情况
使用索引，我们必须知道：
（1）创建索引
（2）命中索引
（3）正确使用索引
准备：
#1. 准备表
create table userinfo(
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 userinfo values(i,concat('john',i),'male',concat('jack',i,'@john.com'));
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();
准备300w条数据- like '%xx'
select * from userinfo where name like '%al';
- 使用函数
select * from userinfo where reverse(name) = 'john333';
- or
select * from userinfo where id = 1 or email = 'john122@john.com';
特别的：当or条件中有未建立索引的列才失效，以下会走索引
select * from userinfo where id = 1 or name = 'john1222';
select * from userinfo where id = 1 or email = 'john122@john.com' and name = 'john112'
- 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 userinfo where name = 999;
- !=
select count(*) from userinfo where name != 'john'
特别的：如果是主键，则还是会走索引
select count(*) from userinfo where id != 123
- >
select * from userinfo where name > 'john'
特别的：如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引
select * from userinfo where id > 123
select * from userinfo where num > 123
- order by
select email from userinfo order by name desc;
当根据索引排序时候，选择的映射如果不是索引，则不走索引
特别的：如果对主键排序，则还是走索引：
select * from userinfo order by nid desc;
- 组合索引最左前缀
如果组合索引为：(name,email)
name and email -- 使用索引
name -- 使用索引
email -- 不使用索引什么是最左前缀呢？
最左前缀匹配：
create index ix_name_email on userinfo(name,email);
select * from userinfo where name = 'john';
select * from userinfo where name = 'john' and email='john@john.com';
select * from userinfo where email='john@john.com';
如果使用组合索引如上，name和email组合索引之后，查询
（1）name和email ---使用索引
（2）name ---使用索引
（3）email ---不适用索引
对于同时搜索n个条件时，组合索引的性能好于多个单列索引
******组合索引的性能>索引合并的性能*********六、索引的注意事项
(1)避免使用select *
(2)count(1)或count(列) 代替count(*)
(3)创建表时尽量使用char代替varchar
(4)表的字段顺序固定长度的字段优先
(5)组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时）
(6)尽量使用短索引 （create index ix_title on tb(title(16));特殊的数据类型 text类型）
(7)使用连接（join）来代替子查询
(8)连表时注意条件类型需一致
(9)索引散列（重复少）不适用于建索引，例如：性别不合适七、执行计划
explain + 查询SQL - 用于显示SQL执行信息参数，根据参考信息可以进行SQL优化
mysql> explain select * from userinfo;
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------+
| 1 | SIMPLE | userinfo | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2973016 | NULL |
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------+
mysql> explain select * from (select id,name from userinfo where id <20) as A;
+----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 19 | NULL |
| 2 | DERIVED | userinfo | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 19 | Using where |
+----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
rows in set (0.05 sec)select_type：
查询类型
SIMPLE 简单查询
PRIMARY 最外层查询
SUBQUERY 映射为子查询
DERIVED 子查询
UNION 联合
UNION RESULT 使用联合的结果
table：
正在访问的表名
type：
查询时的访问方式，性能：all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const
ALL 全表扫描，对于数据表从头到尾找一遍
select * from userinfo;
特别的：如果有limit限制，则找到之后就不在继续向下扫描
select * from userinfo where email = 'john@john.com'
select * from userinfo where email = 'john112@john.com' limit 1;
虽然上述两个语句都会进行全表扫描，第二句使用了limit，则找到一个后就不再继续扫描。
INDEX ： 全索引扫描，对索引从头到尾找一遍
select nid from userinfo;
RANGE： 对索引列进行范围查找
select * from userinfo where name < 'john';
PS:
between and
in
> >= < <= 操作
注意：!= 和 > 符号
INDEX_MERGE： 合并索引，使用多个单列索引搜索
select * from userinfo where name = 'john' or nid in (11,22,33);
REF： 根据索引查找一个或多个值
select * from userinfo where name = 'john112';
EQ_REF： 连接时使用primary key 或 unique类型
select userinfo2.id,userinfo.name from userinfo2 left join tuserinfo on userinfo2.id = userinfo.id;
CONST：常量
表最多有一个匹配行,因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数,const表很快,因为它们只读取一次。
select id from userinfo where id = 2 ;
SYSTEM：系统
表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。
select * from (select id from userinfo where id = 1) as A;
possible_keys：可能使用的索引
key：真实使用的
key_len： MySQL中使用索引字节长度
rows： mysql估计为了找到所需的行而要读取的行数 ------ 只是预估值
extra：
该列包含MySQL解决查询的详细信息
"Using index"
此值表示mysql将使用覆盖索引，以避免访问表。不要把覆盖索引和index访问类型弄混了。
"Using where"
这意味着mysql云服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤，许多where条件里涉及索引中的列，当（并且如果）它读取索引时，就能被存储引擎检验，因此不是所有带where子句的查询都会显示"Using where"。有时"Using where"的出现就是一个暗示：查询可受益于不同的索引。
"Using temporary"
这意味着mysql在对查询结果排序时会使用一个临时表。
"Using filesort"
这意味着mysql会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行。mysql有两种文件排序算法，这两种排序方式都可以在内存或者磁盘上完成，explain不会告诉你mysql将使用哪一种文件排序，也不会告诉你排序会在内存里还是磁盘上完成。
"Range checked for each record(index map: N)"
这个意味着没有好用的索引，新的索引将在联接的每一行上重新估算，N是显示在possible_keys列中索引的位图，并且是冗余的
八、慢日志记录
参数说明：
开启慢查询日志，可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句，通过定位分析性能的瓶颈，才能更好的优化数据库系统的性能。
（1） 进入MySql 查询是否开了慢查询
show variables like 'slow_query%';
参数解释：
slow_query_log 慢查询开启状态 OFF 未开启 ON 为开启
slow_query_log_file 慢查询日志存放的位置（这个目录需要MySQL的运行帐号的可写权限，一般设置为MySQL的数据存放目录）
（2）查看慢查询超时时间
show variables like 'long%';
ong_query_time 查询超过多少秒才记录 默认10秒
（3）开启慢日志（1）（是否开启慢查询日志，1表示开启，0表示关闭。
set global slow_query_log=1;
（4）再次查看
show variables like '%slow_query_log%';
（5）开启慢日志（2）：（推荐）
在my.cnf 文件中
找到[mysqld]下面添加：
slow_query_log =1
slow_query_log_file=C:\mysql-5.6.40-winx64\data\localhost-slow.log #linux这里路径需要更改一下即可
long_query_time = 1
参数说明：
slow_query_log 慢查询开启状态 1 为开启
slow_query_log_file 慢查询日志存放的位置
long_query_time 查询超过多少秒才记录 默认10秒 修改为1秒对于以上MySQL数据库索引知识相关内容，大家还有什么不明白的地方吗？或者想要了解更多相关，可以继续关注我们的行业资讯板块。
