1、為何要有索引?

一般的應用系統，讀寫比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出現性能問題，在生產環境中，我們遇到最多的，也是最容易出問題的，還是一些復雜的查詢操作，因此對查詢語句的優化顯然是重中之重。說起加速查詢，就不得不提到索引了。

2、什麽是索引？

索引在MySQL中也叫做“鍵”，是存儲引擎用於快速找到記錄的一種數據結構。索引對於良好的性能非常關鍵，尤其是當表中的數據量越來越大時，索引對於性能的影響愈發重要。

索引優化應該是對查詢性能優化最有效的手段了。索引能夠輕易將查詢性能提高好幾個數量級。索引相當於字典的音序表，如果要查某個字，如果不使用音序表，則需要從幾百頁中逐頁去查。

註意：

索引是應用程序設計和開發的一個重要方面。若索引太多，應用程序的性能可能會受到影響。而索引太少，對查詢性能又會產生影響，要找到一個平衡點，這對應用程序的性能至關重要。

二、索引的原理

1、索引原理

索引的目的在於提高查詢效率，與我們查閱圖書所用的目錄是一個道理：先定位到章，然後定位到該章下的一個小節，然後找到頁數。相似的例子還有：查字典，查火車車次，飛機航班等。

本質都是：通過不斷地縮小想要獲取數據的範圍來篩選出最終想要的結果，同時把隨機的事件變成順序的事件，也就是說，有了這種索引機制，我們可以總是用同一種查找方式來鎖定數據。

2、磁盤IO與預讀

這裏先簡單介紹一下磁盤IO和預讀，磁盤讀取數據靠的是機械運動，每次讀取數據花費的時間可以分為尋道時間、旋轉延遲、傳輸時間三個部分；

尋道時間指的是磁臂移動到指定磁道所需要的時間，主流磁盤一般在5ms以下；

旋轉延遲就是我們經常聽說的磁盤轉速，比如一個磁盤7200轉，表示每分鐘能轉7200次，也就是說1秒鐘能轉120次，旋轉延遲就是1/120/2 = 4.17ms；

傳輸時間指的是從磁盤讀出或將數據寫入磁盤的時間，一般在零點幾毫秒，相對於前兩個時間可以忽略不計那麽訪問一次磁盤的時間，即一次磁盤IO的時間約等於5+4.17 = 9ms左右

聽起來還挺不錯的，但要知道一臺500 -MIPS（Million Instructions Per Second）的機器每秒可以執行5億條指令，因為指令依靠的是電的性質，換句話說執行一次IO的時間可以執行約450萬條指令，數據庫動輒十萬百萬乃至千萬級數據，每次9毫秒的時間，顯然是個災難。

考慮到磁盤IO是非常高昂的操作，計算機操作系統做了一些優化，當一次IO時，不光把當前磁盤地址的數據，而是把相鄰的數據也都讀取到內存緩沖區內，因為局部預讀性原理告訴我們，當計算機訪問一個地址的數據的時候，與其相鄰的數據也會很快被訪問到。每一次IO讀取的數據我們稱之為一頁(page)。具體一頁有多大數據跟操作系統有關，一般為4k或8k，也就是我們讀取一頁內的數據時候，實際上才發生了一次IO，這個理論對於索引的數據結構設計非常有幫助。

三、索引的數據類型

1、b+樹

如上圖，是一顆b+樹，關於b+樹的定義可以參見B+樹，這裏只說一些重點，淺藍色的塊我們稱之為一個磁盤塊，可以看到每個磁盤塊包含幾個數據項（深藍色所示）和指針（×××所示），如磁盤塊1包含數據項17和35，包含指針P1、P2、P3，P1表示小於17的磁盤塊，P2表示在17和35之間的磁盤塊，P3表示大於35的磁盤塊。真實的數據存在於葉子節點即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非葉子節點只不存儲真實的數據，只存儲指引搜索方向的數據項，如17、35並不真實存在於數據表中。

2、b+樹的查找過程

如圖所示，如果要查找數據項29，那麽首先會把磁盤塊1由磁盤加載到內存，此時發生一次IO，在內存中用二分查找確定29在17和35之間，鎖定磁盤塊1的P2指針，內存時間因為非常短（相比磁盤的IO）可以忽略不計，通過磁盤塊1的P2指針的磁盤地址把磁盤塊3由磁盤加載到內存，發生第二次IO，29在26和30之間，鎖定磁盤塊3的P2指針，通過指針加載磁盤塊8到內存，發生第三次IO，同時內存中做二分查找找到29，結束查詢，總計三次IO。真實的情況是，3層的b+樹可以表示上百萬的數據，如果上百萬的數據查找只需要三次IO，性能提高將是巨大的，如果沒有索引，每個數據項都要發生一次IO，那麽總共需要百萬次的IO，顯然成本非常非常高。

3、b+樹性質

1）索引字段要盡量的小：通過上面的分析，我們知道IO次數取決於b+數的高度h，假設當前數據表的數據為N，每個磁盤塊的數據項的數量是m，則有h=㏒(m+1)N，當數據量N一定的情況下，m越大，h越小；而m = 磁盤塊的大小 / 數據項的大小，磁盤塊的大小也就是一個數據頁的大小，是固定的，如果數據項占的空間越小，數據項的數量越多，樹的高度越低。這就是為什麽每個數據項，即索引字段要盡量的小，比如int占4字節，要比bigint8字節少一半。這也是為什麽b+樹要求把真實的數據放到葉子節點而不是內層節點，一旦放到內層節點，磁盤塊的數據項會大幅度下降，導致樹增高。當數據項等於1時將會退化成線性表。

2）索引的最左匹配特性：當b+樹的數據項是復合的數據結構，比如(name,age,sex)的時候，b+數是按照從左到右的順序來建立搜索樹的，比如當(張三,20,F)這樣的數據來檢索的時候，b+樹會優先比較name來確定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比較age和sex，最後得到檢索的數據；但當(20,F)這樣的沒有name的數據來的時候，b+樹就不知道下一步該查哪個節點，因為建立搜索樹的時候name就是第一個比較因子，必須要先根據name來搜索才能知道下一步去哪裏查詢。比如當(張三,F)這樣的數據來檢索時，b+樹可以用name來指定搜索方向，但下一個字段age的缺失，所以只能把名字等於張三的數據都找到，然後再匹配性別是F的數據了， 這個是非常重要的性質，即索引的最左匹配特性。

四、聚集索引與輔助索引

在數據庫中，B+樹的高度一般都在2~4層，這也就是說查找某一個鍵值的行記錄時最多只需要2到4次IO，這倒不錯。因為當前一般的機械硬盤每秒至少可以做100次IO，2~4次的IO意味著查詢時間只需要0.02~0.04秒。數據庫中的B+樹索引可以分為聚集索引（clustered index）和輔助索引（secondary index）

聚集索引與輔助索引相同的是：不管是聚集索引還是輔助索引，其內部都是B+樹的形式，即高度是平衡的，葉子結點存放著所有的數據。

聚集索引與輔助索引不同的是：葉子結點存放的是否是一整行的信息

1、聚集索引

InnoDB存儲引擎表示索引組織表，即表中數據按照主鍵順序存放。聚集索引就是按照每張表的主鍵構造一棵B+樹，同時葉子結點存放的即為整張表的行記錄數據，也將聚集索引的葉子結點稱為數據頁。聚集索引的這個特性決定了索引組織表中數據也是索引的一部分。同B+樹數據結構一樣，每個數據頁都通過一個雙向鏈表來進行鏈接。

如果未定義主鍵，MySQL取第一個唯一索引（unique）而且只含非空列（NOT NULL）作為主鍵，InnoDB使用它作為聚簇索引。

如果沒有這樣的列，InnoDB就自己產生一個這樣的ID值，它有六個字節，而且是隱藏的，使其作為聚簇索引。

由於實際的數據頁只能按照一棵B+樹進行排序，因此每張表只能擁有一個聚集索引。在多少情況下，查詢優化器傾向於采用聚集索引。因為聚集索引能夠在B+樹索引的葉子節點上直接找到數據。此外由於定義了數據的邏輯順序，聚集索引能夠特別快地訪問針對範圍值得查詢。

1）聚集索引的好處之一：它對主鍵的排序查找和範圍查找速度非常快，葉子節點的數據就是用戶所要查詢的數據。如用戶需要查找一張表，查詢最後的10位用戶信息，由於B+樹索引是雙向鏈表，所以用戶可以快速找到最後一個數據頁，並取出10條記錄

2）聚集索引的好處之二：範圍查詢，即如果要查找主鍵某一範圍內的數據，通過葉子節點的上層中間節點就可以得到頁的範圍，之後直接讀取數據頁即可

2、輔助索引

表中除了聚集索引外其他索引都是輔助索引（也稱為非聚集索引），與聚集索引的區別是：輔助索引的葉子節點不包含行記錄的全部數據。葉子節點除了包含鍵值以外，每個葉子節點中的索引行中還包含一個書簽（bookmark）。該書簽用來告訴InnoDB存儲引擎去哪裏可以找到與索引相對應的行數據。由於InnoDB存儲引擎是索引組織表，因此InnoDB存儲引擎的輔助索引的書簽就是相應行數據的聚集索引鍵。

輔助索引的存在並不影響數據在聚集索引中的組織，因此每張表上可以有多個輔助索引，但只能有一個聚集索引。當通過輔助索引來尋找數據時，InnoDB存儲引擎會遍歷輔助索引並通過葉子級別的指針獲得只想主鍵索引的主鍵，然後再通過主鍵索引來找到一個完整的行記錄。

舉例來說，如果在一棵高度為3的輔助索引樹種查找數據，那需要對這個輔助索引樹遍歷3次找到指定主鍵，如果聚集索引樹的高度同樣為3，那麽還需要對聚集索引樹進行3次查找，最終找到一個完整的行數據所在的頁，因此一共需要6次邏輯IO訪問才能得到最終的一個數據頁。

五、MySQL索引管理

1、功能

1）索引的功能就是加速查找

2）mysql中的primary key，unique，聯合唯一也都是索引，這些索引除了加速查找以外，還有約束的功能

2、MySQL常用的索引

普通索引INDEX：加速查找

唯一索引：

-主鍵索引PRIMARY KEY：加速查找+約束（不為空、不能重復）

-唯一索引UNIQUE:加速查找+約束（不能重復）

聯合索引：

-PRIMARY KEY(id,name):聯合主鍵索引

-UNIQUE(id,name):聯合唯一索引

-INDEX(id,name):聯合普通索

3、索引的兩大類型hash與btree（在創建上述索引的時候，為其指定索引類型）

hash類型的索引：查詢單條快，範圍查詢慢

btree類型的索引：b+樹，層數越多，數據量指數級增長（我們就用它，因為innodb默認支持它）

不同的存儲引擎支持的索引類型也不一樣

InnoDB 支持事務，支持行級別鎖定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；

MyISAM 不支持事務，支持表級別鎖定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；

Memory 不支持事務，支持表級別鎖定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；

NDB 支持事務，支持行級別鎖定，支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；

Archive 不支持事務，支持表級別鎖定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；

4、創建/刪除索引的語法

方法一：創建表時

　　CREATE TABLE 表名 (

字段名1 數據類型 [完整性約束條件…],

字段名2 數據類型 [完整性約束條件…],

[UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX | KEY

[索引名] (字段名[(長度)] [ASC |DESC])

);

方法二：CREATE在已存在的表上創建索引

CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名

ON 表名 (字段名[(長度)] [ASC |DESC]) ;

方法三：ALTER TABLE在已存在的表上創建索引

ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX

索引名 (字段名[(長度)] [ASC |DESC]) ;

刪除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;

六、索引測試

七、正確使用索引

八、聯合索引與覆蓋索引

1、聯合索引

聯合索引時指對表上的多個列合起來做一個索引。聯合索引的創建方法與單個索引的創建方法一樣，不同之處在僅在於有多個索引列

2、覆蓋索引

InnoDB存儲引擎支持覆蓋索引（或稱索引覆蓋），即從輔助索引中就可以得到查詢記錄，而不需要查詢聚集索引中的記錄。

九、查詢優化神器-explain

十、慢查詢優化的基本步驟

0.先運行看看是否真的很慢，註意設置SQL_NO_CACHE

1.where條件單表查，鎖定最小返回記錄表。這句話的意思是把查詢語句的where都應用到表中返回的記錄數最小的表開始查起，單表每個字段分別查詢，看哪個字段的區分度最高

2.explain查看執行計劃，是否與1預期一致（從鎖定記錄較少的表開始查詢）

3.order by limit 形式的sql語句讓排序的表優先查

4.了解業務方使用場景

5.加索引時參照建索引的幾大原則

6.觀察結果，不符合預期繼續從0分析

十一 慢日誌管理

慢日誌

- 執行時間 > 10

- 未命中索引

- 日誌文件路徑

配置：

- 內存

show variables like '%query%';

show variables like '%queries%';

set global 變量名 = 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內容：

slow_query_log = ON

slow_query_log_file = D:/....

註意：修改配置文件之後，需要重啟服務

mysql五:索引原理與慢查詢優化