1、概述
索引是儲存引擎用於快速查詢記錄的一種資料結構，通過合理的使用資料庫索引可以大大提高系統的訪問效能，接下來主要介紹在mysql資料庫中索引型別，以及如何建立出更加合理且高效的索引技巧。
注：這裡主要針對的是innodb儲存引擎的b+tree索引資料結構
2、索引的優點
1、大大減輕了伺服器需要掃瞄的資料量，從而提高了資料的檢索速度
2、幫助伺服器避免排序和臨時表
3、可以將隨機i/o變為順序i/o
3、索引的建立
3.1、主鍵索引
alter table 'table_name' add primary key 'index_name' ('column');
3.2、唯一索引
alter table 'table_name' add unique 'index_name' ('column');
3.3、普通索引
alter table 'table_name' add index 'index_name' ('column');
3.4、全文索引
alter table 'table_name' add fulltext 'index_name' ('column');
3.5、組合索引
alter table 'table_name' add index 'index_name' ('column1', 'column2', ...);
4、b+tree的索引規則
建立乙個測試的使用者表
drop table if exists user_test;
create table user_test(
id int auto_increment primary key,
user_name varchar(30) not null,
*** bit(1) not null default b'1',
city varchar(50) not null,
age int not null
) engine=innodb default charset=utf8;
建立乙個組合索引： alter table user_test add index idx_user(user_name , city , age);
4.1、索引有效的查詢
4.1.1、全值匹配
全值匹配指的是和索引中的所有列進行匹配，如：以上面建立的索引為例，在where條件後可同時查詢（user_name，city，age）為條件的資料。
注：與where後查詢條件的順序無關，這裡是很多同學容易誤解的乙個地方
select * from user_test where user_name = 'feinik' and age = 26 and city = '廣州';
4.1.2、匹配最左字首
匹配最左字首是指優先匹配最左索引列，如：上面建立的索引可用於查詢條件為：（user_name ）、（user_name, city）、（user_name , city , age）
注：滿足最左字首查詢條件的順序與索引列的順序無關，如：（city, user_name）、（age, city, user_name）
4.1.3、匹配列字首
指匹配列值的開頭部分，如：查詢使用者名稱以feinik開頭的所有使用者
select * from user_test where user_name like 'feinik%';
4.1.4、匹配範圍值
如：查詢使用者名稱以feinik開頭的所有使用者，這裡使用了索引的第一列
select * from user_test where user_name like 'feinik%';
4.2、索引的限制
1、where查詢條件中不包含索引列中的最左索引列，則無法使用到索引查詢，如：
select * from user_test where city = '廣州';
或select * from user_test where age= 26;
或select * from user_test where city = '廣州' and age = '26';
2、即使where的查詢條件是最左索引列，也無法使用索引查詢使用者名稱以feinik結尾的使用者
select * from user_test where user_name like '%feinik';
3、如果where查詢條件中有某個列的範圍查詢，則其右邊的所有列都無法使用索引優化查詢，如：
select * from user_test where user_name = 'feinik' and city like '廣州%' and age = 26;
5、高效的索引策略
5.1、索引列不能是表示式的一部分，也不能作為函式的引數，否則無法使用索引查詢。
select * from user_test where user_name = concat(user_name, 『fei』);
5.2、字首索引
有時候需要索引很長的字元列，這會增加索引的儲存空間以及降低索引的效率，一種策略是可以使用雜湊索引，還有一種就是可以使用字首索引，字首索引是選擇字元列的前n個字元作為索引，這樣可以大大節約索引空間，從而提高索引效率。
5.2.1、字首索引的選擇性
字首索引要選擇足夠長的字首以保證高的選擇性，同時又不能太長，我們可以通過以下方式來計算出合適的字首索引的選擇長度值：
（1）select count(distinct index_column)/count(*) from table_name; -- index_column代表要新增字首索引的列
注：通過以上方式來計算出字首索引的選擇性比值，比值越高說明索引的效率也就越高效。
（2）select
count(distinct left(index_column,1))/count(*),
count(distinct left(index_column,2))/count(*),
count(distinct left(index_column,3))/count(*)
from table_name;
注：通過以上語句逐步找到最接近於（1）中的字首索引的選擇性比值，那麼就可以使用對應的字元擷取長度來做字首索引了
5.2.2、字首索引的建立
alter table table_name add index index_name (index_column(length));
5.2.3、使用字首索引的注意點
字首索引是一種能使索引更小，更快的有效辦法，但是mysql無法使用字首索引做order by 和 group by以及使用字首索引做覆蓋掃瞄。
5.3、選擇合適的索引列順序
在組合索引的建立中索引列的順序非常重要，正確的索引順序依賴於使用該索引的查詢方式，對於組合索引的索引順序可以通過經驗法則來幫助我們完成：將選擇性最高的列放到索引最前列，該法則與字首索引的選擇性方法一致，但並不是說所有的組合索引的順序都使用該法則就能確定，還需要根據具體的查詢場景來確定具體的索引順序。
5.4 聚集索引與非聚集索引
1、聚集索引
聚集索引決定資料在物理磁碟上的物理排序，乙個表只能有乙個聚集索引，如果定義了主鍵，那麼innodb會通過主鍵來聚集資料，如果沒有定義主鍵，innodb會選擇乙個唯一的非空索引代替，如果沒有唯一的非空索引，innodb會隱式定義乙個主鍵來作為聚集索引。
聚集索引可以很大程度的提高訪問速度，因為聚集索引將索引和行資料儲存在了同乙個b-tree中，所以找到了索引也就相應的找到了對應的行資料，但在使用聚集索引的時候需注意避免隨機的聚集索引（一般指主鍵值不連續，且分布範圍不均勻），如使用uuid來作為聚集索引效能會很差，因為uuid值的不連續會導致增加很多的索引碎片和隨機i/o，最終導致查詢的效能急劇下降。
2、非聚集索引
與聚集索引不同的是非聚集索引並不決定資料在磁碟上的物理排序，且在b-tree中包含索引但不包含行資料，行資料只是通過儲存在b-tree中的索引對應的指標來指向行資料，如：上面在（user_name，city, age）上建立的索引就是非聚集索引。
5.5、覆蓋索引
如果乙個索引（如：組合索引）中包含所有要查詢的字段的值，那麼就稱之為覆蓋索引，如：
select user_name, city, age from user_test where user_name = 'feinik' and age > 25;
因為要查詢的字段（user_name, city, age）都包含在組合索引的索引列中，所以就使用了覆蓋索引查詢，檢視是否使用了覆蓋索引可以通過執行計畫中的extra中的值為using index則證明使用了覆蓋索引，覆蓋索引可以極大的提高訪問效能。
5.6、如何使用索引來排序
在排序操作中如果能使用到索引來排序，那麼可以極大的提高排序的速度，要使用索引來排序需要滿足以下兩點即可。
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