本文主要是介绍Mysql进阶-索引篇，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Mysql进阶
- 存储引擎
- 前言
- 特点
- 对比
- 索引
- 介绍
- 常见的索引结构
- 索引分类
- 索引语法
- sql分析
- 索引使用原则
- 索引失效的几种情况
- sql提示
- 覆盖索引
- 前缀索引
- 索引设计原则
存储引擎
前言
Mysql的体系结构：
- 连接层
最上层是一些客户端和链接服务，主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 - 服务层
第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如 过程、函数等。 - 引擎层
存储擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。 - 存储层
主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
tip：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，而不是基于库的，所以存储引擎也可被称为表类型。
相关sql语句
# 查看建表语句 默认的存储引擎是InnoDB
show create table [表名]
# 查看存储引擎
show engines;
特点
- InnoDB(重点)
- MyISAM
- Memory
对比
存储引擎的选择
在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。
- InnoDB:
是Mysq的默认存储引擎，支持事务、外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操作，那么nnoDB存储引擎是比较合适的选择。 - MyISAM :
如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不是很高，那么选择这个存储弘擎是非常合适的。（类似MongoDB） - MEMORY:
将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。MEMORY的缺陷就是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性。（类似Redis）
索引
介绍
索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序）。在数据之外，数据库系统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：
索引结构：
常见的索引结构
B树（多路平衡查找树）
叶子节点和非叶子节点都存放数据。
B+树
叶子节点存放数据，非叶子节点存放指针。
Hash
- Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询 (between，>，<，…）。
- 无法利用索引完成排序操作。
- 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。
面试题
为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?
- 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高。
- 对于B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页（页的大小是固定的16kb）中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低。
- 相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作。
索引分类
聚集索引（一级索引）：叶子节点保存行数据；
非聚集索引（二级索引）：叶子节点保存关联的主键；
聚集索引选取规则:
- 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
- 如果不存在主键，将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引。
- 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。
当查询时，先走二级索引查到主键id，然后根据主键id走聚集索引查到行数据，这种情况称为回表查询，因为回表查询需要走两次索引，所以相对效率较低。
InnoDB的主键索引高度有多高?
当高度为3时，也能存储2千万条左右的数据。
索引语法
sql分析
- sql的执行频率
# 查看增删改查的频率
show global STATUS LIKE 'Com_______';
- 慢查询日志
- profiling详情
开启
使用
- explain执行计划
各字段的含义： - id
select查询的序列号，表示查询中执行selet子句或者是操作表的顺序(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 SELECT 的类型，常见的取值有 SIMPLE(简单表，即不使用表连接或者子查询)、PRIMARY(主查询，即外层的查询)UNION(UNION 中的第二个或者后面的查询语句)、SUBQUERY (SELECT/WHERE之后包含了子查询)等。
- type
表示连接类型，性能由好到差的连接类型为NULL、system、const、eg ref、ref、range、index、all。
- possible key
显示可能应用在这张表上的索引，一个或多个。
- Key
实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引。
- Key_len
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。
索引使用原则
- 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索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。如果跳跃某一列，索引将部分失效(后面的字段索引失效)，不包含最左索引字段则全部失效（和索引字段的顺利没有关系，存在即可）。
- 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。（尽量使用>=,<=)
索引失效的几种情况
- 索引列运算
不要在索引列上进行运算操作，索引将失效。
- 字符串不加引号
字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。（存在隐式转换）
- 模糊查询
如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。
- or连接的条件
用or分割开的条件，如果or前面的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到（当or前后条件都有索引时，索引才生效）。
- 数据分布影响
如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引,如对索引字段进行null值判断（name is null || name is not null）当数据库中大部分的值都是有值，那么 is null 索引生效，not null 索引失效。
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语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。
# 建议mysql使用这个索引，最后索引的选择还是由mysql决定
use index:
# 举个例子
explain select* from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工程
# 忽略索引
ignore index:
# 强制使用这个索引
force index:
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 *,避免回表查询。
可通过explain查看Extra
前缀索引
当字段类型为字符串(varchar，text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0，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。
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。
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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 NUL约束它。当优化器知道每列是否包含NUL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。
后记
👉👉💕💕美好的一天，到此结束，下次继续努力！欲知后续，请看下回分解，写作不易，感谢大家的支持！！ 🌹🌹🌹
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