mysql索引

在mysql中，索引是一种特殊的数据库结构，由数据表中的一列或多列组合而成，可以用来快速查询数据表中有某一特定值的记录。

通过索引，查询数据时不用读完记录的所有信息，而只是查询索引列即可。

通过索引，查询数据时不用读完记录的所有信息，而只是查询索引列。否则，数据库系统将读取每条记录的所有信息进行匹配。

可以把索引比作新华字典的音序表。例如，要查“库”字，如果不使用音序，就需要从字典的 400 页中逐页来找。但是，如果提取拼音出来，构成音序表，就只需要从 10 多页的音序表中直接查找。这样就可以大大节省时间。

因此，使用索引可以很大程度上提高数据库的查询速度，还有效的提高了数据库系统的性能。

索引的优缺点

索引有其明显的优势，也有其不可避免的缺点。

优点

索引的优点如下：

1、通过创建唯一索引可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

2、可以给所有的 MySQL 列类型设置索引。

3、可以大大加快数据的查询速度，这是使用索引最主要的原因。

4、在实现数据的参考完整性方面可以加速表与表之间的连接。

5、在使用分组和排序子句进行数据查询时也可以显著减少查询中分组和排序的时间

缺点

增加索引也有许多不利的方面，主要如下：

1、创建和维护索引组要耗费时间，并且随着数据量的增加所耗费的时间也会增加。

2、索引需要占磁盘空间，除了数据表占数据空间以外，每一个索引还要占一定的物理空间。如果有大量的索引，索引文件可能比数据文件更快达到最大文件尺寸。

3、当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态维护，这样就降低了数据的维护速度。

使用索引时，需要综合考虑索引的优点和缺点。

索引就是为特定的mysql字段进行一些特定的算法排序，比如二叉树的算法和哈希算法，哈希算法是通过建立特征值，然后根据特征值来快速查找。

1.普通索引:(index)最基本的索引，没有任何限制  目的:加快数据的查询速度

2.唯一索引:(unique)  与"普通索引"类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。

3.主键索引(primary key) 它 是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。

4.复合索引:index(a,b,c)  为了更多的提高mysql效率可建立组合索引，遵循”最左前缀“原则。

5.全文索引:fulltext  仅可用于 MyISAM 表，针对较大的数据，生成全文索引很耗时耗空间。

第一类是myisam存储引擎使用的叫做b-tree结构，

第二类是innodb存储引擎使用的叫做聚簇结构（也是一种 b-tree）。 如下图：

注意：

1.myisam不需要回行处理 

2.innodb不需要回行处理,直接可以获取数据,因为innodb的储存引擎是包含了数据和索引文件的,其主键索引包含了数据,(唯一索引及普通索是没有直接包含数据的)

1、索引列不能参与计算

​ 有索引列参与计算的查询条件对索引不友好（甚至无法使用索引），如from_unixtime(create_time) = '2014-05-29'。

​ 原因很简单，如何在节点中查找到对应key？如果线性扫描，则每次都需要重新计算，成本太高；如果二分查找，则需要针对from_unixtime方法确定大小关系。

因此，索引列不能参与计算。上述from_unixtime(create_time) = '2014-05-29'语句应该写成create_time = unix_timestamp('2014-05-29')。

2、最左前缀匹配

​ 如有索引(a, b, c, d)，查询条件a = 1 and b = 2 and c >3 and d = 4，则会在每个节点依次命中a、b、c，无法命中d。也就是最左前缀匹配原则。

3、冗余和重复索引

​ ​ 冗余索引是指在相同的列上按照相同的顺序创建的相同类型的索引，应当尽量避免这种索引，发现后立即删除。比如有一个索引(A,B)，再创建索引(A)就是冗余索引。冗余索引经常发生在为表添加新索引时，比如有人新建了索引(A,B)，但这个索引不是扩展已有的索引(A)

4、避免多个范围条件

        select user.* from user where login_time >'2017-04-01' and age between 18 and 30

​ 比如想查询某个时间段内登录过的用户：它有两个范围条件，login_time列和age列，MySQL可以使用login_time列的索引或者age列的索引，但无法同时使用它们 .

5、覆盖索引 (能扩展就不新建)

​ 如果一个索引包含或者说覆盖所有需要查询的字段的值，那么就没有必要再回表查询，这就称为覆盖索引。覆盖索引是非常有用的工具，可以极大的提高性能，因为查询只需要扫描索引会带来许多好处：

1.索引条目远小于数据行大小，如果只读取索引，极大减少数据访问量2.索引是有按照列值顺序存储的，对于I/O密集型的范围查询要比随机从磁盘读取每一行数据的IO要少的多

6、选择区分度高的列作索引

如，用性别作索引，那么索引仅能将1000w行数据划分为两部分（如500w男，500w女），索引几乎无效。

区分度的公式是count(distinct ) / count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大区分度越好。唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前的区分度趋近于0。

7、删除长期未使用的索引

场景一(覆盖索引 5)

索引应该建在选择性高的字段上（键值唯一的记录数/总记录条数），选择性越高索引的效果越好、价值越大，唯一索引的选择性最高；

组合索引中字段的顺序，选择性越高的字段排在最前面；

where条件中包含两个选择性高的字段时，可以考虑分别创建索引，引擎会同时使用两个索引（在OR条件下，应该说必须分开建索引）；

不要重复创建彼此有包含关系的索引，如index1(a,b,c) 、index2(a,b)、index3(a)；

组合索引的字段不要过多，如果超过4个字段，一般需要考虑拆分成多个单列索引或更为简单的组合索引；

不要滥用索引。因为过多的索引不仅仅会增加物理存储的开销，对于插入、删除、更新 *** 作也会增加处理上的开销，而且会增加优化器在选择索引时的计算代价。

因此太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都是毫无益处的。一言以蔽之，索引的建立必须慎重，对每个索引的必要性都应该经过仔细分析，要有建立的依据。

mysql优化无索引查询：SQL>CREATE TABLE test_tab (id INT,name VARCHAR(10),age INT,val VARCHAR(10)。

1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及order by涉及的列上建立索引。

2、应尽量避免在 where子句中使用!=或<> *** 作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

3、应尽量避免在 where子句中对字段进行null值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

运行mysql安装文件：

按 Next，然后选择安装方式，有 "Typical（默认）"、"Complete（完全）"、"Custom（用户自定义）"，选择第二个选项 "Custom"，下一步, MySQL Server (mysql服务器), Developer Components (开发者部分), Debug Symbols (调试符号), Server data files (服务器数据文件) 默认。

改变安装路径；原路径是"C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.5\"，也可以修改为："E:\Program Files\MySQL Server 5.5\"。

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