mysql中的索引优化

前言：系统对磁盘I/O操作是相对于cpu的处理来说如同蜗牛，但日常开发中，从磁盘读取文件或者持久化数据到本地却是必不可少的操作，执行sql语句，最终的结果操纵I/O，如果sql写了效率低下的sql语句或者设计很烂的表结构，程序运行速度就会大打折扣，所以要sql语句除了完成基本功能之外，优化是必不可少的。比较简单的就是也是最基本的优化方式就是给数据库表添加适合索引，提升查询性能。

1.索引是如何加快数据查询速度的

   合理使用索引能大大提升查询性能，就要理解mysql是如何组织和维护索引的。

   1）索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构，这是索引的基本功能之一。注[1]

   2）人们谈论的经藏谈论的索引，如果没有特别指明，那多半是指B-TREE索引。注[2]

　1.1.当你给数据库添加索引的时候，可以选择索引方法，一般是B-Tree,如图1.1，添加索引之后，mysql负责索引组织和维护。

                图  1.1  添加索引

1.2 .B-Tree索引树（多路平衡查找树）的一般组织形式如下图，图1.2和更多树形结构以及B-Tree更详细的介绍参见

https://www.cnblogs.com/vianzhang/p/7922426.html

                   1.2  B-Tree树

因为B-Tree索引树的组织特殊组织方式，如果这个索引是主键索引，那么在当前节点的叶子页（叶子页是一个没有指向其子节点的特殊节点，但是叶子也中存放的是被索引的数据行）中存放对应的数据行，根据索引找到主键，就能找到得到对应的数据，试想如果没有索引，mysql势必会采取全表扫描的方式去查询数据记录，就要从磁盘大量读取，比较，再读取......速度自然不会快了。

2.如何查看sql的执行过程，是否走了索引

如果你想要通过添加索引的方式优化你的sql语句，首先你要知道sql语句时怎么执行，通过mysql中的 EXPLAIN 关键字，可以查看sql执行计划，执行sql之后看到如下信息（在图形化界面工具中的暂时效果）。

    　　　　　　　　图 2.1 查看sql执行计划

表中的信息重点关照 type 字段，key字段，rows字段（关于表中各个字段的详细介绍参见这篇文章：

https://blog.csdn.net/xiaocai9999/article/details/80012353）

  2.1  上来先看rows：为了找到目标数，mysql预估需要扫描的记录条数，数字越小效率越高，那你就得去找原因了，接着往下看

  2.2  type:指的是数据访问类型，大白话说就是采取什么方式去找到你需要的数据，其中比较常见的type类型的值如下（注意不同查询方式）：

    1）ALL:扫描表，最低效的方式，如果数据访问类型为all，那就说明查询没有走索引， 或者索引失效了，在你查询数据不走索引的时候你应该考虑要建索引了

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2.2.1  无索引查询，即便只查询一条数据 ，也会扫描很多记录

  2）index:扫描索引区，不扫描数据区

  3）rang:范围扫面。表明查询肯定走索引了，再一定范围进行了扫面：比如添加了索引，但是查询的时候是用模糊查询，且字段前面是确定的，或者查询没有走索引，但是在筛选（WHERE条件语句）数据的时候给出了明确限定了范围。如果查询的字段没有添加索引，那么此处的模糊查询仍然 是扫描全表。在优化sql语句的时候最差要优化到这一层次。

  4）ref:通过普通索引进行查询，可能命中一个记录，也有可能命中多个记录，性能比让rang猛。如下图：

2.3 possible_key : 当前表可能用到的索引，可以有一个，也可以有多个

2.4 Key : 本次查询实际用到的索引，如果时全表扫描，则不会用到索引，本栏则为null，查询压根没有索引，要考虑优化

3  sql优化的一般思路：

　　1）添加适当的索引，索引字段必须要能最大限度的区分全表数据，才能达到比较好的效果。

　　2）在查询语句中带上where条件，过滤条件最好已经添加了索引，可以避免全表扫描。

　　3）注意索引失效问题。

1. 前置模糊查询会导致索引失效；
2. 索引字段参与函数计算会导致索引失效
3. 在筛选条件中OR关键字的两端，一个字段有索引，另一字段无索引， 索引失效
4. 隐式转换，穿入字段类型和索引字段类型不一样，但是能匹配上，mysql 就会在不改变字段内容的前提下，把出入字段转换成数据库中对应的字段类型进行匹配，此时也不走索引。

4）在使用复合索引的时候要要遵循最左原则，筛选条件中的字段顺序和复合索 引的字段顺序保持一致

5）需要哪些字段就查询哪些字段，不要用*号，避免过多回表操作

6）sql优化的其他思路：

     I.对热点数据进行缓存，

    II.读写分离主从架构

    III.分库分表，应用曾开发难度大，一般不这么玩，常用的分库分表中间件有mycat,sharing-jdbc。

4 sql优化时很有必要了解的其它东西:注[3]

     1）聚簇索引：不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储结构，“聚簇”的字面意思是：数据行和和相邻的键值紧凑的存储在一起，在同一个结构同时保存了索引

             和数据行，在索引的叶子页中保存了索引对应的完整的数据记录，找到索引，就能找到对应的数据。一张数据库表有且只有一个聚簇索引，因为不能把

              同一个数据同时存储在不同地方。注意，数据行是存储在叶子页中，但是节点页只有索引行。

     2) 覆盖索引：如果索引的叶子节点中已经包含了要查询的数据，那就不必回表，一个索引包含了所需查询的字段的值，就称之为覆盖索引，覆盖索引必须存储索引列

               的值

     3)回表：出现回表操作的根本原因：二级索引（辅助索引）指的是除了主键索引之外的索引，因为二级索引树叶子节点中储存的不是索引值对应的数据行，二级索引中

          保存的‘行指针’不是指向行的物理位置，而是指向行的主键值，要再次根据主键值再次到表中查询数据行，于是就产生了回表操作。

-----------------------------------------纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行 -------------------------------------------

参考书目和网络资源：

1.  [1][2][3]:《mysql高性能》第三版   Baron Schwarzt, Peter Zaitsev, Vadim Tkachnko 著   宁海元  周振兴  彭立勋  翟卫祥  刘辉  译

2. 博大的java世界：explain分析sql语句字段的解释和含义：https://blog.csdn.net/xiaocai9999/article/details/80012353）

3.过来啊小莲：BTree和B+Tree详解：https://www.cnblogs.com/vianzhang/p/7922426.html