MySQL优化（二）：索引的类型、匹配原则、创建原则

索引的优缺点

常见的索引结构有: B 树， B+树和 Hash。

优点：加快数据的检索速度
缺点：
1. 创建索引和维护索引需要耗费许多时间：当对表中的数据进行增删改的时候，如果数据有索引，那么索引也需要动态的修改，会降低 SQL 执行效率。
2. 占用物理存储空间：索引需要使用物理文件存储，也会耗费一定空间。

索引类型

聚簇索引（主键索引）

聚簇索引即索引结构和数据一起存放的索引，结构为B+树。
InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子节点称为数据页。

聚簇索引结构如下：

在这里插入图片描述

非聚簇索引（二级索引、辅助索引）

在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引（二次索引），辅助索引节点只包含索引列值和主键值，因此辅助索引访问数据总是需要二次查找（即：通过二次索引找到主键值后回到聚簇索引找到对应的数据行）。
辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置，而是主键值。通过辅助索引首先找到的是主键值，再通过主键值找到数据行的数据页，再通过数据页中的Page Directory找到数据行。
Innodb辅助索引非叶子节点只有索引列（不含主键），叶子节点并不包含行记录的全部数据，叶子节点只包含索引列和相应行数据的聚簇索引键。

Innodb二级索引，索引列值全相同的情况下，节点按主键值排序。

二级索引结构如下：
在这里插入图片描述

索引匹配的原则

最左匹配原则

如果创建一个联合索引, 此索引的任何前缀都会用于查询, 例如：
(col1, col2, col3)这个联合索引的所有前缀就是(col1), (col1, col2), (col1, col2, col3), 包含这些列的查询都会启用索引查询.
其他所有不在最左前缀里的列都不会启用索引, 即使包含了联合索引里的部分列也不会使用索引. 即上述中的(col2), (col3), (col2, col3) 都不会启用索引去查询.
注意：(col1, col3)会启用(col1)的索引查询。

无法使用索引的场景

复合索引的情况下，查询条件不满足索引最左的原则
Mysql估计使用索引比全表扫描慢
索引不能是表达式（函数）的一部分
只有独立的列能使用索引，如：SELECT * FROM table WHERE id -1 = 1000; 无法使用索引因为索引 id-1 不为独立的列
负向查询（not , not in, not like, <>, != ,!>,!< ）不会使用索引
以%开头的LIKE查询不能够利用B-tree索引
用or分割开的条件，or前条件有索引，or后的列没有索引

因为or后面的条件没有索引，那么后面的查询肯定要进行全表扫描，在存在全表扫描的情况下，就没有必要多一次索引扫描增加IO访问。

索引创建的原则

不要使用更新频繁的列作为主键，不适用多列主键（相当于联合索引）
不要使用 UUID,MD5,HASH,字符串列作为主键（无法保证数据的顺序增长），容易导致页分裂及随机IO，影响插入的速度。推荐使用自增值作为主键。
索引列的顺序：
1. 区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不同值的数量/列的总行数）
2. 尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO 性能也就越好）
3. 使用最频繁的列放到联合索引的左侧（这样可以比较少的建立一些索引）
避免建立冗余索引和重复索引（增加了查询优化器生成执行计划的时间）
冗余索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)
对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引

覆盖索引：就是包含了所有查询字段 (where,select,ordery by,group by 包含的字段) 的索引
覆盖索引的好处：
避免 Innodb 表进行索引的二次查询: Innodb 是以聚集索引的顺序来存储的，对于 Innodb 来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，如果是用二级索引查询数据的话，在查找到相应的键值后，还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所有的数据，避免了对主键的二次查询，减少了 IO 操作，提升了查询效率。
可以把随机 IO 变成顺序 IO 加快查询效率: 由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于 IO 密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据 IO 要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的 IO 转变成索引查找的顺序 IO。