对Mysql的了解-索引
什么是索引?
索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构。常见的索引结构有: B 树， B+树和 Hash。
索引的作用就相当于目录的作用。打个比方: 我们在查字典的时候，如果没有目录，那我们就只能一页一页的去找我们需要查的那个字，速度很慢。如果有目录了，我们只需要先去目录里查找字的位置，然后直接翻到那一页就行了。
为什么要用索引?索引的优缺点分析
索引的优点
可以大大加快数据的检索速度（大大减少的检索的数据量）, 这也是创建索引的最主要的原因。毕竟大部分系统的读请求总是大于写请求的。 另外，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
索引的缺点
- 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。
- 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。
使用索引的注意事项？
- 在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
- 在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。
- 在经常需要排序的列上创 建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；
- 对于中到大型表索引都是非常有效的，但是特大型表的话维护开销会很大，不适合建索引
- 在经常用在连接的列上，这 些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；
- 避免 where 子句中对字段施加函数，这会造成无法命中索引。--哪些操作会引起索引失效
- 在使用InnoDB时使用与业务无关的自增主键作为主键，即使用逻辑主键，而不要使用业务主键。
- 将某一列设置为default null，where 是可以走索引，另外索引列是否设置 null 是不影响性能的。 但是，还是不建议列上允许为空。最好限制not null，因为null需要更多的存储空间并且null值无法参与某些运算。
- 删除长期未使用的索引，不用的索引的存在会造成不必要的性能损耗 MySQL 5.7 可以通过查询 sys 库的 chema_unused_indexes 视图来查询哪些索引从未被使用
- 在使用 limit offset 查询缓慢时，可以借助索引来提高性能
覆盖索引
什么是覆盖索引
如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”。我们知道InnoDB存储引擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次。这样就会比较慢覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！
选择索引和编写利用这些索引的查询的3个原则
- 单行访问是很慢的。特别是在机械硬盘存储中(SSD的随机I/O要快很多，不过这一点仍然成立）。如果服务器从存储中读取一个数据块只是为了获取其中一行，那么就浪费了很多工作。最好读取的块中能包含尽可能多所需要的行。使用索引可以创建位置引，用以提升效率。
- 按顺序访问范围数据是很快的，这有两个原因。第一，顺序 I/O 不需要多次磁盘寻道，所以比随机I/O要快很多（特别是对机械硬盘）。第二，如果服务器能够按需要顺序读取数据，那么就不再需要额外的排序操作，并且GROUPBY查询也无须再做排序和将行按组进行聚合计算了。
- 索引覆盖查询是很快的。如果一个索引包含了查询需要的所有列，那么存储引擎就 不需要再回表查找行。这避免了大量的单行访问，而上面的第1点已经写明单行访 问是很慢的。
覆盖索引使用实例
现在我创建了索引(username,age)，我们执行下面的 sql 语句
select username , age from user where username = 'Java' and age = 22
在查询数据的时候：要查询出的列在叶子节点都存在！所以，就不用回表。
为什么索引能提高查询速度
MySQL的基本存储结构是页
- 各个数据页可以组成一个双向链表
- 每个数据页中的记录又可以组成一个单向链表
- 每个数据页都会为存储在它里边儿的记录生成一个页目录，在通过主键查找某条记录的时候可以在页目录中使用二分法快速定位到对应的槽，然后再遍历该槽对应分组中的记录即可快速找到指定的记录
- 以其他列(非主键)作为搜索条件：只能从最小记录开始依次遍历单链表中的每条记录。
所以说，如果我们写select * from user where indexname = 'xxx'这样没有进行任何优化的sql语句，默认会这样做：
- 定位到记录所在的页：需要遍历双向链表，找到所在的页
- 从所在的页内中查找相应的记录：由于不是根据主键查询，只能遍历所在页的单链表了
很明显，在数据量很大的情况下这样查找会很慢！这样的时间复杂度为O（n）。
使用索引之后 innodb 默认是主键索引
索引做了些什么可以让我们查询加快速度呢？其实就是将无序的数据变成有序(相对)：
要找到id为8的记录简要步骤：
很明显的是：没有用索引我们是需要遍历双向链表来定位对应的页，现在通过 “目录” 就可以很快地定位到对应的页上了！（二分查找，时间复杂度近似为O(logn)）
其实底层结构就是B+树，B+树作为树的一种实现，能够让我们很快地查找出对应的记录。
最左前缀原则
MySQL中的索引可以以一定顺序引用多列，这种索引叫作联合索引。如User表的name和city加联合索引就是(name,city)，而最左前缀原则指的是，如果查询的时候查询条件精确匹配索引的左边连续一列或几列，则此列就可以被用到。如下：
select * from user where name=xx and city=xx ; ／／可以命中索引 select * from user where name=xx ; // 可以命中索引 select * from user where city=xx ; // 无法命中索引
这里需要注意的是，查询的时候如果两个条件都用上了，但是顺序不同，如 city= xx and name ＝xx，那么现在的查询引擎会自动优化为匹配联合索引的顺序，这样是能够命中索引的。
由于最左前缀原则，在创建联合索引时，索引字段的顺序需要考虑字段值去重之后的个数，较多的放前面。ORDER BY子句也遵循此规则。
a,b,c
where a=xx and b>443 and c=32;
where c=32 and b =-123 and a =123;
联合索引在b+树如何存储
在新的b+树的data区域最下面一列放着这个联合索引的主键的值