mysql索引详解

一、索引类型

简介

MySQL支持多种类型的索引，每种索引类型都适用于特定的场景和用途。下面是MySQL中常见的索引类型：

注意事项

• 引擎支持：在创建索引时，需要注意不同的索引类型可能需要特定的存储引擎支持。例如，全文索引在MyISAM和InnoDB中的行为可能略有不同。
• 前缀长度：在创建前缀索引时，选择合适的前缀长度是很关键的，因为过短的前缀可能会导致大量的哈希碰撞，而过长的前缀则可能降低索引的效益。
• 空间索引的存储引擎：虽然InnoDB从MySQL 5.7开始支持空间索引，但在早期版本中，空间索引仅在MyISAM引擎中支持。

通过合理使用这些索引，可以显著提高MySQL数据库的查询性能和数据检索效率。

1. B-Tree索引： 

• • 最常用的索引类型，适用于全值匹配、值的范围匹配以及前缀匹配。
  • 适用于SELECT、UPDATE和DELETE语句中的等值比较和范围查找。
  • 支持ORDER BY和GROUP BY操作。

2. 哈希索引： 

在MySQL中，哈希索引通常用于内存存储引擎（MEMORY），它使用哈希表实现，适用于快速查找等值查询。对于磁盘基的存储引擎如InnoDB，它不支持原生的哈希索引，但InnoDB会自动创建自适应哈希索引来加速哈希查询。

• • 基于哈希表实现，只支持精确匹配查找。
  • 主要用于等值比较，不支持排序和部分匹配。
  • 在某些存储引擎（如MEMORY）中可用。

创建内存表的哈希索引：

CREATE TABLE example (
    id INT,
    value VARCHAR(255),
    INDEX USING HASH (id)
) ENGINE=MEMORY;

3. 全文索引（FULLTEXT）： 

• • 专为全文搜索设计。
  • 支持在CHAR、VARCHAR或TEXT列上创建。
  • 在InnoDB和MyISAM存储引擎中可用。
  • 适用于查找文本中的词或短语。

全文索引用于优化文本搜索，支持在MyISAM和InnoDB表上创建。全文索引允许你使用MATCH() ... AGAINST()语法进行全文搜索。

创建全文索引：

CREATE TABLE articles (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(200),
    body TEXT,
    FULLTEXT(title, body)
) ENGINE=InnoDB;

4. 逆向索引（反向索引）

特点：在索引创建时，将字符串中的字符以相反的顺序存储和索引。
适用场景：对于某些搜索和字符串比较操作，可以提高性能。

逆向索引的工作原理

• 索引结构：逆向索引记录了每个唯一单词出现在哪些位置（例如，在哪些文档或哪些数据库记录中）。
• 构建索引：当对文本字段进行全文索引时，MySQL会解析这些字段中的文本内容，提取词汇，并构建一个逆向索引。
• 查询操作：在执行全文搜索时，MySQL会使用这个逆向索引来快速找到包含特定单词或短语的记录。

逆向索引的优势

1. 提高搜索效率：对于包含大量文本数据的表，逆向索引可以显著提高搜索查询的速度。
2. 支持复杂搜索：可以进行词汇级的搜索，包括短语搜索和布尔搜索。

5. 空间索引（R-Tree）： 

• • 用于空间数据类型，如MySQL的GEOMETRY类型。
  • 主要在GIS（地理信息系统）应用中使用。
  • 支持空间数据的多维范围查询。
  • 存储引擎：在MyISAM和InnoDB存储引擎中支持。

空间索引通常用于存储地理空间数据，适用于MyISAM和InnoDB存储引擎。创建空间索引前，需要确保列是空间数据类型，如GEOMETRY、POINT等。

创建空间索引：

CREATE TABLE geom_table (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    geom GEOMETRY NOT NULL,
    SPATIAL INDEX(geom)
) ENGINE=MyISAM;  -- 或者 ENGINE=InnoDB;

6. 聚簇索引（聚集索引）： 

• • 在InnoDB存储引擎中，表数据和索引绑定在一起，这种结构称为聚簇索引。
  • 每个表只能有一个聚簇索引，通常是主键索引。
  • 可以提高数据检索效率，但可能影响数据插入速度。

7. 非聚簇索引（非聚集索引）： 

• • 除聚簇索引外的所有索引。
  • 可以加速访问表中特定列的数据。

8. 唯一索引： 

• • 确保索引列中的数据值唯一。
  • 可用于实现数据完整性约束。

9. 复合索引（多列索引）： 

• • 在多个列上创建的索引。
  • 可以提高多列查询条件的查询效率。

复合索引是数据库中一种强大的工具，可以大幅提高查询效率，尤其是在涉及多个列的查询中。复合索引是在两个或多个列上一起创建的索引，这使得它们在处理复杂查询时比单列索引更为有效。

复合索引的原理

复合索引的工作原理基于以下几个关键概念：

1.  索引结构： 

• • 复合索引基于B+树数据结构构建，其中树的每个节点包含索引列的键值。这些键值是根据索引中定义的列的顺序排序的。例如，如果有一个复合索引 (column1, column2)，则首先根据 column1 的值进行排序，如果 column1 的值相同，则根据 column2 的值进行二级排序。

1.  键值存储： 

• • 在复合索引的B+树中，每个叶节点存储了完整的索引键（即所有组成索引的列的值）和指向表中实际数据行的指针。

1.  索引查找： 

• • 查询处理时，如果查询条件与索引中的列匹配，数据库系统可以快速通过索引定位到需要的数据。索引极大地减少了必须扫描的数据量，因为系统可以直接跳到符合条件的数据位置，而不是遍历整个表。

复合索引结构示例

在B+树中，当使用复合索引如 (customer_id, order_date) 时，结构将按照 customer_id 进行主排序，内部再按 order_date 进行次排序。这种排序保证了索引能够高效地处理基于这两个字段的查询，尤其是范围查询和精确匹配查询。下面我们详细解析这个结构及其对查询的优化。

B+树的结构和层级

B+树的每个节点可以存储多个键值对，这些键值对在节点内部按照一定的顺序排列。对于复合索引 (customer_id, order_date)，每个节点内的键值对将首先根据 customer_id 排序，若 customer_id 相同，则根据 order_date 进行排序。

示例树结构

想象一个简化的B+树，它的索引节点可能如下所示：

• 根节点： 

• • 包含键 (100, '2023-01-15') 和 (200, '2023-01-01')

• 中间节点： 

• • 对于左子节点（键值小于 (100, '2023-01-15')），包含键 (50, '2023-01-10')
  • 对于中间子节点（键值在 (100, '2023-01-15') 和 (200, '2023-01-01') 之间），包含键 (100, '2023-01-01'), (100, '2023-02-01')
  • 对于右子节点（键值大于 (200, '2023-01-01')），包含键 (250, '2023-01-05')

• 叶节点： 

• • 链接各个叶节点，确保全表范围查询的连续性和效率。

叶节点数据的排序示例

在叶节点中，数据的排序会是这样的：

[(50, '2023-01-10'), recordPtr]
[(100, '2023-01-01'), recordPtr]
[(100, '2023-01-15'), recordPtr]
[(100, '2023-02-01'), recordPtr]
[(200, '2023-01-01'), recordPtr]
[(250, '2023-01-05'), recordPtr]
...

这种排序确保了在给定 customer_id 的情况下，能够快速定位到具体的日期范围，从而提高查询效率。例如，查询：

SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 100 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

可以直接定位到包含 (100, '2023-01-01') 的节点，然后顺序读取到 (100, '2023-02-01') 之前的所有记录。

复合索引的应用场景

复合索引在MySQL中是一个非常有用的特性，能够极大地优化查询性能，尤其是在涉及多个列的查询中。理解并合理运用复合索引可以帮助提高数据库的查询效率和响应速度。以下是一些典型的MySQL复合索引使用场景：

多列过滤查询

当查询条件涉及多个列时，复合索引可以提供更有效的过滤。例如，一个经常执行的查询涉及用户的姓氏和出生年份，复合索引可以同时在这两个字段上进行优化：

CREATE INDEX idx_lastname_birthyear ON users (last_name, birth_year);

SELECT * FROM users WHERE last_name = 'Smith' AND birth_year = 1980;

在这个例子中，复合索引 idx_lastname_birthyear 使得MySQL能够快速定位到姓氏为 "Smith" 且出生年份为 1980 的所有用户，而无需扫描整个表。

提升排序和分组的效率

MySQL中复合索引在提升排序（ORDER BY）和分组（GROUP BY）效率方面非常有效，但这种效果依赖于查询的结构和索引的使用方式。理解复合索引能或不能提升效率的情况是优化查询和设计索引策略的关键。

复合索引能提升效率的情况

1.  索引列与排序/分组列完全匹配： 

• • 当查询中的 ORDER BY 或 GROUP BY 子句中的列完全匹配复合索引中的列，并且顺序也一致时，MySQL可以直接利用索引进行排序或分组。因为数据在索引中已经是预排序的，MySQL可以顺序读取索引，无需进行额外的排序操作。
  • 示例：如果有一个索引 (column1, column2)，则以下查询将高效利用该索引：

SELECT * FROM table_name ORDER BY column1, column2;
SELECT * FROM table_name GROUP BY column1, column2;

1.  索引的前缀被排序/分组列使用： 

• • 如果 ORDER BY 或 GROUP BY 子句中的列是复合索引的前缀子集，MySQL同样可以有效利用索引。
  • 示例：对于索引 (column1, column2, column3)，以下查询仍可利用该索引：

SELECT * FROM table_name ORDER BY column1;
SELECT * FROM table_name GROUP BY column1, column2;

复合索引不能提升效率的情况

1.  排序/分组列与索引列顺序不匹配： 

• • 如果 ORDER BY 或 GROUP BY 子句中列的顺序与索引中的列的顺序不匹配，索引可能不会被用于优化排序。
  • 示例：对于索引 (column1, column2)，以下查询不会利用该索引进行排序：

SELECT * FROM table_name ORDER BY column2, column1;

1.  排序/分组列不是索引的前缀： 

• • 如果 ORDER BY 或 GROUP BY 子句中的列不完全是索引的前缀，那么索引无法用于排序或分组。
  • 示例：对于索引 (column1, column2, column3)，以下查询不会利用该索引：

SELECT * FROM table_name ORDER BY column2;
SELECT * FROM table_name GROUP BY column3;

1.  排序和分组查询中包含非复合索引列： 

• • 当 ORDER BY 或 GROUP BY 子句包含索引中未列出的字段时，索引对排序的帮助将受限或无效。
  • 示例：如果索引仅覆盖 column1 和 column2，以下查询无法利用索引优化：

SELECT * FROM table_name ORDER BY column1, column2, column4;

如何确保复合索引有效

• 确保索引的顺序与查询中的排序或分组顺序一致。
• 在创建复合索引时，将经常用于排序或分组的列放在索引的前面。
• 使用 EXPLAIN 命令查看查询计划，确认索引是否被用于查询优化。

总之，合理设计和使用复合索引可以显著提升MySQL中的排序和分组操作的效率，但需要确保索引的结构与查询需求相匹配。

支持联合唯一性约束

复合索引不仅可以用于性能优化，还可以用来实施数据完整性约束。例如，如果在一个表中需要保证某两个列的组合值是唯一的，可以使用复合唯一索引来实现：

CREATE UNIQUE INDEX idx_email_date ON registrations (email, registration_date);

INSERT INTO registrations (email, registration_date) VALUES ('user@example.com', '2023-01-01');

这个唯一索引防止同一邮箱在同一天重复注册。

索引覆盖查询

复合索引还可以用于索引覆盖查询，即查询列直接被索引覆盖，而无需访问数据行。这可以极大地减少数据访问量和提高查询速度：

CREATE INDEX idx_lastname_firstname_email ON users (last_name, first_name, email);

SELECT last_name, first_name, email FROM users WHERE last_name = 'Smith';

在这种情况下，由于所有请求的列都在索引中，MySQL可以仅通过扫描索引来满足查询，不必加载数据行。

优化复杂查询

在复杂的查询中，尤其是那些涉及多表连接和多个条件的查询，合适的复合索引可以显著减少查询中涉及的表的扫描次数：

CREATE INDEX idx_user_post ON posts (user_id, created_at);

SELECT u.name, p.title
FROM users u
JOIN posts p ON u.user_id = p.user_id
WHERE p.created_at > '2023-01-01' AND u.user_id = 123;

在此场景中，idx_user_post 索引帮助快速找到特定用户的最近帖子，优化了连接操作的性能。

总结

复合索引是数据库设计中的一种强大工具，能够针对多种不同的查询和操作场景提供性能优化。正确设计和使用复合索引可以显著提高应用程序的响应速度和数据库的处理能力。在实际应用中，应结合具体的业务需求和查询特点

来合理规划索引策略。

创建复合索引的示例

CREATE INDEX idx_column1_column2 ON table_name (column1, column2);

使用复合索引的注意事项

•  索引列的顺序： 

• • 索引的效率高度依赖于列的顺序。通常，应将筛选频率最高或最具选择性的列放在索引的最前面。

•  查询的设计： 

• • 为了最大化索引的效果，查询条件应该使用索引的前缀列。如果查询中省略了前缀列，则该复合索引可能不会被利用。

•  维护成本： 

• • 复合索引虽然强大，但也会增加数据更新（插入、更新、删除）时的开销，因为每次数据变化都需要更新索引。

通过理解并正确使用复合索引，可以显著提高数据库查询的性能和效率，特别是在处理大规模数据和复杂查询的环境中。

10. 前缀索引 

MySQL中的前缀索引是一种特殊类型的索引，它只使用字段值的前几个字符来创建索引。这种类型的索引在处理大型文本字段（如VARCHAR、TEXT）时特别有用，因为它可以减小索引的大小，从而提高查询性能并减少磁盘空间的使用。

• • 针对字符串列创建的部分索引。
  • 可以减少索引空间，提高效率。

前缀索引用于字符字段，可以节省索引空间并提高索引效率，特别是对于长文本字段。创建前缀索引时，需要指定索引的前缀长度。

创建前缀索引

在创建前缀索引时，你需要指定索引的长度。这个长度是根据字段中字符的数量确定的。例如，如果你有一个VARCHAR(255)类型的字段，并且你知道前10个字符就足够区分大部分的行，你可以创建一个只使用前10个字符的前缀索引：

CREATE INDEX idx_name ON table_name (column_name(10));

这里，idx_name 是索引的名称，table_name 是表的名称，column_name(10) 表示对 column_name字段的前10个字符建立索引。

使用场景

前缀索引适用于以下情况：

1.  大型文本字段：对于存储大型文本的字段（如VARCHAR(255)或TEXT类型），全字段索引可能非常大，不利于性能。 
2.  数据分布均匀：前缀索引特别适用于数据的前几个字符分布较均匀的情况。 

优点

1. 减少索引大小：相比于整个字段的索引，前缀索引占用更少的磁盘空间。
2. 提高性能：减小的索引大小可以加快搜索速度，特别是在磁盘I/O是瓶颈的场景中。

缺点和限制

1. 选择性降低：前缀索引可能不如全字段索引准确，可能导致查询优化器无法有效使用它们。
2. 长度选择：确定前缀长度可以是一个挑战，需要平衡索引大小和查询效率。
3. 不支持排序和分组：前缀索引不能用于ORDER BY和GROUP BY子句。

性能考量

使用前缀索引时，需要考虑前缀长度对查询效率的影响。过短的前缀可能导致索引的选择性不足，而过长的前缀可能减少了索引的效率优势。通常，需要通过分析字段值的分布和查询模式来确定最佳的前缀长度。

总的来说，前缀索引是MySQL中一个非常有用的功能，可以在不牺牲太多查询性能的前提下，显著减少索引的大小。然而，它们的使用需要仔细考虑，并根据具体的数据特性和查询需求进行优化。

11. 全局索引和局部索引（分区表）

在MySQL中，通常谈论的索引类型包括全局索引和局部索引。然而，这些术语在MySQL的上下文中可能不像在某些其他数据库系统中那样常见或明确。这里，我们可以探讨与之相近的概念，即在MySQL中普通索引（可以认为是“全局索引”）和分区表中的索引（类似于“局部索引”）。

特点：
全局索引：覆盖整个分区表的索引。
局部索引：仅覆盖单个分区的索引。
适用场景：在分区表上使用，可以提高查询性能，尤其是在大数据集上。

普通索引（全局索引）

在MySQL中，当我们创建一个普通的索引时，它实际上是针对整个表的。这些索引可以被视为“全局”的，因为它们不限于表的特定部分或分区。

•  创建索引：在表的某个或某些列上创建索引，以加快搜索和排序操作。 

CREATE INDEX idx_column ON table_name (column_name);

•  使用场景：适用于所有类型的表，无论是小表还是大表。 
•  特点： 

• • 索引覆盖整个表。
  • 提高查询性能，尤其是对于频繁查询的列。
  • 可以是唯一索引，强制列值的唯一性。

分区表中的索引（局部索引）

在MySQL中的分区表上创建的索引可以类似于“局部索引”。分区表是将表的数据根据某种规则分散存储到不同的部分（分区），每个分区可以有自己的索引。

•  创建分区表的索引：在创建分区表时，每个分区都可以自动维护自己的索引。 
•  使用场景：适用于大型表，特别是当单个表的大小超过了文件系统限制或者单个索引的大小过大时。 
•  特点： 

• • 每个分区维护自己的索引。
  • 可以提高查询性能，特别是对于分区键的查询。
  • 在某些查询中，MySQL只需要检查相关分区，而不是整个表。

注意事项

• 索引维护：无论是全局索引还是局部索引，都需要进行维护。索引可能会随着数据的增加而膨胀，需要定期进行优化。
• 性能权衡：索引可以提高查询速度，但也会增加写入操作的开销。因此，需要根据实际的应用场景选择合适的索引策略。
• 适当选择：对于小表，普通索引通常就足够了。对于特别大的表或特定的性能需求，分区表及其索引可能是更好的选择。

在MySQL中，正确地使用索引是提高数据库性能和效率的关键。选择适合具体应用场景的索引类型和策略，可以显著提高数据检索的速度和效率。

12. 全列索引

特点：对表中的每一列都创建索引，通常是在一个复合索引中包含所有列。
适用场景：适用于查询涉及表中多个列的情况，但这是一种非常特殊且罕见的索引类型。

13. 函数索引：

MySQL中的函数索引（也称为表达式索引）是一种特殊类型的索引，它允许你在索引键上使用一个或多个列的函数或表达式的结果。这使得针对数据的特定处理或转换进行高效查询成为可能。

函数索引简介

MySQL中的函数索引（也称为表达式索引）是一种特殊类型的索引，它允许你在索引键上使用一个或多个列的函数或表达式的结果。这使得针对数据的特定处理或转换进行高效查询成为可能。

a. 功能和使用场景

1.  针对列的计算或格式化：当你需要经常基于某个列的转换或计算结果进行查询时，函数索引可以提高这些查询的效率。例如，你可能需要根据日期字段的年份或月份进行过滤。 
2.  大小写不敏感的搜索：在区分大小写的数据库中，可以使用函数索引实现对文本列进行大小写不敏感的搜索。 
3.  复合操作：可以创建基于多个列的复杂表达式的索引。 

b. 创建函数索引

使用 CREATE INDEX 语句创建函数索引，指定列的函数或表达式。例如：

CREATE INDEX idx_name ON table_name (LOWER(column_name));

在这个例子中，idx_name 是索引的名称，table_name 是表名，LOWER(column_name) 是在 column_name 上应用的函数。

c. 使用注意事项

1.  存储引擎：不是所有MySQL存储引擎都支持函数索引。例如，InnoDB在MySQL 5.7及以上版本支持。 
2.  性能考虑：函数索引可以提高特定查询的性能，但它们也需要额外的存储空间，并且会在数据插入或更新时增加计算开销。 
3.  查询匹配：为了利用函数索引，查询中的表达式必须与索引中的表达式完全匹配。 
4.  兼容性：创建函数索引时使用的函数必须在所有使用该数据库的MySQL服务器上可用，以保持兼容性。 

d. 实际应用示例

考虑一个包含日期和销售数据的表，你经常需要基于年份进行查询。可以创建一个函数索引来提高这类查询的效率：

CREATE INDEX idx_year ON sales (YEAR(sale_date));

然后，你可以有效地查询特定年份的销售数据：

SELECT * FROM sales WHERE YEAR(sale_date) = 2021;

函数索引是MySQL中一个强大的特性，可以为特定类型的查询提供显著的性能提升。然而，使用它们时需要谨慎，确保它们与实际的查询模式和数据更新频率相匹配。

注意事项
索引类型选择：选择正确的索引类型取决于多种因素，包括数据类型、查询模式和存储引擎的特性。
性能考虑：不恰当的索引可能导致性能下降，因此创建索引前应仔细考虑。
存储引擎依赖：某些索引类型仅在特定的存储引擎中可用。
数据完整性：某些索引类型（如唯一索引）可以用于保证数据完整性。
空间和维护成本：索引虽然可以提高查询性能，但也会占用额外的存储空间并增加数据维护成本

不同的索引类型适用于不同的查询类型和数据模式，选择合适的索引类型对于优化数据库性能至关重要。在实际应用中，通常需要根据具体的查询需求和数据特性来选择和设计索引。

二、聚集索引和非聚集索引

参考文章

• mysql聚集索引和非聚集索引的区别是什么

在关系型数据库中，索引是一种用于提高查询效率的数据结构，它能够加速对数据库表中数据的查找和访问。聚集索引和非聚集索引是两种常见的索引类型。

1. 聚集索引

聚集索引（Clustered Index）是一种按照数据的物理顺序来组织数据的索引方式。它是一种特殊的索引，能够将表中的数据按照索引列的顺序进行排序，并将数据存储在磁盘上连续的位置上。聚集索引只能有一个，它通常是主键列或者唯一索引列。

因为聚集索引按照物理顺序组织数据，所以它能够提高查询效率，尤其是针对索引列的查询效率。当使用聚集索引进行查询时，数据库引擎可以利用聚集索引的物理顺序，快速定位到需要查询的数据行，从而提高查询效率。

定义：聚集索引是一种特殊类型的索引，其中表记录的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。这意味着表中的行是按索引键顺序存储的。

特点：

在MySQL的InnoDB存储引擎中，主键索引就是聚集索引。

如果没有定义主键，MySQL会选择第一个唯一索引（其中所有键列都是非空的）作为聚集索引。

如果一个表既没有主键也没有合适的唯一索引，MySQL会生成一个隐藏的行ID作为聚集索引。

优点：

聚集索引可以快速访问基于索引的查询，因为索引和数据实际上存储在一起。

对于范围查询特别高效，因为相关记录物理上相邻。

缺点：

插入速度可能受影响，因为每个新记录可能需要插入到表的中间位置。

更新聚集索引键的成本较高，因为它可能涉及移动行以保持存储顺序。

特点：

• 数据排序：聚集索引的键值决定了表中数据的物理排列顺序。
• 直接访问：查找聚集索引的键值可以直接定位到数据，不需要额外的指针跳转。
• 范围查询优势：聚集索引非常适合执行范围查询，因为数据连续存储，可以快速遍历。
• 修改开销：插入和删除操作可能导致数据重新排列，从而增加开销。

对于聚集索引，其叶子节点里的会存储该行的所有数据

在使用InnoDB存储引擎的MySQL数据库中，聚集索引的叶子节点不仅存储了键值，而且还包含了与键值对应的整行数据。这是聚集索引区别于非聚集索引的一个主要特点，也是它命名为“聚集”的原因，因为数据实际上是围绕索引键“聚集”存储的。

假设有一个简单的用户表，表结构如下：

CREATE TABLE users (
    user_id INT AUTO_INCREMENT,
    username VARCHAR(50),
    email VARCHAR(100),
    PRIMARY KEY (user_id)
) ENGINE=InnoDB;

在这个表中，user_id是聚集索引。这意味着在磁盘上，users表的数据会按照user_id的顺序存储。当你查看InnoDB表的存储结构时，聚集索引的叶子节点会包含以下内容：

• user_id：作为索引的键部分。
• username：与每个user_id对应的用户名。
• email：与每个user_id对应的电子邮件地址。

所以，当你执行一个查询来查找特定的user_id时，例如：

SELECT * FROM users WHERE user_id = 5;

InnoDB存储引擎会通过聚集索引直接定位到包含user_id = 5的数据行。由于这一行的所有数据（user_id，username，email）都存储在聚集索引的叶子节点中，所以不需要任何额外的数据检索操作。这就是聚集索引在访问数据时非常高效的原因。

聚集索引的优缺点

优点：

• 数据访问速度快，特别是对于主键查询和范围查询。
• 因为数据与索引一起存储，所以可以更快地读取顺序数据。

缺点：

• 插入速度可能受影响，因为每次插入都需要按照聚集索引的顺序，这可能导致页面分裂。
• 更新聚集索引键的值可能非常昂贵，因为它可能需要移动数据行到新的物理位置以保持数据顺序。

了解这些细节可以帮助数据库管理员和开发者更好地设计数据库和优化查询性能。在选择聚集索引时，通常推荐选择递增的键（如自增ID），这样可以最小化页面分裂和数据重排的开销。

2. 非聚集索引

非聚集索引（Non-Clustered Index）是一种按照数据的逻辑顺序来组织数据的索引方式。它是一种常见的索引类型，能够将索引列的值和对应的数据行地址存储在一起，从而加速对表中数据的查询和访问。一个表可以有多个非聚集索引，每个非聚集索引都包含索引列的值和对应的数据行地址。

当使用非聚集索引进行查询时，数据库引擎需要先查找到索引列的值，然后再根据索引列的值查找对应的数据行地址，最后才能获取到需要查询的数据行。因为非聚集索引和数据行是分开存储的，所以它的查询效率通常比聚集索引低。但是非聚集索引能够提高数据的插入、更新和删除效率，因为它不需要重新排序表中的数据。

特点：

• 指针索引：非聚集索引的每个条目都包含一个指向表中实际数据行的指针。
• 多索引可能：一个表可以拥有多个非聚集索引，因为它们不影响数据的物理存储。
• 访问速度较慢：相对于聚集索引，非聚集索引需要至少两次查找：一次在索引表上，一次通过指针找到数据行。
• 更小的影响范围：由于非聚集索引不重新排序表中的数据，因此插入和删除操作的影响较小。

非聚集索引虽然在许多情况下提供了优异的性能，特别是在快速查找单个值或满足特定条件的记录时，但它们不总是最适合用于排序或执行范围查询的场景。这主要是由非聚集索引的结构和工作方式决定的。以下是几个关键原因，解释为什么非聚集索引可能不是排序或范围查询的最佳选择：

数据物理存储分离

在非聚集索引中，索引结构与实际数据的物理存储是分开的。索引本身只包含键值和指向数据行的指针。这意味着索引虽然可以快速定位数据，但数据本身在表中的存储并不按照索引键的顺序排列。

影响：

• 排序查询：对于排序操作，非聚集索引需要在找到所有相关的行之后，再对这些行进行排序，这可能涉及到大量的数据移动，特别是当排序的数据不在内存中时，需要频繁的磁盘I/O。
• 范围查询：在执行范围查询时，非聚集索引可能需要对多个不连续的数据页进行访问，因为数据行并未按照索引键顺序存储。

需要额外的跳转

由于非聚集索引中的指针指向实际的数据页，每次索引查找后都需要一个额外的跳转来访问数据。这在单个行查找中可能不是问题，但在涉及多个行的排序或范围查询中，这种额外的跳转会显著增加查询的总体成本和时间。

效率较低的数据访问模式

非聚集索引可能导致所谓的“随机I/O”，尤其是在大量数据的查询中。随机I/O比顺序I/O（如聚集索引中的I/O）慢得多，因为每次读取操作都可能涉及到磁盘头的移动，从而增加了读取延迟。

索引维护成本

非聚集索引虽然允许多个索引存在于同一个表上，但每个索引都需要维护。在进行大量的插入、更新或删除操作时，所有相关的非聚集索引都需要更新，这可能导致性能下降。在进行范围查询或排序操作时，这种维护成本尤为明显，因为每次数据变动都可能影响索引的结构。

结论

虽然非聚集索引在许多查询中非常有用，但对于需要按顺序处理大量数据的排序或范围查询，聚集索引通常是更优的选择。聚集索引通过保持数据的物理顺序与索引顺序一致，能够更有效地执行这类操作。因此，选择索引类型时应考虑查询的类型和频率，以及数据的使用模式，以确保数据库性能最优化。

3. MySQL如何创建聚集索引和非聚集索引

在MySQL中，创建聚集索引和非聚集索引的概念与操作依赖于所使用的存储引擎，特别是InnoDB存储引擎，这里以InnoDB为例进行详细说明，因为它是MySQL的默认存储引擎，并且在现代的MySQL版本中得到了广泛应用。

a. 聚集索引（Clustered Index）

在InnoDB中，聚集索引非常特殊，因为它直接定义了表中数据行的物理存储顺序。InnoDB要求表必须有聚集索引，通常以下规则适用：

• 如果表定义了主键，那么主键自动成为聚集索引。
• 如果没有显式定义主键，MySQL会寻找第一个唯一索引（unique index），其中所有列都是NOT NULL，将其作为聚集索引。
• 如果这样的唯一索引不存在，则InnoDB会内部生成一个隐藏的列，用作聚集索引。

创建聚集索引示例（通常是创建表时定义主键）：

CREATE TABLE customers (
    customer_id INT AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(100),
    email VARCHAR(100),
    PRIMARY KEY (customer_id)
) ENGINE=InnoDB;

在这个例子中，customer_id是聚集索引，表中的数据将按照customer_id的值的顺序存储。

b. 非聚集索引（Non-clustered Index）

非聚集索引，或称为二级索引，在InnoDB中不影响数据的物理排序，而是创建一个单独的结构来存储键值和指向数据行的指针。非聚集索引允许你快速访问那些不需要扫描整个表的数据。

创建非聚集索引示例：

CREATE TABLE orders (
    order_id INT AUTO_INCREMENT,
    customer_id INT,
    order_date DATE,
    PRIMARY KEY (order_id),
    INDEX idx_customer (customer_id)
) ENGINE=InnoDB;

在这个例子中，order_id是聚集索引，而idx_customer是一个非聚集索引。这意味着你可以快速基于customer_id查找订单，而不影响表中数据的物理排序。

c. 说明

• 性能考量：聚集索引因为直接影响数据的物理存储，因此在插入和删除操作时可能会引起数据页的重新排序，这可能影响性能。选择一个随时间增长的列（如自增ID）作为聚集索引通常是一个好的策略。
• 索引维护：非聚集索引虽然在查询速度上提供了优势，但它们需要额外的空间来存储，并且在进行表的DML操作（如INSERT、UPDATE、DELETE）时需要被维护，这可能引入额外的开销。

正确地使用聚集索引和非聚集索引可以大幅提高数据库的查询性能和数据管理效率，因此在设计数据库和表结构时需要仔细考虑如何合理地设置和使用这些索引。

4. 总结

• 聚集索引：适合用作主键，尤其是当频繁进行范围查询和排序操作时。例如，订单数据按日期排序。
• 非聚集索引：适合用在查询经常访问但不经常作为排序或范围查询基础的列。例如，查询中常用的状态字段或分类字段。

综上所述，聚集索引和非聚集索引是两种常见的索引类型，它们都能够提高查询效率和数据的访问效率，但是聚集索引和非聚集索引的工作原理和应用场景不同，需要根据实际情况进行选择和使用。

三、覆盖索引

什么是覆盖索引

覆盖索引是数据库索引的一个重要概念，尤其适用于提高查询性能。下面详细解释覆盖索引的概念、特点和优势。

定义

覆盖索引是指一个索引包含（或“覆盖”）了查询中需要的所有数据。在使用覆盖索引时，数据库可以仅通过索引就获取所需的所有信息，而无需回表到原始数据行。这种类型的索引可以显著提高查询效率。

特点

1.  索引列：覆盖索引包括查询中涉及的所有列。例如，如果一个查询需要访问列A和列B，那么一个包含列A和列B的索引就可以是覆盖索引。 
2.  避免回表：通常，当数据库执行索引查找时，它会使用索引找到相应的行，然后返回到表中检索完整的数据行。覆盖索引允许数据库避免这一步，因为索引已经包含了所需的所有数据。 
3.  适用场景：覆盖索引特别适用于读取密集型的查询操作，特别是在查询只需要表的一部分列而不是全部数据时。 

优势

1.  提高性能：由于减少了对原始数据表的访问，查询效率可以显著提高。 
2.  减少I/O操作：减少了磁盘I/O操作，因为不需要从磁盘加载完整的数据行。 
3.  减少资源消耗：覆盖索引通常比完整的数据行占用更少的空间，因此可以减少内存使用。 

使用场景

• 只读取某些列：当查询仅需要表中的某些列时，使用覆盖索引可以显著提升性能。
• 聚合和统计查询：在进行聚合如COUNT、SUM等操作时，如果这些列已经在索引中，可以直接使用覆盖索引。

示例

假设有一个查询：

SELECT column1, column2 FROM table WHERE column1 = 'X';

如果存在一个包含column1和column2的索引，那么这个索引就可以作为覆盖索引，数据库可以仅通过查看索引来满足这个查询，而不需要访问表中的实际行。

总结

覆盖索引是优化数据库查询的一种强大方法，特别是在处理大型数据集和需要快速读取操作的场景中。通过合理设计索引，可以使覆盖索引在减少查询成本和提高性能方面发挥重要作用。

四、索引失效

索引（Index）是一种用于提高数据库查询效率的数据结构，它可以加速对表中数据的查找和访问。但是，索引并不是万能的，有些情况下索引可能会失效，导致查询效率下降。以下是一些常见的索引失效情况：

1. 条件中使用函数或者对索引列进行运算

如果查询条件中使用了函数，例如使用了 DATE_FORMAT()、LOWER()、UPPER() 等函数，那么索引就会失效。对索引列进行运算， 运算包括(+，-，*，/，! 等) 错误的例子：select * from test where id-1=9; 正确的例子：select * from test where id=10; 因为函数会对查询条件进行计算和转换，从而破坏了索引的匹配。

2. 条件中使用不等于操作符（<>、!=、 not in 、not exist;单独的>,<,(有时会用到，有时不会) ）

如果查询条件中使用了不等于操作符，例如 WHERE id <> 10，那么索引就会失效。因为不等于操作符需要对索引中的所有值进行匹配，无法利用索引的快速定位特性。

3. 条件中使用 OR 操作符

在MySQL中使用 OR 操作符确实可以影响到索引的使用情况，尤其是当涉及到多个字段时。索引是否失效或效率降低取决于查询的具体结构和涉及的字段。下面我们来探讨几种常见情况和如何改善查询效率。

基本使用情况

• • 当你在查询中使用 OR 连接同一个列的多个条件时，MySQL通常可以有效地使用索引。例如，对于查询 SELECT * FROM table WHERE column1 = 'value1' OR column1 = 'value2';，如果 column1 上有索引，MySQL可以使用该索引来优化查询。

涉及多个不同列的 OR 操作符

• 当 OR 操作符用于连接不同列的条件时，索引的使用通常不那么有效。例如，查询 SELECT * FROM table WHERE column1 = 'value1' OR column2 = 'value2'; 中，即使 column1 和 column2 都有索引，标准的查询执行计划可能无法同时利用这两个索引。在这种情况下，MySQL可能会对每个条件单独使用索引，然后合并结果，或者完全放弃使用索引进行全表扫描。

1.  单独索引的使用： 

• • 当使用 OR 操作符连接两个不同列的条件时，理论上，数据库可以尝试分别使用每个列上的索引。例如，它可以使用 column1 的索引来查找所有匹配 value1 的行，同时使用 column2 的索引来查找所有匹配 value2 的行。

1.  合并结果的复杂性： 

• • 即便数据库可以使用上述两个索引，每个索引返回的结果集需要被合并以形成最终的查询结果。这个合并步骤本身就可能是计算密集型的，尤其是当每个条件匹配的行数较多时。

1.  索引效率问题： 

• • 虽然每个条件可以独立使用索引，但实际操作中，查询优化器可能判断，由于需要合并来自不同索引的结果，使用单独的索引反而不如进行一次全表扫描来得更高效。全表扫描虽然读取了更多的数据，但它避免了多次索引查找和结果合并的开销。

1.  查询优化器的决策： 

• • MySQL的查询优化器会基于统计信息来决定是否使用索引。如果它预计使用索引并合并结果的成本高于直接全表扫描的成本，它可能选择不使用索引。

如何优化 OR 查询

1.  使用 UNION 来代替 OR

• • 对于涉及多个不同列的 OR 查询，使用 UNION 可能是一个更好的选择。UNION 允许数据库分别对每个查询部分使用最优的索引，然后合并结果。例如，可以将上面的查询重写为：

SELECT * FROM table WHERE column1 = 'value1'
UNION DISTINCT
SELECT * FROM table WHERE column2 = 'value2';

• • 如果不需要消除重复结果，使用 UNION ALL 通常更快，因为它避免了额外的去重步骤。

1.  索引策略

• • 确保涉及的每个列都有适当的索引。
  • 考虑使用复合索引，如果查询条件中的字段经常一起出现。

1.  查询重构

• • 根据实际的数据模式和查询频率，重新构造查询逻辑，尽可能使得查询能够有效利用索引。

1. 优化器提示： 

• • 可以尝试使用优化器提示来强制MySQL使用特定的索引策略，尽管这应该是在详细评估了所有其他选项后的最后考虑。

复合索引与OR操作

在MySQL中，使用复合索引来优化涉及多个不同列的 OR 操作符的查询通常是困难的，原因在于复合索引的工作机制和 OR 逻辑的性质。

这里将解释为什么通常不可行，以及在什么情况下可能会有所帮助。在数据库索引中，复合索引的效率高度依赖于查询条件如何利用索引中定义的列的顺序。当使用 OR 条件涉及复合索引中的不同列时，通常难以有效地利用复合索引，主要原因如下：

索引列的顺序

复合索引按照其定义中列的顺序存储和检索数据。例如，如果一个复合索引定义为 (column1, column2)，那么索引首先按 column1 的值排序，然后在 column1 的每个值内按 column2 的值排序。这种结构对于以下类型的查询非常高效：

• 查询涉及 column1 的等值或范围查找。
• 查询同时涉及 column1 和 column2 的查找，其中 column1 的条件是等值（因为只有在 column1 的值确定的情况下，column2 的排序才有意义）。

使用 OR 操作符的影响

当你在查询中使用 OR 条件连接不同的列时，如 SELECT * FROM table WHERE column1 = 'value1' OR column2 = 'value2';，情况变得复杂。假设存在复合索引 (column1, column2)，对于这种查询：

1.  索引的分割使用：

• 如果查询条件是 column1 = 'value1'，那么索引可以直接定位到 column1 为 'value1' 的所有条目。然而，column2 = 'value2' 的条件无法直接利用此索引，因为它独立于 column1 的值，而复合索引的效率是基于 column1 的值首先被确定。 
• 如果有两个复合索引 (column1, column3) 和 (column2, column3)，那 SELECT * FROM table WHERE column1 = 'value1' OR column2 = 'value2';查询条件中的 column1 = 'value1' 可以部分利用 (column1, column3) 索引，因为它直接涉及该索引的首列。然而，因为这是一个 OR 查询，而不是 AND，所以它并不会限制 column3 的值，这限制了索引的效率。同样，column2 = 'value2' 可以部分利用 (column2, column3) 索引的首列。

1.  索引扫描效率降低：虽然数据库可能尝试使用复合索引来优化每个单独的条件，但通常这样的优化效率不高。数据库可能需要对索引进行全扫描来满足 column2 = 'value2' 的条件，因为没有快速跳过所有不相关 column1 值的方法。 

复合索引和查询优化

复合索引是在多个列上一起建立的索引，其主要优势在于能够优化涉及这些列的查询，特别是当查询条件匹配索引列的前缀时。然而，对于 OR 条件，复合索引的有效性取决于查询的具体结构：

1.  单一复合索引与 OR: 

• • 当你在查询中使用 OR 连接同一个复合索引中的多个列时，复合索引很难被有效利用。例如，如果有一个复合索引 (column1, column2)，那么查询 SELECT * FROM table WHERE column1 = 'value1' OR column2 = 'value2'; 通常无法有效利用这个复合索引，因为复合索引是按列的组合排序的，而 OR 操作符要求数据库在两个不同的列上查找匹配项，这破坏了复合索引要求查询条件必须遵循索引列顺序的原则。

1.  多个复合索引与 OR: 

• • 如果为每个涉及 OR 的列单独创建复合索引，这些索引也很难共同工作以优化查询。例如，如果有两个复合索引 (column1, column3) 和 (column2, column3)，上述查询类型仍然难以利用这些索引，除非重写查询以使用 UNION 或其他逻辑。

使用复合索引的可能场景

虽然通常复合索引难以直接优化包含 OR 的查询，但在某些特定情况下，如果查询条件是复合索引的一部分并且遵循某种逻辑顺序，复合索引可能有所帮助：

• 如果查询条件涉及复合索引的首列，并且条件是通过 OR 连接的范围查询，例如：

SELECT * FROM table WHERE (column1 = 'value1' AND column2 > '10') OR (column1 = 'value1' AND column2 < '5');

这种情况下，如果存在索引 (column1, column2)，则可能通过索引优化，因为每个条件都使用了索引的前缀。

最佳实践和替代方案

• 创建适合的索引：对每个涉及 OR 操作符的列创建单独的索引，而不是依赖复合索引。
• 使用 UNION：将 OR 查询分解为多个 UNION 查询，每个查询针对不同的列使用适当的索引。
• 查询优化器的提示：在一些情况下，可以使用优化器提示来强制MySQL使用特定的索引策略。

总之，虽然复合索引在很多情况下都非常有效，但对于包含 OR 的多列查询，复合索引的优化能力有限。在设计数据库和查询时，应根据实际的查询模式和数据结构来决定最合适的索引策略。

结论

在MySQL中，使用 OR 操作符不一定直接导致索引失效，但确实可能使查询优化器难以生成最优的执行计划，特别是当 OR 涉及多个不同的列时。通过适当地重写查询（例如使用 UNION）、调整索引策略或改进数据模型设计，可以显著提高查询性能。对于复杂的查询，还可以考虑使用查询优化器提示（如 FORCE INDEX）来指导MySQL使用特定的索引。

4. 列类型不匹配或隐式转换

如果查询条件中的列类型和索引列类型不匹配，例如查询条件中使用了字符串类型，而索引列是数字类型，那么索引就会失效。隐式转换导致索引失效.这一点应当引起重视.也是开发中经常会犯的错误. 例如字符型字段为数字时在where条件里不添加引号：表的字段tu_mdn定义为varchar2(20),但在查询时把该字段作为number类型以where条件传给Oracle,这样会导致索引失效. 错误的例子：select * from test where tu_mdn=13333333333; 正确的例子：select * from test where tu_mdn='13333333333'; 当变量采用的是times变量，而表的字段采用的是date变量时.或相反情况。 

5. 表连接查询

在MySQL中，表连接查询（JOIN操作）是否能有效使用索引取决于多个因素，包括查询的结构、使用的连接类型、表的大小、以及可用索引的类型和设计。正确使用索引可以显著提高连接查询的性能，而不合理的查询设计或索引配置可能导致索引失效。下面详细解释表连接查询中索引可能失效的情况及如何避免这些情况。

表连接查询中索引可能失效的情况

1.  连接条件缺乏索引支持： 

• • 如果JOIN操作的ON条件涉及的列没有被索引，或者索引不适合所用的比较操作，MySQL将不得不对一个或多个表进行全表扫描以完成连接。

1.  不适合的索引类型： 

• • 某些类型的索引（如哈希索引）仅支持等值比较，如果连接条件使用不等式比较（例如<、>），这些索引将无法被使用。

1.  查询优化器选择全表扫描： 

• • 即使存在索引，查询优化器有时也可能选择不使用索引。这种情况可能发生在优化器估计使用全表扫描比使用索引更有效时，特别是当预计要检索的数据量占表总数据的很大一部分时。

1.  复杂的查询逻辑： 

• • 如果JOIN的ON子句中含有复杂的逻辑表达式或函数调用，那么即使相关列上有索引，索引也可能不会被利用。

如何确保索引在表连接查询中有效

1.  为连接键建立索引： 

• • 确保所有参与JOIN条件的列都有适当的索引。对于经常一起用于连接条件的多个列，考虑创建复合索引。

1.  简化连接条件： 

• • 尽量保持JOIN条件简单明了。避免在ON子句中使用复杂表达式或函数，这些可以在SELECT子句或WHERE子句中处理。

1.  选择合适的连接类型： 

• • MySQL支持多种连接类型，如内连接（INNER JOIN）、外连接（LEFT JOIN、RIGHT JOIN）和交叉连接（CROSS JOIN）。了解每种连接类型的特点和索引需求可以帮助更好地设计查询。

1.  优化查询执行计划： 

• • 可以使用EXPLAIN语句分析查询的执行计划，查看哪些索引将被使用，以及如何调整查询或索引以改进性能。

1.  调整和优化索引策略： 

• • 定期审查和调整索引，移除不再需要的索引，添加新的索引以支持查询和连接操作。

1.  利用查询优化器提示： 

• • 在某些情况下，如果你了解特定的索引可以显著改善查询性能，可以使用优化器提示来强制查询使用特定的索引。

不同表连接类型对查询时使用索引的影响

在MySQL中，连接（JOIN）操作是数据库查询中常用的一部分，用于从两个或多个表中基于共同的字段关联并检索数据。MySQL支持多种类型的连接，包括内连接（INNER JOIN）、外连接（LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN）以及交叉连接（CROSS JOIN）。了解这些连接类型的特点和如何合理地使用索引，可以有效地提升查询性能和数据处理效率。

1. 内连接（INNER JOIN）

定义：

• 内连接返回两个表中匹配连接条件的行。如果行在一个表中满足连接条件，但在另一个表中找不到匹配，则该行不会出现在结果集中。

使用场景：

• 当你只需要从两个或多个表中获取匹配的记录时使用内连接。

索引需求：

• 确保参与连接条件的列被索引，这将大幅度提升连接的效率。
• 如果连接条件涉及到排序或筛选，考虑在相关列上建立复合索引。

示例查询：

SELECT a.*, b.*
FROM table_a a
INNER JOIN table_b b ON a.common_field = b.common_field;

2. 外连接（LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN）

定义：

• LEFT JOIN（左连接）返回左表（LEFT JOIN左侧的表）的所有记录和右表中匹配的记录。如果左表的某些行在右表中没有匹配，则这些行在右表的列中将包含NULL。
• RIGHT JOIN（右连接）与左连接相反，它返回右表的所有记录和左表中匹配的记录。如果右表的某些行在左表中没有匹配，则这些行在左表的列中将包含NULL。

使用场景：

• 当你需要从一个表中获取所有记录，并从另一个表中获取匹配的记录时。如果没有匹配，依然需要从第一个表中获取记录。

索引需求：

• 索引通常应该存在于外键上，即在ON子句中用于连接的字段。
• LEFT JOIN的性能通常最好当左表（第一个表）的连接列被索引。
• RIGHT JOIN则相反，最好确保右表（第二个表）的连接列被索引。

示例查询：

SELECT a.*, b.*
FROM table_a a
LEFT JOIN table_b b ON a.common_field = b.common_field;

3. 交叉连接（CROSS JOIN）

定义：

• 交叉连接返回第一个表和第二个表的笛卡尔积。每个表中的每行与另一个表中的每行相组合。

使用场景：

• 通常用于生成大量数据或者当需要将每个表中的每一行与另一个表中的每一行进行比较的情况。

索引需求：

• 由于交叉连接返回的是两个表的完整笛卡尔积，索引在这种类型的连接中的作用不大，因为没有过滤条件。

示例查询：

SELECT a.*, b.*
FROM table_a a
CROSS JOIN table_b b;

小结

在设计和实施MySQL的JOIN查询时，合理利用索引和理解各种JOIN类型的特性至关重要，能够帮助你更高效地处理数据和优化查询性能。正确的索引策略可以显著减少查询时间，尤其是在处理大数据集时。在实施查询前，使用EXPLAIN或类似工具来分析查询计划，确保JOIN操作正如预期那样使用了索引。

结论

表连接查询不一定会使索引失效，但需要正确设计索引并优化查询以确保索引可以有效地被查询优化器利用。通过理解表结构、索引配置和查询逻辑的交互作用，可以显著提升连接查询的效率。

6. like查询是以%开头

7. 违背复合索引的最左匹配原则

8. 没有查询条件，或者查询条件没有建立索引 

9. 在查询条件上没有使用引导列 

10. 如果mysql估计全表扫描要比使用索引要快（CBO计算走索引花费过大的情况），会不使用索引。

MySQL中的CBO（Cost-Based Optimizer，基于成本的优化器）是数据库查询优化器的一种类型，它通过评估不同查询执行计划的成本来选择最佳的执行路径。CBO的目标是减少查询的总体资源消耗，如CPU时间、内存使用、磁盘I/O等。

在CBO中，"成本"是一个抽象的概念，用来表示执行特定操作或查询计划所需的资源量。CBO通过以下方式工作：

1.  生成执行计划：当一个查询被提交到数据库时，优化器会生成多个可能的执行计划。每个计划都是执行该查询的不同方式，可能涉及不同的索引选择、连接顺序、数据访问策略等。 
2.  评估成本：对于每个可能的执行计划，CBO会评估其成本。这通常涉及对数据大小、数据分布、索引的选择性、磁盘和内存的访问模式等因素的估计。 
3.  选择最低成本的计划：CBO会比较不同计划的预估成本，并选择成本最低的执行计划。这个计划被认为是最有效的，因为它预计会使用最少的资源来完成查询。 
4.  执行计划依赖于统计信息：CBO的效果很大程度上依赖于数据库中的统计信息，如表的大小、行数、索引的基数和分布等。这些统计信息帮助CBO做出更准确的成本估算。 
5.  动态优化：随着数据库使用情况的变化，统计信息可能会过时，从而影响CBO的决策。因此，定期更新统计信息是保持查询性能的关键。 

CBO是现代数据库管理系统中非常重要的组成部分，它通过智能地选择最有效的查询计划来提高数据库的性能和效率。

11. 索引列的选择性低

如果索引列的值非常接近（如性别列只有男女两种值），数据库可能决定不使用索引，因为索引带来的性能提升不大。 

12. 查询的数量是大表的大部分，应该是30％以上

查询大表的大部分数据导致索引失效的原因

MySQL查询中索引失效，尤其是当查询涉及大表的大部分数据时，通常是因为数据库优化器认为全表扫描（Full Table Scan）比使用索引更高效。这种情况的原因可以从数据库优化器的工作方式和索引的使用成本来理解：

•  成本评估和优化器选择：MySQL优化器在决定是否使用索引时，会评估不同查询路径的成本。如果通过索引访问数据的成本高于直接进行全表扫描的成本，优化器会选择全表扫描。在查询大量数据时，索引可能不再是最有效的选择。 
•  索引的随机I/O与全表扫描的顺序I/O：索引通常涉及更多的随机I/O操作，因为它需要跳转到不同的数据页来获取行数据。相比之下，全表扫描只涉及顺序I/O，这在处理大量数据时通常更高效。 
•  索引覆盖：如果查询不能通过索引完全覆盖，即查询的列不完全包含在索引中，那么使用索引可能会导致额外的I/O开销。这是因为数据库需要从索引跳转到实际的数据行来获取额外的列，这在查询大量数据时尤其低效。 
•  数据分布和选择性：如果索引的列具有低选择性（即许多行具有相同的索引值），使用索引可能不会显著减少需要扫描的数据量。在这种情况下，全表扫描可能更有效。 
•  查询条件和索引类型：某些类型的查询，比如范围查询，可能不会有效地利用索引，特别是当这些查询包含表中大部分数据时。 
•  缓冲池和已缓存的数据：如果大部分或全部所需数据已经在InnoDB缓冲池中，那么全表扫描可能会非常快速，因为避免了磁盘I/O。 

了解这些原因可以帮助在设计查询和索引策略时做出更明智的决策。在某些情况下，调整查询逻辑、改变索引结构或使用不同类型的索引（比如全文索引或哈希索引）可能会提高性能。

13. 对小表查询 

查询小表导致索引失效的原因

MySQL 中对小表查询时索引可能失效或不被使用，主要是由于以下几个原因：

•  优化器的成本估算：MySQL 优化器在执行查询时会尝试找出成本最低的执行计划。对于小表，全表扫描（Full Table Scan）的成本可能非常低，甚至低于使用索引的成本。这是因为索引的使用涉及到读取索引页和数据页，而小表的全表扫描可能只需要读取很少的数据页。 
•  数据页已在内存中：如果小表的全部或大部分数据页已经在内存中（例如，在InnoDB的缓冲池中），则全表扫描可以非常迅速地完成，因为它避免了磁盘I/O的开销。在这种情况下，使用索引可能不会带来明显的性能优势。 
•  索引覆盖不完整：如果查询的列没有被索引完全覆盖，MySQL 需要对索引指向的数据行进行额外的查找。对于小表，直接读取表中的几行数据可能比通过索引间接访问更高效。 
•  索引的选择性：如果索引的选择性不好（即许多行具有相同的索引值），索引的效果会降低。在小表中，即使索引的选择性不高，全表扫描的成本也可能非常低。 
•  简单查询：对于非常简单的查询，比如检索小表中的几行数据，数据库可能判断使用索引不会比简单的全表扫描带来更好的性能。 
•  系统配置：某些MySQL配置设置可能影响优化器是否选择使用索引。例如，某些阈值设置可能会导致优化器在表的大小低于特定限制时倾向于全表扫描。 

总体而言，对于小表，全表扫描通常是足够高效的，尤其是当表中的数据可以快速地从内存中访问时。在这些情况下，MySQL 优化器可能决定不使用索引，因为它认为这样可以提供更快的查询响应。

14. 索引本身失效

15. 索引碎片化

随着时间的推移和数据的变更，索引可能变得碎片化，导致效率下降

索引碎片化的原因和解决办法

MySQL中的索引碎片化是一个普遍存在的问题，它通常发生在频繁进行插入、更新和删除操作的表上。理解索引碎片化的本质和它如何影响数据库性能是重要的。

a. 什么是索引碎片化？

1.  碎片化的发生：当你在表中插入、删除或更新行时，索引也会相应地进行更新。在这个过程中，索引的物理顺序可能会与逻辑顺序（即行的排序顺序）不一致。这种不一致可能导致索引页部分填充或索引页之间的不连续。

逻辑顺序与物理顺序

• 逻辑顺序：逻辑顺序是指数据在索引中的排序顺序。例如，在一个按照姓氏排序的索引中，无论物理存储如何，"Smith" 将始终在 "Taylor" 之前。
• 物理顺序：物理顺序是指数据在磁盘或其他存储介质上的实际存储位置。

插入、删除和更新操作

• 插入操作：当新数据被插入时，它将被放置在索引的适当位置以维持逻辑顺序。然而，如果该位置在物理存储上没有足够的空间，数据库系统可能需要重新组织数据页（索引的存储单元），这可能导致新数据物理上远离其逻辑上的相邻数据。
• 删除操作：当数据被删除时，它会从索引中移除。这可能留下空白的空间或“孔”，导致索引页没有被完全利用。
• 更新操作：如果更新的内容影响索引列，那么索引条目也需要更新。这可能导致类似于插入操作的情况，其中新的索引值需要在物理存储上重新定位。 

1.  空间效率降低：碎片化导致索引占用更多的空间，因为索引页没有被完全利用。这不仅增加了存储成本，而且由于需要读取更多的页，也降低了I/O效率。 
2.  性能下降：碎片化可能导致数据库在查找数据时需要读取更多的索引页。这增加了I/O操作的数量，进而降低了查询性能。特别是对于范围查询，碎片化可能导致数据库读取更多不连续的页，而不是顺序读取更少的页。 

b. 碎片化的影响

• 读取速度减慢：索引碎片化可能导致数据库在执行查询时进行更多的磁盘I/O操作，因为索引不再是顺序存储的。
• 空间占用增加：由于索引页的利用率降低，相同数量的数据可能占用更多的磁盘空间。
• 内存利用率低：碎片化的索引可能导致数据库缓存效率降低，因为更多的索引页占据了宝贵的内存空间。

c. 解决索引碎片化--OPTIMIZE TABLE命令

MySQL提供了一些方法来处理索引碎片化：

1.  优化表：使用OPTIMIZE TABLE命令可以重新组织表和索引的存储，减少碎片化。这个命令实际上重建表和它的索引，从而消除碎片。 
2.  定期维护：在数据库的维护计划中包含定期优化表的步骤，可以帮助管理碎片化问题。 
3.  调整索引策略：合理设计索引，考虑数据的使用模式，可以减少碎片化的发生。例如，避免过度索引，只为最常用的查询创建索引。 

总的来说，索引碎片化是数据库管理的一个重要方面，需要定期监控和维护，以保持数据库的性能和效率。

16. 表没分析（统计数据不真实 ）

ANALYZE TABLE--表分析

在MySQL中，表的分析（通过 ANALYZE TABLE 命令进行）是用来更新表的统计信息，这些统计信息对于查询优化器选择最有效的查询执行计划至关重要。如果表没有被适当地分析，可能会导致索引失效或查询优化器选择不佳的执行计划，原因包括：

•  不准确的表统计：查询优化器依赖于表的统计数据来估算不同查询计划的成本。这些统计数据包括索引的基数（即索引的唯一值的数量），数据分布，表的行数等。如果这些统计信息不准确，优化器可能无法准确判断使用索引是否是最优选择。 
•  选择性估算错误：如果表的统计信息过时，优化器对索引选择性的估算可能不准确。索引的选择性指的是索引在过滤数据时的有效性。如果优化器错误地评估了选择性（例如，认为一个高度选择性的索引实际上选择性很低），它可能决定不使用该索引。 
•  数据分布变化：随着时间的推移和数据的变化，表中数据的分布可能发生变化。如果不定期分析表，优化器就无法了解这些变化，从而可能导致选择了次优的查询计划。 
•  索引使用决策：优化器使用表统计信息来判断是否使用索引，以及使用哪个索引。如果这些信息不准确或过时，可能导致优化器决定全表扫描比使用索引更有效，即使实际情况并非如此。 
•  缓存效果降低：没有准确的统计信息，数据库可能无法有效地缓存和重用最优的执行计划，导致每次查询都需要重新评估，这可能不是最优的选择。 

因此，定期分析MySQL表是非常重要的，特别是对于数据频繁变化的表。这可以确保查询优化器具有最新的统计信息来做出最佳的索引使用决策。通过 ANALYZE TABLE 命令可以更新表的统计信息，帮助优化器更准确地评估各种查询计划的成本和效益。

17. 对索引列进行运算.需要建立函数索引. 

18. B-tree索引 is null不会走,is not null会走,位图索引 is null,is not null 都会走 

B-tree索引对于IS NULL和IS NOT NULL条件的行为与位图索引的行为不同

在MySQL中，B-tree索引对于IS NULL和IS NOT NULL条件的行为与位图索引的行为不同，主要由它们的结构和数据存储方式决定。

B-tree索引

1.  IS NOT NULL 会走索引： 

• • B-tree索引有效地支持范围查询和顺序访问。IS NOT NULL实质上是一个范围查询，它查找索引中所有非空值。因此，B-tree索引可以快速定位到第一个非空值的位置，并顺序扫描所有后续的非空条目。

1.  IS NULL 不会走索引： 

• • 在B-tree索引中，NULL值通常不会特别有效地存储或索引。因此，对于IS NULL查询，数据库可能会选择不使用索引，而是进行全表扫描以查找所有的NULL值。这是因为NULL值在B-tree索引中可能没有专门的顺序或位置，使得索引不够高效。

位图索引

位图索引使用一种不同的方法来存储和检索数据，这使得它们在处理IS NULL和IS NOT NULL查询时更有效：

1.  IS NULL 会走索引： 

• • 在位图索引中，每个唯一值（包括NULL）都有一个相应的位图。如果查询IS NULL，数据库可以直接访问与NULL值对应的位图。这使得位图索引非常适合快速找到所有NULL值。

1.  IS NOT NULL 也会走索引： 

• • 类似地，IS NOT NULL查询可以通过组合所有非NULL值的位图来有效地执行。数据库可以快速确定哪些行不是NULL，并检索这些行。

结论

B-tree索引和位图索引的这种差异主要是由于它们的结构和数据处理方式的不同。B-tree索引更适合于处理大型数据集和高基数（即具有大量唯一值的列）的情况，而位图索引在处理低基数（少量唯一值）的列和特定类型的查询（如IS NULL和IS NOT NULL）时更高效。由于位图索引的特殊结构，它们能够更直接地表示和检索NULL值，而B-tree索引在这方面则不那么直接有效。

19. MySQL 中复合索引的行为和其与 NULL 值的交互方式

在MySQL中，复合索引是指基于多个列的索引。它们可以显著提高查询性能，尤其是在涉及多个列的查询条件时。然而，复合索引的行为及其与NULL值的交互方式有几个关键点需要了解：

复合索引的创建和使用

复合索引是在多个字段上创建的索引，通常在创建索引时按列顺序指定。例如，如果有一个索引是基于col1和col2的，那么它对以下类型的查询最有效：

• 同时涉及col1和col2的查询。
• 仅涉及col1的查询。

但对于只涉及col2的查询，这个复合索引不会被使用。

复合索引与NULL值的交互

在MySQL中，NULL值在索引中的行为可能比较特殊：

• 索引包含NULL值：如果一个列在复合索引中并且可以包含NULL值，索引将包括这些NULL值。这意味着查询可以利用索引来快速找到包含NULL值的行。
• 查询条件和NULL：使用复合索引时，任何涉及NULL的比较（例如col1 = NULL）都不会使用索引，因为在SQL中NULL不是一个确定的值，不能通过普通的比较操作符（如=, <, >）来比较。正确的方式是使用IS NULL或IS NOT NULL。

复合索引中的列顺序

列的顺序在复合索引中非常重要。MySQL可以利用索引的“最左前缀”，这意味着查询条件需要从索引的第一列开始并按顺序使用列来最有效地利用索引。如果查询条件跳过了复合索引中的第一列而只使用了后面的列，那么索引可能不会被使用。

索引和查询性能

即使列中包含NULL，复合索引仍然可以提高查询性能，尤其是在执行排序和分组操作时。然而，如果查询计划频繁涉及到NULL值的比较，可能需要重新考虑索引策略，或者在应用层处理这些情况。

总之，理解复合索引如何处理NULL值以及索引中列的顺序如何影响查询性能，可以帮助开发者更好地设计数据库和优化查询。

如何避免索引失效

• 确保查询条件中使用索引列。
• 避免在索引列上使用函数或计算。
• 保持查询条件中数据类型的一致性。（避免类型隐式转换）
• 优化使用OR条件的查询。
• 定期更新数据库的统计信息。
• 对于选择性低的列，考虑是否真的需要索引。
• 定期维护索引，包括重建或重新组织索引以减少碎片化。

总之，理解和避免索引失效对于优化数据库查询和提升性能非常关键。通过精心设计查询和索引策略，可以显著提高数据库的响应速度和效率。

五、mysql索引的数据结构--B+树

简介

B树（B-tree）是一种自平衡的树数据结构，通常用于数据库和文件系统。它通过维护所有叶子节点在相同深度上以及节点中键的有序性来保持平衡。这种结构能够实现高效的数据查找、顺序访问、插入和删除操作。B树是为了优化磁盘或其他直接访问的辅助存储设备的读写而设计的。下面是对B树数据结构的更详细介绍：

节点结构

• 节点键值：B树的每个节点包含一定数量的键值，这些键值按照升序排列。
• 子节点指针：除叶子节点外，每个节点还包含指向其子节点的指针。在一个有 ( k ) 个键值的节点中，将有 ( k+1 ) 个子节点指针。
• 节点属性：节点还包含其他属性，如键值的数量、指向父节点的指针（如果使用）等。

属性

• 平衡性：B树是一种平衡树。在B树中，从根节点到任何叶子节点的路径长度都相同。
• 阶数：B树的阶数（通常表示为 ( T )）是指节点中子节点指针的最大数量。在一个阶数为 ( T ) 的B树中，每个节点最多有 ( T-1 ) 个键值和 ( T ) 个子节点。
• 节点填充：除根节点外，每个节点至少包含 ( \lceil T/2 \rceil - 1 ) 个键值，并至多包含 ( T-1 ) 个键值。根节点至少有一个键值。

操作

• 查找：B树的查找操作类似于二分查找。从根节点开始，根据键值与节点中键值的比较，选择适当的子节点指针向下搜索，直到找到相应的键值或到达叶子节点。
• 插入：新键值首先被插入到适当的叶子节点。如果这导致节点键值过多，则节点会分裂成两个，将一个键值向上移动至父节点。
• 删除：从B树中删除键值可能涉及键值的直接移除或通过合并和借用来保持节点填充属性。

应用

• 数据库：B树用于索引结构，使得数据库能快速定位记录。
• 文件系统：文件系统使用B树来存储文件信息，实现高效的文件查找和存储。

优点

• I/O操作优化：由于B树是高度平衡的，所以查找操作涉及的磁盘读写次数较少。
• 数据访问效率：B树提供了快速的数据访问路径，特别是对于大规模的数据集。

缺点

• 复杂性：B树结构的维护（如节点分裂、合并等）相比简单树结构要复杂得多。
• 空间利用率：B树节点可能没有完全填满，可能导致存储空间的不完全利用。

B树是数据库和文件系统设计中的关键数据结构之一，它通过有效管理磁盘存储和最小化磁盘I/O操作来优化性能。

B树和B+树

B树有两种主要的变体：

1.  B树的经典实现：在这种实现中，所有的数据都存储在叶子节点中，而非叶子节点仅存储用于导航的键（或索引）。这种结构使得数据的插入、删除和查找操作都需要遍历从根节点到叶子节点的路径。这种实现通常用于数据库索引，其中非叶子节点的键帮助快速定位数据所在的叶子节点。 
2.  B+树：B+树是B树的一种变体，在B+树中，所有的数据都存储在叶子节点，并且叶子节点通常通过指针相连形成一个链表，便于顺序访问。非叶子节点仅存储键的副本，用于指导搜索过程。这种结构对于范围查询（例如，查找所有在特定键范围内的数据）非常高效。 

所以，是否在B树的叶子节点和非叶子节点存储数据取决于它是标准的B树还是B+树的实现。标准B树可能在所有节点中存储实际数据，而B+树则只在叶子节点中存储数据。在数据库系统中，B+树由于其对范围查询的优化和叶子节点间的链表结构，通常是更常见的选择。在讨论数据库和文件系统的索引结构时，B树和B+树是两种广泛使用的数据结构，它们都是自平衡的树形结构，用于存储排序的数据并允许进行高效的插入、搜索、删除和顺序访问操作。尽管它们在功能上相似，但在结构和数据存储方式上存在显著差异。以下是B树和B+树的定义和它们之间的主要区别：

B树（B-Tree）

B树是一种多路搜索树，它具有以下特点：

• 多子节点：B树的每个节点可以有多个子节点，通常多于两个，这与二叉树不同。
• 所有节点存储数据：在B树中，每个节点都存储键和数据。这意味着数据可以在树的任何层级上被找到。
• 平衡结构：B树通过在插入和删除时进行节点分裂和合并来保持平衡，确保从根节点到任何叶节点的路径长度相等。
• 键和数据的组合：每个节点中的键用来指导搜索和维持顺序，数据则存储在键的旁边。

B+树（B+-Tree）

B+树是B树的一种变体，广泛用于数据库和文件系统，具有以下特点：

• 只有叶节点存储数据：在B+树中，所有的数据记录和指向数据记录的指针都只存在于叶节点中。内部节点仅存储键值，这些键值作为路由器来指导搜索到正确的叶节点。
• 叶节点链表：B+树的叶节点通过指针相连，形成一个有序链表。这个特点使得范围查询和顺序访问变得非常高效。
• 更高的分支因子：由于内部节点不存储实际的数据，仅存储键，所以可以拥有更多的子节点。这减少了树的高度，从而在搜索时减少了磁盘I/O操作。

主要区别

1.  数据存储位置： 

• • B树：数据可以在任何节点中找到。
  • B+树：所有数据仅在叶节点中存储。

1.  节点结构： 

• • B树：节点包括键和数据。
  • B+树：内部节点仅包含键，叶节点包含所有键和数据，叶节点通过指针连接。

1.  I/O性能： 

• • B树：因为数据分散在整个树中，可能需要更多的I/O来定位非叶节点中的数据。
  • B+树：因为数据集中在叶节点且叶节点连续，常常可以减少I/O操作，特别是在进行范围搜索时。

1.  遍历数据： 

• • B树：遍历所有数据需要遍历整棵树。
  • B+树：由于叶节点的链表，遍历所有数据更加高效。

总体来说，B+树在数据库索引中更受青睐，主要是因为它的结构使得磁盘读写更加高效，并且它支持快速的范围查询。而B树则在某些需要频繁访问树内各级节点的应用场景中仍然有其用武之地。

mysql索引与B+树

MySQL数据库的索引通常是基于B+树实现的，而不是标准的B树。B+树是B树的一种变种，它们在数据库索引中非常流行，主要因为B+树具有以下几个优势：

1.  所有数据在叶子节点：在B+树中，所有实际的数据（或对数据的引用）都存储在叶子节点中，而内部节点只存储键值。这使得内部节点可以拥有更多的键，因为它们不需要为数据留出空间，从而降低了树的高度并提高了查询效率。 
2.  叶子节点相互链接：B+树中的叶子节点通常通过指针相互连接，形成一个链表。这种结构使得顺序访问数据变得非常高效，特别是对于范围查询。 
3.  查询时间的一致性：在B+树中，所有的查找操作都会到达叶子节点，这意味着每次搜索的路径长度都相同，从而保证了查询时间的一致性。 
4.  更高的空间效率：由于内部节点不存储实际的数据，B+树可以在相同的空间中存储更多的键，进一步提高了查询效率。 

在MySQL中，InnoDB存储引擎使用B+树作为其主要的索引结构。InnoDB的主键索引（聚簇索引）和辅助索引都是基于B+树的。这种索引方式使得MySQL在处理大量数据时能够保持高效的查询和插入性能。

在MySQL中，查询优化器的提示（Optimizer Hints）是一种功能，它允许开发者和数据库管理员直接向查询优化器提供指示，强制它按照特定的方式执行查询。这种机制特别有用，因为它可以帮助解决查询优化器可能未能选择最佳执行计划的情况。

六、优化器提示

使用优化器提示的目的

1. 强制使用特定的索引：在某些情况下，尽管存在更好的索引，查询优化器可能会选择不理想的索引，或者完全不使用索引。使用优化器提示，你可以指定查询应该使用哪个索引。
2. 影响JOIN顺序：在涉及多个表的JOIN操作时，优化器可能没有选择最有效的表JOIN顺序。通过优化器提示，你可以指定表的JOIN顺序。
3. 调整查询执行策略：比如，你可以通过提示来选择使用某种特定的JOIN算法（如HASH JOIN、MERGE JOIN等）或者控制查询的并行处理方式。

常见的优化器提示

强制使用索引

• USE INDEX：这个提示使得查询优化器只考虑指定的索引。

SELECT * FROM table_name USE INDEX (index_name) WHERE column1 = 'value';

• FORCE INDEX：与 USE INDEX 类似，但是更强制性。这意味着查询优化器将尽可能使用指定的索引，即使它认为其他计划可能更好。

SELECT * FROM table_name FORCE INDEX (index_name) WHERE column1 = 'value';

• IGNORE INDEX：指示优化器忽略特定的索引。

SELECT * FROM table_name IGNORE INDEX (index_name) WHERE column1 = 'value';

影响JOIN策略

• STRAIGHT_JOIN：强制查询按照在SELECT语句中出现的顺序来连接表。

SELECT * FROM table1 STRAIGHT_JOIN table2 ON table1.id = table2.id;

控制查询执行细节

• MAX_EXECUTION_TIME（MySQL 5.7.8+）：为查询设置最大执行时间（以毫秒为单位）。如果查询运行超过此时间，将被中止。

SELECT /*+ MAX_EXECUTION_TIME(1000) */ * FROM table_name WHERE column1 = 'value';

使用优化器提示的注意事项

尽管优化器提示可以帮助改善特定查询的性能，它们应谨慎使用，因为：

• 过度依赖：过度依赖提示可能掩盖了需要优化的底层模型或数据结构问题。
• 可移植性问题：使用了特定于MySQL的查询优化器提示可能影响SQL代码的可移植性。
• 维护成本：随着数据量的变化，原先的提示可能不再是最优的，需要定期评估和维护。

总的来说，优化器提示是一种强大的工具，可以在MySQL数据库性能调优中发挥重要作用。合理使用这些提示可以显著提高查询的执行效率，尤其是在处理复杂的SQL查询或调整特定的查询执行计划时。

七、慢查询

在MySQL数据库管理中，慢查询通常指那些执行时间超过设定阈值的SQL语句。这些查询可能由于多种原因导致执行效率低下，如缺乏适当的索引、复杂的连接操作、大量的数据处理、服务器资源限制等。识别和优化慢查询是提高数据库性能的关键步骤。

识别慢查询

1.  启用慢查询日志： 

• • MySQL提供了慢查询日志的功能，管理员可以通过配置这一功能来记录所有执行时间超过某个阈值的查询。这个阈值可以通过long_query_time设置。默认情况下，慢查询日志可能未开启，或者long_query_time设置得较高。
  • 启用慢查询日志并设置阈值：

SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
SET GLOBAL slow_query_log_file = '/path_to_log/slow_query.log';
SET GLOBAL long_query_time = 2;  # 设置为2秒

1.  查看慢查询日志： 

• • 慢查询日志文件将包含所有执行时间超过设置阈值的查询。通过分析这些查询，可以识别出哪些查询最耗时，以及它们的执行频率。

1.  使用SHOW PROCESSLIST： 

• • 运行SHOW PROCESSLIST命令可以查看当前MySQL服务器上的所有活动进程，包括执行中的查询。这可以用来即时识别慢运行的查询。

分析慢查询

对于识别出的慢查询，可以进一步分析其原因：

1.  使用EXPLAIN或EXPLAIN ANALYZE： 

• • 对慢查询使用EXPLAIN命令可以查看MySQL如何执行这些查询，包括是否使用了索引、表的连接顺序、估计的行数等。MySQL 8.0及以上版本的EXPLAIN ANALYZE命令还可以提供更详细的执行和计时信息。

1.  检查索引使用情况： 

• • 确保查询中的关键列已经被索引。如果没有，考虑添加索引以提高查询性能。同时，也要确保已有的索引被正确使用。

1.  优化查询语句： 

• • 简化查询逻辑，避免复杂的子查询，减少不必要的JOIN操作，或者尝试重写查询来改进性能。

1.  服务器性能监控： 

• • 监控服务器的CPU、内存和磁盘使用情况，以确定是否存在资源瓶颈。如果服务器资源不足，可能需要升级硬件或优化服务器配置。

优化慢查询

1.  调整和优化索引： 

• • 创建缺失的索引，删除不再使用或对性能有负面影响的索引。
  • 考虑使用复合索引以提高多列过滤的效率。

1.  调整配置设置： 

• • 根据系统的负载和操作特性调整MySQL的配置，如缓冲区大小、表的锁策略等。

1.  优化数据模型： 

• • 如果慢查询是由数据模型导致的，可能需要考虑对数据模型进行优化，如调整表结构，减少数据冗余，或实施数据归档策略减轻数据库负担。

通过这些方法，可以有效识别和解决MySQL中的慢查询问题，提升数据库的整体性能和响应速度。

开启慢查询日志是MySQL数据库优化的一个重要工具，它有助于识别和调优性能低下的查询。然而，使用这个功能同时也有一些潜在的缺点。下面详细介绍开启慢查询日志的优缺点以及如何查看和配置慢查询日志。

优缺点

开启慢查询日志的优点

1.  性能诊断： 

• • 提供了一种有效的方式来识别哪些查询执行效率低，这对于优化数据库性能和提高应用响应速度至关重要。

1.  优化数据库： 

• • 通过分析慢查询日志中的信息，可以确定是否需要添加或调整索引，优化查询语句或调整数据库的结构。

1.  监控和警报： 

• • 慢查询日志可以用作监控数据库性能的工具，帮助及时发现性能问题，并作为调整数据库配置的依据。

开启慢查询日志的缺点

1.  性能影响： 

• • 记录慢查询可能会对服务器性能产生一定影响，特别是在高负载或查询量大的情况下。每次记录慢查询时都需要写入磁盘，这可能增加I/O操作。

1.  磁盘空间： 

• • 慢查询日志文件可能会非常大，尤其是在查询频繁且执行时间长的数据库中。需要定期维护和清理这些日志文件以避免占用过多磁盘空间。

如何查看MySQL是否开启了慢查询

要检查MySQL是否开启了慢查询日志以及当前的配置状态，可以使用以下SQL命令：

SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log';
SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log_file';
SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time';

这些命令将显示慢查询日志是否开启，慢查询日志文件的位置，以及定义慢查询的时间阈值。

如何配置慢查询

如果需要开启慢查询日志，可以设置以下参数：

1.  开启慢查询日志： 

SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';

1.  设置慢查询日志文件路径（如果需要指定日志文件位置）： 

SET GLOBAL slow_query_log_file = '/path_to_log/slow_query.log';

1.  设置查询时间阈值（超过该时间的查询将被记录）： 

SET GLOBAL long_query_time = 2;  // 单位为秒

这些设置也可以在MySQL的配置文件（通常是my.cnf或my.ini）中进行，以确保在数据库服务器重启后仍然有效：

[mysqld]
slow_query_log = 1
slow_query_log_file = /path_to_log/slow_query.log
long_query_time = 2

在配置慢查询日志时，应根据实际的数据库使用情况和性能要求来设定参数，以确保它们既有助于性能优化，又不会对数据库的正常运行造成过大影响。

八、EXPLAIN命令

在MySQL中，EXPLAIN命令是一个非常有用的工具，用于分析和优化SQL查询。通过使用EXPLAIN，你可以查看MySQL如何执行一个查询，包括它如何使用索引，以及连接表的方式等。这些信息可以帮助你优化查询性能，特别是在处理复杂的查询和大数据集时。

如何使用EXPLAIN

要使用EXPLAIN，只需在你的SELECT、INSERT、DELETE、REPLACE或UPDATE语句之前加上EXPLAIN关键字。例如，要分析一个简单的SELECT查询，你可以这样做：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE username = 'john_doe';

EXPLAIN输出解释

EXPLAIN命令返回的结果包括多个列，每列都提供了查询执行计划的重要信息：

1. id: 查询标识符，如果查询包含多个部分（如联合查询），每个部分都会有不同的id。
2. select_type: 查询的类型，例如，SIMPLE表示简单的SELECT查询，而SUBQUERY表示子查询。
3. table: 查询涉及的表。
4. partitions: 显示查询涉及的分区信息，如果表未分区，则此列为NULL。
5. type: 显示连接类型，这是关于如何MySQL查找行的重要指示。常见的类型包括：ALL（全表扫描）、index（索引全扫描）、range（索引范围扫描）、ref（使用非唯一或非主键索引）等。
6. possible_keys: 显示MySQL可以用来查找记录在该表中的行的可能索引。
7. key: 实际使用的索引。如果没有使用索引，则为NULL。
8. key_len: 使用的索引的长度。在复合索引中，长度越长，效率可能越低。
9. ref: 显示索引的哪一列被使用了，或是一个常数。
10. rows: MySQL估计为了执行查询而必须检查的行数。
11. filtered: 表示返回结果的行数占开始表行数的百分比。
12. Extra: 包含不适合在其他列中显示的重要信息，如“Using index”（表明数据仅通过索引就可以获取，无需访问表本身）。

执行计划包含的信息如下

其中最重要的字段为：id、type、key、rows、Extra

使用EXPLAIN进行优化

通过EXPLAIN的结果，你可以识别查询中的性能瓶颈。例如：

• 如果type列显示ALL，意味着进行了全表扫描，这通常是性能问题的指示，尤其是在大表上。
• 如果possible_keys列显示有多个索引可用，但key列显示未使用索引，可能需要调整查询条件或优化索引。
• 如果rows列数字很大，表明查询需要处理大量数据，考虑是否可以通过更好的索引或查询条件来减少这个数字。
• Extra列提供的信息，如“Using temporary”和“Using filesort”，表明MySQL在查询过程中需要额外的资源，如临时表和外部排序，这些操作通常会影响查询性能。

通过对EXPLAIN提供的数据进行分析和调整，可以显著提高SQL查询的效率和性能。在进行数据库优化时，EXPLAIN是不可或缺的工具之一。

九、EXPLAIN ANALYZE命令

在MySQL中，EXPLAIN命令是用来分析查询的执行计划的一个非常有用的工具，而EXPLAIN ANALYZE是一个更进一步的扩展，它实际执行查询并提供详细的执行时间和资源消耗数据。这个命令在MySQL 8.0.18及以后版本中可用，它为数据库性能调优和查询优化提供了更实际的视角。

EXPLAIN ANALYZE的工作原理

EXPLAIN ANALYZE不仅显示EXPLAIN的标准输出，即查询的执行计划，而且还执行查询并实时收集执行统计信息，如每个操作的执行时间、读取的行数等。这可以帮助你理解MySQL是如何执行查询的，以及每个操作步骤的效率和可能的性能瓶颈。

使用EXPLAIN ANALYZE

要使用EXPLAIN ANALYZE，你可以将其放在标准的SELECT查询前面，就像使用EXPLAIN一样。例如：

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE username = 'john_doe';

这条命令会执行实际的查询并报告每一步的详细执行数据。

输出解释

EXPLAIN ANALYZE的输出比常规的EXPLAIN输出包含更多的执行细节。主要的输出项包括：

• formatted：这是一个包含有关执行计划的详细信息的JSON对象。它显示了查询的各个部分如何执行，并提供了关于每个步骤的具体指标，例如处理时间和数据处理量。
• execution_time：显示查询的总执行时间。
• query_cost：估计的查询成本，基于优化器的成本模型。

解析输出中的关键数据

在EXPLAIN ANALYZE的输出中，你可以关注以下几个方面来评估查询性能：

1. 执行时间：每个步骤消耗的时间可以帮助你识别查询中的瓶颈部分。
2. 行处理数量：这可以显示是否有过多的行被处理，可能指示索引未被有效使用。
3. 临时表和排序操作：查询是否使用了临时表和进行了文件排序，这些操作通常会降低查询性能。

优化查询

根据EXPLAIN ANALYZE的输出，你可以采取以下措施优化查询：

• 优化索引：添加或修改索引以减少需要处理的数据量。
• 调整查询：修改查询逻辑，以避免复杂的联接和排序操作，尤其是在大数据集上。
• 服务器配置：调整MySQL的配置设置，如增加缓冲区大小，以提高处理性能。

EXPLAIN ANALYZE是一个强大的工具，它不仅帮助你理解MySQL如何执行查询，还能帮助你识别并解决性能问题。通过这个命令提供的详细信息，你可以更有效地优化查询和提高数据库的整体性能。

表分区

在数据库管理中，分区是一种将表中的数据分割成多个独立部分的技术，以便于管理和优化查询性能。在MySQL中，表分区意味着把一个表的数据根据特定的规则存储到不同的物理区域。分区可以基于一列或多列数据，通常用于大数据集，以提高查询效率、简化数据管理，和提高数据的可维护性。

分区的主要类型

1.  范围分区（RANGE partitioning）： 

• • 数据根据指定列的值的范围被分到不同的分区。例如，一个基于年份的范围分区，可以将不同年份的数据存储在不同的分区。

CREATE TABLE sales (
    sale_date DATE NOT NULL,
    amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE( YEAR(sale_date) ) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1991),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1992),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1993),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN (1994),
    PARTITION p4 VALUES LESS THAN (1995),
    PARTITION p5 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

1.  列表分区（LIST partitioning）： 

• • 数据根据指定列的具体值被分配到不同分区。这种方式适合于列的值是已知且数量有限的情况。

CREATE TABLE employees (
    id INT NOT NULL,
    department VARCHAR(20) NOT NULL
)
PARTITION BY LIST COLUMNS(department) (
    PARTITION p0 VALUES IN ('Sales', 'Marketing'),
    PARTITION p1 VALUES IN ('Engineering', 'Support')
);

1.  哈希分区（HASH partitioning）： 

• • 数据通过对一个或多个列应用哈希函数然后根据哈希值分区。这种方式可以尽可能平均地分散数据到每个分区，通常用于均匀分布数据。

CREATE TABLE customers (
    id INT NOT NULL,
    name VARCHAR(100) NOT NULL
)
PARTITION BY HASH(id)
PARTITIONS 4;

1.  键分区（KEY partitioning）： 

• • 类似于哈希分区，但是分区键是使用MySQL的内部哈希函数来处理的。通常用于确保数据在分区间的均匀分布。

CREATE TABLE sessions (
    session_id INT NOT NULL,
    data BLOB
)
PARTITION BY KEY(session_id)
PARTITIONS 10;

分区的优势

• 性能提升：查询可以仅针对一个或几个相关分区而不是整个表进行，减少了扫描的数据量。
• 管理简便：可以独立管理和维护每个分区，如备份和恢复操作可以只针对特定分区进行。
• 数据安全和可用性：分区表可以跨多个硬盘，增加了数据的可用性和容错能力。

使用分区的注意事项

• 适当选择分区键：分区键的选择对于性能的提升至关重要，不当的分区键可能导致数据倾斜，影响查询性能。
• 维护成本：分区可能增加数据库的维护复杂度，需要适当的策略来管理和优化分区表。

分区是数据库设计和性能优化中的一个重要策略，正确使用可以带来显著的好处。