一文彻底搞懂Mysql索引优化

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一、索引介绍

（1）什么是mysql的索引

mysql官方对于索引的定义：索引是帮助mysql高效获取数据的数据结构。mysql在存储数据之外，数据库系统中还维护着满足特定查找算法的的数据结构，这些数据结构以某种引用（指向）表中的结构，这样我们就可以通过数据结构上实现的高级查找算法来快速找到我们想要的数据。而这种数据结构就是索引。

简单理解为“排好序的可以快速查找数据的数据结构”。

（2）索引数据结构

下图就是一种可能的二叉树的索引方式：

二叉树数据结构的弊端：当极端情况下，数据递增插入时，会一直向右插入，形成链表，查询效率会降低。

MYSQL中常用的索引数据结构有BTree索引（myisam普通索引）B+Tree索引（Innodb普通索引），hash索引（memory存储索引）等等。

（3）索引优势

提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。通过索引对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了cpu的消耗。

（4）索引劣势

索引实际上也是一张表，保存了主键和索引的字段，并且指向实体表的记录，所以索引也是需要占用空间的，在索引大大提高查询速度的同时，却会降低表的更新速度，在对表进行数据增删改的同时，mysql不仅要更新数据，还需要保存一下索引文件，每次更新添加了的索引列的字段，都会去调整因为更新带来的减值变化后的索引的信息。

（5）索引使用场景

哪些情况推荐建立索引？

主键自动建立唯一索引频繁作为查询条件的字段应该创建索引（where后面的语句）查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引多字段查询下倾向创建组合索引查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度查询中统计或者分组字段

哪些情况不推荐建立索引？

表记录太少经常增删改的表where条件里用不到的字段不建立索引

（6）索引分类

二、性能分析

（1）mysql常见瓶颈

sql中对大量数据进行比较，关联，排序，分组时cpu的瓶颈。

实例内存满足不了缓存数据或排序等需要，导致产生大量的物理IO，查询数据时扫描过多数据行，导致查询效率低。

（2）Explain 执行计划

使用Explain关键字可以模拟优化器执行sql查询语句，从而知道mysql是如何处理sql语句的，可以用来分析查询语句或是表的结构的性能瓶颈。其作用：

Explain 关键字使用起来比较简单： explain + SQL语句

如下所示，我们查看一个多表根据id关联的sql语句执行计划。

（3）Explain 重要字段名

id：select查询的序列号，表示查询中执行select子句或操作表的顺序。

select_type:询的类型，常见值有：

table：显示这一行的数据是关于哪张表的。

type：访问类型排序

从最好到最差依次为：system> const > eq_ref> ref> range> index> all 。 一般来说，最好保证查询能达到range级别，最好能达到ref级别以上。

possible_keys: 显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个，查询涉及到的字段上如果存在索引，则该索引将会被列出来，但不一定会被查询到实际使用上。

key： 查询中实际使用的索引，如果是null，则没有使用索引。

当 查询条件改为 is not null 时，索引失效，则possible_keys和key就不一致了。

ref ：显示索引的哪一列被使用了，哪些列或常量被用于查找索引列上的值。

rows：显示mysql认为它执行查询时必须检查的行数，一般越少越好。

未从索引文件获取

三、查询优化

（1）索引失效

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（编辑：源码门户网）

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