1、索引概述
索引（Index）是高效获取数据的数据结构，就像书的目录，提高检索数据的效率。
优点：提高数据检索效率，降低数据库的 IO 成本；通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低 CPU 的消耗。
缺点：索引列会占用空间；索引提高查询效率的同时也降低了更新表的速度，如对表进行增删改时，效率降低。
2、索引结构
MySQL 的索引结构主要包含以下几种：
MySQL 的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎对于索引结构的支持：
二叉树
Binary tree，二叉树特点是每个节点最多只能有两棵子树，且有左右之分。如果选择二叉树作为索引结构，会存在以下缺点：顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低；大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。B树
B-Tree，B树是一种多叉路衡查找树，相对于二叉树，B树每个节点可以有多个分支，即多叉。以一颗最大度数（max-degree，一个节点的子节点个数）为5阶的B树为例，那这个B树每个节点最多存储4个key，5个指针。一旦节点存储的key数量到达5，就会裂变，中间元素向上分裂。在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据。B+树
相对于B树的区别：所有的数据都出现在叶子节点；叶子节点形成一个单向链表；非叶子节点仅起到索引数据作用。MySQL 索引数据结构在原B+树上进行了优化，增加了一个相邻叶子节点的链表指针，形成带有顺序指针的B+树，提高区间访问性能，利于排序。Hash
哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的 hash 值，映射到对应的槽位上，然后存储在 hash 表中。如果两个或多个键值映射到一个相同的槽位上，他们就产生了 hash 冲突/碰撞，可以通过链表来解决。Hash 索引只能用于对等比较（=，in），不支持范围查询（between，>，< ，...），无法利用索引完成排序操作，查询效率高，通常不存在 hash 冲突的情况下只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+树索引。
3、索引分类
MySQL 数据库中索引的具体类型主要分为以下几类：
而在 InnoDB 存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：
聚集索引选取规则：
1、如果存在主键，主键索引就是聚集索引；
2、如果不存在主键，将使用第一个唯一索引作为聚集索引；
3、如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则 InnoDB 会自动生成一个 rowid 作为隐藏的聚集索引。
4、索引语法
#创建索引
create [ unique | fulltext ] index 索引名 on 表名 (字段名, ...);
#查看索引
show index from 表名;
#删除索引
drop index 索引名 on table;
5、SQL 性能分析
5.1、执行频次
MySQL 客户端连接成功后，通过如下指令可以查看当前数据库 insert、delete、update、select 的访问频次。
#查询全局数据：global
#查看当前会话：session
show global status like 'Com_______'; #七个下划线
#执行命令
mysql> show global status like 'Com_______';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Com_binlog | 0 |
| Com_commit | 0 |
| Com_delete | 2 | #删除次数
| Com_import | 0 |
| Com_insert | 5 | #插入次数
| Com_repair | 0 |
| Com_revoke | 0 |
| Com_select | 10 | #查询次数
| Com_signal | 0 |
| Com_update | 2 | #更新次数
| Com_xa_end | 0 |
+---------------+-------+
5.2、慢日志查询
慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time，单位：秒，默认10秒）的所有SQL语句的日志。
mysql> show variables like 'slow_query_log';
+----------------+-------+
| Variable_name | Value |
+----------------+-------+
| slow_query_log | ON |
+----------------+-------+
配置文件：MySQL Server 8.0\my.ini
#慢日志查询开关
slow-query-log=1
#设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=10
暂略。
5.3、profile
show profiles 能够在做 SQL 优化时帮助我们了解时间都耗费在哪里。
查看当前 MySQL 是否支持 profile 操作：
mysql> select @@have_profiling;
+------------------+
| @@have_profiling |
+------------------+
| YES |
+------------------+
profile 是默认关闭的，查看 profile 是否开启：
mysql> select @@profiling;
+-------------+
| @@profiling |
+-------------+
| 0 | #0表示未开启
+-------------+
通过 set 语句在 session / global 级别开启 profiling：
mysql> set profiling = 1;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select @@profiling;
+-------------+
| @@profiling |
+-------------+
| 1 | #1表示开启
+-------------+
此时执行一系列的业务SQL操作：
select count(*) from student;
select * from student;
select * from student where name = '张三';
通过以下命令查看指令的执行耗时：
#查看每一条SQL的耗时基本情况
show profiles;
#查看指定 query_id 的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;
#查看指定 query_id 的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;
#查看每一条SQL的耗时基本情况
mysql> show profiles;
+----------+------------+-------------------------------------------+
| Query_ID | Duration | Query |
+----------+------------+-------------------------------------------+
| 1 | 0.00012400 | select @@profiling |
| 2 | 0.00010975 | select * from student |
| 3 | 0.00017200 | SELECT DATABASE() |
| 4 | 0.00020550 | select count(*) from student |
| 5 | 0.09767125 | select * from student |
| 6 | 0.00056350 | select * from student where name = '张三' |
+----------+------------+-------------------------------------------+
#查看指定 query_id 的SQL语句各个阶段的耗时情况
mysql> show profile for query 4;
+--------------------------------+----------+
| Status | Duration |
+--------------------------------+----------+
| starting | 0.000042 |
| Executing hook on transaction | 0.000005 |
| starting | 0.000006 |
| checking permissions | 0.000004 |
| Opening tables | 0.000234 |
| init | 0.000004 |
| System lock | 0.000006 |
| optimizing | 0.000003 |
| statistics | 0.000007 |
| preparing | 0.000011 |
| executing | 0.097268 |
| end | 0.000010 |
| query end | 0.000003 |
| waiting for handler commit | 0.000009 |
| closing tables | 0.000007 |
| freeing items | 0.000047 |
| cleaning up | 0.000008 |
+--------------------------------+----------+
5.4、explain
explain 或 desc 命令获取 MySQL 如何执行 select 语句的信息，包括在 select 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
[explain | desc] select * from 表名 [where 过滤条件];
mysql> desc select * from student;
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | student | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
explain 执行计划中各个字段的含义：
6、索引使用规则
6.1、单列&联合索引
单列索引：一个索引只包含单个列。
联合索引：一个索引包含了多个列。
在 and 连接的两个字段上都有单列索引，但 mysql 最终只会选择一个索引，只能走一个字段的索引，此时容易造成回表查询的。
在业务场景中，如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引。
6.2、最左前缀
最左前缀法则：
- 索引列全部存在，索引生效；
- 索引列部分存在：
- 不存在最左列索引，索引失效；
- 存在最左列索引：
- 最左列索引在第一个条件，后续条件按索引列顺序编写，该部分索引全部生效；
- 最左列索引不在第一个条件，只有最左列索引生效。
6.3、范围查询
联合索引中，出现范围查询大于或小于的，范围查询右侧的列索引失效。
6.4、索引失效
- 索引列上进行运算操作；
- 字符串类型字段使用时不加引号；
- 头部模糊匹配；
- or 前的条件有索引，or 后的条件没有索引；
- MySQL 评估使用索引比全表更慢（数据量大于等于表中一半）。
6.5、SQL 提示
如果列 A 既是单列索引，又是联合索引的最左列。此时根据 A 字段条件进行查询，MySQL 优化器会自动选择一个索引来使用。
假如在某些场景下，我想告诉数据库，如果 A 字段有多个索引，则需要按照我指定的索引来进行查询，此时需要 SQL 提示。
SQL 提示是优化数据库的一个重要手段，就是在 SQL 语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。
use index：建议 MySQL 使用哪一个索引完成此次查询，MySQL 内部还会再次进行评估。
ignore index：忽略指定索引。
force index：强制使用索引。
语法：
select * from 表名 [ use | ignore | force index(索引名) where 过滤条件];
6.6、覆盖索引
尽量使用覆盖索引（查询使用了索引，且需要返回的列在该索引中能全部找到），减少 select * 。
6.7、前缀索引
当字段类型为字符串（varchar，text，longtext 等）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时浪费大量的磁盘IO， 影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。
语法：
create index 索引名 on 表名(字段名(n)); #n：前缀长度
前缀长度：
可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值。
索引选择性越高则查询效率越高， 唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。
#建立前缀索引，降低前缀索引的体积，指定前 n 个字符
select count(distinct substring(字段名, 1, n)) / count(*) from 表名; #值=1最好
7、索引设计原则
- 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引；
- 针对于常作为查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）之后的字段建立索引；
- 尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高；
- 如果是字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引；
- 尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率；
- 要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率；
- 如果索引列不能存储 null 值，在建表时使用 not null 约束它。当优化器知道每列是否包含 null 值时，它可以更好的确定哪个索引最有效地用于查询。