## 1、索引类型
**UNIQUE唯一索引**
不可以出现相同的值,可以有NULL值
**INDEX普通索引**
允许出现相同的索引内容
**PRIMARY KEY主键索引**
不允许出现相同的值,且不能为NULL值,一个表只能有一个primary_key索引
**fulltext index 全文索引**
上述三种索引都是针对列的值发挥作用,但全文索引,可以针对值中的某个单词,比如一篇文章中的某个词,**然而并没有什么卵用,因为只有myisam以及英文支持,并且效率让人不敢恭维,但是可以用coreseek和xunsearch等第三方应用来完成这个需求**
## 2、如何选择适合的列建立索引
* 维度高的列创建索引
* 数据列中**不重复值**出现的个数，这个数值越高，维度就越高，可选择性越多。
* 要为维度高的列创建索引，如性别和年龄，那年龄的维度高于性别
* 性别这样的列不适合创建索引，因为维度过低。
* 维度高的列放在联合索引的前面
* 在 **where** ，**group by** ，**order by** ，**on** 中出现的列使用索引；
* 当一个索引包含了查询中的所有列，称该索引为`覆盖索引`
* 对**较小的数据列**使用索引,这样会使索引文件更小,同时内存中也可以装载更多的索引键
* 为较长的字符串使用**前缀索引**；
* 不要过多创建索引,除了增加额外的磁盘空间外,对于DML操作的速度影响很大,因为其每增删改一次就得从新建立索引
* 使用**组合索引**,可以减少文件索引大小,在使用时速度要优于多个`单列索引`
`注意：组合索引与前缀索引，这两种称呼是对建立索引技巧的一种称呼,并非索引的类型;`
## 3、组合索引
MySQL单列索引和组合索引究竟有何区别呢？
为了形象地对比两者,先建一个表：
```
CREATE TABLE `myIndex` (
`i_testID` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`vc_Name` VARCHAR(50) NOT NULL,
`vc_City` VARCHAR(50) NOT NULL,
`i_Age` INT NOT NULL,
`i_SchoolID` INT NOT NULL,
PRIMARY KEY (`i_testID`)
);
```
假设表内已有1000条数据,在这 10000 条记录里面 7 上 8 下地分布了 5 条 vc_Name="erquan" 的记录,只不过 city,age,school 的组合各不相同。
来看这条 T-SQL：
```
SELECT `i_testID` FROM `myIndex` WHERE `vc_Name`='erquan' AND `vc_City`='郑州' AND `i_Age`=25; -- 关联搜索;
```
首先考虑建MySQL单列索引：
>在 vc_Name 列上建立了索引。执行 T-SQL 时,MYSQL 很快将目标锁定在了 vc_Name=erquan 的 5 条记录上,取出来放到一中间结果集。在这个结果集里,先排除掉 vc_City 不等于"郑州"的记录,再排除 i_Age 不等于 25 的记录,最后筛选出唯一的符合条件的记录。
>
>虽然在 vc_Name 上建立了索引,查询时MYSQL不用扫描整张表,效率有所提高,但离我们的要求还有一定的距离。同样的,在 vc_City 和 i_Age 分别建立的MySQL单列索引的效率相似。
为了进一步榨取 MySQL 的效率,就要考虑建立组合索引。就是将 vc_Name,vc_City,i_Age 建到一个索引里：
```
ALTER TABLE `myIndex` ADD INDEX `name_city_age` (vc_Name(10),vc_City,i_Age);
```
>建表时,vc_Name 长度为 50,这里为什么用 10 呢？这就是下文要说到的**前缀索引**,因为一般情况下名字的长度不会超过 10,这样会加速索引查询速度,还会减少索引文件的大小,提高 INSERT 的更新速度。
执行 T-SQL 时,MySQL 无须扫描任何记录就到找到唯一的记录！！
如果分别在 vc_Name,vc_City,i_Age 上建立单列索引,让该表有 3 个单列索引,查询时和上述的组合索引效率一样吗？答案是大不一样,远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引,**但 MySQL 只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引,另外两个是用不到的,也就是说还是一个全表扫描的过程。**
建立这样的组合索引,其实是相当于分别建立了
```
vc_Name,vc_City,i_Age
vc_Name,vc_City
vc_Name
```
这样的三个组合索引！为什么没有 vc_City,i_Age 等这样的组合索引呢？这是因为 mysql 组合索引"**最左前缀**"的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引,下面的几个 T-SQL 会用到：
```
SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan"
SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan" AND vc_City="郑州"
SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan" AND vc_City="郑州" AND i_Age = 20
SELECT * FROM myIndex WHREE vc_City="郑州" AND vc_Name="erquan" AND i_Age = 20 //mysql会自动优化成上面那条语句的样子
SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan" OR vc_City="郑州" //只有vc_Name用到索引
```
而下面几个则不会用到：
```
SELECT * FROM myIndex WHREE i_Age=20 AND vc_City="郑州"
SELECT * FROM myIndex WHREE vc_City="郑州"
```
**也就是,name_city_age (vc_Name(10),vc_City,i_Age) 从左到右进行索引,如果没有左前索引Mysql不执行索引查询**
### 3.1、单列索引的一些案例：
```
SELECT * FROM app WHERE id > 10 and id < 20 ; //使用到了范围索引
//如果有id和name两个单列索引，则此查询会用到两个索引
explain SELECT * FROM rcloud_app WHERE id = 10 or name = '20';
//如果有id和name两个单列索引；1、有匹配结果，会用到id索引；2、无匹配结果不会用到索引。
explain SELECT * FROM rcloud_app WHERE id = 10 AND name = 'aa';
//只有id一个索引，不会用到索引，会全表扫描
explain SELECT * FROM rcloud_app WHERE id = 10 or name = '44';
//只有id一个索引，会用到id索引
explain SELECT * FROM rcloud_app WHERE id = 10 and name = '44';
```
## 4、前缀索引
如果索引列长度过长,这种列索引时将会产生很大的索引文件,不便于操作,可以使用前缀索引方式进行索引
前缀索引应该控制在一个合适的点,控制在0.31黄金值即可(大于这个值就可以创建)
```
SELECT COUNT(DISTINCT(LEFT(`title`,10)))/COUNT(*) FROM Arctic; -- 这个值大于0.31就可以创建前缀索引,Distinct去重复
ALTER TABLE `user` ADD INDEX `uname`(title(10)); -- 增加前缀索引SQL,将人名的索引建立在10,这样可以减少索引文件大小,加快索引查询速度
```
## 5、什么样的sql不走索引
要尽量避免这些不走索引的sql
```
SELECT `sname` FROM `stu` WHERE `age`+10=30;-- 不会使用索引,因为所有索引列参与了计算
SELECT `sname` FROM `stu` WHERE LEFT(`date`,4) <1990; -- 不会使用索引,因为使用了函数运算,原理与上面相同
SELECT * FROM `houdunwang` WHERE `uname` LIKE'后盾%' -- 走索引
SELECT * FROM `houdunwang` WHERE `uname` LIKE "%后盾%" -- 不走索引
-- 正则表达式不使用索引,这应该很好理解,所以为什么在SQL中很难看到regexp关键字的原因
-- 字符串与数字比较不使用索引;
CREATE TABLE `a` (`a` char(10));
EXPLAIN SELECT * FROM `a` WHERE `a`="1" -- 走索引
EXPLAIN SELECT * FROM `a` WHERE `a`=1 -- 不走索引
select * from dept where dname='xxx' or loc='xx' or deptno=45 --如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用。换言之,就是要求使用的所有字段,都必须建立索引, 我们建议大家尽量避免使用or 关键字
-- 如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引
```
## 6、多表关联时的索引效率
从上图可以看出,所有表的type为all,表示全表索引;也就是6_6_6,共遍历查询了216次;
除第一张表示全表索引(必须的,要以此关联其他表),其余的为range(索引区间获得),也就是6+1+1+1,共遍历查询9次即可;
所以我们建议在多表join的时候尽量少join几张表,因为一不小心就是一个笛卡尔乘积的恐怖扫描,另外,我们还建议尽量使用left join,以少关联多.因为使用join 的话,第一张表是必须的全扫描的,以少关联多就可以减少这个扫描次数.
## 7、索引的弊端
不要盲目的创建索引,只为查询操作频繁的列创建索引,创建索引会使查询操作变得更加快速,但是会降低增加、删除、更新操作的速度,因为执行这些操作的同时会对索引文件进行重新排序或更新;
但是,在互联网应用中,查询的语句远远大于DML的语句,甚至可以占到80%~90%,所以也不要太在意,只是在大数据导入时,可以先删除索引,再批量插入数据,最后再添加索引;
## 8、索引优化SQL的方法
* `重复索引`是指相同的列以相同的顺序建立的同类型的索引，如下表中 primary key 和 ID 列上的索引就是重复索引。
* `冗余索引`是指多个索引的前缀列相同，或是在联合索引中包含了主键的索引，下面这个列子中 key\(name,id\) 就是一个`冗余索引`。
* 使用pt-duplicate-key-checker工具检查重复及冗余索引
```sql
pt-duplicate-key-checker -uroot -p'' -h 127.0.0.1
```
## 9、索引维护的方法
* 删除不用的索引
目前 MySQL 中还没有记录索引的使用情况，但是在 PerconMySQL 和 MariaDB 中可以通过 INDEX_STATISTICS 表来查看那些索引未使用，但在 MySQL 中目前只能通过慢查询日志配合 pt-index-usage 工具来进行索引使用情况的分析.
```sql
pt-index-usage -uroot -p'' mysql-slow.log
```
