Mysql的索引是一个B树，相当于书的字典

索引的弊端

• 索引的本身很大(占用较大物理空间)
• 所以会降低增删改的效率

索引的分类

• 单值索引
• 唯一索引
• 复合索引

// 1.PRIMARY  KEY（主键索引）
mysql>ALTER  TABLE  `table_name`  ADD  PRIMARY  KEY (  `column`  ) 

// 2.UNIQUE(唯一索引)
mysql>ALTER  TABLE  `table_name`  ADD  UNIQUE (`column` ) 

// 3.INDEX(普通索引)
mysql>ALTER  TABLE  `table_name`  ADD  INDEX index_name (  `column`  )

// 4.FULLTEXT(全文索引)
mysql>ALTER  TABLE  `table_name`  ADD  FULLTEXT ( `column` )

// 5.多列索引
mysql>ALTER  TABLE  `table_name`  ADD  INDEX index_name (  `column1`,  `column2`,  `column3`  )

分析SQL的执行计划

// explain
explain select * from tb;

• id:编号
• select_type:查询类型
• table:表
• type:类型
• possible_keys:预测用到的索引
• key:实际使用的索引
• key_len:实际使用索引的长度
• ref:表之间的引用
• rows:通过索引查询到的数据量
• Extra:额外的信息

表的执行顺序因数量的个数改变而发生改变的原因： 笛卡尔积

ID

• ID相同，从上往下查询
• ID不同，从大到小查询

select_type

• PRIMARY：包含子查询SQL中的主查询（最外层）
• SUBQUERY：包含子查询SQL中的子查询（非最外层）
• SIMPLE：简单查询（不包含子查询、union）
• DERIVED：衍生查询（使用到了临时表）

type

system>const>eq_ref>ref>range>index>all

system,const只是理想情况，实际能达到ref,range

• const：仅仅能查到一条数据的SQL，用于Primary key和unique索引
• eq_ref：唯一性索引，对于每个索引键的查询，返回匹配唯一行数据（有且只有一个）
• ref：非唯一性索引，对于每个索引键的查询，返回匹配的所有行（可以为0行，可以为多行）
• range：检索指定范围的行， where后面是一个范围查询（between，>, <）
• index：查询全部索引的值
• all：查询全表的数据 like查询中，若查询行为索引，则XXX%为range，%xxx或者%xxx%为ALL

possible_keys , key

可能用到的索引和实际用到的索引

key_len

使用索引的长度，长度见基础.md，null用一个字节标识，可变用两个字节标识

ref

指明当前表所参照的字段

• const，常量
• xxx.xx，xxx表的xx字段

rows

实际通过索引查询到的数据条数

Extra

• using filesort : 性能消耗大，需要额外一次的排序

建议：where什么字段，就order by什么字段

• using temporary ： 性能损耗大，用到了临时表。
• using index : 性能提升，索引覆盖
• using where ： 需要回表查询
• using join buffer ：引擎使用了连接缓存

优化案例

• 索引不要跨列使用
• =号查询条件提前，in查询后置
• where的解析顺序在前，select的解析顺序在后
• 小表优化大表，on的时候，左侧放小表，小表的连接字段要加索引

避免索引失效的一些原则

• 复合索引不要跨列或无序使用

To Be Continued！😎