目錄
1.何種查詢支持索引？
2.注意事項(xiàng)和建議
一 何種查詢支持索引？
1 MySQL 目前支持前導(dǎo)列
就目前來說，mysql 暫時(shí)只支持最左前綴原則進(jìn)行篩選。
例子：創(chuàng)建復(fù)合索引
create index idx_a_b_c on tb1(a,b,c)
只有使用如下條件才可能應(yīng)用到這個(gè)復(fù)合索引
1.where a=?
2.where a = ? and b = ?
3.where a = ? and b = ? and c = ?
但
4.where a = ? and c ＝ ？
只會(huì)使用到mysql 索引 a 列的信息
2.索引列上的范圍查找
對于某個(gè)條件進(jìn)行范圍查找時(shí)，如果這個(gè)列上有索引，且使用 where ... between
and ... > ,< 等范圍操作，那么可能用到索引范圍查找，如果索引范圍查找的成本太高，數(shù)據(jù)庫可能會(huì)選擇全表掃描的方式
。
注意 in 不屬于范圍查找的范疇
3.join 列
在聯(lián)合查詢兩個(gè)表時(shí)，比如查詢語句為 select a.col1,b.col2 from a join b on a.id = b.id,
其中id 為兩個(gè)表的主鍵，如果a是小表，那么a 就被視為驅(qū)動(dòng)表，那么數(shù)據(jù)庫可能全表掃描a 表，
并用 a表的每個(gè)id 去探測b表的索引查詢匹配的記錄。
4.where 子句
形如：
where a = ? and b = ? and c>1000
where a = ? and b = ? and c = ? and d>1000
where 子句的條件列是復(fù)合索引前面的索引列＋另一個(gè)列的范圍查找
create index idx_a_b_c_d on tb1(a,b,c,d);
形如：
where a = ? and b = ? and c>1000
where a = ? and b = ? and c = ? and d>1000
才會(huì)用到這個(gè)索引
下面兩個(gè)查詢：
where a = ? and b =? and c>10000 and d< 10000
這個(gè)例子中d
d <10000這個(gè)操作不會(huì)走索引
where a >? and b =? and c>10000 and d< 10000
這個(gè)例子中a列上有范圍查找，那么b、c、d列上的索引信息都不能被利用
原則，創(chuàng)建索引，考慮把復(fù)合索引的范圍查找放到最后。
5.mysql 優(yōu)化器
mysql 優(yōu)化器會(huì)做一些特殊優(yōu)化，比如對于索引查找max(索引列)可以直接進(jìn)行定位。遇到max，min 是可以在列上做索引。
二 注意事項(xiàng)和建議
1.where 條件中的索引列不能是表達(dá)式的一部分，mysql 不支持函數(shù)索引
2.InnoDB 二級索引底層葉子極點(diǎn)存儲(chǔ)的是索引+主鍵值
InnoDB 的非主鍵索引存儲(chǔ)的不是實(shí)際的記錄的指針，而是主鍵的值，所以主鍵最好是整數(shù)型，如自增ID ,基于主鍵存取數(shù)據(jù)是最高效的，使用二級索引存取數(shù)據(jù)則需要進(jìn)行二次索引查找。
3.索引盡量是高選擇性的
而且要留意基數(shù)值，基數(shù)值指的是一個(gè)列中不同值的個(gè)數(shù)，顯然，
最大基數(shù)意味著該列中的每個(gè)值都是唯一的，最小基數(shù)意味著該列中的所有值都是相同的，索引列的基數(shù)相對于表的行數(shù)較高時(shí)，
也就重復(fù)值更少，索引的工作效果更好。
有種情況雖然基數(shù)很小，但由于數(shù)據(jù)分布很不均勻因此也會(huì)導(dǎo)致某些記錄數(shù)很小，
那么這種情況也適合建立索引加速查找這部分?jǐn)?shù)據(jù)。
4.使用更短的索引
可以考慮前綴索引，但應(yīng)確保選擇的前綴的長度可以保證大部分值是唯一的。
如：alter table test add key(col(6))
衡量不同前綴索引唯一值比例。
select count(distinct left(col_name,5))/count(*) As sele5，
select count(distinct left(col_name,6))/count(*) As sele6，
select count(distinct left(col_name,7))/count(*) As sele7，
select count(distinct left(col_name,8))/count(*) As sele8，
select count(distinct left(col_name,9))/count(*) As sele9
from table_name;
5.避免創(chuàng)建過多的索引
索引過多可能會(huì)浪費(fèi)大量空間
尤其本身字段量較大的字符串，索引過多可能會(huì)浪費(fèi)空間，且降低修改數(shù)據(jù)的速度，
所以，不要?jiǎng)?chuàng)建過多的索引，也不要?jiǎng)?chuàng)建重復(fù)的索引。
6.如果是唯一值得列，創(chuàng)建唯一索引會(huì)更佳，也可以確保不會(huì)出現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù).
7.使用覆蓋索引能大大提高性能
覆蓋索引：所有數(shù)據(jù)都可以從索引中得到，而不需要去讀物理記錄。例如某個(gè)復(fù)合索引idx_a_b_c 建立在表tb1 的 a、b、c 列上，
那么對于如下的sql 語句
select a,b from tb1 where a = ? and b = ? and c =?
mysql可以直接從索引idx_a_b_c 中獲取數(shù)據(jù)。使用覆蓋索引也可以避免二次索引查找。
使用explain 命令輸出查詢計(jì)劃，如果extra列是“using index ” 那就表示使用的是覆蓋索引。
8.利用索引來排序
mysql 有兩種方式可以產(chǎn)生有序結(jié)果，一種是使用文件排序，另一種是掃描有序的索引，我們盡量使用索引來排序
注意事項(xiàng)：
1. 盡量保證索引列和order by 的列相同，且各列按照相同的順序排序。
比如在表table1 的復(fù)合索引idx_a_b_c（創(chuàng)建在a,b,c上)；
如：select * from table1 order by a,b,c;
select * from table1 where a=? and b =? order by c
以上查詢都可以利用有序索引來加速檢索順序。
2.如果連接多張表，那么order by 引用的列需要再表連接順序的首張表內(nèi)。
9 添加冗余索引需要權(quán)衡:
如果一個(gè)索引column A 那么一個(gè)新的索引（columnA,columnB）就是冗余索引
一般情況下不論是新增冗余索引，還是擴(kuò)展原索引為冗余索引，都會(huì)導(dǎo)致索引文件的增大，并且增加了維護(hù)索引的開銷。
比如更改了列值，并且在此列上建立了索引，那么這個(gè)列值更改之后，索引是要進(jìn)行重新排序的。
