mysql索引使用

索引优点：

索引大大的减少了服务器需要扫描的数据量
索引可以帮助服务器避免排序和临时表
索引可以将随机I/O变为顺序I/O

Explain命令属性说明：

mysql> desc select * from test where id = 1;

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id	SELECT识别符，这是SELECT的查询序列号
select_type	SELECT类型,可以为以下任何一种: SIMPLE:简单SELECT(不使用UNION或子查询) PRIMARY:最外面的SELECT UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句 DEPENDENT UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询 UNION RESULT:UNION 的结果 SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT DEPENDENT SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT,取决于外面的查询 DERIVED:导出表的SELECT(FROM子句的子查询)
table	输出的行所引用的表
type	联接类型。下面给出各种联接类型,按照从最佳类型到最坏类型进行排序: system:表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。 const:表最多有一个匹配行,它将在查询开始时被读取。因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数。const表很快,因为它们只读取一次! eq_ref:对于每个来自于前面的表的行组合,从该表中读取一行。这可能是最好的联接类型,除了const类型。 ref:对于每个来自于前面的表的行组合,所有有匹配索引值的行将从这张表中读取。 ref_or_null:该联接类型如同ref,但是添加了MySQL可以专门搜索包含NULL值的行。 index_merge:该联接类型表示使用了索引合并优化方法。 unique_subquery:该类型替换了下面形式的IN子查询的ref: value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr) unique_subquery是一个索引查找函数,可以完全替换子查询,效率更高。 index_subquery:该联接类型类似于unique_subquery。可以替换IN子查询,但只适合下列形式的子查询中的非唯一索引: value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr) range:只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。 index:该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。 ALL:对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。
possible_keys	指出MySQL能使用哪个索引在该表中找到行
key	显示MySQL实际决定使用的键(索引)。如果没有选择索引,键是NULL。
key_len	显示MySQL决定使用的键长度。如果键是NULL,则长度为NULL。
ref	显示使用哪个列或常数与key一起从表中选择行。
rows	显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。多行之间的数据相乘可以估算要处理的行数。
filtered	显示了通过条件过滤出的行数的百分比估计值。
Extra	该列包含MySQL解决查询的详细信息 Distinct:MySQL发现第1个匹配行后,停止为当前的行组合搜索更多的行。 Not exists:MySQL能够对查询进行LEFT JOIN优化,发现1个匹配LEFT JOIN标准的行后,不再为前面的的行组合在该表内检查更多的行。 range checked for each record (index map: #):MySQL没有发现好的可以使用的索引,但发现如果来自前面的表的列值已知,可能部分索引可以使用。 Using filesort:MySQL需要额外的一次传递,以找出如何按排序顺序检索行。 Using index:从只使用索引树中的信息而不需要进一步搜索读取实际的行来检索表中的列信息。 Using temporary:为了解决查询,MySQL需要创建一个临时表来容纳结果。 Using where:WHERE 子句用于限制哪一个行匹配下一个表或发送到客户。 Using sort_union(...), Using union(...), Using intersect(...):这些函数说明如何为index_merge联接类型合并索引扫描。 Using index for group-by:类似于访问表的Using index方式,Using index for group-by表示MySQL发现了一个索引,可以用来查询GROUP BY或DISTINCT查询的所有列,而不要额外搜索硬盘访问实际的表。

使用索引：

当表数据量很少的时候可以不使用索引，此时使用索引反而会影响速度（字典表等）
查询使用group by或order by时，在该属性上建立索引
联合join查询时，在关联属性上建立索引
索引列尽量不要存在null值，可以使用not null创建列，因为Mysql难以优化可null列的查询，它会使索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。可null列需要更多的存储空间，还需要mysql内部进行特殊处理。可null列被索引后，每条记录都需要一个额外的字节，还会导致MyIsam引擎中固定大小的索引变成可变大小的索引。
使用短索引，索引应该尽量小，在字节少的列上建立索引。如果是大文本字段上需要索引，可建立前缀索引（建立索引时指定索引列的长度，如：alter table test add idx_name(name(10))，只取name的前10来创建索引，这样做加快了查询，减小了索引文件大小，insert速度得到提升）
like查询时注意写法，like “%zha%”不使用索引，like “zha%”使用索引（尽量不要使用like查询）
不要在查询列上进行计算（如：where a+1 > 1）
注意多列索引的使用，介绍如下：

B-TREE多列索引限制：

如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引
不能跳过索引中的列查找，否则无法使用该列索引（如where c1=1 and c3=2跳过了c2，则只使用c1索引，跳过的列c3无法使用索引）
如果查询中有某个列的范围查询，则其右边所有列都无法使索引

B-TREE多列索引使用：

当服务器对多个索引做相交操作时（通常为多个and），意味着需要一个包含所有相关列的多列索引，而不是多个独立的单列索引（Explain中Extra出现Using intersect(...)时即为索引交叉操作）
当服务器对多个索引做联合操作时（通常为多个or），需要耗费大量的CPU和内存资源在算法的缓存、排序和合并操作上。特别是当其中有些索引的选择性不高，需要合并扫描返回的大量数据的时候
将选择性最高的列放到索引最前列

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