今天給大家簡單的介紹一下mysql的索引用法，像在我們日常業務開發中，最核心的其實就是寫SQL命令，但是你寫的SQL真的用到索引了嗎？
索引實現原理
mysql數據庫索引實現是在存儲引擎中完成的，今天主要以InnoDB存儲引擎爲例給大家介紹一下。InnoDB存儲引擎索引的實現採用B+樹數據結構，今天我們主要講應用，如果想要深究原理的童鞋，可以自己研究研究。
索引失效
索引失效的場景，基本屬於老生常談了，我這邊就再囉嗦一遍：
- 少用or，用它來連接時索引會失效。
- like查詢以%開頭。
- 字符串不加單引號索引失效。
- 如果mysql估計使用全表掃描要比使用索引快,則不使用索引。
- 在MYSQL使用不等於（<,>,!=）的時候無法使用索引，會導致索引失效。
- is null或者is not null 也會導致無法使用索引。
- 不在索引列上做任何操作（計算，函數，（自動或者手動）類型裝換），會導致索引失效而導致全表掃描。
- 最佳左前綴法則——如果索引了多列，要遵守最左前綴法則。
索引優化原則
給需要的字段加索引
一般需要加索引的都是where中經常使用的字段，但是像性別這種屬性字段，加索引的意義不大，因爲性別這類字段選擇性太低（基礎/總數）。
如下所示，如果userinfo表中的數據90%以上，都是性別爲男的用戶，這個時候給sex字段加索引，收效甚微，
select sum(sex='男') as sexCount,sum(1) as countNum from userinfo
結果：
sexCount countNum
4 5
錯誤的爲每個列創建獨立索引
有些人可能會把where條件後面所有的字段都加上索引，但是後面卻會發現這樣做起到的效果收效甚微，這個時候我們因該優先使用聯合索引。
如下所示：雖然我給name和age都設置了索引，但是真正使用到的只有name索引。如果用戶表中存在大量名叫張三的用戶，那age就需要進行二次篩選，這就會耗費相當的資源。
select * from userinfo where name= '張三' and age=21
索引使用情況：
1 SIMPLE userinfo ref name,age name 768 const 1 33.33 Using where
如果我們給name+age設置聯合索引，我們就可以快速檢索到我們需要的數據，不需要進行二次篩選。
索引使用情況：
1 SIMPLE userinfo ref name_age name_age 773 const,const 1 100
正確使用聯合索引
聯合索引一定要注意索引順序，一般放在前面的都是選擇性比較高的索引字段。
例如一個用戶表，需要查詢手機號爲138+性別爲女的數據，如果是性別+手機號這樣的順序作爲聯合索引，就會導致第一次索引的數據很大，再用手機接着索引效率就會特別低，如果索引順序反過來就可以避免這類問題。
避免檢索全部
一定要避免select *from的出現，因爲這樣不僅不會用到覆蓋索引，而且數據傳輸也會耗費很長的時間。
如果select出來的字段都在where條件之內，這種情況就叫做覆蓋索引。覆蓋索引檢索出來的數據可以直接返回給前端，不需要通過id去查詢其它字段，所以效率更高。
order by排序字段注意重排序
使用索引字段來做排序，如果order by排序的字段不在索引中，則會導致數據重排，如果數據量較大會很耗費cpu性能。
如下所示，pwd字段不在索引裏面，就會導致Using filesort的出現。
EXPLAIN
select * from userinfo where name= '張三' and age=21 ORDER BY pwd;
索引使用情況：
1 SIMPLE userinfo ref name_age name_age 773 const,const 1 100 Using index condition; Using filesort
去除冗餘索引
去除不必要的冗餘索引，在添加索引的時候，可能有人不注意會設置重複的索引，像用戶名稱+年齡的聯合索引和用戶名稱的單列索引，就是典型的冗餘索引字段。
name_age name, age NORMAL 0 A 3 0
name name NORMAL 0 A 3 0
SQL索引檢查：
我們寫完SQL之後，要如何確定這條SQL有沒有用到索引，用到的索引具體是哪一個，不用着急，這邊我們可以用explain關鍵字來進行SQL索引分析。explain用法，這節課暫時不多說，更多的內容我會在下一章中給大家詳細介紹。
總結：
索引的內容當然不僅僅只有這些，索引用的好可以成倍的提高執行效率，但是如果用的不好，還不如不用索引。因爲索引如果沒生效，那加索引只會給數據庫造成額外的負擔。
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