索引使用

索引是數據庫優化最常用也是最重要的手段之一, 通過索引通常可以幫助用戶解決大多數的MySQL的性能優化問題。

一、驗證索引提升的效率

首先我們先不加索引：

查詢時間是2秒多，現在我們加上索引並查看：

create index idx_test_agency on test(agency);
show index from test;

這裏發現一個問題，創建索引花了10多秒，是因爲原本就有300w條數據，所以數據庫需要去重建底層的索引結構。
再次查詢：只用了0.03s

然後分析這條語句：

使用了剛纔創建的索引，效率提升了很多。

二、索引的使用

（1）創建表和索引

create table `tb_seller` (
	`sellerid` varchar (100),
	`name` varchar (100),
	`nickname` varchar (50),
	`password` varchar (60),
	`status` varchar (1),
	`address` varchar (100),
	`createtime` datetime,
    primary key(`sellerid`)
)engine=innodb default charset=utf8mb4;

# 插入數據
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('alibaba','阿里巴巴','阿里小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('baidu','百度科技有限公司','百度小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('huawei','華爲科技有限公司','華爲小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('itcast','傳智播客教育科技有限公司','傳智播客','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('itheima','黑馬程序員','黑馬程序員','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('luoji','羅技科技有限公司','羅技小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('oppo','OPPO科技有限公司','OPPO官方旗艦店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('ourpalm','掌趣科技股份有限公司','掌趣小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('qiandu','千度科技','千度小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','2','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('sina','新浪科技有限公司','新浪官方旗艦店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('xiaomi','小米科技','小米官方旗艦店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','西安市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('yijia','宜家家居','宜家家居旗艦店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');

# 創建一個複合索引
create index idx_seller_name_sta_addr on tb_seller(name,status,address);

（2）索引失效的情況以及避免方式

1. 全值匹配，對索引中所有列都指定具體值。

該情況下，索引生效，執行效率高,：

explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1' and address='北京市';

可以看到索引已經生效。

2. 最左前綴法則

如果索引了多列，要遵守最左前綴法則。指的是查詢從索引的最左前列開始，並且不跳過索引中的列。

explain select * from tb_seller where name='小米科技';
explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1';
explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1' and address='北京市';

可以看到，三種情況索引都生效了，現在測試一下索引失效的情況，違背了最左前綴法則：

explain select * from tb_seller where status='1' and address='北京市';
explain select * from tb_seller where name='小米科技'and address='北京市';

可以發現，跳過中間的索引時，最左邊的索引還是會生效，但是另外一個就不會生效了。

還有一種情況：當三個索引條件都存在時，與順序無關，都能生效；

explain select * from tb_seller where status='1' and address='北京市' and name='小米科技';
explain select * from tb_seller where status='1' and name='小米科技' and address='北京市';

3. 範圍查詢右邊的列，不能使用索引。

explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status > '1' and address='北京市';

這裏可以發現：當status是個範圍查詢的時候，右邊的索引就失效了；

4. 不要在索引列上進行運算操作，索引將失效。

explain select * from tb_seller where substring(name, 3, 2) = '科技';

當我們在截取字段時，做了個運算導致了索引失效了；

5. 字符串不加單引號，造成索引失效。

explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status = 1 and address='北京市';

我們可以看到，當status後面沒有加上單引號時，自己本身失效了，右邊的索引也失效了。
由於，在查詢時，沒有對字符串加單引號，MySQL的查詢優化器，會自動的進行類型轉換，造成索引失效。

6. 儘量使用覆蓋索引，避免select *

explain select name, status, address from tb_seller where name='小米科技' and status = '1' and address='北京市';

explain select name, status, address, password from tb_seller where name='小米科技' and status = '1' and address='北京市';

雖然索引都用上了，但是第一條sql的執行效率會高於第二條；

TIP : 
	
    using index ：使用覆蓋索引的時候就會出現

    using where：在查找使用索引的情況下，需要回表去查詢所需的數據

    using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查詢數據

    using index ; using where：查找使用了索引，但是需要的數據都在索引列中能找到，所以不需要回表查詢數據

7. 用or分割開的條件，如果or前的條件中的列有索引，而後面的列中沒有索引，那麼涉及的索引都不會被用到。

explain select * from tb_seller where name='黑馬程序員' or createtime = '2088-01-01 12:00:00';

這裏索引失效了，如果使用and則有索引的生效。

8. 以%開頭的Like模糊查詢，索引失效。

如果僅僅是尾部模糊匹配，索引不會失效。如果是頭部模糊匹配，索引失效。

explain select * from tb_seller where name like '黑馬程序%';
explain select * from tb_seller where name like '%黑馬程序%';

前者不失效，但是後者失效了，解決這個問題的辦法就是進行索引覆蓋。

explain select name from tb_seller where name like '%黑馬程序%';

9. 如果MySQL評估使用索引比全表更慢，則不使用索引。

create index idx_address on tb_seller(address);
explain select * from tb_seller where address = '北京市';
explain select * from tb_seller where address = '西安市';

首先是爲地址這個字段增加索引，然後進行兩個地方的查詢，然後發現北京市沒有使用索引而西安市則是使用了索引。
我們查看錶信息看看：

發現只有一條記錄是西安市，其他全是北京市，所以數據庫在全表掃描的時候會放棄效率更慢的索引查找方式。

10. is NULL ， is NOT NULL 有時索引失效。

explain select * from tb_seller where address is not null;
explain select * from tb_seller where address is null;

但是在上述一樣的情況下：如果is null 的全局掃描更快，也既爲空數據多的時候，會進行全局掃描，會放棄索引的方式

11. in 走索引， not in 索引失效。

 explain select * from tb_seller where name not in ('阿里巴巴','小米科技');
 explain select * from tb_seller where name in ('阿里巴巴','小米科技');

12. 單列索引和複合索引

儘量使用複合索引，而少使用單列索引。

create index idx_name on tb_seller(name);
explain select * from tb_seller where name = "阿里巴巴";

首先爲name創建單列索引，然後再進行分析sql，發現兩者索引都有可能會使用到，但是最後還是選擇了最優的複合索引。

三、查看索引使用情況

show status like 'Handler_read%';	

show global status like 'Handler_read%';

Handler_read_first：索引中第一條被讀的次數。如果較高，表示服務器正執行大量全索引掃描（這個值越低越好）。

Handler_read_key：如果索引正在工作，這個值代表一個行被索引值讀的次數，如果值越低，表示索引得到的性能改善不高，因爲索引不經常使用（這個值越高越好）。

Handler_read_next ：按照鍵順序讀下一行的請求數。如果你用範圍約束或如果執行索引掃描來查詢索引列，該值增加。

Handler_read_prev：按照鍵順序讀前一行的請求數。該讀方法主要用於優化ORDER BY ... DESC。

Handler_read_rnd ：根據固定位置讀一行的請求數。如果你正執行大量查詢並需要對結果進行排序該值較高。你可能使用了大量需要MySQL掃描整個表的查詢或你的連接沒有正確使用鍵。這個值較高，意味着運行效率低，應該建立索引來補救。

Handler_read_rnd_next：在數據文件中讀下一行的請求數。如果你正進行大量的表掃描，該值較高。通常說明你的表索引不正確或寫入的查詢沒有利用索引。

四、總結

這些都是基本的索引相關的學習，索引的使用還是需要根據業務需要來進行設計，並不是所有查詢都加上索引都是提升性能的。
謝謝大家閱讀！！互相學習！

Mysql的索引使用、索引失效的情況

索引使用

一、驗證索引提升的效率

二、索引的使用

（1）創建表和索引

（2）索引失效的情況以及避免方式

1. 全值匹配，對索引中所有列都指定具體值。

2. 最左前綴法則

3. 範圍查詢右邊的列，不能使用索引。

4. 不要在索引列上進行運算操作，索引將失效。

5. 字符串不加單引號，造成索引失效。

6. 儘量使用覆蓋索引，避免select *

7. 用or分割開的條件，如果or前的條件中的列有索引，而後面的列中沒有索引，那麼涉及的索引都不會被用到。

8. 以%開頭的Like模糊查詢，索引失效。

9. 如果MySQL評估使用索引比全表更慢，則不使用索引。

10. is NULL ， is NOT NULL 有時索引失效。

11. in 走索引， not in 索引失效。

12. 單列索引和複合索引

三、查看索引使用情況

四、總結

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3. 範圍查詢右邊的列，不能使用索引 。

4. 不要在索引列上進行運算操作， 索引將失效。

5. 字符串不加單引號，造成索引失效。

6. 儘量使用覆蓋索引，避免select *

7. 用or分割開的條件， 如果or前的條件中的列有索引，而後面的列中沒有索引，那麼涉及的索引都不會被用到。

8. 以%開頭的Like模糊查詢，索引失效。

9. 如果MySQL評估使用索引比全表更慢，則不使用索引。

10. is NULL ， is NOT NULL 有時索引失效。

11. in 走索引， not in 索引失效。

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1. 全值匹配，對索引中所有列都指定具體值。

3. 範圍查詢右邊的列，不能使用索引。

4. 不要在索引列上進行運算操作，索引將失效。

7. 用or分割開的條件，如果or前的條件中的列有索引，而後面的列中沒有索引，那麼涉及的索引都不會被用到。