Mysql目录及优化使用总结
Mysql索引及优化使用总结：
在关系数据库中，索引的使用十分重要，而且所有的关系数据库支持索引机制，因为有了索引之后，在大数据量检索数据时速度很快，性能消耗很低；当然，凡事有利必有弊，增加索引也会增加数据库系统的开销，我们很多时候需要在性能和检索间折中设计，而且正确使用索引及对他维护和优化是很重要的！
· 索引的类型？
· 索引的原理？
· 何时建索引？
· 索引的使用？
· 索引的优化？
一、索引的类型
在Mysql中，索引可分为普通索引、唯一索引、主键索引、外键索引及组合索引，它们在创建索引位置上都是一样的，即在表的一个或多个字段上创建使用，具体介绍下：
1、普通索引
普通索引的唯一任务就是加快数据的检索速度，应该在经常出现在WHERE或ORDER BY后的单一列上使用，而且该索引列可以重复，由关键字KEY或INDEX定义的索引。
2、唯一索引
唯一索引的主要任务除了加快数据的检索速度之外，还有就是约束创建或使用唯一索引的单一列必须是不重复的，也就是保证了数据的唯一性，所以，它的主要作用体现在检索速度和数据唯一方面，由关键字UNIQUE定义的索引。
3、主键索引
主键索引是MYSQL为数据表主键字段默认生成的索引，它与唯一索引的唯一不同就是它们的定义语句，这里使用的是PRIMARY而不是UNIQUE。
4、外键索引
如果为某个外键字段定义一个外键，MYSQL就会为其生成一个索引，来帮助加快对外键约束的使用，由关键字KEY定义，外键数据可重复。
5、组合索引
组合索引与普通索引的区别是在多个列上定义，与唯一索引相同的是组合索引必须保证唯一，而且MYSQL可以选择不同的索引字段的合适组合来组合查询索引（适用于排列在前的数据列组合）。
6、全文索引
文本字段上的普通索引只能加快对出现在字段内容最前面的字符串(也就是字段内容开头的字符)进行检索操作。如果字段里存放的是由几个、甚至是多个单词构成的较大段文字，普通索引就没什么作用了。这种检索往往以LIKE %word%的形式出现，这对MySQL来说很复杂，如果需要处理的数据量很大，响应时间就会很长。
这类场合正是全文索引(full-text index)可以大显身手的地方。在生成这种类型的索引时，MySQL将把在文本中出现的所有单词创建为一份清单，查询操作将根据这份清单去检索有关的数据记录。全文索引即可以随数据表一同创建，也可以等日后有必要时再使用下面这条命令添加：
ALTER TABLE tablename ADD FULLTEXT(column1, column2)
有了全文索引，就可以用SELECT查询命令去检索那些包含着一个或多个给定单词的数据记录了。下面是这类查询命令的基本语法：
SELECT * FROM tablename
WHERE MATCH(column1, column2) AGAINST(‘word1′, ‘word2′, ‘word3′)
上面这条命令将把column1和column2字段里有word1、word2和word3的数据记录全部查询出来。
注：
有博文说全文索引在数据库引擎InnoDB中不支持，其实不然，在MYSQL版本5.6已经引入了全文索引
二、索引的原理
索引的工作原理比较清楚明了，在创建或使用索引时，默认按照某种规则为索引字段排好顺序，在用户检索数据时，系统首先检索排序的索引内容，如果找到匹配的内容即刻返回，不进行全文检索，这样也就是大大提高了检索的速度了，在下面索引的分析中会演示索引的工作原理，请继续阅读。
三、何时建索引
1、准备工作
鉴于创建索引需要额外的磁盘空间，需要后期维护清理索引碎片，以及增加表的CUD操作的性能，所以创建索引需要谨慎考虑哦。
2、何时创建
既然索引的诞生就是为了解决数据的检索效率，那么很明显需要在经常查询的表的某些字段上创建并维护索引，鉴于准备工作部分考虑的因素，对于那些经常查询也同时经常CUD的表字段上如果必须添加索引，那么推荐使用合适的算法使用索引，比如：二分检索（这里不做介绍）。
四、索引的使用
语法结构：
CREATE [NORMAL|UNIQUE|FULLTEXT] INDEX index_name
ON table_name (col_name[(length)[ASC | DESC]],[…])
NOTE:
index_name：索引名字；
table_name:建立索引的数据表；
col_name：建立索引的表字段，length为内容字符的前多少位加入索引算法；
1、普通索引
首先，我准备一张数据表t_user_info，该表中我添加了500万条数据，下面我们来测分析下，在使用索引和未使用索引的差别，同样条件的检索：
SELECT account,nickname,email,address FROM t_user_infoWHERE account="cwteam4000000";
未使用索引：使用EXPLAIN分析SQL，分析的结果：
从上图，我们看的出来，本次检索复杂界别为select_type，即简单查询；检索类型为type全表检索；并未使用索引key(NULL)；查询条件Extra为where；检索的条数为4889736；另外，检索的时长在4秒左右浮动（去掉EXPLAIN执行查看）。
已使用索引：使用EXPLAIN分析SQL，分析的结果：
A、创建索引
DROP INDEX IF EXISTS idx_user_info ON t_user_info;
CREATE INDEX idx_user_info ON t_user_info(account);
B、分析检索
在这里，我们只对比不同的地方，使用了索引之后，检索的类型是ref即索引算法检索；使用了key索引，索引名字为idx_user_info；检索的条数为1；查询条件Extra为Using index condition；另外，检索的时长在0.01秒左右浮动，基本提高了4倍速度。
得出结论：
在数据量大的检索中，对比未使用索引，基本提高了4个级别程度，所以在经常检索的表字段建立索引使用。
2、唯一索引
A、创建索引
ALTER TABLE t_user_info DROP INDEX idx_user_info;
ALTER TABLE t_user_info ADD UNIQUE (account);
B、分析索引
从上图分析，为了演示准确，我们将上面建有的普通索引删除，再新建一唯一索引。使用与普通索引同样的检索SQL，分析后主要的结果是一样的；另外，得到的时长也是相同的。上面只是分析了唯一索引在速度方面，下面再来看看唯一索引在数据唯一性方面的特性，这里我们选择插入一条已有的数据，正常系统应该返回并提示错误信息：不能重复插入相同的唯一索引字段内容。
插入的语句：
INSERT INTO t_user_info(account,password,nickname,email,address) VALUES (
"cwteam11",
"e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e",
"cwteam11",
"abc@yeah.net",
"china shss"
);
测试结果：
得出结论：
唯一索引的创建和使用，不影响它的查询优势，同时也保证了数据的唯一性。
3、组合索引
A、创建索引
ALTER TABLE t_user_info DROP INDEX account;
ALTER TABLE t_user_info ADD INDEX idx_user_info(account,password);
B、分析索引
从上图看到，组合索引的使用与普通的索引相同的，只不过索引的字段数量不同罢了；另外，在查询时间上也是相同的。
得出结论：
组合索引与普通索引原理相同，不同的是索引的字段数量而已，同时也不影响检索速度。
NOTE:
一般，组合索引用在保证多个列唯一的需求，也就是要结合UNIQUE索引才有实际意义，上面只是演示索引的不同。
4、全文索引
全文索引默认在引擎MyISAM支持，但在Mysql5.6版本开始，数据库引擎InnoDB也开始支持了。由于我的MYSQL版本低于5.6，并未升级（后续升级），所以这里暂时修改数据表的引擎为MyISAM，目的是为了介绍全文检索。
在500万的数据量中，我们对比LIKE和MATCH（…）AGAINST（…）在达到同样功能时：
两者的差别：
A、使用LIKE检索
EXPLAIN SELECT account,nickname,email,address FROM t_user_info WHEREaccount LIKE " cwteam400000";
分析结果：
从上图看出，在使用LIKE检索时，采用的是全表扫描，并未使用索引扫描，时长在1.16秒左右浮动，这对于500万条数据其实还是可以的，但随着数据的增加这个时长也会随之增加的，下面来看下使全文索引生效的MATCH…AGAINST的特点。
B、使用全文索引
EXPLAIN SELECT account,nickname,email,address FROM t_user_info WHEREMATCH(account,password) AGAINST(' cwteam400000');
分析结果：
从上图明显看出，检索使用了全文检索FULLTEXT，时长在0.01秒左右浮动，所以全文索引的效率还是挺高的，当然它的检索时长也会随着数据量增多，不断增多哦（好像是废话）。
得出结论：
如果建立的索引列数较多，建议使用全文检索，而在大数据量检索中，可使用MATCH-AGAINST使FULLTEXT生效，代替使用LIKE全表检索。
五、索引的优化
根据上面对索引的介绍，我们可以总结一下常用的优化索引建议：
1、在经常查询的表字段建立索引
具体创建什么索引，可根据需求来定，如果没有特殊要求，如：是否允许重复，那么就可以创建一普通的索引；否则，可以创建一个唯一缩影；如果需要多个索引列唯一，那么就创建唯一组合索引即可。
2、在大数据量检索中，尽量使用FULL-TEXT索引代替LIKE
使用InnoDB引擎的同学，需要升级MYSQL版本到5.6，或者使用MyISAM引擎。
3、维护优化索引碎片
在建有索引的数据表中，每当删除记录数据时，对应记录上的索引标记并未删除，这会产生数据垃圾，也叫碎片，长期以往不作处理的话，会影响数据的检索效率。
比较好的办法：重建索引。
4、避免使用聚合函数
在建有索引的数据检索中，尽量在检索条件后不使用聚合函数，这可能会使索引失效，影响数据检索速度。
NOTE：
对于索引的优化，很多时候就是保证索能发挥其正常的功能，所以很多围绕索引的优化，其实就是避免索引被迫害，剩下的就是对检索的SQL的优化了。
好了，索引及优化就总结到这里，如有问题，欢迎积极指出并讨论。
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