MYSQL高性能索引

正确的选择和创建索引是实现高性能查询的基础，以下是高效使用索引的方法
演示的sql

独立的列

独立的列指的是索引既不是表达式的一部分也不是函数的参数。

mysql> select actor_id from actor where actor_id + 1 = 5;

mysql> SELECT actor_id FROM actor WHERE CAST(actor_id AS CHAR) = '5';

前缀索引

如果索引是很长的列，那么索引会变得很大，并且导致索引数层数变高。通常可以索引的部分字符，这样可以节约索引空间。但是同时也要保证区分度。
区分度的计算这里以city表city字段为例

mysql> select count(distinct LEFT(city,3))/count(*) as e1, count(distinct LEFT(city,4))/count(*) as e2,  count(distinct LEFT(city,5))/count(*) as e3, count(distinct LEFT(city,6))/count(*) as e4, count(distinct LEFT(city,7))/count(*) as e5, count(distinct LEFT(city,8))/count(*) as e6 , count(distinct LEFT(city,9))/count(*) as e7 , count(distinct LEFT(city,10))/count(*) as e8 from city_demo ;
+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+
| e1     | e2     | e3     | e4     | e5     | e6     | e7     | e8     |
+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+
| 0.0236 | 0.0293 | 0.0305 | 0.0309 | 0.0310 | 0.0310 | 0.0310 | 0.0311 |
+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+

可以看到当字符长度是5或者6时，区分度已经不怎么增长了。
可以创建前缀索引

mysql> alter table city_demo add key (city(6));

前缀索引可以使得索引更小更快，但是他不可以做order by和group by。

多列索引

很多人对多列索引的理解不够，一种常见的是为每个列都创建索引，或者错误顺序创建索引。或者把where条件后面所有的列都创建索引。

在多个列上创建独立的单列索引大多数情况下不能提高MYSQL的查询性能。比如

mysql> select film_id,actor_id from film_actor where actor_id =1 or film_id =1;

在老的版本，这个查询会全表扫描，但是在新版本中会对这两个单列索引进行扫描，并将结果合并，索引合并策略是一种优化的结果。

mysql> explain select film_id,actor_id from film_actor where actor_id =1 or film_id =1 \G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: film_actor
   partitions: NULL
         type: index_merge
possible_keys: PRIMARY,idx_fk_film_id
          key: PRIMARY,idx_fk_film_id
      key_len: 2,2
          ref: NULL
         rows: 29
     filtered: 100.00
        Extra: Using union(PRIMARY,idx_fk_film_id); Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

基本等价于

mysql> select film_id,actor_id from film_actor where actor_id =1  union all select film_id,actor_id from film_actor where film_id =1 and actor_id != 1;

合适的索引顺序

索引列的顺序，意味这首先按照最左序列进行排序，其次是第二列，索引可以根据升序或者降序扫描，以满足order by，group by，distinct等子句的需求。

索引列的顺序问题，将选择性高区分度高的列放在最前面是有帮助的，但是排序以及避免随机IO的优先级更高，当不需要排序和分组时，选择性高的列放前面，举例说明。

mysql> select * from payment where staff_id=2 and customer_id=584;

联合索引的顺序取决于哪个区分度更高

mysql> select sum(staff_id=2),sum(customer_id=584) from payment \G
*************************** 1. row ***************************
     sum(staff_id=2): 7990
sum(customer_id=584): 30

这时是staff_id=2基数更大，应该把customer_id放到前面
以上是根据具体值的，对于全量数据来说

mysql> SELECT COUNT(DISTINCT staff_id)/count(*) as e1,count(distinct customer_id)/count(*) as e2 ,count(*) from payment \G
*************************** 1. row ***************************
      e1: 0.0001
      e2: 0.0373
count(*): 16044
1 row in set (0.00 sec)

全局来说customer_id区分度更高，作为索引列第一列。

聚簇索引

聚簇索引并不是一种索引类型，而是一种数据存储方式，在Innodb中保存了B-tree索引和数据行，叶子页包含行的全部数据，节点页只包含索引列，这个索引列就是主键列，如果没有创建主键，那么Innodb会隐式创建主键。

聚集数据的好处：

• 这个索引列和行数据是紧凑存储在一起的，根据主键查找行数据时，可减少磁盘IO次数，
• 使用覆盖索引可以直接使用叶节点的主键值
  聚集数据的缺点：
• 按照顺序插入的，每次更新会导致其他行移动新的位置
• 在移动过程中会导致页分裂，删除的时候会引起页的合并

覆盖索引

MYSQL可以使用索引来获取列的数据，这样就可不需要读取整行的数据了，如果索引的叶子节点已经包含要查询的数据了，那么就不需要回表查询，如果一个索引包含需要查询字段的值，那么就成为覆盖索引