面试高频，屡试不爽的mysql索引特性总结
作者：互联网
（1） FROM 子句 组装来自不同数据源的数据
（2）WHERE 子句 基于指定的条件对记录进行筛选
（3） GROUP BY 子句 将数据划分为多个分组
（4）使用聚合函数进行计算
（5）使用HAVING子句筛选分组
（6）计算所有的表达式
（7）使用ORDER BY对结果集进行排序
（8）select 获取相应列
（9） limit截取结果集
需求：查询今日增长数据(根据video_id去重)
错误：select * from tb where date(created_at)=current_date() group by video_id
正确：select * from (select * from tb group by video_id ) as tb1 where tb1.date(created_at)=current_date()
错误原因：group by 操作在where后执行。所以，第一个语句 是查询今日?去重后数据，去重是在今日抓取的数据中去重。而且我们的需求是，对表中所有数据去重，然后获取今日新增长的的数据
mysql默认存储引擎innodb只显式支持B树索引，对于频繁访问的表，innodb会透明建立自适应hash索引，
即在B树索引基础上建立hash索引，可以显著提高查找效率，对于客户端是透明的，不可控制的，隐式的。
B Tree：【更为细致的Ｂ树索引讲解请参考文末４.２延伸阅读 】
m阶 B树的特性：树中每个节点至多包含m棵子树 若根节点不是叶子节点，则至少包含两颗子树 除根以外的所有非终点节点至少有 (m/2)向上取整棵子树 支持范围查询，前缀匹配查询，等值查询，可以避免排序，例如order by index相关的列，排序会非常快，因为该列本身就是 有序存储的，查找时间复杂度 log m N(m为底,N的对数，N为总记录数)复制代码
只支持包括 “=” "in "在内的等值查询，不支持范围，前缀匹配查询
Hash索引是通过hash函数将，键值直接映射为物理存储地址，使时间复杂度降低到O(1).本身存储是无序的，所以不能通过hash索引避免排序
B-树和B+树的区别在于B+树所有键值全部保存在叶子节点，而B-树则不然，B-树的键值根据树的结构分布在整个树上。而Mysql为什么要采用B+树索引呢？
1.遍历方便.B+树可以将键值保存在（线性表【数组或链表】）中，遍历线性表比索引树要快，因为保存在线性表中数据存储更加密集，B-Tree分散的
存储会导致更多的随机I/O,对于磁盘访问，随机I/O是比顺序I/O慢很多的，因为随机I/O需要额外的磁头寻道操作。顺序I/O有效减少寻道的次数
2.插入更新索引树时可以避免移动节点.
3.遍历任何节点的时间复杂度相同，即访问路径总是从根节点到叶子节点.相比B-树,访问时间略长.所以某些高频访问的搜索采用B-树，即访问频率越高
使其距离根节点越近。
4.（也许是最重要的）范围查找方便。对于[A,B]区间的范围查找，B-树索引可以直接找到A,B对应的线性表中节点，只需要返回区间的所有节点
即为目标结果。而B-树则稍显麻烦需要继续遍历索引树。
聚簇索引：将表中一条记录存储在索引的叶子节点中（也可能保存记录的物理地址[可能是磁盘或者扇区号也可能是文件名及对应偏移量]的指针，如果在内存中即为内存地址）。一般情况下mysql中使用主键 做聚簇索引
一个表只能有一个聚簇索引。(一条记录物理存储只有一份)
非聚簇索引中叶子节点的记录中需要保存主键，如需访问记录中其他部分还需要，通过主键回表查询。即两次索引查找？有人疑问非聚簇索引中为什么不保存记录项的物理地址呢？当然可以记录物理地址，但是主键索引更新操作带来的索引分裂合并会改变其物理地址，这样索引的维护代价比较大，而即使回表查询，主键查找速度一般较快，影响不大。另外也可以通过覆盖索引【即索引项覆盖了select中的项】避免回表查询
5.访问聚簇索引速度应该保证足够快，主键不宜选择过大存储需求的字段，例如UUID，另外非聚簇索引需要额外保存主键，主键太长存储需求较大。
也不宜选择字符串：一.字符串比较速度较数字慢，二.字符串插入时更加无序，索引树分裂合并相对更加频繁，出现更多磁盘碎片 。当有字符串和数字都能满足代理主键【该主键与业务无关只是添加一列主键保证记录唯一性】需求时，应当优先选择数字
做主键，但是如果逻辑主键【业务中有作为主键的列，也可选为主键，即为逻辑主键】是字符串类型，那也应该选择其作为主键，因为字符串相比数字性能差别不是很大。
1.数据类型为Text，Blob等大对象不能建立索引，也不适合建立索引,另外字段太长的字段不适合建立索引。例如超长字符串。会使索引树过大，mysql可能无法将其放入内存，访问索引会带来过多的磁盘I/O。效率低下
2.查询表达式索引项上有函数.例如date(created_at)='XXXX'等.字符处理等。mysql将无法使用相应索引【查询表达式相应列不能使用函数，但是右边的值可以使用函数，例如 created_at < now() and created_at > current_date()
3.一次查询（简单查询，子查询不算）只能使用一个索引，
例如 where column1=xxx and column2=xxx order by column3
如果column1 ,column2 列各有一个索引，那么只能使用其中之一的索引，
具体使用哪个索引，要看mysql的统计信息，mysql执行计划中包括索引的选择，具体的选择要看哪个的索引选择率更高【唯一值/总记录数=选择率，0<选择率<=1 选择率越大，说明给定一个值可以过滤更多的行，即过滤性更高】。但是mysql的统计信息不是精确实时的。所以可能存在使用“错误的索引”的情况，这时可以强制使用某个索引
select * from tb1 as t use index(index_name) ......
但是强烈不推荐使用这种方式，可以将其作为临时方案使用，应该首先考虑优化索引设计，例如，上述Case就应该建立（column1,column2,column3）或(column2,column1,column3) 联合索引
where后的查询表达式顺序不能决定使用哪个索引.如column1=xxx and column2=xxx， 但并不代表优先使用column1 在前，column2在后的联合索引。使用哪个索引由相应索引项的选择率决定，最终判定标准是：扫描最少的行.使用索引过滤尽可能多的行。然后使用where中其他条件对 索引过滤后的结果集 一行行地判断 完成where条件过滤。
5.修改过于频繁的列使用索引要慎重.1s几十次的修改就要注意了,过于频繁的更新对于索引负担太重，磁盘负载过重，另外更新操作可能会锁住相关记录，有死锁和事务超时可能。但是该使就使。这些问题可以通过分区分表或者缓存解决
6.选择率低的列不适合建立索引。如果索引项对应cardinality较小，例如小于10,那么使用索引时就需要考虑是否有必要。因为访问索引的代价可能比全表扫描还要高。索引需要访问索引文件，然后访问叶子节点，拿到主键回表查询，如果结果集比较大，这个代价极可能大于全表扫描【全表扫描是顺序I/O，索引访问会涉及更多随机I/O，随机I/O比顺序I/O慢多了】。业务中常见的状态列，在设计之初，这一列的cardinality基数【唯一值的个数】即是固定的，随着记录数增加，选择率会越来越低，索引效率反而越来越低。可以考虑不建索引，或者将其作为联合索引的第一项
7.Mysql中对于唯一性检查即声明unique的列，自动建立唯一性索引，不需要再额外建立索引
8.不应该对where中每一个查询条件都建立上索引，mysql只会使用其中一个索引，过多的索引带来冗余，导致一些索引被“浪费”，同时mysql在生成执行计划时，需要考虑更多的索引，给查询优化带来更多工作，过多的索引还会给更新操作带来更沉重的索引维护代价。应该简化索引设计。同时利用联合索引满足多项条件的查询
9.Order By ,Group By 可以利用索引避免排序。但是 存在where 语句下 只能使用where 查询中使用的索引，例如where中使用了(A,B，C,D)联合索引的A,B项，如果order by ,或者group by中存在C，或者(C，D)即可使用联合索引，如果where中没有使用索引，那么即使order by,group by列中有索引也不能使用。即优先根据where 查询使用索引，然后根据where中使用的索引再决定，order by,group by是否可以 使用到索引
10.当数据量达到千万级别以上，索引本身就很大，无法装入内存，访问索引带来的磁盘随机I/O 开销很大，索引性能下降较快，当并发量不大情况下，建立分区表可有效提高速度，因为分区表的索引结构是互相独立的，可单独装入内存，减少磁盘访问。
11.更新删除时指定索引列【事务特性，及隔离级别不熟悉同学请参考 延伸阅读4.1】，mysql在默认的事物隔离级别是序列化解决了幻读，并且通过间隙锁，多并发版本读提高了并发访问性能，幻读是指：一个事务中，当用户查询一个范围中的结果时，另一个事务执行了相应的插入删除操作，导致两次查询结果不同，少了或多了一些行，就像幻象一样。mysql 解决幻读有两种方案：一.对于查询select操作只是针对本事务开启时刻的“镜像”查询。例如本事务开启后，其他事务插入删除了相关数据并提交，本事务是无法察觉的。实现方式为 版本控制。二.更新删除【包括 select ………… for update 】等写操作涉及到范围更新时，如果查询条件where中存在索引，即锁住索引树的相关键值段例如 更新 id主键索引在 1-100的数据，那么它会锁住 1- 100 这些记录的 id 索引，其他事务更新这个范围数据时，会进入锁等待，直到拥有锁的事务，或者等待超时。如果查询条件中不能使用索引，mysql为了实现序列化的隔离级别，会对全表加锁，任何写操作不能进行。当并发写操作多，事务时间长时，会出现较多锁等待及等待超时事务。需要通过添加索引，及减小事务粒度或者降低mysql默认隔离级别方式解决此类问题。
1.索引的设计应该与业务需求息息相关，没有完美的索引设计，只有满足需求的索引设计，项目前期设计的索引不可能完美的满足后期的需求。应随时根据业务合理取舍。
2.索引设计应该优先照顾查询最为频繁，或业务优先级高，与用户相关的查询。如果我们可以忍受，那么可以不建索引
3.使用短索引,索引长度不宜过大，利用B Tree的特性使用最左匹配查找高效利用索引第一列、对选择率高的列索引、使用覆盖索引避免回表查询
4.及时删除不再使用的索引，例如发现（A,B）不满足需求，新加一项（A,B,C）即可删除旧索引（Ａ，Ｂ）
1.联合索引设计时，索引顺序是很重要的。当联合索引中，每一列的查询频率都相差不多时，可以优先将选择率最高的列作为联合索引第一列，这样第一列即可过滤更多列，效率更高。由于联合索引第一列可以单独使用，例如联合索引（column1,column2,column3,column4）即可满足 where column1=xxx 也可满足 where column1=xxx and column2=xxx and column3=xxx and column4=xxx的需求，这样不需要为第一列的独立查询额外建立单列索引
2.使用部分前缀索引键，按照联合索引声明顺序查询。例如索引(A,B,C) 只能匹配 where A=x xx ，where A=XXX and B=xxx ，where A=xxx and B=xxx and C=xxx ，不能跳过前一列，匹配后一列. 例如 where A=xxx and c=xxx 这时虽然可能也使用该索引，但是只能使用一部分，匹配A列，而B,C列不能匹配。
3.前缀匹配，与范围匹配。 BTree索引可以使用前缀匹配，例如 where A like "xxx%" ,使用前缀索引后，就不能使用前缀列的后续索引列。
4.group by,order by 本质是对where查询出的结果集进行排序操作，当待排序列匹配 where 中索引顺序时才可避免排序，直接通过索引即可返回有序结果集，例如我们需要将查询结果按照评分排名，那么就可以考虑将rank列放在联合索引的最后一列。(X, …… ,rank)。当查询结果比较大时，可以考虑这样设计
5.limit 分页查询 .limit 使用时必须排序否则可能出现不同页返回重复数据的风险。limit 返回某一位置的给定偏移量的记录，但是它的顺序依赖于存储位置顺序，索引顺序，所以分页时不同页会有出现重复数据的风险。limit 操作前需要添加order by 进行排序。由于访问非聚簇索引时，mysql有一个优化操作，当访问非聚簇索引，回表查询时，mysql 会对主键进行排序，目的是：聚簇索引是按顺序存储记录，对主键排序后，访问聚簇索引可以更加顺序的访问磁盘，减少随机I/O，提高速度，所以当分页没有特别指定的列时，指定主键排序即可，另外不需要在联合索引最后一列添加主键，因为它本身包含主键 【非聚簇索引不存储完整记录，通过访问主键索引找到完整记录 】。
以上已经列出较多的误区及注意事项，理解即可，更重要的是根据业务对索引取舍的经验。更多的设计技巧希望同学们在实践中自己总结并分享出来。
1.数据量较大的表（千万以上）考虑是否适合建立分区。
2.对于较长字符串例如200以上，可以考虑单独增加索引列，对其整体hash或者去其中一部分hash后存入其他一列，这 样将字符串查找变成数字查找，同时索引长度大大减小，可有效提高索引速度，降低索引大小。但是需要考虑hash函数 的“碰撞”问题，选择适合的hash函数。
3.使用explain命令查看sql 的执行计划，请参考延伸阅读
数据库事务的四个标准特征（ACID)：
① 原子性：一个事务必须被一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中一部分操作。
② 一致性：数据库总是从一个一致性的状态转换到另外一个一致性的状态。指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整，一致性处理数据库中对所有语义约束的保护。假如数据库的状态满足所有的完整性约束,就说该数据库是一致的。
③ 隔离性：通常一个事务所做的修改在最终提交以前，对其他事务是不可见的，多个事务并发访问时，事务之间是隔离的，一个事务不应该影响其它事务运行效果。这指的是在并发环境中，当不同的事务同时操纵相同的数据时，每个事务都有各自的完整数据空间。由并发事务所做的修改必须与任何其他并发事务所做的修改隔离。事务查看数据更新时，数据所处的状态要么是另一事务修改它之前的状态，要么是另一事务修改它之后的状态，事务不会查看到中间状态的数据。
④ 持久性：意味着当系统或介质发生故障时，确保已提交事务的更新不能丢失。即一旦一个事务提交，DBMS保证它对数据库中数据的改变应该是永久性的，耐得住任何系统故障。持久性通过数据库备份和恢复来保证。
对于事务的隔离性而言有四种隔离级别：
① Read Uncommitted（读取未提交内容）：在该隔离级别，所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。本隔离级别很少用于实际应用，因为它的性能也不比其他级别好多少。读取未提交的数据，也被称之为脏读（Dirty Read）。
② Read Committed（读取提交内容）：这是大多数数据库系统的默认隔离级别（但不是MySQL默认的）。它满足了隔离的简单定义：一个事务只能看已经提交事务所做的改变。这种隔离级别 也支持所谓的不可重复读（Nonrepeatable Read），因为同一事务的其他实例在该实例处理其间可能会有新的commit，所以同一select可能返回不同结果。由于正在读取的数据只获得了读取锁，读完之后就解锁，不管当前事务有没有结束，这样就容许其他事务修改本事务正在读取的数据。导致不可重复读。解决不可重复读的问题就要求，对正在读取的若干行加上行级锁。要求在本次事务中不可修改这些行。解决ReadCommited更侧重数据行不可更新。
③ Repeatable Read（可重读）：这是MySQL的默认事务隔离级别，它确保同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据行。不过理论上，这会导致另一个棘手的问题：幻读 （Phantom Read）。简单的说，幻读指当用户读取某一范围的数据行时，另一个事务又在该范围内插入了新行，当用户再读取该范围的数据行时，会发现有新的“幻影” 行。InnoDB和Falcon存储引擎通过多版本并发控制（MVCC，Multiversion Concurrency Control）机制解决了该问题。
解决幻读的方案应该是在表上加锁，幻读出现的场景主要是插入操作，由于插入操作使得事务不同的查询中出现不同的结果。
④ Serializable（可串行化）： 这是最高的隔离级别，它通过强制事务排序，使之不可能相互冲突，从而解决幻读问题。简言之，它是在每个读的数据行上加上共享锁。在这个级别，可能导致大量的超时现象和锁竞争。
隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大。对于多数应用程序，可以优先考虑把数据库系统的隔离级别设为Read Committed。它能够避免脏读取，而且具有较好的并发性能。尽管它会导致不可重复读、幻读和第二类丢失更新这些并发问题，在可能出现这类问题的个别场合，可以由应用程序采用悲观锁或乐观锁来控制。（乐观锁通过版本号控制是否存在不可重复读情况，如果不存在则提交，否则事务回滚。悲观锁是通过数据库系统本身在内部加锁，锁住要更新的数据，不允许其他事务修改，但是会消耗大量的性能）
Explain 的使用
ID：MySQL Query Optimizer选定的执行计划中查询的序列号。
Select_type：所使用的查询类型，主要有以下这几种查询类型。
DEPENDENT SUBQUERY：子查询内层的第一个SELECT，依赖于外部查询的结果集。
DEPENDENT UNION：子查询中的UNION，且为UNION中从第二个SELECT开始的后面所有SELECT，同样依赖于外部查询的结果集。
PRIMARY：子查询中的最外层查询，注意并不是主键查询。
SIMPLE：除子查询或UNION之外的其他查询。
SUBQUERY：子查询内层查询的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询结果集。
UNCACHEABLE SUBQUERY：结果集无法缓存的子查询。
UNION：UNION语句中第二个SELECT开始后面的所有SELECT，第一个SELECT为PRIMARY。
UNION RESULT：UNION 中的合并结果。
Table：显示这一步所访问的数据库中的表的名称。
Type：告诉我们对表使用的访问方式，主要包含如下集中类型。
all：全表扫描。
const：读常量，最多只会有一条记录匹配，由于是常量，实际上只须要读一次。
eq_ref：最多只会有一条匹配结果，一般是通过主键或唯一键索引来访问。
fulltext：进行全文索引检索。
index：全索引扫描。
index_merge：查询中同时使用两个（或更多）索引，然后对索引结果进行合并（merge），再读取表数据。
index_subquery：子查询中的返回结果字段组合是一个索引（或索引组合），但不是一个主键或唯一索引。
rang：索引范围扫描。
ref：Join语句中被驱动表索引引用的查询。
ref_or_null：与ref的唯一区别就是在使用索引引用的查询之外再增加一个空值的查询。
system：系统表，表中只有一行数据；
unique_subquery：子查询中的返回结果字段组合是主键或唯一约束。
Possible_keys：该查询可以利用的索引。如果没有任何索引可以使用，就会显示成null，这项内容对优化索引时的调整非常重要。
Key：MySQL Query Optimizer 从 possible_keys 中所选择使用的索引。
Key_len：被选中使用索引的索引键长度。
Ref：列出是通过常量（const），还是某个表的某个字段（如果是join）来过滤（通过key）的。
Rows：MySQL Query Optimizer 通过系统收集的统计信息估算出来的结果集记录条数。
Extra：查询中每一步实现的额外细节信息，主要会是以下内容。
Distinct：查找distinct 值，当mysql找到了第一条匹配的结果时，将停止该值的查询，转为后面其他值查询。
Full scan on NULL key：子查询中的一种优化方式，主要在遇到无法通过索引访问null值的使用。
Range checked for each record (index map: N)：通过 MySQL 官方手册的描述，当 MySQL Query Optimizer 没有发现好的可以使用的索引时，如果发现前面表的列值已知，部分索引可以使用。对前面表的每个行组合，MySQL检查是否可以使用range或 index_merge访问方法来索取行。
SELECT tables optimized away：当我们使用某些聚合函数来访问存在索引的某个字段时，MySQL Query Optimizer 会通过索引直接一次定位到所需的数据行完成整个查询。当然，前提是在 Query 中不能有 GROUP BY 操作。如使用MIN()或MAX()的时候。
Using filesort：当Query 中包含 ORDER BY 操作，而且无法利用索引完成排序操作的时候，MySQL Query Optimizer 不得不选择相应的排序算法来实现。
Using index：所需数据只需在 Index 即可全部获得，不须要再到表中取数据。
Using index for group-by：数据访问和 Using index 一样，所需数据只须要读取索引，当Query 中使用GROUP BY或DISTINCT 子句时，如果分组字段也在索引中，Extra中的信息就会是 Using index for group-by。
Using temporary：当 MySQL 在某些操作中必须使用临时表时，在 Extra 信息中就会出现Using temporary 。主要常见于 GROUP BY 和 ORDER BY 等操作中。
Using where：如果不读取表的所有数据，或不是仅仅通过索引就可以获取所有需要的数据，则会出现 Using where 信息。
Using where with pushed condition：这是一个仅仅在 NDBCluster存储引擎中才会出现的信息，而且还须要通过打开 Condition Pushdown 优化功能才可能被使用。控制参数为 engine_condition_pushdown 。
Impossible WHERE noticed after reading const tables：MySQL Query Optimizer 通过收集到的统计信息判断出不可能存在结果。
No tables：Query 语句中使用 FROM DUAL或不包含任何 FROM子句。
Not exists：在某些左连接中，MySQL Query Optimizer通过改变原有 Query 的组成而使用的优化方法，可以部分减少数据访问次数。
标签：事务,使用,查询,索引,屡试不爽,mysql,where,主键 来源： https://www.cnblogs.com/ebuybay/p/16644347.html