MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。 MySQL的索引有很多种类型，可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型，一般谈论MySQL索引时，如果没有特别说明，就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构，使用原则和特性。 为了节约你的时间，本文的主要内容如下：
原文： https://www.cnblogs.com/xpp142857/p/7373005.html http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-m
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。尤其是当表的数据量越来越大的时候，正确的索引对查询性能的提升尤为明显。但在日常工作中，索引却常常被忽略，甚至被误解。本文将为大家简单介绍下Mysql索引优化的原理与注意事项。 一、索引的类型 1）B-Tree索引 B-Tree索引是用的最多的索引类型了，而且大多数存储引擎都支持B-Tree索引。 B-Tree本身是一种数据结构，其是为磁盘或其他直接存取的辅助设备而设计的一种平衡搜索树。Mysql中的B-Tree索引通常是B-Tree的变种B+Tree实现的。其结
索引有很多种类型，可以为不同的应用场景提供更好的性能。在 MySQL 中，索引是在存储引擎层实现的。接下来重点介绍四种常见的索引类型：B-Tree 索引、哈希索引、空间数据索引（R-Tree）、全文索引。这部分内容分为上下两个小节，本小节重点介绍 B-Tree 索引。
MySQL中可根据需要使用很多条件操作符和操作符的组合。为了检查某个范围的值，可使用BETWEEN操作符。
MySQL不仅用于表数据操作，还可以用来执行数据库和表的所有操作，包括表本身的创建和处理。
对于我们这些MySQL的使用者来说，MySQL其实就是一个软件，平时用的最多的就是查询功能。DBA时不时丢过来一些慢查询语句让优化，我们如果连查询是怎么执行的都不清楚还优化个毛线，所以是时候掌握真正的技术了。我们在第一章的时候就曾说过，MySQL Server有一个称为查询优化器的模块，一条查询语句进行语法解析之后就会被交给查询优化器来进行优化，优化的结果就是生成一个所谓的执行计划，这个执行计划表明了应该使用哪些索引进行查询，表之间的连接顺序是啥样的，最后会按照执行计划中的步骤调用存储引擎提供的方法来真正的执行查询，并将查询结果返回给用户。不过查询优化这个主题有点儿大，在学会跑之前还得先学会走，所以本章先来瞅瞅MySQL怎么执行单表查询（就是FROM子句后边只有一个表，最简单的那种查询～）。不过需要强调的一点是，在学习本章前务必看过前边关于记录结构、数据页结构以及索引的部分，如果你不能保证这些东西已经完全掌握，那么本章不适合你。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
type：这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、index和ALL
可以利用order by 子句完成随机抽取某些行的功能，他的原理就是order by rand()能够数据随机排序。
索引是数据库中用于提高查询效率的重要机制。在数据库系统中，索引类似于书籍的目录，它可以帮助数据库系统快速地找到特定数据的位置，从而加快查询速度。通过合理地创建和管理索引，可以显著提升数据库的性能，提高数据检索的效率，降低系统的资源消耗。
explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
可以把没有索引的表理解为Java中的List，在没有索引的情况下，我们要查找指定的数据，只能遍历这个list，但是随着数据量的逐渐增大，遍历list产生的开销也随之增大。因此我们需要一个无需遍历整个list（ps：无需扫描整张表）就可以找到指定数据的方案，这个方案就是索引。（ps：遍历list可以理解为mysql的全表扫描）
先看看具体有哪些字段： mysql> EXPLAIN SELECT 1; 其实除了以SELECT开头的查询语句，其余的DELETE、INSERT、REPLACE以及UPDATE语句前边都可以加上EXPLAIN这个词儿，用来查看这些语句的执行计划 建两张测试表： CREATE TABLE t1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(100), key2 VARCHAR(100), key3 VARCHAR(100),
在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表（IOT），InnoDB使用B+树索引模型，数据都是存储在B+树中的。
https://www.cnblogs.com/xbhog/p/13550579.html
正则表达式之初见 下面的语法检索列prod_name包含文本1000的所有行 SELECT * FROM products WHERE prod_name REGEXP '1000'; 使用正则
使用频率最高的SQL语句应该就是select语句了，它的用途就是从一个或多个表中检索信息，使用select检索表数据必须给出至少两条信息：想选择什么，以及从什么地方选择
稍不注意，可能你写的查询语句是会导致索引失效，从而走了全表扫描，虽然查询的结果没问题，但是查询的性能大大降低。
为了验证 MySQL 中哪些情况下会导致索引失效，我们可以借助 explain 执行计划来分析索引失效的具体场景。
如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值，称为‘覆盖索引’。即只需扫描索引而无须回表。 只扫描索引而无需回表的优点： 1.索引条目通常远小于数据行大小，只需要读取索引，则mysql会极大地减少数据访问量。 2.因为索引是按照列值顺序存储的，所以对于IO密集的范围查找会比随机从磁盘读取每一行数据的IO少很多。 3.一些存储引擎如myisam在内存中只缓存索引，数据则依赖于操作系统来缓存，因此要访问数据需要一次系统调用 4.innodb的聚簇索引，覆盖索引对innodb表特别有用。(innodb的二级索引在叶子节点中保存了行的主键值，所以如果二级主键能够覆盖查询，则可以避免对主键索引的二次查询)
可以看到上面的执行计划返回了3行结果，id列的值可以看作是SQL中所具有的SELECT操作的序号 由于上述SQL中只有一个SELECT，所以id全为1，因此，我们就要按照由上至下读取执行计划 按照我们的SQL语句，我们会认为执行顺序是a,b,c,但是通过上图可以发现，Mysql并不是完成按照SQL中所写的顺序来进行表的关联操作的 执行对表的执行顺序为a,c,b，这是由于MySQL优化器会根据表中的索引的统计信息来调整表关联的实际顺序
explain显示了MySQL如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。下面是一个例子：
今天客户那边遇到一个问题：多选文件进行操作，数据量一大后台处理就特别慢，浏览器显示504超时。为了验证问题是否出在sql语句，所以用以下方法来分析：
用来加快查询的技术很多，其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引，MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。
1、什么是数据库 数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合 (人们通常用数据库这个术语来代表他们使用的数据库软件，这是不正确的。数据库软件应称为DBMS（数据库管理系统），数据库是通过DBMS创建和操纵的容器) 表（table）是某种特定类型数据的结构化清单 （数据库中的每个表都有一个名字，用来标识自己，此名字是唯一的） 模式（schema）关于数据库和表的布局及特性的信息 列（column）表中的一个字段。正确的将数据分解成多个列很重要。每个列都有相应的数据类型，用来定义列可以存储的数据种类 行 表中的数据是按行存储的，所保存的每个记录存储在自己的行内 主键（primary key）一列（或一组列），其值能够唯一区分表中的每一行 注意：1、任意两行都不具有相同的主键值 2、每个行都必须具有一个主键值（主键列不允许NULL值） SQL是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，是一种专门用来与数据库通信的语言 优点：1、不是某个特定数据库供应商专有的语言，几乎所有重要的DBMS都支持2、简单易学3、可以进行非常复杂和高级的数据库操作 2、MySQL （1）、开放源代码，可以免费使用 （2）、性能非常好 （3）、可信赖并且简单易用 DBMS可分为两类：（1）、基于共享文件系统的DBMS（例如：Microsoft Access和FileMaker）（2）、基于客户机-服务器的DBMS（例如：MySQL,Oracle,Microsoft SQL Server） 基于客户机-服务器的DBMS与数据文件打交道的只有服务器软件，关于数据、数据添加、删除和数据更新的所有请求都由服务器软件完成 2.1 mysql命令行实用程序 2.2 MySQL Administrator是一个图形交互客户机，用来简化MySQL服务器的管理（需要安装） 2.3 MySQL Query Browser为一个图形交互客户机，用来编写和执行MySQL命令 3、使用MySQL 常用命令： use database 选择数据库 show databases 显示数据库 show tables 显示数据库里的表 show clumns from table 显示表中的列 （同 describe table） show status 用于显示广泛的服务器状态信息 show create database 和 show create table 用来显示创建特定的数据库和表的MySQL语句 show grants 用来显示授予用户（所有用户和特定用户）的安全权限 show errors和show warnings 用来显示服务器错误或警告消息 4、检索数据 SELECT id,name FROM table; 使用DISTINCT 来告诉MySQL来返回不同的行 5、排序检索数据 ORDER BY ASC DESC 6、过滤数据 WHERE = 等于 <> 不等于 ！= 不等于 < 小于 <= 小于等于 > 大于 >= 大于等于 between 在指定的两个值之间 检查单个值 不匹配检查 范围值检查 空值检查 AND 操作符 OR 操作符 IN 操作符 IN 操作符优点：1、在使用长的合法选项清单时，IN操作符的语法更清楚更直观2、计算的次序更容易管理3、一般比OR操作符清单执行更快4、可以包含其他SELECT 语句 NOT 操作符 用通配符进行过滤 LIKE 操作符 百分号（%）通配符 下划线（_）通配符 注意：下划线只匹配单个字符而不是多个字符 用正则表达式来进行搜索REGEXP？？？？ 在LIKE与REGEXP之间有一个重要的差别 进行OR匹配（|） 匹配几个字符之一可通过指定一组用[和]括起来的字符来完成（eg：WHERE prod_name REGEXP '[123] Ton' 输出：1 ton vil 2 ton vil） 匹配范围（eg:[1-9],[a-z]） 匹配特殊字符 匹配多个实例 匹配定位符 7、创建计算字段 拼接（concatenate）将值联结到一起构成单个值 多数DBMS使用+或|| 来实现拼接，MySQL则使用Concat()函数来实现（eg: SELECT Concat(vend_name,'(',vend_country,')')） 执行算术计算 SELECT id,num*price as total_price FROM t_order;(操作符有 + - * /) 8、使用数据处理函数 文本处理函数:RTrim()、Upper()、Left()、Length()、Locate()、Lower()、LTrim()、Right()、Soundex
select prod_price,prod_name from products where prod_price = 2.50;
0.SQL标准的执行流程（select） (8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_condition> (5) GROUP BY <group_by_list> (6) WITH {CUBE ROLLUP} (7)
MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
联合索引可以测试包含索引中所有列的查询，或仅测试第一列、前两列、前三列等等的查询。如果在索引定义中以正确的顺序指定列，则复合索引可以加快对同一表的多种查询的速度。
如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length。
为在搜索子句中使用通配符，必须使用LIKE操作符。LIKE指示MySQL，后跟的搜索模式利用通配符匹配而不是直接相等匹配进行比较。
MySQL的优化主要分为结构优化（Scheme optimization）和查询优化（Query optimization）。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容完全基于上文的理论基础，实际上一旦理解了索引背后的机制，那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理，并且可以理解这些策略背后的逻辑。
介绍了mysql的两种存储引擎的索引信息和mysql在不同查询语句中访问索引的方式
MySql Explain是对SQL进行性能优化不可或缺的工具，通过他我们可以对SQL进行一定的分析和性能优化，降低线上业务因慢查询造成的性能损失。
正则表达式是用来匹配文本的特殊的串（字符集合），将一个模式（正则表达式）与一个文本串进行比较；
如果MySQL WHERE条件类型和要查询的字段数据类型一致，会对查询结果有什么影响呢？
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用（该查询可以利用的索引，如果没有任何索引显示 null）
针对索引失效的排查，关键步骤包括确定需要分析的SQL语句，并通过EXPLAIN查看其执行计划。主要关注type、key和extra这几个字段。
索引有很多种类型，为不同的场景提供更好的性能。在MySQL中，索引是在存储引擎层而不是服务器层实现。不同存储引擎的索引其工作方式并不一样。也不是所有存储引擎都支持所有类型的索引。即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层实现也可能不同。
索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。因此良好的性能非常关键。尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。在数据量较小且负载较低时，不恰当的索引对性能的影响可能不明显，但当数据量逐渐增大时，性能则会急剧下降。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，“最优”的索引有时比一个“好的”索引性能要好两个数量级。
所有 MySQL 命令的列表：注意，所有文本命令必须在一行的开头，并且以分号“;”结束
MySQL 中使用 REGEXP 或 NOT REGEXP 运算符 (或 RLIKE 和 NOT RLIKE) 来操作正则表达式。
最左优先，以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上。同时遇到范围查询(>、<、between、like)就会停止匹配。
MySQL权限系统保证所有的用户只执行允许做的事情。当你连接MySQL服务器时，你的身份由
完全的范式和反范式是不存在的，在实际操作中建议混用这两种策略，可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
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