MySQL的索引是什么？怎么优化？

索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于显示SQL执行的详细信息，可以进行索引的优化。

一、导致SQL执行慢的原因：

1.硬件问题。如网络速度慢，内存不足，I/O吞吐量小，磁盘空间满了等。

2.没有索引或者索引失效。（一般在互联网公司，DBA会在半夜把表锁了，重新建立一遍索引，因为当你删除某个数据的时候，索引的树结构就不完整了。所以互联网公司的数据做的是假删除.一是为了做数据分析,二是为了不破坏索引）

3.数据过多（分库分表）

4.服务器调优及各个参数设置（调整my.cnf）

二、分析原因时，一定要找切入点：

1.先观察，开启慢查询日志，设置相应的阈值（比如超过3秒就是慢SQL），在生产环境跑上个一天过后，看看哪些SQL比较慢。

2.Explain和慢SQL分析。比如SQL语句写的烂，索引没有或失效，关联查询太多（有时候是设计缺陷或者不得以的需求）等等。

3.Show Profile是比Explain更近一步的执行细节，可以查询到执行每一个SQL都干了什么事，这些事分别花了多少秒。

4.找DBA或者运维对MySQL进行服务器的参数调优。

三、什么是索引？

MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。我们可以简单理解为：快速查找排好序的一种数据结构。Mysql索引主要有两种结构：B+Tree索引和Hash索引。我们平常所说的索引，如果没有特别指明，一般都是指B树结构组织的索引(B+Tree索引)。索引如图所示：

最外层浅蓝色磁盘块1里有数据17、35（深蓝色）和指针P1、P2、P3（黄色）。P1指针表示小于17的磁盘块，P2是在17-35之间，P3指向大于35的磁盘块。真实数据存在于子叶节点也就是最底下的一层3、5、9、10、13......非叶子节点不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35。

查找过程：例如搜索28数据项，首先加载磁盘块1到内存中，发生一次I/O，用二分查找确定在P2指针。接着发现28在26和30之间，通过P2指针的地址加载磁盘块3到内存，发生第二次I/O。用同样的方式找到磁盘块8，发生第三次I/O。

真实的情况是，上面3层的B+Tree可以表示上百万的数据，上百万的数据只发生了三次I/O而不是上百万次I/O，时间提升是巨大的。

四、Explain分析

前文铺垫完成，进入实操部分，先来插入测试需要的数据：

CREATE TABLE `user_info` (
  `id`   BIGINT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
  `age`  INT(11)              DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `name_index` (`name`)
)ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8;

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('xys', 20);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('a', 21);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('b', 23);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('c', 50);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('d', 15);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('e', 20);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('f', 21);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('g', 23);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('h', 50);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('i', 15);

CREATE TABLE `order_info` (
  `id`           BIGINT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id`      BIGINT(20)           DEFAULT NULL,
  `product_name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
  `productor`    VARCHAR(30)          DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
)ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8;

INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p2', 'WL');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'DX');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p5', 'WL');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (3, 'p3', 'MA');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (4, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (6, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (9, 'p8', 'TE');

初体验，执行Explain的效果：

索引使用情况在possible_keys、key和key_len三列，接下来我们先从左到右依次讲解。

1.id

--id相同,执行顺序由上而下
explain select u.*,o.* from user_info u,order_info o where u.id=o.user_id;

--id不同,值越大越先被执行
explain select * from  user_info  where id=(select user_id from order_info where  product_name ='p8');

2.select_type

可以看id的执行实例，总共有以下几种类型：

SIMPLE：表示此查询不包含 UNION 查询或子查询
PRIMARY：表示此查询是最外层的查询
SUBQUERY：子查询中的第一个 SELECT
UNION：表示此查询是 UNION 的第二或随后的查询
DEPENDENT UNION： UNION 中的第二个或后面的查询语句, 取决于外面的查询
UNION RESULT, UNION 的结果
DEPENDENT SUBQUERY: 子查询中的第一个 SELECT, 取决于外面的查询. 即子查询依赖于外层查询的结果.
DERIVED：衍生，表示导出表的SELECT（FROM子句的子查询）

3.table

table表示查询涉及的表或衍生的表：

explain select tt.* from (select u.* from user_info u,order_info o where u.id=o.user_id and u.id=1) tt

id为1的<derived2>的表示id为2的u和o表衍生出来的。

4.type

type 字段比较重要，它提供了判断查询是否高效的重要依据依据。通过 type 字段，我们判断此次查询是全表扫描还是索引扫描等。

type 常用的取值有:

system: 表中只有一条数据. 这个类型是特殊的 const 类型。
const: 针对主键或唯一索引的等值查询扫描, 最多只返回一行数据. const 查询速度非常快, 因为它仅仅读取一次即可.例如下面的这个查询, 它使用了主键索引, 因此 type 就是 const 类型的：explain select * from user_info where id = 2；
eq_ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询, 表示对于前表的每一个结果, 都只能匹配到后表的一行结果. 并且查询的比较操作通常是 =, 查询效率较高. 例如:explain select * from user_info, order_info where user_info.id = order_info.user_id;
ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询, 针对于非唯一或非主键索引, 或者是使用了最左前缀规则索引的查询. 例如下面这个例子中, 就使用到了 ref 类型的查询:explain select * from user_info, order_info where user_info.id = order_info.user_id AND order_info.user_id = 5
range: 表示使用索引范围查询, 通过索引字段范围获取表中部分数据记录. 这个类型通常出现在 =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN() 操作中.例如下面的例子就是一个范围查询:explain select * from user_info where id between 2 and 8；
index: 表示全索引扫描(full index scan), 和 ALL 类型类似, 只不过 ALL 类型是全表扫描, 而 index 类型则仅仅扫描所有的索引, 而不扫描数据.index 类型通常出现在: 所要查询的数据直接在索引树中就可以获取到, 而不需要扫描数据. 当是这种情况时, Extra 字段会显示 Using index.
ALL: 表示全表扫描, 这个类型的查询是性能最差的查询之一. 通常来说, 我们的查询不应该出现 ALL 类型的查询, 因为这样的查询在数据量大的情况下, 对数据库的性能是巨大的灾难. 如一个查询是 ALL 类型查询, 那么一般来说可以对相应的字段添加索引来避免.

   通常来说, 不同的 type 类型的性能关系如下:
   ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system
   ALL 类型因为是全表扫描, 因此在相同的查询条件下, 它是速度最慢的.而 index 类型的查询虽然不是全表扫描, 但是它扫描了所有的索引, 因此比 ALL 类型的稍快.后面的几种类型都是利用了索引来查询数据, 因此可以过滤部分或大部分数据, 因此查询效率就比较高了.

5.possible_keys

它表示 mysql 在查询时, 可能使用到的索引. 注意, 即使有些索引在 possible_keys 中出现, 但是并不表示此索引会真正地被 mysql 使用到. mysql 在查询时具体使用了哪些索引, 由 key 字段决定.

6.key

此字段是 mysql 在当前查询时所真正使用到的索引.比如请客吃饭,possible_keys是应到多少人,key是实到多少人.当我们没有建立索引时：

explain select o.* from order_info o where  o.product_name= 'p1' and  o.productor='whh';
create index idx_name_productor on order_info(productor);
drop index idx_name_productor on order_info;

建立复合索引后再查询：

7.key_len

表示查询优化器使用了索引的字节数. 这个字段可以评估组合索引是否完全被使用.

8.ref

这个表示显示索引的哪一列被使用了,如果可能的话,是一个常量。前文的type属性里也有ref.注意区别

9.rows

rows 也是一个重要的字段. mysql 查询优化器根据统计信息, 估算 sql 要查找到结果集需要扫描读取的数据行数.这个值非常直观显示 sql 的效率好坏, 原则上 rows 越少越好.可以对比key中的例子，一个没建立索引钱，rows是9，建立索引后，rows是4.

10.extra

explain 中的很多额外的信息会在 extra 字段显示, 常见的有以下几种内容:

using filesort ：表示 mysql 需额外的排序操作, 不能通过索引顺序达到排序效果. 一般有 using filesort都建议优化去掉, 因为这样的查询 cpu 资源消耗大.
using index：覆盖索引扫描, 表示查询在索引树中就可查找所需数据, 不用扫描表数据文件, 往往说明性能不错
using temporary：查询有使用临时表, 一般出现于排序, 分组和多表 join 的情况, 查询效率不高, 建议优化.
using where ：表名使用了where过滤

五、优化案例

explain select u.*,o.* from user_info u LEFT JOIN  order_info o on u.id=o.user_id;

执行结果，type有ALL，并且没有索引：

开始优化，在关联列创建索引，明显看到type列的ALL变成ref，并且用到了索引，rows也从扫描9行变成了1行：

这里面一般有个规律是：左链接索引加在右表上面，右链接索引加在左表上面。

六、是否需要创建索引？

索引虽然能非常高效的提高查询速度，同时却会降低更新表的速度。实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占用空间的。

我是个普通的程序猿，水平有限，文章难免有错误，欢迎牺牲自己宝贵时间的读者，就本文内容直抒己见，我的目的仅仅是希望对读者有所帮助。