引言

最简单的数据查询方式是全表扫描，找出符合条件的数据。

索引的设计灵感来源于字典，根据关键信息可以快速定位。

为什么要使用索引

索引能够避免全表扫描，提升检索效率。

什么样的信息能成为索引

主键，唯一键等能够让数据具备一定区分度的字段。

索引的数据结构

主流使用 B+ 树，也有一部分数据库索引使用 Hash 索引、BitMap。

Hash 索引的缺点

1. Hash索引仅能满足 = 和IN查询，无法实现范围查询。
2. Hash索引值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的大小关系完全一样，数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算。
3. 对于组合索引，Hash索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值的，不是单独计算 Hash 值，所以不能利用部分索引键查询。
4. 不同数据可能存在相同的 Hash 值，所以不能避免表扫描。
5. 遇到大量 Hash 值相等的情况后性能会降低。

密集索引和稀疏索引的区别

密集索引：叶子节点保存了整条数据记录。密集索引决定了表的物理排列顺序，一个表只有一个物理排列顺序，所以一个表只能创建一个密集索引。

稀疏索引：叶子节点只保存了键值以及该行数据记录的地址 / 主键。

InnoDB

如果一个主键被定义，则该主键作为密集索引。

如果没有主键被定义，该表的第一个唯一非空索引则作为密集索引。

若不满足以上条件，InnoDB内部会生成一个隐藏主键(密集索引)。

非主键索引存储相关键位和其对应的主键值，包含两次查找。

MySQL

InnoDB中，主键使用密集索引，辅助键使用稀疏索引。稀疏索引中存储的是数据的主键。

MyISAM中，主键与辅助键都是用稀疏索引，存储的是数据的地址。

如何定位并优化慢查询 SQL

整体思路：

1. 根据慢日志定位慢查询SQL
2. 使用 explain 等工具分析SQL
3. 修改 SQL 或尽量让 SQL 走索引

慢日志：MySQL的慢查询日志是 MySQL 提供的一种日志记录，它用来记录在 MySQL 中响应时间超过阀值的语句。

设置：

联合索引的最左匹配原则的成因

建立联合索引：index_area_title。

SELECT * FROM person_info WHERE area = 'TIANJIN' AND title = 'YUNZHI'，走索引。可以乱序。

SELECT * FROM person_info WHERE area = 'TIANJIN'，走索引。

但是，SELECT * FROM person_info WHERE title = 'YUNZHI'，不走索引。

1. MySQL会一直向右匹配直到遇到范围查询 (>/</between/like) 就停止匹配。比如 a = 3 and b = 4 and c > 5 and d = 6，如果建立(a, b, c, d) 顺序的索引，d就是用不到索引的；如果建立 (a, b, d, c) 的索引则都可以用到。
2. =和 IN 可以乱序，比如 a = 1 and b = 2 and c = 3 建立 (a, b, c) 索引可以任意顺序，MySQL的查询优化器会优化成索引可以识别的形式。

原因

MySQL创建复合索引的规则是首先对复合索引的最左边，也就是索引的第一个字段进行排序，再第一个字段的基础上，再对索引上第二个字段进行排序。

第一个字段是绝对有序的，第二个字段就是无序的了，因此直接使用第二个字段判断是用不到索引的。

索引是建立得越多越好吗

1. 数据量小的表不需要建立索引，建立会增加额外的开销。
2. 数据变更需要维护索引，因此更多的索引意味着更多的维护成本。
3. 更多的索引也意味着更多的空间。