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索引優先級
索引原理：
通過不斷的縮小想要獲得數據的范圍來篩選出最終想要的結果，同時把隨機的事件變成順序的事件，也就是我們總是通過同一種查找方式來鎖定數據。
B_TREE索引：
mysql 中的索引：
1)B_TREE索引：
最常見的索引，大部分引擎都支持。
2)HASH索引：
相對簡單，只有memory和heap引擎支持hash索引。
hash索引適用于key-VALUES 查詢，通過hash索引要比BTREE索引查詢更迅速；
hash索引不支持范圍查詢，例如 ,>= <= 這類操作。并且只有 在 = 的條件下才會使用where索引。
只有memory 引擎支持，使用場景簡單。
3)R_TREE索引(空間索引)
空間索引是MyISAM的一個特殊索引類型，主要用于地理空間數據類型，通常使用較少。
4)Full_Text索引(全文索引)
也是MyISAM的一個特殊索引類型，InnoDB從5.6開始支持Full Text 索引。
1、索引優點：
加快查詢速度
2、索引缺點：
降低數據插入、刪除和更新的速度，占用磁盤空間
3、創建索引原則：
1)為用于搜索、排序或分組的列創建索引，而對于輸出顯示的列不創建索引；
即：最佳索引列是在where子句中的列，連接子句中的列，或出現在group by、order by子句中的列。
2)列的基數越高，索引的效果越好；
列的基數：列中所有非重復值的個數。
3)索引短小值：盡量使用較小的數據類型(能用25個字符的，就不要用100字符)；
短小值可以讓比較操作更快，從而加快索引查找的速度；
短小值可以讓索引短小，從而減少對磁盤I/O的請求；
對于更短小的鍵值，鍵緩存里的索引塊可以容納更多的鍵值。如果Mysql能在內存里同時容納更多的鍵，那么就可以在不去磁盤讀取更多索引塊的情況下，提高找到鍵值的幾率。
4)索引字符串值的前綴：對字符串進行索引，盡可能指定前綴的長度；
快且省空間。
5)利用最左前綴
當創建N個列的復合索引時，Mysql實際上是創建N個索引。復合索引相當于多索引，所以第一個索引列的值比較關鍵。
如復合索引(C1、C2、C3)可用于搜索：C1、C2、C3和C1、C2或C1，卻不能搜索C2、C3
6)不要建立過多的索引；
7)讓參與比較的索引類型保持匹配
InnoDB：B樹索引
MyISAM：B樹索引和R數索引(空間類型)
MEMORY：默認散列索引，也支持B數索引
散列索引：在使用運算符=或<=>完成精確匹配的比較操作，速度非常快；但用于查找某個范圍值的比較，速度欠佳。
B數索引：在使用=、>、<>、!=和between運算符，進行精確比較或范圍比較時，效率高；如果匹配純字符串，而不是通配符作為開頭的，還可以用LIKE進行匹配。
8)利用慢查詢日志找出那些性能低的查詢；
慢查詢日志：是一個文本文件。如果某個給定的查詢在這個日志里頻繁出現，那么這個查詢可能就不是最優的，需要改寫。
通過慢查詢日志定位那些執行效率較低的 SQL 語句，用--log-slow-queries[=file_name]選項啟動時，mysqld 寫一個包含所有執行時間超過 long_query_time 秒的 SQL 語句的日志文件。
慢查詢日志在查詢結束以后才紀錄，所以在應用反映執行效率出現問題的時候查詢慢查詢日志并不能定位問題，可以使用 show processlist 命令查看當前 MySQL 在進行的線程，包括線程的狀態、是否鎖表等，可以實時地查看 SQL 的執行情況，同時對一些鎖表操作進行優化。
4、優化程序對索引的利用
1)*分析表
analyze table 表名；使服務器生成關于鍵值分布情況的統計數據。
2)*使用EXPLAIN驗證優化程序的操作
explain顯示了mysql如何使用索引來處理select語句以及連接表。可以幫助選擇更好的索引和寫出更優化的查詢語句。
3)通過show profile 分析sql
通過 having_profiling參數，能夠查詢是否支持profile
為1即為開啟。
>select count(*) from? payment:
>show profiles; //可以查詢到該sql 的query ID為4；假設為4
>show profile for query 4; //能夠查詢到執行過程中線程的每個狀態和消耗的時間；
4)/通過trace 分析優化器如何選擇執行計劃
5.6后提供了對sql的跟蹤trace，通過trace文件能夠進一步了解為什么優化器選擇了A執行計劃而不選擇B執行計劃。
使用方式：
首先打開track，設置格式為JSON，設置track最大能有使用內存的大小，避免解析過程中因為內存過小而不能完整顯示。
>set optimizer_trace="enable=on",END_MARKERS_IN_JSON=ON;
>set optimizer_trace_max_mem_size = 1000000;
接下來執行想做trace的SQL語句。
select * from? .....;
最后 檢查 INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE 就可以知道mysql 是如何執行sql 的
>SELECT * FROM INFORMATION.OPTIMIZER_TRACE \G;//會輸出一個json格式的跟蹤文件。
5)必要時給予優化程序提示或改寫它
可以在表名的后面加上FORCE INDEX、USE INDEX或IGNORE INDEX。
也可以用帶有STRAIGHT_JOIN，來強制各個表按照它們在from子句里的排列順序來連接表。所以可以把能查詢出行數最小的表放在最前面。
6)比較擁有相同數據類型的列
7)讓索引列在比較表達式中單獨出現
當索引列在復雜的算術表達式或函數中，不會使用索引。
8)不要在like模式的開始位置使用通配符
不能%String%，應該string%
9)測試查詢的各種替代形式，并多次運行它們
10)避免過多使用自動類型轉換
如把一個字符串類型與一個數值類型比較，就不會用到索引。
6、選擇利于高效查詢的數據類型
1)多用數字運算，少用字符串運算
2)當較小類型夠用時，就不用較大類型
3)把數據列聲明成 not null
因為查詢時，不用判斷值是否為null
4)考慮使用ENUM列
如果字符串列的基數低(即差異值的個數很少)，則可以考慮轉換成ENUM列。ENUM列的內部表示形式為數字。
5)*使用procedure analyse()
PROCEDURE ANALYSE() 會讓 MySQL 幫你去分析你的字段和其實際的數據，并會給你一些有用的建議。只有表中有實際的數據，這些建議才會變得有用，因為要做一些大的決定是需要有數據作為基礎的。
得到分析結果：
字段最小值，最大值，最小長度，最大長度，還有最后Optimal_fieldtype代表了表結構建議，可以根據數據分析建議來修改表結構，使之更符合數據存儲規范。
6)整理表碎片
碎片占空間，影響讀取的性能。
7)把數據壓縮到BLOB或TEXT列
8)使用合成索引
做法：先根據表里的其他列算出一個散列值，把它存到一個單獨的列里。然后通過檢索散列值進行查詢(缺點是只能用于精確匹配型查詢)。數字型的散列值的存儲效率非常高。
9)避免檢索很大的BLOB或TEXT值
10)把BLOB或TEXT列剝離出來，形成一個單獨的表
前提：這樣做可以讓你把這個表的其他列轉換成行固定長度的格式。這樣可以減少主表的碎片。
7、*使用SQL提示(SQL HINT)
在SQL語句中加入一些人為的提示來達到優化操作的目的。
1)USE INDEX
來提示希望mysql去參考的索引列表,就可以讓mysql不再考慮其他可用的索引。
2)IGNORE INDEX
讓MySQL忽略一個或多個索引
3)FORCE INDEX
強制mysql使用一個特定的索引
8、*組合索引的生效原則是
從前往后依次使用生效，如果中間某個索引沒有使用，那么斷點前面的索引部分起作用，斷點后面的索引沒有起作用；
比如
where?a=3?and?b=45?and?c=5?.... 這種三個索引順序使用中間沒有斷點，全部發揮作用；
where?a=3?and?c=5... 這種情況下b就是斷點，a發揮了效果，c沒有效果；
where?b=3?and?c=4... 這種情況下a就是斷點，在a后面的索引都沒有發揮作用，這種寫法聯合索引沒有發揮任何效果；
where?b=45?and?a=3?and?c=5?.... 這個跟第一個一樣，全部發揮作用，abc只要用上了就行，跟寫的順序無關
9、*mysql索引合并:一條sql可以使用多個索引
1)索引合并是把幾個索引的范圍掃描合并成一個索引。
2)索引合并的時候，會對索引進行并集，交集或者先交集再并集操作，以便合并成一個索引。
3)這些需要合并的索引只能是一個表的。不能對多表進行索引合并。
怎么確定使用了索引合并
在使用explain對sql語句進行操作時，如果使用了索引合并，那么在輸出內容的type列會顯示 index_merge，key列會顯示出所有使用的索引。例如：
建表語句：
SQL 1:
SQL 2:
相同模式的sql語句，可能有時能使用索引，有時不能使用索引。是否能使用索引，取決于mysql查詢優化器對統計數據分析后，是否認為使用索引更快。因此，單純的討論一條sql是否可以使用索引有點片面，還需要考慮數據。
10、*Mysql的group by的select條件可以不是分組字段或聚合函數。
MySQL擴展了GROUP?BY的用途，因此你可以使用SELECT列表中不出現在GROUP?BY語句中的列或運算。這代表“對該組的任何可能值”。你會得到非預測性結果。
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
問題：
建表語句：
/mysql?索引優先級規則是如何的？
例如：
索引1：名字為idx_lastTime_deviceType_version,
索引字段(`last_access_time`,`device_type`,`version`)
索引2：名字為idx_lastTime_deviceType_provinceId,
索引字段(`last_access_time`,`device_type`,`province_id`)
在執行一條查詢語句，用到last_access_time,device_type這2個索引。mysql如何去選擇1或者2呢
1)where、group by、order by、join語句上的優化。
2)在WHERE語句上的優化相同，然后MYSQS會根據你的select?...中的輸出列來斷定用哪一個索引，或者和其它表JOIN時哪個索引更有利。
3)索引的創建順序也影響索引優先級。
先建立idx_lastTime_deviceType_provinceId：
先建立idx_lastTime_deviceType_version：
查詢sql 1:
這個SQL用的索引是idx_lastTime_deviceType_version(last_access_time, device_type, version)
查詢sql 2:
這個SQL用的索引是idx_lastTime_deviceType_version(last_access_time, device_type, version)
查詢sql 3:
這個SQL用的索引是idx_lastTime_deviceType_provinceId(last_access_time, device_type, province_Id)
創作挑戰賽新人創作獎勵來咯，堅持創作打卡瓜分現金大獎總結
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