标签：高性能 exist root 引号 show view 链表 出现 数据 并且
索引（index）是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
没有建立索引时，要进行全表扫描，效率很慢，为了加快查找，可以维护一个二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找快速获取到相应数据。
一般来说索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上。索引是数据库中用来提高性能的最常用的工具。
优势
类似于书籍的目录索引，提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。
通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。
劣势
实际上索引也是一张表，该表中保存了主键与索引字段，并指向实体类的记录，所以索引列也是要占用空间的。
虽然索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE。因为更新表时，MySQL 不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。
索引是在 MySQ L的存储引擎层中实现的，而不是在服务器层实现的。所以每种存储引擎的索引都不一定完全相同，也不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型的。MySQL 目前提供了以下4种索引：
MyISAM、InnoDB、Memory 三种存储引擎对各种索引类型的支持：
| 索引 | InnoDB引擎 | MyISAM引擎 | Memory引擎 |
|---|---|---|---|
| BTREE索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
| HASH 索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| R-tree 索引 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
| Full-text | 5.6 版本之后支持 | 支持 | 不支持 |
我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树（多路搜索树，并不一定是二叉的）结构组织的索引。其中聚集索引、复合索引、前缀索引、唯一索引默认都是使用 B+tree 索引，统称为 索引。
BTREE 结构
BTree 又叫多路平衡搜索树，一颗 m 叉的 BTree 特性如下：
树中每个节点最多包含 m 个孩子。
除根节点与叶子节点外，每个节点至少有 [ceil(m/2)] 个孩子。
若根节点不是叶子节点，则至少有两个孩子。
所有的叶子节点都在同一层。
每个非叶子节点由n个key与n+1个指针组成，其中 [ceil(m/2)-1] <= n <= m-1
以 5 叉 BTree 为例，key 的数量：公式推导 [ceil(m/2)-1] <= n <= m-1。所以 2 <= n <=4 。当 n>4 时，中间节点分裂到父节点，两边节点分裂。
BTREE 树 和 二叉树 相比， 查询数据的效率更高， 因为对于相同的数据量来说，BTREE 的层级结构比二叉树小，因此搜索速度快。
B+TREE 结构
B+Tree 为 BTree 的变种，B+Tree 与 BTree 的区别为：
MySQL中的 B+Tree
MySql索引数据结构对经典的 B+Tree 进行了优化。在原 B+Tree 的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的 B+Tree，提高区间访问的性能。
索引在创建表时可以同时创建， 也可以随时增加新的索引。
在 MySQL 中如果当前字段为主键，那么会自动创建一个主键索引。
CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name
[USING index_type]
ON tbl_name(index_col_name,...)
index_col_name : column_name[(length)][ASC | DESC]
例：为 city 表中的 city_name 字段创建索引
create index idx_city_name on city(city_name);
创建复合索引:
CREATE INDEX idx_name_email_status ON tb_seller(NAME,email,STATUS);
就相当于
对name 创建索引 ;
对name , email 创建了索引 ;
对name , email, status 创建了索引 ;
alter table tb_name add primary key(column_list);
该语句添加一个主键，这意味着索引值必须是唯一的，且不能为NULL
alter table tb_name add unique index_name(column_list);
这条语句创建索引的值必须是唯一的（除了NULL外，NULL可能会出现多次）
alter table tb_name add index index_name(column_list);
添加普通索引， 索引值可以出现多次。
alter table tb_name add fulltext index_name(column_list);
该语句指定了索引为FULLTEXT， 用于全文索引
SHOW INDEX FROM tbl_name;
DROP INDEX index_name ON tbl_name;
索引的设计可以遵循一些已有的原则，创建索引的时候请尽量考虑符合这些原则，便于提升索引的使用效率，更高效的使用索引。
索引是数据库优化最常用也是最重要的手段之一, 通过索引通常可以帮助用户解决大多数的 MySQL 的性能优化问
题。
全值匹配，对索引中所有列都指定具体值。该情况下，索引生效，执行效率高。
最左前缀法则：如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。
注意：如果条件中每一列都有索引，那么不管最左列在哪，都会走索引；如果符合最左法则，但是出现跳跃某一列，那么只有最左列索引生效。
范围查询右边的列，不能使用索引 。
不要在索引列上进行运算操作， 索引将失效。
字符串不加单引号，造成索引失效。因为 MySQL 的查询优化器会自动的进行类型转换，造成索引失效。
尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列完全包含查询列）），减少select * 。
使用 explain 进行分析，在参数 Extra 会有以下信息：
using index ：使用覆盖索引的时候就会出现
using where：在查找使用索引的情况下，需要回表去查询所需的数据
using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查询数据
using index ; using where：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表
查询数据
用 or 分割开的条件， 如果 or 前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。
以 % 开头的 Like 模糊查询，索引失效。
如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效；如果是头部模糊匹配，索引失效。
解决方案：通过覆盖索引来解决。
如果 MySQL 评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。MySQL 会根据数据情况进行评估。
is NULL ， is NOT NULL 有时索引失效。
根据数据的情况来判断：如果 null 多，那么 is null 就不走索引，is not null 走索引；如果 null 少，那么 is null 走索引，is not null 不走索引。
in 走索引， not in 索引失效。
单列索引和复合索引：尽量使用复合索引，而少使用单列索引 。
对于单列索引，数据库会选择一个最优的索引（辨识度最高索引）来使用，并不会使用全部索引 。
show status like ‘Handler_read%‘;
show global status like ‘Handler_read%‘;
使用情况的各个参数：
Handler_read_first：索引中第一条被读的次数。如果较高，表示服务器正执行大量全索引扫描（这个值越低越好）。
Handler_read_key：如果索引正在工作，这个值代表一个行被索引值读的次数，如果值越低，表示索引得到的性能改善不高，因为索引不经常使用（这个值越高越好）。
Handler_read_next ：按照键顺序读下一行的请求数。如果用范围约束或如果执行索引扫描来查询索引列，该值增加。
Handler_read_prev：按照键顺序读前一行的请求数。该读方法主要用于优化 ORDER BY ... DESC。
Handler_read_rnd ：根据固定位置读一行的请求数。如果正执行大量查询并需要对结果进行排序该值较高。可能使用了大量需要 MySQL 扫描整个表的查询或连接没有正确使用键。这个值较高，意味着运行效率低，应该建立索引来补救。
Handler_read_rnd_next：在数据文件中读下一行的请求数。如果正进行大量的表扫描，该值较高。通常说明表索引不正确或写入的查询没有利用索引。
视图（View）是一种虚拟存在的表。视图并不在数据库中实际存在，行和列数据来自定义视图的查询中使用的表，并且是在使用视图时动态生成的。通俗的讲，视图就是一条SELECT语句执行后返回的结果集。所以我们在创建视图的时候，主要的工作就落在创建这条SQL查询语句上。
视图相对于普通的表的优势主要包括以下几项。
CREATE [OR REPLACE] [ALGORITHM = {UNDEFINED | MERGE | TEMPTABLE}]
VIEW view_name [(column_list)]
AS select_statement
[WITH [CASCADED | LOCAL] CHECK OPTION]
ALTER [ALGORITHM = {UNDEFINED | MERGE | TEMPTABLE}]
VIEW view_name [(column_list)]
AS select_statement
[WITH [CASCADED | LOCAL] CHECK OPTION]
选项 :
WITH [CASCADED | LOCAL] CHECK OPTION 决定了是否允许更新数据使记录不再满足视图的条件。
LOCAL ： 只要满足本视图的条件就可以更新。
CASCADED ： 必须满足所有针对该视图的所有视图的条件才可以更新。 默认值.
例：创建 city_country_view 视图 , 执行如下 SQL :
create or replace view city_country_view
as
select t.*,c.country_name from country c , city t where c.country_id = t.country_id;
从 MySQL 5.1 版本开始，使用 SHOW TABLES 命令的时候不仅显示表的名字，同时也会显示视图的名字，而不存在单独显示视图的 SHOW VIEWS 命令。
同样地，在使用 SHOW TABLE STATUS 命令的时候，不但可以显示表的信息，同时也可以显示视图的信息。
DROP VIEW [IF EXISTS] view_name [, view_name] ...[RESTRICT | CASCADE]
例：删除视图 city_country_view ：
DROP VIEW city_country_view ;
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原文地址：https://www.cnblogs.com/Songzw/p/13226954.html
