大家好，我是考100分的小小码 ，祝大家学习进步，加薪顺利呀。今天说一说SQL索引（索引优化）,希望您对编程的造诣更进一步.
#1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，
create index ix_name_email on s1(name,email,)
– 最左前缀匹配：必须按照从左到右的顺序匹配
select * from s1 where name=”egon”; #可以
select * from s1 where name=”egon” and email=”asdf”; #可以
select * from s1 where email=”alex@oldboy.com”; #不可以
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 = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，
d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
#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
会帮你优化成索引可以识别的形式
#3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，
表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、
性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，
这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录
#4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’
就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，
但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。
所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);
最左前缀示范
mysql> select * from s1 where id>3 and name=”egon” and email=”alex333@oldboy.com” and gender=”male”;
Empty set (0.39 sec)
mysql> create index idx on s1(id,name,email,gender); #未遵循最左前缀
Query OK, 0 rows affected (15.27 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> select * from s1 where id>3 and name=”egon” and email=”alex333@oldboy.com” and gender=”male”;
Empty set (0.43 sec)
mysql> drop index idx on s1;
Query OK, 0 rows affected (0.16 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> create index idx on s1(name,email,gender,id); #遵循最左前缀
Query OK, 0 rows affected (15.97 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> select * from s1 where id>3 and name=”egon” and email=”alex333@oldboy.com” and gender=”male”;
Empty set (0.03 sec)
索引无法命中的情况需要注意：
– like “%xx”
select * from tb1 where email like “%cn”;
– 使用函数
select * from tb1 where reverse(email) = “wupeiqi”;
– or
select * from tb1 where nid = 1 or name = “seven@live.com”;
特别的：当or条件中有未建立索引的列才失效，以下会走索引
select * from tb1 where nid = 1 or name = “seven”;
select * from tb1 where nid = 1 or name = “seven@live.com” and email = “alex”
– 类型不一致
如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来，不然…
select * from tb1 where email = 999;
普通索引的不等于不会走索引
– !=
select * from tb1 where email != “alex”
特别的：如果是主键，则还是会走索引
select * from tb1 where nid != 123
– >
select * from tb1 where email > “alex”
特别的：如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引
select * from tb1 where nid > 123
select * from tb1 where num > 123
#排序条件为索引，则select字段必须也是索引字段，否则无法命中
– order by
select name from s1 order by email desc;
当根据索引排序时候，select查询的字段如果不是索引，则不走索引
select email from s1 order by email desc;
特别的：如果对主键排序，则还是走索引：
select * from tb1 order by nid desc;
– 组合索引最左前缀
如果组合索引为：(name,email)
name and email — 使用索引
name — 使用索引
email — 不使用索引
– count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别了
– create index xxxx on tb(title(19)) #text类型，必须制定长度
– 避免使用select *
– count(1)或count(列) 代替 count(*)
– 创建表时尽量时 char 代替 varchar
– 表的字段顺序固定长度的字段优先
– 组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时）
– 尽量使用短索引
– 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
– 连表时注意条件类型需一致
– 索引散列值（重复少）不适合建索引，例：性别不适合
慢查询优化的基本步骤
0.先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE
1.where条件单表查，锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高
2.explain查看执行计划，是否与1预期一致（从锁定记录较少的表开始查询）
3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查
4.了解业务方使用场景
5.加索引时参照建索引的几大原则
6.观察结果，不符合预期继续从0分
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