提供了类似书中目录的作用，目的是为了优化查询

B树索引  # 默认使用的索引类型
Hash索引
R树索引
Full text
GIS

B-tree
B+Tree  # 在范围查询方面提供了更好的性能(> < >= <= like)  页子节点有双向指针
B*Tree  # 枝节点有双向指针

1. 辅助索引是基于表的列进行生成的
2. 取出索引列的所有值(取出所有键值)
3. 进行所有键值的排序
4. 将所有的键值按顺序落到BTree索引的叶子节点上(16K)
5. 然后生成此索引键值所对应得后端数据页的指针
6. 进而生成枝节点和根节点
7. 叶子节点除了存储键值之外，还存储了相邻叶子节点的指针，另外还会保存原表数据的指针

id  name  age  gender
select  *  from  t1 where id=10;
问题: 基于索引键做where查询,对于id列是顺序IO,但是对于其他列的查询,可能是随机IO.

1. 建表时有主键列
2. 表中进行数据存储时，会按照ID列的顺序，有序的存储一行一行的数据到数据页上(聚集索引组织表)
3. 表中的数据页被作为聚集索引的叶子节点
4. 把叶子节点的主键值生成上层枝节点和根节点

1. 聚集索引只能有一个，非空唯一，一般是主键
2. 辅助索引可以有多个，是配合聚集索引使用
3. 聚集索引叶子节点，就是磁盘的数据行存储的数据页
4. MySQL是根据聚集索引，组织存储数据，数据存储时就是安装聚集索引的顺序进行存储数据
5. 辅助索引只会提取索引键值，进行自动排序生成B树结构

单列的辅助索引
联合多列辅助索引(覆盖索引)
唯一索引

数据行多  # 使用分表
索引列字符长度  # 前缀索引
数据类型 char varchar  # 优化表设计
enum 优化索引高度  # 尽量使用

# 方式一 使用sql语句产生数据
    create database d100w charset utf8mb4 collate utf8mb4_bin;
    use d100w;
    create table t100w (id int,num int,
    k1 char(2),
    k2 char(4),
    dt timestamp) charset utf8mb4 collate utf8mb4_bin;
    delimiter //
    create  procedure rand_data(in num int)
    begin
    declare str char(62) default 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789';
    declare str2 char(2);
    declare str4 char(4);
    declare i int default 0;
    while i<num do
    set str2=concat(substring(str,1+floor(rand()*61),1),substring(str,1+floor(rand()*61),1));
    set str4=concat(substring(str,1+floor(rand()*61),2),substring(str,1+floor(rand()*61),2));
    set i=i+1;
    insert into t100w values (i,floor(rand()*num),str2,str4,now());
    end while;
    end;
    //
    delimiter ;

    # 插入100w条数据：
    call rand_data(1000000);
    commit;


# 方式二 直接导入测试表(可以会出现链接失效的情况)
    cd /tmp
    wget https://klcc-img-1251900471.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/sql/100w.sql.zip
    unzip 100w.sql.zip
    mysql -uroot -p

    create database test charset utf8mb4 collate utf8mb4_bin;
    use test;
    source /tmp/100w.sql

# 没有创建索引之前
    mysqlslap --defaults-file=/etc/my.cnf \
    --concurrency=100 --iterations=1 --create-schema='test' \
    --query="select * from test.t100w where k2='BC56'" engine=innodb \
    --number-of-queries=2000 -uroot -p1 -verbose
    # 4c8g 运行了400多秒

# 创建索引之后
    # sql语句
    alter table t100w add index idx_k2(k2);

    # 命令行
    mysqlslap --defaults-file=/etc/my.cnf \
    --concurrency=100 --iterations=1 --create-schema='test' \
    --query="select * from test.t100w where k2='BC56'" engine=innodb \
    --number-of-queries=2000 -uroot -p1 -verbose
    # 4c8g 此时只需要1秒不到

desc world.city;
+-------------+----------+------+-----+---------+----------------+
| Field       | Type     | Null | Key | Default | Extra          |
+-------------+----------+------+-----+---------+----------------+
| ID          | int(11)  | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| Name        | char(35) | NO   |     |         |                |
| CountryCode | char(3)  | NO   | MUL |         |                |
| District    | char(20) | NO   |     |         |                |
| Population  | int(11)  | NO   |     | 0       |                |
+-------------+----------+------+-----+---------+----------------+

Field :列名字
key  :有没有索引,索引类型
PRI: 主键索引
UNI: 唯一索引
MUL: 辅助索引(单列,联和,前缀)

# 创建索引的时候会短暂的锁表，业务不忙的时候操作
alter table t100w add index idx_k2(k2);

# 查看索引情况
    use test;
    desc t100w;
    # 此时 k2 这一行中的 Key 值为 MUL, 为辅助索引

    show index from t100w\G

# 建立唯一索的列不能有重复值

# 查看k1列不重复情况,如果有重复值就不能创建唯一索引
select count(distinct k1) from t100w;
select k1,count(k1) from t100w group by k1 having count(k1)  >1;

# 当有重复值的时候创建唯一索引时会报错
alter table t100w add unique index idx_k1(k1);

# 只能用于字符串类型的列上
desc world.city;

alter table world.city add index indx_name(name(5));  # 用name列的前5个字符

desc world.city;

alter table world.city add index idx_co_po(countrycode,population);

# 查看索引
show index from world.city;

# 删除索引
alter table world.city drop index idx_co_po;

1. 上线新的查询语句之前，进行提前预估语句的性能
2. 在出现性能问题时，找到合理的解决思路

# 一般是针对 select 语句获取执行计划

# 查看语句的执行计划
desc select * from test.t100w where k2='BC56';
explain select * from test.t100w where k2='BC56'\G

# 结果
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: t100w
   partitions: NULL
         type: ref
possible_keys: idx_k2
          key: idx_k2
      key_len: 17
          ref: const
         rows: 406
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

# 参数说明
table: t100w  # 表名,多表查询的时候关注
type: ref  # 索引的应用级别
possible_keys: idx_k2  # 可能会使用到的索引
key: idx_k2  # 实际上使用的索引
key_len: 17  # 联合索引覆盖长度
rows: 406  # 查询的行数(越少越好)
Extra: NULL  # 额外的信息

# type的级别如下,从上到下性能越好,至少优化到range以上
1. ALL: 全表扫描,不走索引
    desc select * from t100w;  # 没有条件能走索引的

    没建立索引
    建立索引不走
    desc select * from t100w where k1='aa';  # 上面例子中创建的索引时针对k2列的,k1列并没有创建索引
    desc select * from t100w where k2!='aaaa';  # 不等于的条件也是不走索引的
    desc select * from t100w where k2 like '%xt%';  # 模糊查询时当%在前面时不走索引  或者not in也不走索引

2. index: 全索引扫描,将整个索引树全部扫描一遍才能达到效果
    desc select k2 from t100w;

3. range: 索引范围扫描,扫描索引树的一部分
    辅助索引 > < >= <= like in or  # 这些语句会走范围扫描,尽量避免 in or
    主键 !=
    desc select * from world.city where id > 1000;
    desc select * from world.city where id != 1000;
    desc select * from world.city where countrycode like 'C%';

    desc select * from world.city where countrycode in ('CHN','USA');  # 可以改写为下面的语句

    desc
    select * from world.city where countrycode='CHN'
    union all
    select * from world.city where countrycode='USA';
    # 此时可以看到type级别为ref

4. ref: 辅助索引等值查询
    desc select * from world.city where countrycode='CHN';

5. eq_ref: 在多表连接查询时 on 的条件列时唯一索引或主键
    desc
    select a.name,b.name,b.surfacearea
    from world.city as a
    join world.country as b
    on a.countrycode=b.code
    where a.population < 100;

6. const,system: 主键或唯一键等值查询
    desc select * from world.city where id=10;

7. null: 查不到数据的时候