INDEX索引
优点：索引可以降低服务需要扫描的数据量,减少了IO次数
索引可以帮助服务器避免排序和使用临时表
索引可以帮助将随机I/O转为顺序 I/O
缺点：占用额外空间，影响插入速度
顺序排序，插入新记，会改变顺序，频繁插入数据，会影响性能，不适合大量写建索引
B+Tree索引（按顺序存储，每一个叶子节点到根节点的距离是相同的，左前缀索引，设hi查询范围类的数据）
根节点和分支节点不放完整数据，只放索引字段和指针，完整数据放在叶子节点中,且叶子节点之间有关联
B+Tree索引结构
根节点 分支节点 叶子节点
InnoDB中一颗的B+Tree可以存放多少行数据?
单个叶子记录的行数.这里先计算叶子节点,B+Tree中的单个叶子节点的大小为16K,假设每一条目为1K,那么记录数即为16(16k/1K=16),然后计算非叶子节点能够存放多少个指针,假设主键ID为bigint类型,那么长度为8字节,而指针大小在InnoDB中是设置为6个字节,这样加起来一共是14个字节.那么通过页大小/(主键ID大小+指针大小),
即16*1024/(8+6)
=16384/14
=1170个指针,所以一颗高度为2的B+Tree能存放16*1170=18720条这样的 记录.根据这个原理就可以算出一颗高度为3的B+树可以存放16*1170*1170=21902400条记录.所以在 InnoDB中B+树高度一般为2-3层,它就能满足千万级的数据存储
索引类型
B+Tree、HASH
聚簇索引、非聚簇索引
主键索引、二级索引
稠密索引,稀疏索引：是否索引了每一个数据项
简单索引,组合索引: 是否是多个字段的索引
左前缀索引：取前面的字符做索引
覆盖索引：从索引中即可取出要查询的数据,性能高
聚簇索引：数据和索引放在一起
如InnoDB
frm文件放表的源数据，idb文件里面存放数据和索引
非聚簇索引：数据和索引不放一起。
如MyISAM的三个文件
frm文件放表的源数据，如表结构、源数据等，MYI文件放索引，MYD文件放数据。
主键索引和二级索引：
如学生id设置主键索引，学生姓名按照字母顺序设置索引。以主键索引为首，然后再按照二级索引进行排序，不会影响主键
左前缀索引：取前面的字符做索引。 例如：w%是可以的 %w和%w%是不行的（这是左模糊索引、全模糊索引）
组合索引：firstname,lastname --> index
1、select * from students where firstname='wang' and lastname like 'x%'
可以利用索引，先对firstname进行排序，firstname一样再对lastname进行排序
2、select * from students where lastname like 'x%'
不能利用索引，因为lastname的排序是建立在firstname相同的情况下才可以对lastname进行排序
问这个SQL语句能不能利用索引，左模糊索引、全模糊索引没办法，右模糊索引可以 就是字符加%
管理索引
创建索引：
create [unique] index index_name on tb1_name (index_col_name[(length)],...);
unique可省略，唯一索引。 index_name 索引名。 tb1_name 表名 。
(index_col_name[(length)],...); index_col_name 字段 。 [(length)] 取前多少个字符作为索引
删除索引：drop index index_name on tb1_name；
查看索引：show index from tb1_name;
EXPLAIN工具（可以通过EXPLAIN来分析索引的有效性,获取查询执行计划信息,用来查看查询优化器如何执行查询）
possible_keys; 查询可能会用到的索引
key 显示MySQL决定采用哪个索引来优化查询
如：explain select * from students where stuid=10;
其中possible_keys 对应 PRIMARY #可能会用到的索引为PRIMARY
key 对应 PRIMARY #最终用到的索引为PRIMARY
脚本生成10万条记录：
cat source testlog.sql
create table testlog (id int auto_increment primary key,name char(10),salary int default 20); #创建表，id字段定义自动增长，并且为主键；name字段， char(10)； salary默认20
delimiter $$
#定义存储过程
create procedure sp_testlog()
begin
declare i int; #变量为整数
set i = 1; #初始值1
while i <= 100000 #小于100000，一直循环
do insert into testlog(name,salary) values (concat('wang',FLOOR(RAND() * 100000)),FLOOR(RAND() * 1000000));
set i = i +1;
end while;
end$$
delimiter ;
把脚本拖入hellodb数据库，source testlog.sql;
执行脚本：call sp_testlog;插入10万条记录 时间30s左右
计算数量：select count(*) from testlog;
查看前10条记录：select * from testlog limit10；
+----+-----------+--------+
| id | name | salary |
+----+-----------+--------+
| 1 | wang14024 | 180066 |
| 2 | wang47959 | 857775 |
| 3 | wang85009 | 677140 |
| 4 | wang83542 | 145683 |
| 5 | wang22215 | 673716 |
| 6 | wang70212 | 489460 |
| 7 | wang34093 | 236303 |
| 8 | wang15870 | 84620 |
| 9 | wang94698 | 481067 |
| 10 | wang56438 | 378702 |
+----+-----------+--------+
查看索引：show index from testlog \G #有主键索引 key_name是索引名
给姓名建立索引：create index idx_testlog_name on testlog(name);
idx_testlog_name 索引名 testlog(name) testlog表的name字段
查看索引设置情况：show index from testlog\G
查询姓名：select * from testlog where name like "wang1890%";
查看姓名时是否用索引：explain select * from testlog where name like "wang1890%";
如果没有索引会查询100000条，有索引查询几条
MariaDB在索引上更优化，根据情况使用或者不使用索引，但mysql只要建立好索引，任何情况下都用索引
比如说表很小，搜索的数据占的百分比高， MariaDB不用索引直接全局扫描更快。
type显示的是访问类型,是较为重要的一个指标
掌握以下10种常见的即可 NULL>system>const>eq_ref>ref>ref_or_null>index_merge>range>index>AL
All 最坏的情况,全表扫描
index 和全表扫描一样.只是扫描表的时候按照索引次序进行而不是行.主要优点就是避免了排序,但是开销仍然非常大.如在Extra列看到Using index,说明正在使用覆盖索引,只扫描索引的数据,它比按索引次序全表扫描的开销要小很多
range 范围扫描,一个有限制的索引扫描.key 列显示使用了哪个索引.当使用=, <>,>, >=,<,<=,IS NULL,<=>,BETWEEN 或者 IN 操作符,用常量比较关键字列时,可以使用range
ref 一种索引访问,它返回所有匹配某个单个值的行.此类索引访问只有当使用非唯一性索 引或唯一性索引非唯一性前缀时才会发生.这个类型跟eq_ref不同的是,它用在关联操 作只使用了索引的最左前缀,或者索引不是UNIQUE和PRIMARY KEY.ref可以用于使 用=或<=>操作符的带索引的列.
eq_ref 最多只返回一条符合条件的记录.使用唯一性索引或主键查找时会发生(高效)
const 当确定最多只会有一行匹配的时候,MySQL优化器会在查询前读取它而且只读取一 次,因此非常快.当主键放入where子句时,mysql把这个查询转为一个常量(高效)
system 这是const连接类型的一种特例,表仅有一行满足条件.
Null 意味着mysql能在优化阶段分解查询语句,在执行阶段甚至用不到访问表或索引(高 效)
使用profile工具
打开后，会显示语句执行详细的过程（如时间），判断效率高低
看是否开启：select @@profiling; 0是未开启
+-------------+
| @@profiling |
+-------------+
| 0 |
+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
开启：set profiling=on; 没有加golob 所以为窗口、当前会话开启，不影响其他会话的状态。
开启之后执行查询命令后使用show profiles;查看执行时间（比如说利用索引查，然后删除索引再查）
用show profiles查询后，回一次给每条命令编号，也可用编号进行详细查询
如：查看4号命令在哪个阶段消费的时间 show profile for query 5；
看cpu在这个查询上化的时间最多：show profile cpu for query 5；
多表字段结合生成新表st
create table st as select stuid,s.name firstname,t.name lastname,s.age from students s cross join teachers t;
查看表结构：desc st；
建立复合索引，有多个字段组成的索引叫做复合索引
create index idx_first_last on st(firstname,lastname);
查看索引：show index from st\G
查看表select * from st;
+-------+---------------+---------------+-----+
| stuid | firstname | lastname | age |
+-------+---------------+---------------+-----+
| 1 | Shi Zhongyu | Lin Chaoying | 22 |
| 1 | Shi Zhongyu | Miejue Shitai | 22 |
| 1 | Shi Zhongyu | Zhang Sanfeng | 22 |
| 1 | Shi Zhongyu | Song Jiang | 22 |
| 2 | Shi Potian | Lin Chaoying | 22 |
| 2 | Shi Potian | Miejue Shitai | 22 |
| 2 | Shi Potian | Zhang Sanfeng | 22 |
| 2 | Shi Potian | Song Jiang | 22 |
| 3 | Xie Yanke | Lin Chaoying | 53 |
查看两个索引：explain select * from st where firstname='Shi Zhongyu' and lastname='zhang%';
符合索引使用规则：如果有复合索引，不能跳过第一个索引，后续字段直接当条件是无法利用索引的。
复合索引中第二个索引能不能利用，答不是的，有序的前提下，无序的才可以利用索引。
如：explain select * from st where fitstname='Shi Zhongyu' and lastname='%ang';
这个是可以的，因为前面是有序的，后面虽然是无序的，但是可以的。
前面是无序的，或者没有约定的，直接迷糊查询，这样做是不行的。
如：explain select * from st where lastname like'%ang';前边没有约定有序的，后面模糊查询是不行的
查看所有二进制日志文件列表,及大小
show master logs;
查看使用中的二进制日志文件
show master status;
在线查看二进制文件中的指定内容（不太用，一般用mysqlbinlog）
如：show binlog events in 'mysql-bin.000001' from 6516 limit 2,3
二进制日志文件在重启服务后会重新生成一个新的二进制日志文件
生成新的二进制日志文件：mysqlbinlog flush-logs
