数据库索引优化

索引优化策略

1索引类型

1.1B-tree索引

名叫Btree，大方面看都用的平衡树，但是具体是实现上，各引擎稍有不同比如严格的说
INDB引擎使用的是T-tree
Myisam，innodb默认使用B-Tree索引
排好序的快速查找结构

1.2hash索引

在Memory表中默认是hash索引，hash理论时间复杂度O(1)

既然hash查找如此高效，为什么不能用hash索引？

1 hash函数计算后的结果是随机的，如果在磁盘上放置数据，
以主键ID为例，那么随着ID的增长 id对应的行在磁盘上随机放置
2 无法对范围查找进行优化
3 无法利用前缀索引，比如 在btree中，field列的值“hellopworld”，并加索引查询xx == helloword，自然可以利用索引，xx == hello 也可以利用索引（左前缀索引），因为hash（‘helloword’）和hash（‘hello’）两者关系仍为随机。
4 排序也无法优化
5 必须回行 也就是说通过索引拿到数据位置，必须回到表中取数据

2：btree索引的常见误区

2.1 在where条件常用的列上都加上索引

列：where cat_id=3 and price>100;查询第三个栏目，100元以上的商品
Cat_id上或price上都加上索引
只能用上cat_id或price索引，因为独立的索引同时只能用上1个

联合索引（多个列看成整体值建立索引）

2.2 在多列上建立索引后查询那个列索引都将发挥作用

多列索引上索引发挥作用，需要满足左前缀要求
以index（a，b，c）位例（注意和顺序有关）

|              语法                 |      索引是否发挥作用    |
|Where a=3                          |是 只使用a列            |
|Where a=3 and b=5	            |是 使用a b 列           |
|Where a=3 and b=5 and c=4          | 是 使用a b c 列        |
|Where b=3 / where c=4	            |否                     |
|Where a=3 and c=4                  |a列能发挥索引，c不能      |
|Where a=3 and b>10 and c=7         |a能利用，b能利用，c不能利用|
|where a=3 and b like ‘XXX%’ and c=7|a能利用，b能利用，c不能利用|
|where a=3 and b like ‘%XXX’        |a能利用，b不能利用        |

abc三个索引ab相连接，bc相连接，都通则都能用否则断开后面索引都不能
什么是左前缀（左边准确等于几，后面不知道可以）

看题:

假设某个表有一个联合索引（C1,C2,C3,C4）以下--只能使用联合索引的C1,C2,C3部分
  A where C1=x and C2=x and C4>x and C3=x (C1,C2,C3可以用到联合索引，C4可以用一半)
  B where C1=x and C2=x and C4=x order by C3=x(C1,C2,C3可以用到联合索引)
  C where C1=x and C4=x ground by C3,C2(只用C1，若ground byC2,C3则索引为C1,C2,C3)
  D where C1=? and C5=? order by C2,C3(同上)
  E where C1=? and C2=? and C5=? order by C2,C3 （查找使用C1,C2 排序使用C3）

希望此题对大家有帮助