一、MySQL 执行流程
innoDB表引擎：默认的事务型引擎，最重要最广泛的存储引擎，性能非常优秀,数据村粗在共享表空间，可以通过配置分开,主键查询性能高于其他引擎
myISM表引擎：5.1版本前这个是默认的存储引擎，拥有全文索引、压缩、空间函数。不支持事务和行级锁，不支持安全恢复安全性低），存储在MYD和MYI两个文件中
innoDB和myISM的区别：InnoDB支持行锁，myISM支持表锁，myISM存储在MYD和MYI两个文件中，InnoDB存在共享表空间，InnoDB支持事务处理，myISM不支持
InnoDB 存储引擎：B+ 树索引的叶子节点保存数据本身
MyISAM 存储引擎：B+ 树索引的叶子节点保存数据的物理地址
二、索引分类
| 分类标准 | 结果 |
|---|---|
| 数据结构 | B+tree索引、Hash索引、Full-text索引 |
| 物理存储 | 聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引） |
| 字段特性 | 主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引 |
| 字段个数 | 单列索引、联合索引 |
三、数据结构分类
| 索引类型 | innoDB 引擎 | MyISAM引擎 | Memory引擎 |
|---|---|---|---|
| B+ 索引 | √ | √ | √ |
| Hash 索引 | ×（不支持Hash索引，但在内存结构中有一个自适应hash索引） | × | √ |
| full-text 索引 | √ | √ | × |
四、InnoDB 聚簇索引（主键索引）生成策略
- 根据主键ID 自动生成聚簇索引
- 没有主键 选择第一个不为 NULL 的唯一索引作为聚簇索引
- 以上均没有则会使用一个 6 个字节长整型的隐式字段 ROWID 构建聚簇索引（自增）
在建表时 InnoDB 存储引擎默认会创建一个主键索引，也就是聚簇索引，其它索引都属于二级索引
四、索引回表
定义：先通过索引扫描，再通过ID(主键)索引去取索引中未能提供的数据，即为回表
假设有表T 三个字段：id k name， 其中对 k 建立了单独索引
如果语句是 select * from T where id=200，即主键查询方式(聚集索引)，则只需要搜索 ID 这棵 B+ 树，查询一表即可
如果语句是 select id, k from T where k=3，即普通索引查询方式，则只要搜索 k 索引树，这样的话查询一表即可。
如果语句是 select id, k , name from T where k=3，第一次通过普通索引查询方式得到 id 的值为 200，再到 id 索引树搜索一次(需要回表才能查到name这个数据)。这个过程称为回表。那如何避免回表，将k和name建成联合索引即可，当然，就算回表也会比没有建立索引快
也就是说，基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键(聚集索引)查询
如何避免回表：所以在查询时可以尽量用聚集索引来查（即主键查询）或根据业务需求建立的索引能满足索引查询字段。
但实际业务中很难建立一个索引就满足所有查询要求，所以，正常情况，回表也没事，只要能用到索引也能大大加快查询速度。
参考连接：
https://www.kancloud.cn/qq1014407916/huangwei123456/3019227
五、字段特性索引分类
| 类型 | 说明 |
|---|---|
| 主键索引 | 建立在主键字段上的索引，通常在创建表的时候一起创建，一张表最多只有一个主键索引，索引列的值不允许有空值 |
| 唯一索引 | 建立在 UNIQUE 字段上的索引，一张表可以有多个唯一索引，索引列的值必须唯一，但是允许有空值 |
| 普通索引 | 建立在普通字段上的索引，既不要求字段为主键，也不要求字段为 UNIQUE |
| 前缀索引 | 指对字符类型字段的前几个字符建立的索引，而不是在整个字段上建立的索引，前缀索引可以建立在字段类型为 char、 varchar、binary、varbinary 的列上。使用前缀索引的目的是为了减少索引占用的存储空间，提升查询效率。创建前缀索引的方式如下 |
前缀索引
六、联合索引
通过将多个字段组合成一个索引，该索引就被称为联合索引。
联合索引遵循最左匹配原则
假设创建了一个 (a, b, c) 三字段的联合索引，那么如果查询条件是以下这几种，就可以匹配上联合索引：
…where a=x；
…where a=x and b=y and c=z；
…where a=x and b=y；
假设：
a字段 是全局有序的（1, 2, 2, 3, 4, 88,99,104,106），而 b 是全局是无序的（12，78，89，26，3，88，5，2）。因此，直接执行where b = 12 这种查询条件没有办法利用联合索引的，利用索引的前提是索引里的 key 是有序的。
在 a 相同的情况下 b 才是有序的，比如 a 等于 2 的时候，假设此时 b 的值为（78，89），这时就是有序的，这个有序状态是局部的，因此执行where a = 2 and b = 7是 a 和 b 字段能用到联合索引的，也就是联合索引生效了。
联合索引之范围查询：
场景一： select * from t_table where a > 1 and b = 12 联合索引（a, b）哪一个字段用到了联合索引的 B+Tree
为 a
场景二： select * from t_table where a >= 1 and b = 12 联合索引（a, b）哪一个字段用到了联合索引的 B+Tree
a,b 都用到了 但其中 b 索引只在 a=1 时使用
场景三: select * from t_table where a between 2 AND 88 AND b = 12，联合索引（a, b）哪一个字段用到了联合索引的 B+Tree
（a,b）联合索引
场景四: select* from t_user where a like ‘2%’ and b = 78，联合索引（name, age）哪一个字段用到了联合索引的 B+Tree
（a,b）联合索引
七、执行流程SQL优化-索引下推
执行器与存储引擎之间的交互过程
主键索引查询
全表扫描
索引下推
-
对于联合索引（a, b），在执行 select * from table where a > 1 and b = 12 语句时只有 a 字段能用到索引
在联合索引的 B+Tree 找到第一个满足条件的主键值（id 为 2）后还需要判断其他条件是否满足（看 b 是否等于 12），那么是在联合索引里判断还是在主键索引判断 -
MySQL 5.6 之前，只能从 id 2 （主键值）开始一个个回表，到主键索引上找出数据行再对比 b 字段值
-
MySQL 5.6 引入的索引下推优化（index condition pushdown) 可以在联合索引遍历过程中对联合索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录从而减少回表次数。
当查询语句的执行计划里，出现了 Extra 为 Using index condition 说明使用了索引下推优化
联合索引之索引区分度：
由于建立联合索引时的字段顺序对索引效率也有很大影响，越靠前的字段被用于索引过滤的概率越高
建立联合索引时，要把区分度大的字段排在前面，这样区分度大的字段越有可能被更多的 SQL 使用到
区分度计算方式： 某个字段所有值的不同个数 除以 总行数
如果索引的区分度很小，假设字段的值分布比较均匀，那么无论搜索哪个值都可能得到一半的数据，在这种情况下还不如不要索引
因为 MySQL 有一个查询优化器，查询优化器发现某个值出现在表的数据行中的百分比（常用的百分比界线是 30%）很高时，一般会忽略索引进行全表扫描!
八、常见索引优化
前缀索引优化：使用前缀索引是为了减小索引字段大小。但前缀索引有一定的局限性，例如：
order by 就无法使用前缀索引
无法把前缀索引用作覆盖索引
覆盖索引优化：执行SQl以达到索引覆盖
主键索引设置自增：每插入一条新记录都是追加操作，不需要重新移动数据，如果我们使用非自增主键，会出现页分裂，页分裂可能会造成大量的内存碎片，导致索引结构不紧凑，从而影响查询效率。
索引尽量设置为 NOT NULL：索引列存在 NULL 就会导致优化器在做索引选择的时候更加复杂，例如 count 会省略值为NULL 的行， NULL 值是一个没意义的值但会占用物理空间，至少会用 1字节
防止索引失效：通过执行计划分析 sql
九、索引失效
- 对索引使用左或者左右模糊匹配 （%xxx, %xxxxx%）
- 对索引使用函数 （例如点 length 的时候）
- 对索引进行表达式计算 （加减计算）
- 对索引隐式类型转换 (假设：设置了索引字段为 varchar 类型，但是写sql 时使用了 整形的写法，mysql 会通过默认的类型转换机制进行转换，即通过函数等方式，也就变相导致索引失效，但有时仅仅对值做了转换而没有对字段使用函数，那么即使做了潜在类型置换也不会导致索引失效)
可以通过 select “10” > 9 的结果来知道MySQL 的数据类型转换规则是什么：
如果规则是 MySQL 会将自动「字符串」转换成「数字」，就相当于 select 10 > 9，这个就是数字比较，所以结果应该是 1；
如果规则是 MySQL 会将自动「数字」转换成「字符串」，就相当于 select “10” > “9”，这个是字符串比较，字符串比较大小是逐位从高位到低位逐个比较（按ascii码） ，那么"10"字符串相当于 “1”和“0”字符的组合，所以先是拿 “1” 字符和 “9” 字符比较，因为 “1” 字符比 “9” 字符小，所以结果应该是 0。
实际上面的结果为 1，说明 MySQL 在遇到字符串和数字比较的时候，会自动把字符串转为数字，然后再进行比较
例如
# 字段是字符串写为整形
select * from t_user where aaabc = 123456;
# 相当于
select * from t_user where CAST(aaabc AS signed int) = 123456;
# 失效
# 字段为整形 写为 字符串
select * from t_user where id = "1";
# 相当于
select * from t_user where id = CAST("1" AS signed int);
# 有效
参考文献：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/471209432?utm_id=0
- 联合索引非最左匹配（见上方联合索引说明）
- WHERE 子句中的 OR：在 WHERE 子句中，如果在 OR 前的条件列是索引列，而在 OR 后的条件列不是索引列，那么索引会失效
九、执行计划
执行计划中的参数可以参考如下
| column | 意义 |
|---|---|
| id | 序号,非Id |
| select_type | 查询类型 |
| table | 查询表名 |
| partitions | 匹配分区 |
| type | 表示数据扫描类型，主要看此类型 |
| processible_keys | 可能选择的索引 |
| key | 实际选择的索引列，字段表示实际用的索引，如果这一项为 NULL，说明没有使用索引 |
| key_len | 索引长度 |
| ref | 与索引做比较的列 |
| rows | 预计要检索的行数 |
| filtered | 查询过滤的行数百分比 |
| Extra | 其他额外信息 |
type 扫描类型，执行效率从低到高为：
| 类型 （从低到高） | 意义 |
|---|---|
| All | 全表扫描 |
| index | 全索引扫描 |
| range | 索引范围扫描 |
| ref | 非唯一索引扫描 |
| eq_ref | 唯一索引扫描 |
| const | 结果只有一条的主键或唯一索引扫描 |
索引长度计算说明：
使用，在 查询SQL 前加入关键字 EXPLAIN 即可执行查询对应sql 的执行计划
count(*) 和 count(1)
count() 是一个聚合函数，函数的参数不仅可以是字段名也可以是其他任意表达式，该函数作用是统计符合查询条件的记录中函数指定的参数不为 NULL 的记录有多少个
如果表里有二级索引时，InnoDB 循环遍历的对象就不是聚簇索引，而是二级索引。
count(1) 相比 count(主键字段) 少一个步骤，就是不需要读取记录中的字段值，所以通常会说 count(1) 执行效率会比 count(主键字段) 高一点
性能排序： count(*) = count(1) > count(主键字段) > count(字段)
