1索引未命中

​ 并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度，****若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果，我们在添加索引时，必须遵循以下问题

​ 1 范围问题，或者说条件不明确，条件中出现这些符号或关键字：****>、>=、<、<=、!= 、between…and…、like、

大于号、小于号

如果你写where id >1 and id <1000000;你会发现，随着你范围的增大，速度会越来越慢，会成倍的体现出来。

不等于！=

between …and…

​ like #测like的时候，你可以先把id的主键索引去掉，然后测一下like，然后加上index key，再测一下。就知道你忘了，看语句：create index email_index on s1(email) ，email_index是索引名、on、 s1是表名（字段名），你会发现建索引的时间也是很慢的，desc s1;查看一下索引是不是创建成功了，看那个key字段是不是有个mul，有这个说明创建成功了。

​ like=后面如果没有那些特殊字符，通配符之类的，就跟等于是一个效果，精确匹配。

#使用like的时候，通配符写在最前面，也是需要全匹配一遍，然后在比较字符串的第二个字符，最左匹配的规则，还记得吗。

​ 2 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

#先把表中的索引都删除，让我们专心研究区分度的问题
mysql> desc s1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field  | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id     | int(11)     | YES  | MUL | NULL    |       |
| name   | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
| gender | char(5)     | YES  |     | NULL    |       |
| email  | varchar(50) | YES  | MUL | NULL    |       |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

mysql> drop index a on s1;
Query OK, 0 rows affected (0.20 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> drop index d on s1;
Query OK, 0 rows affected (0.18 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> desc s1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field  | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id     | int(11)     | YES  |     | NULL    |       |
| name   | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
| gender | char(5)     | YES  |     | NULL    |       |
| email  | varchar(50) | YES  |     | NULL    |       |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

我们编写存储过程为表s1批量添加记录，name字段的值均为egon，也就是说name这个字段的区分度很低（gender字段也是一样的，我们稍后再搭理它）

回忆b+树的结构，查询的速度与树的高度成反比，要想将树的高低控制的很低，需要保证：在某一层内数据项均是按照从左到右，从小到大的顺序依次排开，即左1<左2<左3<...

而对于区分度低的字段，无法找到大小关系，因为值都是相等的，毫无疑问，还想要用b+树存放这些等值的数据，只能增加树的高度，字段的区分度越低，则树的高度越高。极端的情况，索引字段的值都一样，那么b+树几乎成了一根棍。本例中就是这种极端的情况，name字段所有的值均为'egon'

#现在我们得出一个结论：为区分度低的字段建立索引，索引树的高度会很高，然而这具体会带来什么影响呢？？？

#1：如果条件是name='xxxx',那么肯定是可以第一时间判断出'xxxx'是不在索引树中的（因为树中所有的值均为'egon’,看第一条的时候就知道你不在索引树里面了），所以查询速度很快

#2：如果条件正好是name='egon',查询时，我们永远无法从树的某个位置得到一个明确的范围，只能往下找，往下找，往下找。。。这与全表扫描的IO次数没有多大区别，所以速度很慢

​ 3 =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

​ 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’)

​ 把上面的条件写成 where id = 3000/3;你会发现速度变得很快，因为等于号后面的数字，是在比较之前就计算出来了，不需要每次都计算一次每次都计算一次了，跟直接等于一个常数是一样的，所以很快。结论是不要让你的索引字段参与到计算中。

​ 5 and/or

#1、and与or的逻辑
    条件1 and 条件2:所有条件都成立才算成立，但凡要有一个条件不成立则最终结果不成立
    条件1 or 条件2:只要有一个条件成立则最终结果就成立

#2、and的工作原理
    条件：
        a = 10 and b = 'xxx' and c > 3 and d =4
    索引：
        制作联合索引(d,a,b,c)
    工作原理:  #如果是你找的话，你会怎么找，是不是从左到右一个一个的比较啊，首先你不能确定a这个字段是不是有索引，即便是有索引，也不一定能确保命中索引了（所谓命中索引，就是应用上了索引），mysql不会这么笨的，看下面mysql是怎么找的：
        索引的本质原理就是先不断的把查找范围缩小下来，然后再进行处理，对于连续多个and：mysql会按照联合索引，从左到右的顺序找一个区分度高的索引字段(这样便可以快速锁定很小的范围)，加速查询，即按照d—>a->b->c的顺序

#3、or的工作原理
    条件：
        a = 10 or b = 'xxx' or c > 3 or d =4
    索引：
        制作联合索引(d,a,b,c)
        
    工作原理:
        只要一个匹配成功就行，所以对于连续多个or：mysql会按照条件的顺序，从左到右依次判断，即a->b->c->d

​ 索引要加在数据区分度高的字段上

​ 在左边条件成立但是索引字段的区分度低的情况下（name与gender均属于这种情况），会依次往右找到一个区分度高的索引字段，加速查询

​ 经过分析，在条件为name=’egon’ and gender=’male’ and id>333 and email=’xxx’的情况下，我们完全没必要为前三个条件的字段加索引，因为只能用上email字段的索引，前三个字段的索引反而会降低我们的查询效率

​ 6 最左前缀匹配原则（详见第八小节），非常重要的原则，对于组合索引mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配(指的是范围大了，有索引速度也慢)，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。

​ 7 其他情况

- 使用函数
    select * from tb1 where reverse(email) = 'egon';
            
- 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;
    
#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，则速度仍然很慢
    select email from s1 order by email desc;
    特别的：如果对主键排序，则还是速度很快：
        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       -- 命中索引
    name                 -- 命中索引
    email                -- 未命中索引


- 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

其他注意事项

- 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