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一。Mysql 索引的优缺点：
优点：加快数据的检索速度，这是应用索引的主要用途； 使用唯一索引可以保证数据的唯一性
缺点： 索引也需要占用物理空间，并不是索引越多越好，若索引过多，也会导致数据检索效率降低
二。Mysql 索引设计原则：
1.联合索引尽量覆盖条件
让每一个联合索引都尽量去包含sql语句里的where、order by、group by的字段，还要确保这些联合索引的字段顺序尽量满足sql查询的最左前缀原则。
2. where与order by冲突时优先where
一般这种时候往往都是让where条件去使用索引来快速筛选出来一部分指定的数据，接着再进行排序。因为大多数情况基于索引进行where筛选往往可以最快速度筛选出你要的少部分数据，然后做排序的成本可能会小很多。
3. 限制索引的数目
索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。
4. 选择区分度高的列作为索引
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，且mysql 使用B+树，当索引值之间的区分度越大，则越能发挥B+ 树的优势，若区分度小，则发挥不出索引的优势
5. in 和 or 查询索引使用规则
in和or在表数据量比较大的情况会走索引，在表记录不多的情况下会选择全表扫描
6. like KK% 一般情况都会走索引
like 模糊查询中，右模糊查询(abc%)会使用索引，而(%abc)和(%abc%)会放弃索引而使用全表扫描
7. where 与 order by 的索引优化
MySQL支持两种方式的排序filesort和index，Using index是指MySQL扫描索引本身完成排序。index效率高，filesort效率低。如果order by的条件不在索引列上，就会产生Using filesort；
order by满足两种情况会使用Using index：1.order by语句使用索引最左前列。2.使用where子句与order by子句条件列组合满足索引最左前列。
8. in 与 exist 优化
原则：小表驱动大表，即小的数据集驱动大的数据集
in：当B表的数据集小于A表的数据集时，in优于exists
select * from A where id in (select id from B)
exists：当A表的数据集小于B表的数据集时，exists优于in
select * from A where exists (select 1 from B where B.id = A.id)
EXISTS (subquery)只返回TRUE或FALSE
9. count(*) 查询优化
字段有索引：count(*)≈count(1)>count(字段)>count(主键 id) //字段有索引，count(字段)统计走二级索引，二级索引存储数据比主键索引少，所以count(字段)>count(主键 id)
字段无索引：count(*)≈count(1)>count(主键 id)>count(字段) //字段没有索引count(字段)统计走不了索引，
count(主键 id)还可以走主键索引，所以count(主键 id)>count(字段)
count(1)跟count(字段)执行过程类似，不过count(1)不需要取出字段统计，就用常量1做统计，count(字段)还需要取出字段，所以理论上count(1)比count(字段)会快一点。
count(*) 是例外，mysql并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，按行累加，效率很高，所以不需要用count(列名)或count(常量)来替代 count(*)。
为什么对于count(id)，mysql最终选择辅助索引而不是主键聚集索引？因为二级索引相对主键索引存储数据更少，检索性能应该更高，mysql内部做了点优化(应该是在5.7版本才优化)。