MySQL性能优化
索引类型
B-tree索引：很多存储引擎使用的都是B+树，B+树是B树的一种变形形式，B+树上的叶子结点都包含指向下一个叶子结点的指针，从而方便遍历叶子节点的范围。
- 全值匹配
- 匹配最左前缀
- 匹配列前缀
- 匹配范围值
- 精确匹配某一列并范围匹配另外一列
- 只访问索引的查询
自适应哈希索引：当InnoDB发现某些索引值被频繁访问时，它会在原有的B-tree索引上，在内存中再构建一个哈希索引
全文索引
它查找的是文本中的关键词，而不是直接比较索引中的值。全文索引适用于MATCH AGAINST操作，而不是普通的WHERE条件操作。
使用索引的优点
— 索引大大减少了服务器需要扫描的数据量
- 索引可以帮助服务器避免排序和临时表
- 索引可以将随机I/O变为顺序I/O
高性能的索引策略
前缀索引:BLOB、TEXT和长VARCHAR类型的列，必须使用前缀索引，因为mysql不支持对这些列的完整内容进行索引。(前缀索引无法做order by和group by操作，也无法使用前缀索引做覆盖扫描)
索引基数：索引基数是数据列所包含的不同值的数量。MySQL 中，基数可以通过“show index from tableName”查看。
索引选择性 = 索引基数/数据总数。索引的可选择性好与坏，和索引基数关系非常密切。基数值越高，索引的可选择性越好；相反，基数越低，索引的可选择性越差。
多列索引
在多列上独立的创建多个单列索引，在大部分情况下并不能提高mysql的查询性能，Mysql引入了“索引合并”的策略，它在一定条件下可以使用多个单列索引来定位指定的行。在这种情况下查询能够同时使用两个单列索引进行扫描，并将结果进行合并。这种算法有三个变种：OR条件的联合，AND条件的相交，联合和相交。 通过查看explain 的extra可以看到算法的使用。
选择合适的索引顺序
当不需要考虑排序和分组的时候，将选择性最高的列放在前面是一个好的选择，但是性能不能只依赖索引的选择性，也和查询条件的具体值有关。
