Mysql force index和ignore index 使用实例
前几天统计一个sql,是一个人提交了多少工单,顺便做了相关sql优化。数据大概2000多w。
select CustName,count(1) c from WorkOrder where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1'
group by CustName having c>100
order by c desc;
为了实验最少受其他因素干扰,将生产库的200多w数据导出来,用测试服务器进行测试。
导出来的数据是一个堆表,没有主键,没有索引。
mysql> show index from WorkOrder; 查询index方法1
Empty set (0.00 sec) mysql> show keys from WorkOrder; 查询index方法2
Empty set (0.00 sec)
1.堆表的情况
这时候就在这时候,用执行计划分析下语句。
mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder
where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc;
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | WorkOrder | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2528727 | Using where; Using temporary; Using filesort |
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+
1 row in set
select_type的值为SIMPLE,表示简单的select查询,不使用union或子查询。
type的值为ALL,表示要对表进行表扫描。
possible_keys 表示能使用哪个索引找到行记录。
key 表示Mysql决定使用的索引(键)。
key_len 表示Mysql决定使用索引的长度。
ref 表示使用哪个列和key一起从表中选择行。
rows 表示Mysql认为它执行查询时必须检查的行数。
extra 表示查询的详情信息,用到where,临时表,排序。
执行下该语句三次,发现执行了16.30 sec、16.34 sec、16.24 sec。
2.有索引的情况
建了四个索引,分别以custname,CreateDate建两个单列索引,另外两个是联合索引,只是最左边列不一样。
alter table WorkOrder add index ix_name(custname)
alter table WorkOrder add index ix_date(CreateDate)
alter table WorkOrder add index ix_namedate(custname,CreateDate)
alter table WorkOrder add index ix_datename(CreateDate,custname)
mysql> show keys from WorkOrder;
+-----------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+-----------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| WorkOrder | 1 | ix_name | 1 | CustName | A | 1264363 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
| WorkOrder | 1 | ix_date | 1 | CreateDate | A | 2528727 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| WorkOrder | 1 | ix_namedate | 1 | CustName | A | 1264363 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
| WorkOrder | 1 | ix_namedate | 2 | CreateDate | A | 2528727 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| WorkOrder | 1 | ix_datename | 1 | CreateDate | A | 2528727 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| WorkOrder | 1 | ix_datename | 2 | CustName | A | 2528727 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
+-----------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
6 rows in set (0.00 sec)
之后,用执行计划分析下sql查询语句。
mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder
where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc;
+----+-------------+-----------+-------+-----------------------------------------+-------------+---------+------+--------+-----------------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+-------+-----------------------------------------+-------------+---------+------+--------+-----------------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | WorkOrder | range | ix_name,ix_date,ix_namedate,ix_datename | ix_datename | 4 | NULL | 824372 | Using where; Using index; Using temporary; Using filesort |
+----+-------------+-----------+-------+-----------------------------------------+-------------+---------+------+--------+-----------------------------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)
从执行计划可以看出,Mysql从四个索引中选取了ix_datename这个索引,type为range表示索引范围扫描。rows的数量值是没堆表的1/3。
执行语句三次,时间是 8.64 sec、8.61sec、8.55 sec。
我建了三个索引,那么我想用下另外三个索引怎么办?
这里可以用force index(),这个指令可以指定本次查询强制使用哪个索引,因为Mysql优化器的选择并不是最优的索引。
mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder force index(ix_namedate)
where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc;
+----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+---------+-----------------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+---------+-----------------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | WorkOrder | index | ix_name,ix_namedate,ix_datename | ix_namedate | 307 | NULL | 2528727 | Using where; Using index; Using temporary; Using filesort |
+----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+---------+-----------------------------------------------------------+
选用另一个联合索引 ix_namedate,这次type变为index,可以这样理解,根据索引的顺序进行全表扫描,比ALL效率要高些,rows的值和堆表的值差不多。
执行语句三次,时间是 7.84 sec、7.92 sec、7.84 sec。
mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder force index(ix_name)
where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc;
+----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+---------+---------+------+---------+----------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+---------+---------+------+---------+----------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | WorkOrder | index | ix_name,ix_namedate,ix_datename | ix_name | 303 | NULL | 2528727 | Using where; Using temporary; Using filesort |
+----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+---------+---------+------+---------+----------------------------------------------+
1 row in set
选用另一个联合索引 ix_name,这次type是index,可以这样理解,根据索引的顺序进行全表扫描,比ALL效率要高些,rows的值和堆表的值差不多。
执行语句三次,时间是 1 min 28.17 sec、1 min 27.64 sec、1 min 27.58 sec。
mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder force index(ix_date)
where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc;
+----+-------------+-----------+-------+-----------------------------------------+---------+---------+------+--------+-------------------------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+-------+-----------------------------------------+---------+---------+------+--------+-------------------------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | WorkOrder | range | ix_name,ix_date,ix_namedate,ix_datename | ix_date | 4 | NULL | 921062 | Using index condition; Using MRR; Using temporary; Using filesort |
+----+-------------+-----------+-------+-----------------------------------------+---------+---------+------+--------+-------------------------------------------------------------------+
选用另一个联合索引 ix_date,这次type是range,表示索引范围扫描,rows的值是堆表的1/3多些 。
执行语句三次,时间是 9.55 sec、9.52 sec、9.39 sec。
假如我不想用索引了怎么办?
可以使用ignore index(),这个指令可以强制Mysql在查询时,不使用某索引。
mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder ignore index(ix_date)
where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc;
+----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+--------+-----------------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+--------+-----------------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | WorkOrder | range | ix_name,ix_namedate,ix_datename | ix_datename | 4 | NULL | 824372 | Using where; Using index; Using temporary; Using filesort |
+----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+--------+-----------------------------------------------------------+ mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder ignore index(ix_date,ix_name,ix_namedate,ix_datename)
where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc;
+----+-------------+-----------+------+---------------------------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+------+---------------------------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | WorkOrder | ALL | ix_name,ix_namedate,ix_datename | NULL | NULL | NULL | 2528727 | Using where; Using temporary; Using filesort |
+----+-------------+-----------+------+---------------------------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+
上面第一个强制不使用ix_date索引,那么就Mysql就从剩下的三个索引中,选取他认为是最优的索引。第二个时将四个索引都不使用,那么Mysql就进行全表扫描了。
总结:
1.Mysql的语句优化,没有绝对的正确,explain也只是给出个大致的方向,例如 key_len值小的,rows小的按理说,时间应该最短,效率最高。但是,实验中时间最少的却不是那个值最小的。
2. 优化还需根据实际数据情况,例如,假如我where选取的时间范围变化,或者说CustName的分布有些变化,可能跟刚才的实验,又会产生一定偏差。
3. 同样我还实验了,当给表加上主键时,整体的查询时间会缩短些。
------------------附相关index命令--------------
删除主键
ALTER TABLE WorkOrder MODIFY id int(11); --1.先删除auto_increment
ALTER TABLE WorkOrder DROP PRIMARY KEY; --2.再删除主键 ALTER TABLE WorkOrder DROP index ix_datename;--删除索引
参考:mysql如何添加主键约束和唯一性约束,删除主键和唯一性约束
Mysql force index和ignore index 使用实例的更多相关文章
- Mysql中的force index和ignore index
前几天统计一个sql,是一个人提交了多少工单,顺便做了相关sql优化.数据大概2000多w. ) c order by c desc; 为了实验最少受其他因素干扰,将生产库的200多w数据导出来,用测 ...
- MySQL force Index 强制索引概述
以下的文章主要介绍的是MySQL force Index 强制索引,以及其他的强制操作,其优先操作的具体操作步骤如下:我们以MySQL中常用的hint来进行详细的解析,如果你是经常使用Oracle的 ...
- 【转】mysql force Index 强制索引
其他强制操作,优先操作如下: mysql常用的hint 对于经常使用oracle的朋友可能知道,oracle的hint功能种类很多,对于优化sql语句提供了很多方法.同样,在mysql里,也有类似的h ...
- mysql force index() 强制索引的使用
mysql force index() 强制索引的使用 之前跑了一个SQL,由于其中一个表的数据量比较大,而在条件中有破坏索引或使用了很多其他索引,就会使得sql跑的非常慢... 那我们怎么解决呢? ...
- mysql index hint 在index不存在时的处理
关于index_hint 在mysql查询语句中可以通过指定index_hint来告诉优化器如何使用索引,详细可以参考这里 index_hint: USE {INDEX|KEY} [FOR {JOIN ...
- MySQL中的索引提示Index Hint
MySQL数据库支持索引提示(INDEX HINT)显式的高速优化器使用了哪个索引.以下是可能需要用到INDEX HINT的情况 a)MySQL数据库的优化器错误的选择了某个索引,导致SQL运行很慢. ...
- 1229【MySQL】性能优化之 Index Condition Pushdown
转自http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-1210844/ [MySQL]性能优化之 Index Condition Pushdown2014-07-06 ...
- MySQL 执行计划中Extra(Using where,Using index,Using index condition,Using index,Using where)的浅析
关于如何理解MySQL执行计划中Extra列的Using where.Using Index.Using index condition,Using index,Using where这四者的区别 ...
- 在MYSQL中运用全文索引(FULLTEXT index)
在MYSQL中使用全文索引(FULLTEXT index) MYSQL的一个很有用的特性是使用全文索引(FULLTEXT index)查找文本的能力.目前只有使用MyISAM类型表的时候有效(MyIS ...
随机推荐
- 深入刨析tomcat 之---第4篇 tomcat4.0连接池 实现原理
writedby 张艳涛
- vue el-table 调整 行间距
- Samba 远程命令执行漏洞(CVE-2017-7494)
该漏洞影响Samba 3.5.0之后的所有版本,在4.6.4/4.5.10/4.4.14修复了这个漏洞 use exploit/linux/samba/is_known_pipename set rh ...
- LAMP和LNMP环境搭建的艰辛历程
目录 1. LAMP环境的搭建 1. Apache 安装apache遇到的问题 2. mysql 登录mysql的方法 3. PHP 2. Lnmp环境的搭建 1. nginx 2. PHP 3. 配 ...
- Python 机器学习实战 —— 无监督学习(下)
前言 在上篇< Python 机器学习实战 -- 无监督学习(上)>介绍了数据集变换中最常见的 PCA 主成分分析.NMF 非负矩阵分解等无监督模型,举例说明使用使用非监督模型对多维度特征 ...
- 2020年最新阿里、字节、腾讯、京东等一线大厂高频面试(Android岗)真题合集,面试轻松无压力
本文涵盖了阿里巴巴.腾讯.字节跳动.京东.华为等大厂的Android面试真题,不管你是要面试大厂还是普通的互联网公司,这些面试题对你肯定是有帮助的,毕竟大厂一定是行发展的标杆,很多公司的面试官同样会研 ...
- elsa-core—2.Hello World: HTTP
在本快速入门中,我们将了解一个执行工作流的最小 ASP.NET Core 应用程序.工作流将侦听传入的 HTTP 请求并写回一个简单的响应. 我们将: 创建 ASP.NET Core 应用程序. 使用 ...
- Modify File Descriptor Limit on Linux
System-wide File Descriptor Limit Get current value: sysctl fs.file-max modify max fd limit: sysctl ...
- 移动端 CPU 的深度学习模型推理性能优化——NCHW44 和 Record 原理方法详解
用户实践系列,将收录 MegEngine 用户在框架实践过程中的心得体会文章,希望能够帮助有同样使用场景的小伙伴,更好地了解和使用 MegEngine ~ 作者:王雷 | 旷视科技 研发工程师 背景 ...
- 【笔记】Ada Boosting和Gradient Boosting
Ada Boosting和Gradient Boosting Ada Boosting 除了先前的集成学习的思路以外,还有一种集成学习的思路boosting,这种思路,也是集成多个模型,但是和bagg ...