【MySQL】索引相关

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普通索引

唯一索引

主键索引

组合索引

正确使用索引的情况

索引的注意事项

执行计划 axplain

慢日志记录

分页性能相关方案

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索引是数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构.

类似于字典中的目录，查找字典内容可以根据目录查找到数据的存放位置，然后直接获取.

作用：约束和加速查找

常见的几种索引：

- 普通索引

- 唯一索引

- 主键索引

- 联合索引（多列）

        -- 联合主键索引

       -- 联合唯一索引

       -- 联合普通索引

无索引和有索引的区别：

无索引：从前往后一条一条查询.
有索引：创建索引的本质，就是创建额外的文件，以某种格式存储，查询的时候，先去额外的文件找，确定了位置，然后再去原始表中直接查询，但是创建的索引越多，越会对硬盘有损耗.

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建立索引的目的：

1. 额外的文件保存特殊的数据结构
2. 查询快，但是插入更新删除依旧慢
3. 创建索引之后，必须命中索引才能有效

索引的种类：

hash索引：查询单条快，范围查询慢

btre类索引：b+树，层数增多，数据量指数级增长（InnoDB默认支持btree索引，这里就使用它）

索引名词：

覆盖索引：在索引文件中直接获取数据
（例如：select name from userinfo where name = 'zyk';)

索引合并：把多个单列索引合并使用
（例如：select name from userinfo where name = 'zyk' and sex = 'boy';）

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# 查看索引





show index from 表名;





 





# Key_name字段为定义的索引名





# Column_name字段显示的是创建了索引的字段





# 注意：一个表中默认会有一个主键，主键默认为主键索引.

普通索引

作用：加速查找

# 创建表 + 普通索引





create table userinfo(





    nid int not null auto_increment primary key,





    name varchar(20) not null,





    index ix_name(name)    # 定义索引





    );





 





# 添加普通索引





create index 索引名 on 表名(列名);





 





# 删除索引





drop index 索引名 on 表名;

唯一索引

作用：加速查找和唯一约束（包含null）

# 创建表 + 唯一索引





create table userinfo(





    nid int not null auto_increment primary key,





    name varchar(20) not null,





    unique index ix_name(name)    # 添加索引





    );





 





# 添加唯一索引





create unique index 索引名 on 表名(列名);





 





# 删除索引





drop index 索引名 on 表名;

主键索引

作用：加速查找和唯一约束（不包含null）

# 添加表 + 主键索引





# 方法1:





create table userinfo(





    nid int not null auto_increment primary key,    # 添加主键索引





    name varchar(32) not null





    );





 





# 方法2:





create table userinfo(





    nid int not null auto_increment,





    name varchar(32) not null,





    primary key(nid)    # 添加主键索引





    );





 





# 添加主键索引





alter table 表名 add primary key(列名);





 





# 删除主键索引





alter table 表名 modify 列名 int, drop primary key;

组合索引

组合索引是将n个列组合成一个索引

应用场景：频繁的同时使用n列来进行查询（如：where name = 'zyk' and sex = 'boy'）

# 添加联合普通索引





create index 索引名 on 表名(列名1, 列名2);

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正确使用索引的情况

数据库中添加索引后确实会让查询速度起飞，但前提必须是正确的使用索引来查询，如果以错误的方式使用，则即使建立索引也不会奏效.

使用索引，我们必须知道：
(1) 创建索引

(2) 命中索引

(3) 正确使用索引

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准备100万条数据:

#1. 准备表





create table userinfo(





    id int,





    name varchar(20),





    gender char(6),





    email varchar(50)





    );





 





 





# 创建存储过程，实现批量插入记录





delimiter $$    # 声明存储过程的结束符号为$$





create procedure auto_insert1()  # 定义存储过程名为：auto_insert1()





begin





    declare i int default 1;    # 定义i为1





    while (i<1000000) do





        insert into userinfo





values(i, concat('zyk', i), 'male', concat('zyk', i, '@oldboy'));





    set i = i + 1;





    end while;





end $$





delimiter ; 重新声明分号为结束符号





 





 





# 查看存储过程





show create procedure auto_insert\G





 





# 调用存储过程





call auto_insert1();

测试：

- like '%xx'





    select * from userinfo where name like '%al';





- 使用函数





    select * from userinfo where reverse(name) = 'alex333';





- or





    select * from userinfo where id = 1 or email = 'alex122@oldbody';





    特别的：当or条件中有未建立索引的列才失效，以下会走索引





            select * from userinfo where id = 1 or name = 'alex1222';





            select * from userinfo where id = 1 or email = 'alex122@oldbody' and name = 'alex112'





- 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 userinfo where name = 999;





- !=





    select count(*) from userinfo where name != 'alex'





    特别的：如果是主键，则还是会走索引





        select count(*) from userinfo where id != 123





- >





    select * from userinfo where name > 'alex'





    特别的：如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引





        select * from userinfo where id > 123





        select * from userinfo where num > 123





- order by





    select email from userinfo order by name desc;





    当根据索引排序时候，选择的映射如果不是索引，则不走索引





    特别的：如果对主键排序，则还是走索引：





        select * from userinfo order by nid desc;





 





- 组合索引最左前缀





    如果组合索引为：(name,email)





    name and email       -- 使用索引





    name                 -- 使用索引





    email                -- 不使用索引

什么是最左前缀：

# 建立组合索引





create index ix_name_email on user info(name, email);





 





# where name：使用索引





mysql> select * from userinfo where name like 'zyk123456%';                     +--------+-----------+--------+------------------+





| id     | name      | gender | email            |





+--------+-----------+--------+------------------+





| 123456 | zyk123456 | male   | zyk123456@oldboy |





+--------+-----------+--------+------------------+





1 row in set (0.00 sec)    # 0.00





 





# where name and email：使用索引





mysql> select * from userinfo where name like 'zyk123456%' and email like 'zyk123456%';





+--------+-----------+--------+------------------+





| id     | name      | gender | email            |





+--------+-----------+--------+------------------+





| 123456 | zyk123456 | male   | zyk123456@oldboy |





+--------+-----------+--------+------------------+





1 row in set (0.00 sec)    # 0.00





 





# where email：不使用索引





mysql> select * from userinfo where email like 'zyk123456%';                    +--------+-----------+--------+------------------+





| id     | name      | gender | email            |





+--------+-----------+--------+------------------+





| 123456 | zyk123456 | male   | zyk123456@oldboy |





+--------+-----------+--------+------------------+





1 row in set (0.60 sec)    # 注意：0.60

如果使用组合索引如上，name和email组合索引之后，查询：
（1）name and email        # 使用索引
（2）name        # 使用索引
（3）email        # 不使用索引

对于同时搜索n个条件，组合索引的性能好于多个单列索引.

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索引的注意事项

1. 不要使用select *        # 对性能的损耗太大
2. 应使用 count(1) 或 count(列名) 代替 count(*)  后在查资料发现这些现在都没有区别了
3. 创建表时尽量使用char代替varchar        # 查询速度
4. 表的字段顺序：固定长度的字段优先
5. 经常使用多个条件查询时，应建立组合索引代替多个单列索引
6. 尽量使用短索引（create index ix_title on tb(title(16)); 特殊的数据类型，如text类型）
7. 使用链接 join 来代替子查询
8. 连表时注意条件类型需一致
9. 索引散列（重复少）不适用于建索引，例如：性别不适合建索引

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执行计划 axplain

explain + 查询SQL：用于显示SQL执行信息参数，根据参考信息可以进行SQL优化.

mysql> explain select * from userinfo;





+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+





| id | select_type | table    | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra |





+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+





|  1 | SIMPLE      | userinfo | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 997307 |   100.00 | NULL  |





+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+





1 row in set, 1 warning (0.00 sec)





 





mysql> explain select * from (select id,name from userinfo where id < 20) as A;





+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+





| id | select_type | table    | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra       |





+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+





|  1 | SIMPLE      | userinfo | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 997307 |    33.33 | Using where |





+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+





1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

各字段参数说明：

select_type：





                查询类型





                    SIMPLE          简单查询





                    PRIMARY         最外层查询





                    SUBQUERY        映射为子查询





                    DERIVED         子查询





                    UNION           联合





                    UNION RESULT    使用联合的结果





table：





                正在访问的表名





type：





                查询时的访问方式，性能：all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const





                ALL             全表扫描，对于数据表从头到尾找一遍





                                select * from userinfo;





                                特别的：如果有limit限制，则找到之后就不在继续向下扫描





                                       select * from userinfo where email = 'alex112@oldboy'





                                       select * from userinfo where email = 'alex112@oldboy' limit 1;





                                       虽然上述两个语句都会进行全表扫描，第二句使用了limit，则找到一个后就不再继续扫描。





 





INDEX ：      全索引扫描，对索引从头到尾找一遍





                                select nid from userinfo;





 





RANGE：        对索引列进行范围查找





                                select *  from userinfo where name < 'alex';





                                PS:





                                    between and





                                    in





                                    >   >=  <   <=  操作





                                    注意：!= 和 > 符号





 





 





INDEX_MERGE：  合并索引，使用多个单列索引搜索





                                select *  from userinfo where name = 'alex' or nid in (11,22,33);





 





REF：       根据索引查找一个或多个值





                                select *  from userinfo where name = 'alex112';





 





EQ_REF：    连接时使用primary key 或 unique类型





                                select userinfo2.id,userinfo.name from userinfo2 left join tuserinfo on userinfo2.id = userinfo.id;





 





 





 





CONST：常量





            表最多有一个匹配行,因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数,const表很快,因为它们只读取一次。





                 select id from userinfo where id = 2 ;





 





SYSTEM：系统





             表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。





                 select * from (select id from userinfo where id = 1) as A;





 





 





possible_keys：可能使用的索引





 





key：真实使用的





 





key_len：　　MySQL中使用索引字节长度





 





rows： mysql估计为了找到所需的行而要读取的行数 ------ 只是预估值





 





extra：





                该列包含MySQL解决查询的详细信息





                “Using index”





                    此值表示mysql将使用覆盖索引，以避免访问表。不要把覆盖索引和index访问类型弄混了。





                “Using where”





                    这意味着mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤，许多where条件里涉及索引中的列，当（并且如果）它读取索引时，就能被存储引擎检验，因此不是所有带where子句的查询都会显示“Using where”。有时“Using where”的出现就是一个暗示：查询可受益于不同的索引。





                “Using temporary”





                    这意味着mysql在对查询结果排序时会使用一个临时表。





                “Using filesort”





                    这意味着mysql会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行。mysql有两种文件排序算法，这两种排序方式都可以在内存或者磁盘上完成，explain不会告诉你mysql将使用哪一种文件排序，也不会告诉你排序会在内存里还是磁盘上完成。





                “Range checked for each record(index map: N)”





                    这个意味着没有好用的索引，新的索引将在联接的每一行上重新估算，N是显示在possible_keys列中索引的位图，并且是冗余的

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慢日志记录

开启慢查询日志，可以让MySQL记录查询时长超过指定时间的语句，通过定位分析性能的瓶颈，能更好的优化数据库系统的性能.

(1) 查询是否开启了慢查询日志





mysql> show variables like 'slow_query%';





+---------------------+----------------------------------------+





| Variable_name       | Value                                  |





+---------------------+----------------------------------------+





| slow_query_log      | OFF                                    |





| slow_query_log_file | /usr/local/mysql/data/MacBook-slow.log |





+---------------------+----------------------------------------+





2 rows in set (0.01 sec)





# 参数解释：





    slow_query_log：慢查询开启状态：OFF为关闭 ON为开启





    slow_query_log_file：慢查询日志存放的位置（注意用户权限）





 





(2) 查看慢查询超时时间





mysql> show variables like 'long%';





+-----------------+-----------+





| Variable_name   | Value     |





+-----------------+-----------+





| long_query_time | 10.000000 |    # 默认为10妙





+-----------------+-----------+





1 row in set (0.00 sec)





 





(3) 开启慢日志





mysql> set global slow_query_log = 1;    # 1表示开启，0表示关闭





Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)





 





(4) 修改查询超时时间





mysql> set long_query_time = 1;    # 直接指定秒





Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

通过配置文件开启慢日志（推荐）：

[mysqld]





slow_query_log = 1





slow_query_log_file = /usr/local/mysql/data/localhost-slow.log





long_query_time = 1





 





参数说明：





    slow_query_log：慢查询开启状态 1为开启





    slow_query_log_file：慢查询日志存放的位置





    long_query_time：查询时间超过多少秒才记录，默认10秒，这里修改为1秒

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分页性能相关方案

(1) 只有上一页和下一页：

做一个记录：记录当前页的最大id或最小id

• 下一页：select * from userinfo where id>max_id limit 10;
• 上一页：select * from userinfo where id<min_id order by id desc limit 10;

(2) 中间有页码的情况

select * from userinfo where id in(





    select id from 





        (select * from userinfo where id > pre_max_id 





        limit (cur_max_id-pre_max_id)*10) as A 





        order by A.id desc 





        limit 10





    );

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