mysql索引性能验证,高性能的索引策略

索引性能验证

1、无索引列的查询

在where条件中查询没有添加索引的列，性能会比较差。我们可以先在sqlyog中打开表t_user的数据，然后复制一个名字出来进行查询。

/*无索引列的查询，索引不会命中*/
SELECT * FROM t_user WHERE NAME = 'ZYWMUoLMAu';

上面的SQL执行时间大约在0.4秒左右，耗时较长。

2、主键列查询

主键默认是唯一索引，我们可以尝试进行查找一条记录。

/*主键列查询，索引会命中*/
SELECT * FROM t_user WHERE id = 1;

上面的SQL执行时间大约在1毫秒左右，这说明主键上包含索引，性能提升非常大。

3、在NAME列上增加索引

在NAME上增加BTREE索引。

/*添加NAME列上的索引*/
ALTER TABLE `t_user` ADD INDEX index_name ( `name` ) ;

随着数据量越大，索引的创建时间会越长。添加完索引之后，再进行SQL的查询。

/*在NAME列上有索引，索引会命中*/
SELECT * FROM t_user WHERE NAME = 'ZYWMUoLMAu';

上面的SQL执行时间大约在10毫秒左右，这说明NAME列上索引已经生效。

4、范围查询的索引效果

我们在age列上进行范围查询，测试性能。

/*在age列上没有索引，索引不会命中*/
SELECT * FROM t_user WHERE age > 100 AND age < 200;

上面的SQL执行时间大约在0.4秒左右，性能较差。

在age列上添加BTREE索引,再进行测试。

/*在age列上有索引，索引会命中*/
ALTER TABLE `t_user` ADD INDEX index_age ( `age` ) ;

上面的SQL执行时间大约在10毫秒左右，这说明age列上索引对于范围查询来说已经生效。

5、排序的索引效果

我们在address列上进行排序查询，测试性能，限制查询数据量为100。

/*在address列上没有索引，索引不会命中*/
SELECT * FROM t_user ORDER BY address DESC LIMIT 100;

上面的SQL执行时间大约在1秒左右，性能较差。

在age列上添加BTREE索引,再进行测试。

/*在address列上有索引，索引会命中*/
ALTER TABLE `t_user` ADD INDEX index_address ( `address` ) ;

上面的SQL执行时间大约在30毫秒左右，这说明address列上索引对于排序查询来说已经生效。

高性能的索引策略

1、独立的列：

如果查询中的列不是独立的，则Mysql就不会使用索引。独立的含义是指索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数。

/*使用了表达式，不是独立的列，不会命中索引*/
SELECT * FROM t_user WHERE id + 0 = 1;

上面的SQL等价于id = 1但是Mysql的索引就会因此失效，执行时间大约在0.4秒左右。

2、like查询不能以%开头

如果查询中包含like查询以%为开头，则索引会失效。

/*LIKE查询以%为开头，不会命中索引*/
SELECT * FROM t_user WHERE NAME LIKE '%ZYWMU%';

上面的SQL语句执行时间在0.5秒左右，然后我们将开头的%去掉，进行测试。

/*LIKE查询不以%为开头，会命中索引*/
SELECT * FROM t_user WHERE NAME LIKE 'ZYWMU%';

当like查询不以%为开头之后，查询时间在0.02秒，证明索引已经命中，性能得到非常大的提升。

3.列类型是字符串，一定要在条件中将数据使用引号引用起来

尝试以下SQL，在name列有索引的情况下

/*在name列有索引，字符串未用引号引用，不会命中索引*/
SELECT * FROM t_user WHERE NAME = 123;

未查找到数据，执行时间0.6秒，如果我们将数据使用引号引用

/*在name列有索引，字符串用引号引用，会命中索引*/
SELECT * FROM t_user WHERE NAME = '123';

未查找到数据，执行时间0.01秒，证明索引已经命中。

4.最左匹配原则

在mysql建立联合索引时会遵循最左前缀匹配的原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配， 删除所有索引，对列name、列address和列phone建一个联合索引

ALTER TABLE `t_user` ADD INDEX index_combile ( `name`, `address`,`phone`);

联合索引 index_combile实际建立了(name)、(name,address)、(name,address,phone)三个索引。所以下面的三个SQL语句都可以命中索引。

SELECT * FROM t_user WHERE address = 'KPSTOrpBMf' AND phone = 'pjZvejKYKF' AND NAME = 'myGKHeCwAm'
SELECT * FROM t_user WHERE NAME = 'myGKHeCwAm' AND address = 'KPSTOrpBMf'
SELECT * FROM t_user WHERE NAME = 'myGKHeCwAm';

上面三个查询语句执行时会依照最左前缀匹配原则，检索时分别会使用索引

(name,address,phone)
(name,address)
(name)
(phone,address,name)

(phone,address)

(phone)

SELECT * FROM t_user WHERE address = 'KPSTOrpBMf' AND phone = 'pjZvejKYKF' ->

SELECT * FROM t_user WHERE phone = 'pjZvejKYKF' and address = 'KPSTOrpBMf'

　　

进行数据匹配。

索引的字段可以是任意顺序的，如：

/*无索引列的查询，索引不会命中*/
SELECT * FROM t_user WHERE NAME = 'ZYWMUoLMAu';

　　

Mysql的优化器会帮助我们调整where条件中的顺序，以匹配我们建立的索引。

联合索引中最左边的列不包含在条件查询中，所以根据上面的原则，下面的SQL语句就不会命中索引。

ALTER TABLE `t_user` ADD INDEX index_combile ( `name`, `address`,`phone`);

扩展

1.为什么innodb表必须建主键？

建立主键之后，数据就可以挂在主键的索引下方叶子节点，这样查询起来会很快。如果不建立主键，mysql会选择一列数据不重复的列作为索引列。如果没有找到，那么就会建立隐藏列rowid，这样无形中增加了开销。

2.为什么推荐使用自增主键，而不是字符串。

使用索引时存在大量比对工作，整型比对比字符串比对快。另外存储空间小。

3.为什么不建议mysql单表数据超过2000W？

id为bigint 8字节，指针占6个字节，单个page16K，16 * 1024/14 = 1170

1个page页可以存放数据也可以存放指针 数据1K计算，可以存放16条

所以3层的b+树，第一层放指针，第二层也放指针，第三层放数据 总计 16 * 1170 * 1170 约是2200W，所以如果数据再多，就需要用到4层B+数，这样的查询效率会进一步降低。

使用explain语句查看索引的命中情况

我们可以使用explain语句查看SQL语句的执行计划，判断索引是否命中。

explain SELECT * FROM t_user WHERE address = 'KPSTOrpBMf' AND phone = 'pjZvejKYKF' AND NAME = 'myGKHeCwAm';

显示结果如下：

id	select_type	table	partitions	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	filtered	Extra
1	SIMPLE	t_user	(NULL)	ALL	(NULL)	(NULL)	(NULL)	(NULL)	996086	1.00	Using where

EXPLAIN列的解释：

table：显示这一行的数据是关于哪张表的

type：这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALL

possible_keys：显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句

key： 实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。很少的情况下，MYSQL会选择优化不足的索引。这种情况下，可以在SELECT语句中使用USE INDEX（indexname）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（indexname）来强制MYSQL忽略索引

key_len：使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好

ref：显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数

rows：MYSQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数

Extra：关于MYSQL如何解析查询的额外信息。

type

以下排序从上到下，性能由坏到好。

a.ALL：Full Table Scan， MySQL将遍历全表以找到匹配的行

b.index：Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树

c.range：索引范围扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值域的行，常见于between、<、>等的查询

d.ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。常见于使用非唯一索引即唯一索引的非唯一前缀进行的查找

e.eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描

f.const、system：当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量

g.NULL：MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引

所以由type可以进行分析，如果是ref、eq_ref那么索引命中且性能较好。