MySQL索引

索引管理

索引是什么?

索引就好比一本书的目录,它会让你更快的找到内容;

让获取的数据更有目的性,从而提高数据库检索数据的性能;

索引建立在表的列上(字段)。

索引的设计理念

数据库索引的设计原则:

为了使索引的使用效率更高,在创建索引时,必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。

那么索引设计原则又是怎样的?

1.选择唯一性索引

     唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录。

    例如,学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。

  如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度。

2.为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引

  经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段,排序操作会浪费很多时间。

  如果为其建立索引,可以有效地避免排序操作。

3.为常作为查询条件的字段建立索引

  如果某个字段经常用来做查询条件,那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。因此,

  为这样的字段建立索引,可以提高整个表的查询速度。

4.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。

5.尽量使用数据量少的索引

  如果索引的值很长,那么查询的速度会受到影响。例如,对一个CHAR(100)类型的字段进行全文

  检索需要的时间肯定要比对CHAR(10)类型的字段需要的时间要多。

6.尽量使用前缀来索引

  如果索引字段的值很长,最好使用值的前缀来索引。例如,TEXT和BLOG类型的字段,进行全文检索

  会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符,这样可以提高检索速度。

7.删除不再使用或者很少使用的索引

  表中的数据被大量更新,或者数据的使用方式被改变后,原有的一些索引可能不再需要。数据库管理

  员应当定期找出这些索引,将它们删除,从而减少索引对更新操作的影响。

8.小表不应建立索引;

  包含大量的列并且不需要搜索非空值的时候可以考虑不建索引

索引的分类

主键索引

主键索引:只能有一个主键。

列的内容是唯一值

表创建的时候至少要有一个主键索引,最好和业务无关。

主键索引的建立,是在规范化创建表的时候就自动添加了

实例(建表时添加)
mysql> create table test(id int(4) not null auto_increment,name char(20) not null,primary key (id));
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql> desc test;
+-------+----------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type     | Null | Key | Default | Extra          |
+-------+----------+------+-----+---------+----------------+
| id    | int(4)   | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name  | char(20) | NO   |     | NULL    |                |
+-------+----------+------+-----+---------+----------------+
2 rows in set (0.00 sec)

PRI就代表主键索引

实例2(建表后增加)
alter table test change id id int(4) primary key not null auto_increment;

普通索引

加快查询速度,工作中优化数据库的关键。

在合适的列上建立索引,让数据查询更高效。

创建格式:

alter table 表名 add index 索引名(列名);
create index 索引名 on 表名(列名);

实例(MUL就代表是普通索引):

mysql> alter table test1 add key name_idx(name);
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> desc test1;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id    | int(10)     | YES  |     | NULL    |       |
| name  | varchar(20) | YES  | MUL | NULL    |       |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

普通索引创建的条件

1、查询需求多的 (业务逻辑中,where条件后经常查询的条件)

2、唯一值多的列

      (1)统计下总行数

      (2)计算不重复的行数量

查看表的唯一值数量:

select count(*) from mysql.user;
select count(distinct user) from mysql.user;
select count(distinct user,host) from mysql.user;

distinct一般是用来去除查询结果中的重复记录的

前缀索引

根据字段的前N个字符建立索引

就是如果想做索引的一些字符过多,然后就可以使用前缀索引,以前几个字符做索引

create index name_idx on test(name(8));
show index from test\G

实例

mysql> create index name_idx on test(name(2));
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> desc test;
+-------+----------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type     | Null | Key | Default | Extra          |
+-------+----------+------+-----+---------+----------------+
| id    | int(4)   | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name  | char(20) | NO   | MUL | NULL    |                |
+-------+----------+------+-----+---------+----------------+
2 rows in set (0.00 sec)

复合索引

就是以表中的多个列做索引,把最常用来作为条件查询的列放在前面。

alter table ppp add key name_sex_idx(name,age);

唯一索引

内容是唯一的,但不是主键,是在主键上做的索引,除了唯一索引,其余的可以说全是普通索引。

create unique index index_name on tese(name);
alter table ppp add unique key age_uidx(age);

删除索引

删除索引实例

mysql> alter table test1 drop index name_idx;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> desc test1;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id    | int(10)     | YES  | MUL | NULL    |       |
| name  | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

查询索引

desc 表名
show index from 表名\G

查询是否走没走索引

使用的sql语句:explain  查询执行计划

explain显示的内容详解

id | select_type | table |type| possible_keys | key| key_len |ref|rows | Extra
explain查看sql执行计划

explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。

使用方法,在select语句前加上explain就可以了:

mysql> explain select id,name from test where name='baba'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: test
type: ref
possible_keys: ind_name
key: ind_name
key_len: 60
ref: const
rows: 1
Extra: Using where; Using index
1 row in set (0.00 sec)
++++++++++++++++++++++++++++

explain select SQL_NO_CACHE * from test where name='baba'\G

SQL_NO_CACHE的作用是禁止缓存查询结果。

1、id

SELECT识别符。这是SELECT查询序列号。这个不重要,查询序号即为sql语句执行的顺序

  • id相同,执行顺序由上至下
  • 如果是子查询,id的序号会递增,id值越大优先级越高,越先被执行
  • id如果相同,可以认为是一组,从上往下顺序执行;在所有组中,id值越大,优先级越高,越先执行
2、select_type

示查询中每个select子句的类型

select类型,它有以下几种值:

  • simple 它表示简单的select,没有union和子查询
  • primary 最外面的select,在有子查询的语句中,最外面的select查询就是primary
  • union union语句的第二个或者说是后面那一个
  • dependent union  UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询
  • union result  UNION的结果,如上面所示
  • 在SELECT或WHERE列表中包含了子查询,该子查询被标记为:SUBQUERY
  • 还有几个参数,这里就不说了,不重要
3、table

输出的行所用的表

4、type

连接类型。有多个参数,先从最佳类型到最差类型介绍,很重要

表示MySQL在表中找到所需行的方式,又称“访问类型”,常见类型如下:

 ALL、index、range、ref、eq_ref、const、system、NULL

从左到右,性能从最差到最好

system 表仅有一行,这是const类型的特列,平时不会出现,这个也可以忽略不计

const 表最多有一个匹配行,const用于比较primary key 或者unique索引。因为只匹配一行数据,所以很快。记住一定是用到primary key 或者unique,并且只检索出两条数据的 情况下才会是const,可以理解为const是最优化的

  • 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。显而易见的索引范围扫描是带有between或者where子句里带有<, >查询。当mysql使用索引去查找一系列值时,例如IN()和OR列表,也会显示range(范围扫描),当然性能上面是有差异的。
  • d. ref:使用非唯一索引扫描或者唯一索引的前缀扫描,返回匹配某个单独值的记录行
  • e. eq_ref:类似ref,区别就在使用的索引是唯一索引,对于每个索引键值,表中只有一条记录匹配,简单来说,就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件
  • 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, 例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。
5、possible_keys

指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询使用

6、key

显示MySQL在查询中实际使用的索引,

若没有使用索引,显示为NULL

7、key_len

表示索引中使用的字节数,可通过该列计算查询中使用的索引的长度(key_len显示的值为索引字段的最大可能长度,并非实际使用长度,即key_len是根据表定义计算而得,不是通过表内检索出的)

8、ref

表示上述表的连接匹配条件,即哪些列或常量被用于查找索引列上的值

9、rows

表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况,估算的找到所需的记录所需要读取的行数

10、Extra

包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息

a. Using index

  该值表示相应的select操作中使用了覆盖索引(Covering Index)

b. Using where

  表示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字句的查询都会显示"Using where"。有时"Using where"的出现就是一个暗示:查询可受益与不同的索引。

c. Using temporary

  表示MySQL需要使用临时表来存储结果集,常见于排序和分组查询

d. Using filesort

  MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”

  Using join buffer

  该值强调了在获取连接条件时没有使用索引,

  并且需要连接缓冲区来存储中间结果。

  如果出现了这个值,那应该注意,根据查询的具体情况可能需要添加索引来改进能。

f. Impossible where

  这个值强调了where语句会导致没有符合条件的行。

I. Index merges

  当MySQL 决定要在一个给定的表上使用超过一个索引的时候,就会出现以下格式中的一个,详细说明使用的索引以及合并的类型。

(优化)不走索引的原因总结

企业级SQL优化思路

1、把一个大的不使用索引的SQL语句按照功能进行拆分

2、长的SQL语句无法使用索引,能不能变成2条短的SQL语句让它分别使用上索引

3、对SQL语句功能的拆分和修改

4、减少“烂”SQL

      由运维(DBA)和开发交流(确认),共同确定如何改,最终由DBA执行

5、制定开发流程

不走索引的原因

走不走索引的决定权在优化器上:

1、集群因子过大,可能不走索引

2、将来结果集的条目占总数据量的30%的时候,优化器就觉得走全表扫描计划更好(where)

3、默认的order by单独使用的时候,优化器也觉得全变扫面更好(where和limit)

4、子查询尽量避免 union或者union all

5、select 使用了不合理的条件或功能(没有where 逻辑计算符号 运算符号+-*/  函数)

6、带有 select * 可能不走索引

7、where条件中有like 并且'%a%',可以支持'a%',但是不一定

8、没有查询条件,或者查询条件没有建立索引

9、索引本身失效

10、对小表查询

11、统计数据不真实

12、CBO计算走索引花费过大的情况。其实也包含了上面的情况,这里指的是表占有的block要比索引小。

13、隐式转换导致索引失效.这一点应当引起重视.也是开发中经常会犯的错误. 由于表的字段tel_num定义为varchar2(20),但在查询时把该字段作为number类型以where条件传给数据库,这样会导致索引失效.

错误的例子:select * from test where tel_nume=13333333333;

正确的例子:select * from test where tel_nume='13333333333';

14、not in ,not exist.

15、in  尽量改成 union

16、当变量采用的是times变量,而表的字段采用的是date变量时.或相反情况。

17、B-tree索引is null不会走,is not null会走,位图索引 is null,is not null 都会走

18、联合索引 is not null 只要在建立的索引列(不分先后)都会走, in null时 必须要和建立索引第一列一起使用,当建立索引第一位置条件是is null 时,其他建立索引的列可以是is null(但必须在所有列 都满足is null的时候),或者=一个值; 当建立索引的第一位置是=一个值时,其他索引列可以是任何情况(包括is null =一个值),以上两种情况索引都会走。其他情况不会走。

 

posted @ 2018-03-01 16:13  酷酷的二连长  阅读(122)  评论(0编辑  收藏