【MySQL】索引相关 𱌑

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互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了【MySQL】索引相关 𱌑，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含13440字，纯文字阅读大概需要20分钟。

内容图文

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.

———————————

建立索引的目的：

额外的文件保存特殊的数据结构

查询快，但是插入更新删除依旧慢

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‘;）

# 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);

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

——————————————

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.

索引的注意事项

不要使用select * # 对性能的损耗太大
~~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
创建表时尽量使用char代替varchar # 查询速度
表的字段顺序：固定长度的字段优先
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
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）
使用链接 join 来代替子查询
连表时注意条件类型需一致
索引散列（重复少）不适用于建索引，例如：性别不适合建索引

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

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

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
    );

原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/253

【MySQL】索引相关 𱌑

标签：http from file 时长数据结构 value lte sql优化 st表

本文系统来源：https://www.cnblogs.com/ggg566/p/11412227.html

内容总结

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