mysql之高性能索引

当db的量达到一定数量级之后，每次进行全表扫描效率就会很低，因此一个常见的方案是建立一些必要的索引作为优化手段，那么问题就来了：

那么什么是索引呢？
索引的实现原理是怎样的？
我们通常说的聚集索引，非聚集索引的区别是什么？
如何创建和使用索引呢？

I. 索引介绍

MySQL官方对索引的定义为：索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。简而言之,索引是数据结构

1. 几种树的结构

a. B+树

单来说就是一种为磁盘或者其他存储设备而设计的一种平衡二叉树,在B+tree中所有记录都按照key的大小存放在叶子结点上，各叶子结点直接用指针连接

b. 二叉树

二叉树的规则是父节点大于左孩子节点，小于右孩子节点

c. 平衡二叉树

首先是一个二叉树，但是要求任意一个节点的左右孩子节点的高度差不大于1

d. B树

首先是一个平衡二叉树，但是又要求每个叶子节点到根节点的距离相等

那么B树和B+树的区别是什么呢？

B+树的叶子节点可以包含一个指针，指向另一个叶子节点
B+树键值的拷贝存在非叶子节点；键值+记录存储在叶子节点

2. InnoDB引擎之B+树

mysql的InnnoDB引擎采用的B+树，只有叶子节点存储对应的数据列，有以下好处

叶子结点通常包含较多的记录，具有较高的扇出性(可理解为每个节点对应的下层节点较多)，因此树的高度较低(3~4)，而树的高度也决定了磁盘IO的次数，从而影响了数据库的性能。一般情况下，IO次数与树的高度是一致的
对于组合索引，B+tree索引是按照索引列名(从左到右的顺序)进行顺序排序的，因此可以将随机IO转换为顺序IO提升IO效率;并且可以支持order by \group等排序需求;适合范围查询

3. hash索引

hash索引，相比较于B树而言，不需要从根节点到叶子节点的遍历，可以一次定位到位置，查询效率更高，但缺点也很明显

仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询

因为是通过hash值进行计算，所以只能精确查询，hash值是没什么规律的，不能保证顺序和原来一致，所以范围查询不行

无法进行排序

原因同上

不支持部分索引

hash值的计算，是根据完整的几个索引列计算，如果少了其中一个乃至几个，这个hash值就没法计算了

hash碰撞

4. 聚集索引与非聚集索引

a. 聚集索引

InnoDB的数据文件本身就是索引文件，B+Tree的叶子节点上的data就是数据本身，key为主键，非叶子节点存放<key,address>，address就是下一层的地址

聚簇索引的结构图:

b. 非聚集索引

非聚簇索引，叶子节点上的data是主键(即聚簇索引的主键，所以聚簇索引的key，不能过长)。为什么存放的主键，而不是记录所在地址呢，理由相当简单，因为记录所在地址并不能保证一定不会变，但主键可以保证

非聚簇索引结构图：

从非聚集索引的结构上，可以看出这种场景下的定位流程：

先通过非聚集索引，定位到对应的叶子节点，找到对应的主键
根据上面找到的主键，在聚集索引中，定位到对应的叶子节点（获取数据）

5. 索引的优点

避免全表扫描（当走不到索引时，就只能一个一个的去匹配；如果走索引，则可以根据B树来定位）
使用索引可以帮助服务器避免排序或者临时表（叶子节点上的指针，可以有效的支持范围查询；此外叶子节点本身就是根据key进行排序的）
索引将随机IO变成顺序IO

6. 适用范围

索引并不是适用于任何情况。对于中型、大型表适用。对于小型表全表扫描更高效。而对于特大型表，考虑”分区”技术

II. 索引的使用原则

一般我们在创建表的时候，需要指定primary key, 这样就可以确定聚集索引了，那么如何添加非聚集索引呢？

1. 索引的几个语法

创建索引

-- 创建索引create index `idx_img` on newuser(`img`);

-- 查看show create table newuser\G;

输出

show create table newuser\G

*************************** 1. row ***************************

Table: newuser

Create Table: CREATE TABLE `newuser` (

`userId` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘用户id‘,

`username` varchar(30) DEFAULT ‘‘ COMMENT ‘用户登录名‘,

`nickname` varchar(30) NOT NULL DEFAULT ‘‘ COMMENT ‘用户昵称‘,

`password` varchar(50) DEFAULT ‘‘ COMMENT ‘用户登录密码 & 密文根式‘,

`address` text COMMENT ‘用户地址‘,

`email` varchar(50) NOT NULL DEFAULT ‘‘ COMMENT ‘用户邮箱‘,

`phone` bigint(20) NOT NULL DEFAULT ‘0‘ COMMENT ‘用户手机号‘,

`img` varchar(100) DEFAULT ‘‘ COMMENT ‘用户头像‘,

`extra` text,

`isDeleted` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT ‘0‘,

`created` int(11) NOT NULL,

`updated` int(11) NOT NULL,

PRIMARY KEY (`userId`),

KEY `idx_username` (`username`),

KEY `idx_nickname` (`nickname`),

KEY `idx_email` (`email`),

KEY `idx_phone` (`phone`),

KEY `idx_img` (`img`)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8

另一种常见的添加索引方式

alter table newuser add index `idx_extra_img`(`isDeleted`, `img`);

-- 查看索引show index from newuser;

输出结果

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

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

| newuser | 0 | PRIMARY | 1 | userId | A | 3 | NULL | NULL | | BTREE | | || newuser | 1 | idx_username | 1 | username | A | 3 | NULL | NULL | YES | BTREE | | || newuser | 1 | idx_nickname | 1 | nickname | A | 3 | NULL | NULL | | BTREE | | || newuser | 1 | idx_email | 1 | email | A | 3 | NULL | NULL | | BTREE | | || newuser | 1 | idx_phone | 1 | phone | A | 3 | NULL | NULL | | BTREE | | || newuser | 1 | idx_img | 1 | img | A | 3 | NULL | NULL | YES | BTREE | | || newuser | 1 | idx_extra_img | 1 | isDeleted | A | 3 | NULL | NULL | | BTREE | | || newuser | 1 | idx_extra_img | 2 | img | A | 3 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |

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

删除索引

drop index `idx_extra_img` on newuser;

drop index `idx_img` on newuser;

-- 查看索引show index from newuser;

输出

show index from newuser;

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

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

强制走索引的一种方式

语法： select * from table force index(索引) where xxx

explain select * from newuser force index(PRIMARY) where userId not in (3, 2, 5);

explain select * from newuser where userId not in (3, 2, 5);

2. 索引使用规则

当一个表内有多个索引时，如何判断自己的sql是否走到了索引，走的是哪个索引呢？

可以通过 explain 关键字来进行辅助判断，当然在实际写sql时，我们也有必要了解下索引匹配的规则，避免设置了一些冗余的索引，或者写出一些走不到索引的sql

测试的表结构如下

*************************** 1. row ***************************

Table: newuser

Create Table: CREATE TABLE `newuser` (

`userId` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘用户id‘,

`username` varchar(30) DEFAULT ‘‘ COMMENT ‘用户登录名‘,

`nickname` varchar(30) NOT NULL DEFAULT ‘‘ COMMENT ‘用户昵称‘,

`password` varchar(50) DEFAULT ‘‘ COMMENT ‘用户登录密码 & 密文根式‘,

`address` text COMMENT ‘用户地址‘,

`email` varchar(50) NOT NULL DEFAULT ‘‘ COMMENT ‘用户邮箱‘,

`phone` bigint(20) NOT NULL DEFAULT ‘0‘ COMMENT ‘用户手机号‘,

`img` varchar(100) DEFAULT ‘‘ COMMENT ‘用户头像‘,

`extra` text,

`isDeleted` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT ‘0‘,

`created` int(11) NOT NULL,

`updated` int(11) NOT NULL,

PRIMARY KEY (`userId`),

KEY `idx_username` (`username`),

KEY `idx_nickname_email_phone` (`nickname`,`email`,`phone`)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8

a. 最左前缀匹配原则

这个主要是针对多列非聚簇索引而言，比如有下面这个索引 idx_nickname_email_phone(nickname, email, phone) , nickname 定义在email的前面，那么下面这几个语句对应的情况是

-- 走索引explain select * from newuser where nickname=‘小灰灰‘ and email=‘[email protected]‘;

-- 1. 匹配nickname，可以走索引explain select * from newuser where nickname=‘小灰灰‘;

-- 输出:-- +----+-------------+---------+------+--------------------+--------------------+---------+-------+------+-----------------------+-- | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |-- +----+-------------+---------+------+--------------------+--------------------+---------+-------+------+-----------------------+-- | 1 | SIMPLE | newuser | ref | idx_nickname_email | idx_nickname_email | 92 | const | 1 | Using index condition |-- +----+-------------+---------+------+--------------------+--------------------+---------+-------+------+-----------------------+

-- 2. 虽然匹配了email, 但是不满足最左匹配，不走索引explain select * from newuser where email=‘[email protected]‘;

b. 无法跳过某个列使用后续索引列

即对索引 idx_nickname_email_phone(nickname, email, phone) , 如果你的sql中，只有 nickname 和 phone, 那么phone走不到索引，因为不能跳过中间的email走索引

c. 范围查询后的列无法使用索引

如 >, <, between, like这种就是范围查询，下面的sql中，email 和phone都无法走到索引，因为nickname使用了范围查询

select * from newuser where nickname like ‘小灰%‘ and email=‘[email protected]‘ and phone=15971112301 limit 10;

d. 列作为函数参数或表达式的一部分

-- 走不到索引explain select * from newuser where userId+1=2 limit 1;

3. 索引缺点

虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。
建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。

4. 注意事项

索引不会包含有NULL值的列
使用短索引
索引列排序

MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引

like语句操作

一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引

不要在列上进行运算

select * from users where YEAR(adddate)<2007;

尽量不使用NOT IN和<>操作

5. sql使用策略

a. 使用一个sql代替多个sql

通常建议是使用一个sql来替代多个sql的查询

当然若sql执行效率很低，或者出现delete等导致锁表的操作时，也可以采用多个sql，避免阻塞其他sql

b. 分解关联查询

将关联join尽量放在应用中来做，尽量执行小而简单的的sql

分解后的sql简单，利于使用mysql缓存
执行分解后的sql，减少锁竞争
更好的扩展性和维护性（sql简单）
关联sql使用的是内嵌循环算法nestloop，而应用中可以使用hashmap等结构处理数据，效率更高

c. count

count(*) 统计的是行数
count(列名) 统计的是列不为null的数量

d. limit

limit offset, size; 分页查询，会查询出 offset + size 条数据，获取最后的size条数据

如 limit 1000, 20 则会查询出满足条件的1020条数据，然后将最后的20个返回，所以尽量避免大翻页查询

e. union

需要将where、order by、limit 这些限制放入到每个子查询，才能重分提升效率。另外如非必须，尽量使用Union all，因为union会给每个子查询的临时表加入distinct，对每个临时表做唯一性检查，效率较差。

6. mysql使用查询

a. 查看索引

-- 单位为GBSELECT CONCAT(ROUND(SUM(index_length)/(1024*1024*1024), 6), ‘ GB‘) AS ‘Total Index Size‘FROM information_schema.TABLES WHERE table_schema LIKE ‘databaseName‘;

b. 查看表空间

SELECT CONCAT(ROUND(SUM(data_length)/(1024*1024*1024), 6), ‘ GB‘) AS ‘Total Data Size‘

FROM information_schema.TABLES WHERE table_schema LIKE ‘databaseName‘;

c. 查看数据库中所有表的信息

SELECT CONCAT(table_schema,‘.‘,table_name) AS ‘Table Name‘,

table_rows AS ‘Number of Rows‘,

CONCAT(ROUND(data_length/(1024*1024*1024),6),‘ G‘) AS ‘Data Size‘,

CONCAT(ROUND(index_length/(1024*1024*1024),6),‘ G‘) AS ‘Index Size‘ ,

CONCAT(ROUND((data_length+index_length)/(1024*1024*1024),6),‘ G‘) AS‘Total‘

FROM information_schema.TABLES

WHERE table_schema LIKE ‘databaseName‘;

原文地址：https://www.cnblogs.com/manmanrenshenglu/p/9013073.html

时间： 2024-10-07 02:24:37

mysql之高性能索引