MySQL 之 索引原理与慢查询优化

• 一 索引介绍
• 二 索引类型
• 三 索引分类
• 四 聚合索引和辅助索引
• 五 测试索引
• 六 正确使用索引
• 七 组合索引
• 八 注意事项
• 九 查询计划
• 十 慢日志查询
• 十一 大数据量分页优化

1. 索引介绍

　　一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。
说起加速查询，就不得不提到索引了。

什么索引:

　　 简单的说,相当于图书的目录,可以帮助用户快速的找到需要的内容.

　　在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大，查询涉及多个表时，使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍.

2.索引类型

　1. BTREE 类型

　　就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中.(如下图:)

　　系统从磁盘读取数据到内存时是以磁盘块（block）为基本单位的，位于同一磁盘块中的数据会被一次性读取出来，而不是按需读取。InnoDB 存储引擎使用页作为数据读取单位，页是其磁盘管理的最小单位，默认 page 大小是 16kB。

　　如上图，是一颗b+树，关于b+树的定义可以参见B+树，这里只说一些重点，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。

b+树的查找过程

　　如图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。

 注意:1.索引字段要尽量的小,磁盘块可以存储更多的索引.

　　  2.索引最左匹配特性

 2. HASH 类型

　　　　hash就是一种（key=>value）形式的键值对,允许多个key对应相同的value，但不允许一个key对应多个value,为某一列或几列建立hash索引，就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值，对应一行或几行数据.   hash索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率.

假设索引使用hash函数f( )，如下：

f(‘Arjen‘) = 2323
f(‘Baron‘) = 7437
f(‘Peter‘) = 8784
f(‘Vadim‘) = 2458

此时，索引的结构大概如下：

　　

3.HASH与BTREE比较:

hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢
btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量越大,范围查询和随机查询快（innodb默认索引类型）

不同的存储引擎支持的索引类型也不一样
InnoDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Btree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 Btree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
Memory 不支持事务，支持表级别锁定，支持 Btree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；
NDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Hash 索引，不支持 Btree、Full-text 等索引；
Archive 不支持事务，支持表级别锁定，不支持 Btree、Hash、Full-text 等索引；

3.索引分类

MySQL中常见索引有：

• 普通索引
• 唯一索引
• 主键索引
• 组合索引
• 全文索引

1.普通索引

普通索引仅有一个功能：加速查询

#创建表同时添加name字段为普通索引
create table tb1(
   id int not null auto_increment primary key,
   name varchar(100) not null,
   index idx_name(name)
);

创建表+索引

#单独为表指定普通索引

create index idx_name on tb1(name);

创建索引

drop index idx_name on tb1;

删除索引

show index from tb1;

查看索引

2.唯一索引

唯一索引有两个功能：加速查询 和 唯一约束（可含一个null 值）

create table tb2(
  id int not null auto_increment primary key,
  name varchar(50) not null,
  age int not null,
  unique index idx_age (age)
)

创建表+唯一(unique)索引

create unique index idx_age on tb2(age);

创建unique索引

drop unique  index idx_age on tb2;

删除unique索引

3.主键索引

主键有两个功能：加速查询 和 唯一约束（不可含null）

注意:一个表中最多只能有一个主键索引

#方式一:
create table tb3(
   id int not null auto_increment primary key,
   name varchar(50) not null,
   age int default 0
);

#方式二:
create table tb3(
   id int not null auto_increment,
   name varchar(50) not null,
   age int default 0 ,
   primary key(id)
);

创建表 + 创建主键

alter table tb3 add primary key(id);

创建主键

#方式一
alter table tb3 drop primary key;

#方式二:
#如果当前主键为自增主键,则不能直接删除.需要先修改自增属性,再删除

alter table tb3 modify id int ,drop primary key;

删除主键

4.组合索引

组合索引是将n个列组合成一个索引

其应用场景为：频繁的同时使用n列来进行查询，如：where n1 = ‘alex‘ and n2 = 666。

create table tb4(
  id int not null primary key,
  name varchar(50),
  age int,
  sex char(1),
  index idx_age_sex(age,sex)
);

创建表+组合索引

create index idx_age_sex on tb4(age,sex);

创建组合索引

drop index idx_age_sex on tb4;

删除组合索引

5.全文索引(了解)

全文索引(也称全文检索)是目前搜索引擎使用的一种关键技术。它能够利用 [分词技术] 等多种算法智能分析出文本文字中关键字词的频率及重要性，然后按照一定的算法规则智能地筛选出我们想要的搜索结果。

强烈注意：MySQL自带的全文索引只能用于数据库引擎为MyISAM的数据表，如果是其他数据引擎，则全文索引不会生效。此外，MySQL(5.6版本之前)自带的全文索引只能对英文进行全文检索，目前无法对中文进行全文检索。如果需要对包含中文在内的文本数据进行全文检索，可以采用一些外部工具来完成.。比如采用Sphinx来做mysql的全文索引工具是一个很好的选择。

介绍索引创建的原则:
可以创建索引:
1.    字段经常出现在where子句或者连接条件中
2.    字段识别度高
3.    表经常被访问、数据量很大，且通常每次访问的数据量小于记录总量的2%-4%
不用创建索引:
1.    表很小的情况下，没有必要使用索引
2.    不经常在Where后使用的字段
3.    字段的识别度低(比如性别)
4.    如果表数据需要频繁修改，不建议使用索引
5.    如果查询返回记录很多(每次访问的数据量大于记录总数的2%-4%)，不建议使用索引
6.    如果where后含IS NULL /IS NOT NULL/ like ‘%输入符%’等条件，不建议使用索引。

索引创建的原则

4.聚合索引和辅助索引

数据库中的B+树索引可以分为聚集索引和辅助索引.

聚集索引：InnoDB表 索引组织表，即表中数据按主键B+树存放，叶子节点直接存放整条数据，每张表只能有一个聚集索引。

1.当你定义一个主键时，InnnodDB存储引擎则把它当做聚集索引

2.如果你没有定义一个主键，则InnoDB定位到第一个唯一索引，且该索引的所有列值均飞空的，则将其当做聚集索引。

3如果表没有主键或合适的唯一索引INNODB会产生一个隐藏的行ID值6字节的行ID聚集索引，

补充：由于实际的数据页只能按照一颗B+树进行排序，因此每张表只能有一个聚集索引，聚集索引对于主键的排序和范围查找非常有利.

　　例子:  比如图书馆新进了一批书。那么这些书需要放到图书馆内。书如何放呢？一般都有一个规则，杂志类的放到101房间，文学类的放到102房间，理工类的放到103房间等等。这些存储的规则决定了每本书应该放到哪里。而这个例子中聚集索引为书的类别。

辅助索引：（也称非聚集索引）是指叶节点不包含行的全部数据，叶节点除了包含键值之外，还包含一个书签连接，通过该书签再去找相应的行数据。下图显示了InnoDB存储引擎辅助索引和聚集索引的关系：

从上图中可以看出，辅助索引叶节点存放的是主键值，获得主键值后，再从聚集索引中查找整行数据。举个例子，如果在一颗高度为3的辅助索引中查找数据，首先从辅助索引中获得主键值（3次IO），接着从高度为3的聚集索引中查找以获得整行数据（3次IO），总共需6次IO。一个表上可以存在多个辅助索引。

　　例子: 同学如果想去图书馆找一本书，而不知道这本书在哪里？那么这个同学首先应该找的就是 检索室吧。对于要查找一本书来说，在检索室查是一个非常快捷的的途径了吧。但是，在检索室中你查到了该书在XX室XX书架的信息。你的查询结束了吗？没有吧。你仅仅找到了目的书的位置信息，你还要去该位置去取书。

　　对于这种方式来说，你需要两个步骤：
　　1、查询该记录所在的位置。
　　2、通过该位置去取要找的记录。

总结二者区别:

　　相同的是：不管是聚集索引还是辅助索引，其内部都是B+树的形式，即高度是平衡的，叶子结点存放着所有的数据。

　　不同的是：聚集索引叶子结点存放的是一整行的信息,而辅助索引叶子结点存放的是单个索引列信息.

为了阐述非聚集索引写性能问题，我们先来看一个例子：

mysql>create table t (
           id int auto_increment,
           name varchar(30),
           primary key (id));

我们创建了一个表，表的主键是id，id列式自增长的，即当执行插入操作时，id列会自动增长，页中行记录按id顺序存放，不需要随机读取其它页的数据。因此，在这样的情况下（即聚集索引），插入操作效率很高。
但是，在大部分应用中，很少出现表中只有一个聚集索引的情况，更多情况下，表上会有多个非聚集的（辅助索引）。比如，对于上一张表t，业务上还需要按非唯一的name字段查找，则表定义改为：

mysql>create table t (
           id int auto_increment,
           name varchar(30),
           primary key (id),
           key (name));

这时，除了主键聚合索引外，还产生了一个name列的辅助索引，对于该非聚集索引来说，叶子节点的插入不再有序，这时就需要离散访问非聚集索引页，插入性能变低。

辅助索引写性能问题

何时使用聚集索引或非聚集索引

下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）：

动作描述	使用聚集索引	使用非聚集索引
列经常被分组排序	应	应
返回某范围内的数据	应	不应
一个或极少不同值	不应	不应
小数目的不同值	应	不应
大数目的不同值	不应	应
频繁更新的列	不应	应
外键列	应	应
主键列	应	应
频繁修改索引列	不应	应

5.测试索引

1.创建数据

-- 1.创建表
CREATE TABLE userInfo(
    id int NOT NULL,
    name VARCHAR(16) DEFAULT NULL,
    age int,
    sex char(1) not null,
    email varchar(64) default null
)ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

创建表

注意:MYISAM存储引擎 不产生引擎事务，数据插入速度极快，为方便快速插入测试数据，等我们插完数据，再把存储类型修改为InnoDB　　

2.创建存储过程，插入数据

-- 2.创建存储过程
delimiter$$
CREATE PROCEDURE insert_user_info(IN num INT)
BEGIN
    DECLARE val INT DEFAULT 0;
    DECLARE n INT DEFAULT 1;
    -- 循环进行数据插入
    WHILE n <= num DO
        set val = rand()*50;
        INSERT INTO userInfo(id,name,age,sex,email)values(n,concat(‘alex‘,val),rand()*50,if(val%2=0,‘女‘,‘男‘),concat(‘alex‘,n,‘@qq.com‘));
        set n=n+1;
    end while;
END $$
delimiter;

创建存储过程

3.调用存储过程,插入500万条数据

call insert_user_info(5000000);

4.此步骤可以忽略。修改引擎为INNODB

ALTER TABLE userinfo ENGINE=INNODB;

5.测试索引

1. 在没有索引的前提下测试查询速度

SELECT * FROM userinfo WHERE id = 4567890;

注意:无索引情况,mysql根本就不知道id等于4567890的记录在哪里，只能把数据表从头到尾扫描一遍，此时有多少个磁盘块就需要进行多少IO操作，所以查询速度很慢.

2.在表中已经存在大量数据的前提下，为某个字段段建立索引，建立速度会很慢

CREATE INDEX idx_id on userinfo(id);

　　　

3.在索引建立完毕后，以该字段为查询条件时，查询速度提升明显

select * from userinfo where id  = 4567890;

　　  

注意:

1.  mysql先去索引表里根据b+树的搜索原理很快搜索到id为4567890的数据,IO大大降低，因而速度明显提升

2. 我们可以去mysql的data目录下找到该表，可以看到添加索引后该表占用的硬盘空间多了　

3.如果使用没有添加索引的字段进行条件查询,速度依旧会很慢(如图:)

　　

6.正确使用索引

　数据库表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，则即使建立索引也会不奏效。
即使建立索引，索引也不会生效,例如:

1. 范围查询(>、>=、<、<=、!= 、between...and)
    #1. = 等号
    select count(*) from userinfo where id = 1000 -- 执行索引,索引效率高

    #2. > >= < <= between...and 区间查询
    select count(*) from userinfo where id <100; -- 执行索引,区间范围越小,索引效率越高

    select count(*) from userinfo where id >100; --执行索引,区间范围越大,索引效率越低

    select count(*) from userinfo where id between 10 and 500000 --执行索引,区间范围越大,索引效率越低

   #3. != 不等于
   select count(*) from userinfo where id != 1000;  -- 索引范围大,索引效率低

2.like ‘%xx%‘
    为 name 字段添加索引
    create index idx_name on userinfo(name);

    select count(*) from userinfo where name like ‘%xxxx%‘; -- 全模糊查询,索引效率低
    select count(*) from userinfo where name like ‘%xxxx‘;   -- 以什么结尾模糊查询,索引效率低

    例外: 当like使用以什么开头会索引使用率高
    select * from userinfo where name like ‘xxxx%‘; 

3.or
   select count(*) from userinfo where id = 12334 or email =‘xxxx‘; -- email不是索引字段,索引此查询全表扫描

    例外：当or条件中有未建立索引的列才失效，以下会走索引
    select count(*) from userinfo where id = 12334 or name = ‘alex3‘; -- id 和 name 都为索引字段时, or条件也会执行索引

4.使用函数
    select count(*) from userinfo where reverse(name) = ‘5xela‘; -- name索引字段,使用函数时,索引失效

    例外:索引字段对应的值可以使用函数,我们可以改为一下形式
    select count(*) from userinfo where name = reverse(‘5xela‘);

5.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 count(*) from userinfo where name = 454;

6.order by
#排序条件为索引，则select字段必须也是索引字段，否则无法命中
select email from userinfo ORDER BY name DESC; -- 无法命中索引

select name from userinfo ORDER BY name DESC;  -- 命中索引
特别的:如果对主键排序，则还是速度很快：
select * from userinfo order by id desc;

示例

7.组合索引

组合索引: 是指对表上的多个列组合起来做一个索引.

组合索引好处:简单的说有两个主要原因：

• "一个顶三个"。建了一个(a,b,c)的组合索引，那么实际等于建了(a),(a,b),(a,b,c)三个索引，因为每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，这可是不小的开销！

• 索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select * from table where a = 1 and b =2 and c = 3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W*10%=100w 条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合b=2 and c= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是组合索引，通过索引筛选出1000w *10% *10% *10%=1w，然后再排序、分页，哪个更高效，一眼便知

组合索引最左匹配原则: 从左往右依次使用生效，如果中间某个索引没有使用，那么断点前面的索引部分起作用，断点后面的索引没有起作用；

select * from mytable where a=3 and b=5 and c=4;
　　abc三个索引都在where条件里面用到了，而且都发挥了作用
select * from mytable where  c=4 and b=6 and a=3;
　　这条语句列出来只想说明 mysql没有那么笨，where里面的条件顺序在查询之前会被mysql自动优化，效果跟上一句一样
select * from mytable where a=3 and c=7;
　　a用到索引，b没有用，所以c是没有用到索引效果的
select * from mytable where a=3 and b>7 and c=3;
　　a用到了，b也用到了，c没有用到，这个地方b是范围值，也算断点，只不过自身用到了索引
select * from mytable where b=3 and c=4;
　　因为a索引没有使用，所以这里 bc都没有用上索引效果
select * from mytable where a>4 and b=7 and c=9;
　　a用到了  b没有使用，c没有使用
select * from mytable where a=3 order by b;
　　a用到了索引，b在结果排序中也用到了索引的效果
select * from mytable where a=3 order by c;
　　a用到了索引，但是这个地方c没有发挥排序效果，因为中间断点了
select * from mytable where b=3 order by a;
　　b没有用到索引，排序中a也没有发挥索引效果

示例

8.注意事项

1. 避免使用select *
2. count(1)或count(列) 代替 count(*)
3. 创建表时尽量时 char 代替 varchar
4. 表的字段顺序固定长度的字段优先
5. 组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时）
6. 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
7. 不要有超过5个以上的表连接（JOIN）
8. 优先执行那些能够大量减少结果的连接。
9. 连表时注意条件类型需一致
10.索引散列值不适合建索引，例：性别不适合

　　

9.查询计划

　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

explain  select count(*) from userinfo where  id = 1;

执行计划：让mysql预估执行操作(一般正确)
    all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const
    慢：
        explain select * from userinfo where email=‘alex‘;
        type: ALL(全表扫描)
        特别的: select * from userinfo limit 1;
    快：
        explain select * from userinfo where name=‘alex‘;
        type: ref(走索引)

EXPLAIN 参数详解: http://www.cnblogs.com/wangfengming/articles/8275448.html

10.慢日志查询

慢查询日志

　　 将mysql服务器中影响数据库性能的相关SQL语句记录到日志文件，通过对这些特殊的SQL语句分析，改进以达到提高数据库性能的目的。

慢查询日志参数:

long_query_time     ：  设定慢查询的阀值，超出设定值的SQL即被记录到慢查询日志，缺省值为10s
slow_query_log      ：  指定是否开启慢查询日志
log_slow_queries    ：  指定是否开启慢查询日志(该参数已经被slow_query_log取代，做兼容性保留)
slow_query_log_file ：  指定慢日志文件存放位置，可以为空，系统会给一个缺省的文件host_name-slow.log
log_queries_not_using_indexes: 为使用索引的搜索是否记录

查看 MySQL慢日志信息

#.查询慢日志配置信息 :
show variables like ‘%query%‘;
#.修改配置信息
set global slow_query_log  = on;

查看不使用索引参数状态:

# 显示参数　　
show variables like ‘%log_queries_not_using_indexes‘;
# 开启状态
set global log_queries_not_using_indexes  = on;

查看慢日志显示的方式

#查看慢日志记录的方式
show variables like ‘%log_output%‘;

#设置慢日志在文件和表中同时记录
set global log_output=‘FILE,TABLE‘;

测试慢查询日志

#查询时间超过10秒就会记录到慢查询日志中
select sleep(3) FROM user ;

#查看表中的日志
select * from mysql.slow_log;

　

11.大数据量分页优化　

执行此段代码:

select * from tb1 limit 3000000,10;

优化方案:

一. 简单粗暴，就是不允许查看这么靠后的数据，比如百度就是这样的

最多翻到72页就不让你翻了，这种方式就是从业务上解决；

二.在查询下一页时把上一页的行id作为参数传递给客户端程序，然后sql就改成了

select * from tb1 where id>3000000 limit 10;

这条语句执行也是在毫秒级完成的，id>300w其实就是让mysql直接跳到这里了，不用依次在扫描全面所有的行

如果你的table的主键id是自增的，并且中间没有删除和断点，那么还有一种方式，比如100页的10条数据

select * from tb1 where id>100*10 limit 10;

　　

三.最后第三种方法：延迟关联

我们在来分析一下这条语句为什么慢，慢在哪里。

select * from tb1 limit 3000000,10;

玄机就处在这个 * 里面，这个表除了id主键肯定还有其他字段  比如 name  age  之类的，因为select  *  所以mysql在沿着id主键走的时候要回行拿数据，走一下拿一下数据；

如果把语句改成

select id from tb1 limit 3000000,10;

你会发现时间缩短了一半；然后我们在拿id分别去取10条数据就行了；

语句就改成这样了：

select table.* from tb1 inner join ( select id from tb1 limit 3000000,10 ) as tmp on tmp.id=table.id;

这三种方法最先考虑第一种 其次第二种，第三种是别无选择

原文地址：https://www.cnblogs.com/wilson-wu/p/8485214.html