MySQL— 索引

目录

一、索引

二、索引类型

三、索引种类

四、操作索引

五、创建索引的时机

六、命中索引

七、其它注意事项

八、LIMIT分页

九、执行计划

十、慢查询日志

一、索引

MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度。

打个比方,如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。

索引分单列索引和组合索引。单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引。组合索引,即一个索引包含多个列。

创建索引时,你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)。

实际上,索引也是一张表,该表保存了主键与索引字段,并指向实体表的记录。

上面都在说使用索引的好处,但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点: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。

二、索引类型

Mysql目前主要有以下几种索引类型:FULLTEXT,HASH,BTREE,RTREE。

1. FULLTEXT

即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 CHAR、VARCHAR ,TEXT 列上可以创建全文索引。

全文索引并不是和MyISAM一起诞生的,它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。

2. HASH

由于HASH的唯一(几乎100%的唯一)及类似键值对的形式,很适合作为索引。

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。但是,这种高效是有条件的,即只在“=”和“in”条件下高效,对于范围查询、排序及组合索引仍然效率不高。

3. BTREE

BTREE索引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(二叉树),每次查询都是从树的入口root开始,依次遍历node,获取leaf。这是MySQL里默认和最常用的索引类型。

4. RTREE

RTREE在MySQL很少使用,仅支持geometry数据类型,支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。

相对于BTREE,RTREE的优势在于范围查找。

ps. 此段详细内容见此片博文:Mysql几种索引类型的区别及适用情况

三、索引种类

  • 普通索引:仅加速查询
  • 唯一索引:加速查询 + 列值唯一(可以有null)
  • 主键索引:加速查询 + 列值唯一(不可以有null)+ 表中只有一个
  • 组合索引:多列值组成一个索引,专门用于组合搜索,其效率大于索引合并
  • 全文索引:对文本的内容进行分词,进行搜索

ps.

索引合并,使用多个单列索引组合搜索
覆盖索引,select的数据列只用从索引中就能够取得,不必读取数据行,换句话说查询列要被所建的索引覆盖

四、操作索引

1. 创建索引

--创建普通索引
CREATE INDEX index_name ON table_name(col_name);

--创建唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name(col_name);

--创建普通组合索引
CREATE INDEX index_name ON table_name(col_name_1,col_name_2);

--创建唯一组合索引
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name(col_name_1,col_name_2);

2. 通过修改表结构创建索引

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(col_name);

3. 创建表时直接指定索引

CREATE TABLE table_name (
    ID INT NOT NULL,
    col_name VARCHAR (16) NOT NULL,
    INDEX index_name (col_name)
);

4. 删除索引

--直接删除索引
DROP INDEX index_name ON table_name;

--修改表结构删除索引
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;

5. 其它相关命令

- 查看表结构
    desc table_name;
 
- 查看生成表的SQL
    show create table table_name;
 
- 查看索引
    show index from  table_name;
 
- 查看执行时间
    set profiling = 1;
    SQL...
    show profiles;

五、创建索引的时机

到这里我们已经学会了建立索引,那么我们需要在什么情况下建立索引呢?一般来说,在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引,但也不完全如此,因为MySQL只对<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的LIKE才会使用索引。例如:

SELECT t.Name  FROM mytable_t LEFT JOIN mytable_m ON t.Name=m.username WHERE m.age=20 AND m.city=‘郑州‘ ;

此时就需要对city和age建立索引,由于mytable_m表的userame也出现在了JOIN子句中,也有对它建立索引的必要。

刚才提到只有某些时候的LIKE才需建立索引。因为在以通配符%和_开头作查询时,MySQL不会使用索引。

六、命中索引

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:

- like ‘%xx‘
    select * from tb1 where name like ‘%cn‘;
- 使用函数
    select * from tb1 where reverse(name) = ‘wupeiqi‘;
- or
    select * from tb1 where nid = 1 or email = ‘[email protected]‘;
    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 tb1 where nid = 1 or name = ‘seven‘;
            select * from tb1 where nid = 1 or email = ‘[email protected]‘ and name = ‘alex‘
- 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 tb1 where name = 999;
- !=
    select * from tb1 where name != ‘alex‘
    特别的:如果是主键,则还是会走索引
        select * from tb1 where nid != 123
- >
    select * from tb1 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 tb1 where nid > 123
        select * from tb1 where num > 123
- order by
    select email from tb1 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 tb1 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

七、其它注意事项

- 避免使用select *
- count(1)或count(列) 代替 count(*)
- 创建表时尽量时 char 代替 varchar
- 表的字段顺序固定长度的字段优先
- 组合索引代替多个单列索引(经常使用多个条件查询时)
- 尽量使用短索引
- 使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)
- 连表时注意条件类型需一致
- 索引散列值(重复多)不适合建索引,例:性别不适合

八、LIMIT分页

若需求是每页显示10条数据,如何建立分页?

我们可以先使用LIMIT尝试:

--第一页
SELECT * FROM table_name LIMIT 0,10;

--第二页
SELECT * FROM table_name LIMIT 10,10;

--第三页
SELECT * FROM table_name LIMIT 20,10;

但是这样做有如下弊端:

  • 每一条select语句都会从1遍历至当前位置,若跳转到第100页,则会遍历1000条记录
  • 若记录的id不连续,则会出错

改善:

若已知每页的max_id和min_id,则可以通过主键索引来快速定位:

--下一页
SELECT * FROM table_name WHERE id in (SELECT id FROM table_name WHERE id > max_id LIMIT 10);

--上一页
SELECT * FROM table_name WHERE id in (SELECT id FROM table_name WHERE id < min_id ORDER BY id DESC LIMIT 10);

--当前页之后的某一页
SELECT * FROM table_name WHERE id in (SELECT id FROM (SELECT id FROM (SELECT id FROM table_name WHERE id < min_id ORDER BY id desc LIMIT (页数差*10)) AS N ORDER BY N.id ASC LIMIT 10) AS P ORDER BY P.id ASC);

--当前页之前的某一页
SELECT * FROM table_name WHERE id in (SELECT id FROM (SELECT id FROM (SELECT id FROM table_name WHERE id > max_id LIMIT (页数差*10)) AS N ORDER BY N.id DESC LIMIT 10) AS P ORDER BY P.id ASC);

九、执行计划

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

mysql> explain select * from tb2;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | tb2   | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    2 | NULL  |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

id查询顺序标识
            如:mysql> explain select * from (select nid,name from tb1 where nid < 10) as B;
            +----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
            | id | select_type | table      | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       |
            +----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
            |  1 | PRIMARY     | <derived2> | ALL   | NULL          | NULL    | NULL    | NULL |    9 | NULL        |
            |  2 | DERIVED     | tb1        | range | PRIMARY       | PRIMARY | 8       | NULL |    9 | Using where |
            +----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
        特别的:如果使用union连接其值可能为null

    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 tb1;
                            特别的:如果有limit限制,则找到之后就不再继续向下扫描
                                   select * from tb1 where email = ‘[email protected]‘
                                   select * from tb1 where email = ‘[email protected]‘ 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 tb1;

            RANGE          对索引列进行范围查找
                            select *  from tb1 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 tb1 where name = ‘alex‘ or nid in (11,22,33);

            REF             根据索引查找一个或多个值
                            select *  from tb1 where name = ‘seven‘;

            EQ_REF          连接时使用primary key 或 unique类型
                            select tb2.nid,tb1.name from tb2 left join tb1 on tb2.nid = tb1.nid;

            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 nid from tb1 where nid = 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 nid from tb1 where nid = 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。

上表详解

十、慢查询日志

MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10,意思是运行10S以上的语句。默认情况下,MySQLl数据库并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数,当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表。

1. 查看慢日志参数:

--查询配置命令
show variables like ‘%query%‘;

--当前配置参数
binlog_rows_query_log_events    OFF
ft_query_expansion_limit    20
have_query_cache    YES

--时间限制,超过此时间,则记录
long_query_time    10.000000

query_alloc_block_size    8192
query_cache_limit    1048576
query_cache_min_res_unit    4096
query_cache_size    1048576
query_cache_type    OFF
query_cache_wlock_invalidate    OFF
query_prealloc_size    8192

--是否开启慢日志记录
slow_query_log    OFF

--日志文件
slow_query_log_file    D:\Program Files (x86)\mysql-5.7.18-winx64\data\Jack-slow.log
--

2. 修改当前配置

set global 变量名 = 值;

--例如,修改时间限制为20s
long_query_time = 20;

ps.也可以直接打开慢日志配置文件进行修改,但必须重启服务才能生效

3. 查看MySQL慢日志

mysqldumpslow -s at -a  /usr/local/var/mysql/MacBook-Pro-3-slow.log
"""
--verbose    版本
--debug      调试
--help       帮助
 
-v           版本
-d           调试模式
-s ORDER     排序方式
             what to sort by (al, at, ar, c, l, r, t), ‘at‘ is default
              al: average lock time
              ar: average rows sent
              at: average query time
               c: count
               l: lock time
               r: rows sent
               t: query time
-r           反转顺序,默认文件倒序拍。reverse the sort order (largest last instead of first)
-t NUM       显示前N条just show the top n queries
-a           不要将SQL中数字转换成N,字符串转换成S。don‘t abstract all numbers to N and strings to ‘S‘
-n NUM       abstract numbers with at least n digits within names
-g PATTERN   正则匹配;grep: only consider stmts that include this string
-h HOSTNAME  mysql机器名或者IP;hostname of db server for *-slow.log filename (can be wildcard),
             default is ‘*‘, i.e. match all
-i NAME      name of server instance (if using mysql.server startup script)
-l           总时间中不减去锁定时间;don‘t subtract lock time from total time
"""

参考资料:

1. http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5716963.html

2. http://www.w3cschool.cn/mysql/mysql-index.html

3. http://www.cnblogs.com/yuan-shuai/p/3225417.html

4. http://www.jb51.net/article/49346.htm

时间: 2024-10-04 01:10:36

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在数据表中对字段建立索引将大大提高查询的速度: 例如:select * from mytable where username='admin' 如果在列username上建立了索引,只需要一次就可以找到该记录 一.mysql索引的类型: 1.普通索引 创建:create index indexname on mytable(username) 删除:drop index [indexname] on mytable 2.唯一索引 特点:索引列值必须唯一,但允许有null值 创建:create u

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mysql索引  注意:创建索引的基本原则   索引要建在使用比较多的字段上   尽量不要在相同值比较多的列建立索引,比如性别.年龄等字段   对于经常进行数据存取的列不要建立索引   对于有外键引用的表,在主键和外键上建立索引   1.普通索引 索引创建的三种方式===== 主键是一种特殊索引 表已创建  ===help create index; create index ipaddr_idx on test(ipaddr); mysql> create index ipaddr_idx o

mysql 索引和查询优化

对于任何DBMS,索引都是进行优化的最主要的因素.对于少量的数据,没有合适的索引影响不是很大,但是,当随着数据量的增加,性能会急剧下降.如果对多列进行索引(组合索引),列的顺序非常重要,MySQL仅能对索引最左边的前缀进行有效的查找. 例如:假 设存在组合索引it1c1c2(c1,c2),查询语句select * from t1 where c1=1 and c2=2能够使用该索引.查询语句select * from t1 where c1=1也能够使用该索引.但是,查询语句select * f

[转载]MySQL索引原理与慢查询优化

好文,以防丢失,故转之,另对排版做简单优化.原文地址:http://ourmysql.com/archives/1401 索引目的 索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,如果要查"mysql"这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql.如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的,如果我想找到m开头的单词呢?或者w开头的单词呢?是不是觉得如果没有索引,这个事情根本无法完成? 索引原理 除了词典,生活中随处可见索引的例子,如火车站的

MySQL索引使用方法和性能优化

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mysql索引实现

原文地址:http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html MySQL索引实现 在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式. MyISAM索引实现 MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址.下图是MyISAM索引的原理图: 图8 这里设表一共有三列,假设我们以Col1为主键