mysql-索引

索引的介绍

数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构。类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置吗,然后直接获取

索引的作用

约束和加速查找

常见的几种索引:

单列:普通索引,唯一索引,主键索引

多列:联合索引(多列),比如:联合主键索引、联合唯一索引、联合普通索引

联合索引,也称之为组合索引

总结:

单列:
唯一索引:
  加速查找 + unique(约束)可以为空
普通索引:
   仅有一个功能:加速查找
   create index ix_name on userinfo(name);
   
主键索引:
   加速查找+约束(不为空)
多列:
组合索引

主键索引比普通索引快

无索引和有索引的区别以及建立索引的目的

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(某种格式存储,查询的时候,先去格外的文件找,定好位置,然后再去原始表中直接查询。但是创建索引越多,会对硬盘也是有损耗。

建立索引的目的:

a.额外的文件保存特殊的数据结构

b.查询快,但是插入更新删除依然慢

c.创建索引之后,必须命中索引才能有效

索引的种类

hash索引和BTree索引

(1)hash类型的索引:查询单条快,范围查询慢

(2)btree类型的索引:b+树,层数越多,数据量指数级增长(我们就用它,因为innodb默认支持它)

总结:

Hash索引
优点:单条数据查询速度要快
缺点: > < like 查询速度不一定快,因为hash索引生成hash值的是无序的,所以不能使用排序

BTREE索引
innodb引擎 默认是Btree索引,这个是根据二分查找查询

普通索引

作用:仅有一个加速查找

创建表+普通索引

create table userinfo(
   nid int not null auto_increment primary key,
   name varchar(32) not null,
   email varchar(64) not null,
   index ix_name(name)
);

创建普通索引

create index 索引的名字 on 表名(列名)

删除普通索引

drop index 索引的名字 on 表名

查看索引

show index from 表名

唯一索引

唯一索引有两个功能:加速查找和唯一约束(可含null)

创建表+唯一索引

create table userinfo(
   id int not null auto_increment primary key,
   name varchar(32) not null,
   email varchar(64) not null,
   unique  index  ix_name(name)
);

创建唯一索引

create unique index 索引名 on 表名(列名)

删除唯一索引

drop unique index 索引名 on 表名

主键索引

主键索引有两个功能: 加速查找和唯一约束(不含null)

创建表+主键索引

create table userinfo(
    id int not null auto_increment primary key,
    name varchar(32) not null,
    email varchar(64) not null,
    unique  index  ix_name(name)
);
或者
create table userinfo(
    id int not null auto_increment,
    name varchar(32) not null,
    email varchar(64) not null,
    primary key(id),
    unique  index  ix_name(name)
);

创建主键索引

alter table 表名 add primary key(列名);

删除主键索引

alter table 表名 drop primary key;
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

其应用场景为:频繁的同时使用n列来进行查询,如:where name = 'sam' and email = 'sam@qq.com'

create index 索引名 on 表名(列名1,列名2);

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 = 'Sam50000';

#索引合并:把多个单列索引合并成使用
例如:
select * from  userinfo where name = 'Sam13131' and id = 13131;

直接用索引字段查询,这种行为叫做覆盖索引

组合索引查询速度 > 索引合并查询速度

正确使用索引的情况

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。

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300w条数据:

可参考:使用pymysql--插入300万数据

测试

- like '%xx'
    select * from userinfo where name like '%zhang';
- 使用函数
    select * from userinfo where reverse(name) = 'zhangsan333';
- or
    select * from userinfo where id = 1 or email = 'zhangsan122@qq.com';
    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 = 'zhangsan1222';
            select * from userinfo where id = 1 or email = 'zhangsan122@qq.com' and name = 'zhangsan112';
- 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 != 'zhangsan';
    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 > 'zhangsan'
    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;
- 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 id 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

尽量使用组合索引

什么是最左前缀呢?

#最左前缀匹配:
#创建组合索引,name和email组合
create index ix_name_email on userinfo(name,email);
#执行下面3个sql

select * from userinfo where name = 'zhangsan';
select * from userinfo where name = 'zhangsan' and email='zhangsan@qq.com';
select * from userinfo where  email='zhangsan@qq.com';

name和email组合索引之后,查询:
(1)name        ---使用索引
(2)name和email ---使用索引
(3)email       ---不使用索引,因为没有name或者email字段
对于同时搜索n个条件时,组合索引的性能好于多个单列索引
******组合索引的性能>索引合并的性能*********

索引的注意事项(重点)

(1)避免使用select *
(2)count(1)或count(列) 代替count(*)
(3)创建表时尽量使用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)尽量使用短索引 (create index ix_title on tb(title(16));特殊的数据类型 text类型)
(7)使用连接(join)来代替子查询
(8)连表时注意条件类型需一致
(9)索引散列(重复少)不适用于建索引,例如:性别不合适

关于第7点,目前mysql5.7版本,没有区别。它和子查询速度是一样的。

关于第8点,假设有2个表,a和b。查询语句如下:

select * from a left join b on b.pid=a.id

务必保证on后面等式的字段类型是一致的

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 userinfo;
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------+
| id | select_type | table    | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows    | Extra |
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------+
|  1 | SIMPLE      | userinfo | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 2973016 | NULL  |
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------+

mysql> explain select * from (select id,name from userinfo where id <20) as A;
+----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table      | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       |
+----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
|  1 | PRIMARY     | <derived2> | ALL   | NULL          | NULL    | NULL    | NULL |   19 | NULL        |
|  2 | DERIVED     | userinfo   | range | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL |   19 | Using where |
+----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
rows in set (0.05 sec)

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 = 'zhangsan112@qq.com'
       select * from userinfo where email = 'zhangsan112@qq.com' 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 < 'zhangsan';
    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 = 'zhangsan' or nid in (11,22,33);

REF: 根据索引查找一个或多个值
    select *  from userinfo where name = 'zhangsan112';

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

重点:

查询时的访问方式,性能:all<index<range<index_merge<ref_or_null<ref<eq_ref<system/const

尽量使用主键索引,它的查询速度是最快的。

预估sql语句的查询性能

mysql慢日志记录

开启慢查询日志,可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句,通过定位分析性能的瓶颈,才能更好的优化数据库系统的性能。

(1) 进入MySql 查询是否开了慢查询
    show variables like 'slow_query%';
    参数解释:
     slow_query_log 慢查询开启状态  OFF 未开启 ON 为开启
    slow_query_log_file 慢查询日志存放的位置(这个目录需要MySQL的运行帐号的可写权限,一般设置为MySQL的数据存放目录)

(2)查看慢查询超时时间
    show variables like 'long%';
    ong_query_time 查询超过多少秒才记录   默认10秒 

(3)开启慢日志(1)(是否开启慢查询日志,1表示开启,0表示关闭。)
    set global slow_query_log=1;
(4)再次查看
    show variables like '%slow_query_log%';

(5)开启慢日志(2):(推荐)
    在my.cnf 文件中
    找到[mysqld]下面添加:
    slow_query_log =1
    slow_query_log_file=C:\mysql-5.6.40-winx64\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 查询超过多少秒才记录   默认10秒 修改为1秒

修改配置文件之后,需要重启mysql服务

执行一个超过1秒的sql,查看慢日志文件

#执行慢sql,超过1秒的
mysql> select * from userinfo where name = 999;
Empty set, 65535 warnings (1.77 sec)

#查看慢日志文件路径
mysql> show variables like '%slow_query_log%';
+---------------------+--------------------------------------------------------------------------+
| Variable_name       | Value                                                                    |
+---------------------+--------------------------------------------------------------------------+
| slow_query_log      | ON                                                                       |
| slow_query_log_file | D:\Program Files (x86)\mysql-5.7.22-winx64\data\DESKTOP-CFMVJ8G-slow.log |
+---------------------+--------------------------------------------------------------------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

#打开文件DESKTOP-CFMVJ8G-slow.log,内容如下:

MySQL, Version: 5.7.22 (MySQL Community Server (GPL)). started with:
TCP Port: 3306, Named Pipe: MySQL
Time                 Id Command    Argument
MySQL, Version: 5.7.22-log (MySQL Community Server (GPL)). started with:
TCP Port: 3306, Named Pipe: (null)
Time                 Id Command    Argument
# Time: 2018-06-19T12:19:53.239515Z
# User@Host: root[root] @ localhost [::1]  Id:     2
# Query_time: 1.767427  Lock_time: 0.003748 Rows_sent: 0  Rows_examined: 3000000
use db1;
SET timestamp=1529410793;
select * from userinfo where name = 999;

可以看到Query_time的时间为1.767427秒

分页性能相关方案

第1页:
select * from userinfo limit 0,10;
第2页:
select * from userinfo limit 10,10;
第3页:
select * from userinfo limit 20,10;
第4页:
select * from userinfo limit 30,10;
......
第2000010页
select * from userinfo limit 2000000,10;

PS:会发现,越往后查询,需要的时间约长,是因为越往后查,全文扫描查询,会去数据表中扫描查询

最优的解决方案

 (1) 只有上一页和下一页

语法:

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;

因为使用where id<min_id,默认是从1开始的。但是min_id是一个中间值,所以需要order by id desc,才能得到想要的id,最后使用limit取出指定的长度,就是最终的结果

(2) 中间有页码的情况

语法:

select * from (select * from userinfo where id > pre_max_id limit (cur_max_id-pre_max_id))*10) as A order
 by id desc limit 10;

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