原文: https://www.cnblogs.com/xpp142857/p/7373005.html http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html
面试官常常会问你,怎么查看一个sql语句有没有使用索引这种类似的问题,或者问你sql怎么优化,那么如何了解sql怎么执行,执行情况如何呢?这就要用到Mysql的explain命令了。这部分往往是和业务相关的,所以不只是要求DBA掌握,实际上DBA又不关心业务,是后端程序员必备的技能,也是面试考察重点。
表示表的连接类型。该参数有几个常用的取值:
表示查询中可能使用的索引 如果备选的数量大于3那说明已经太多了,因为太多会导致选择索引而损耗性能, 所以建表时字段最好精简,同时也要建立联合索引,避免无效的单列索引;
表示查询使用到的索引
表示索引字段的一长度
表示使用哪个列或常数与索引一起来查询记录
表示查询的行数;
试图分析所有存在于累计结果集中的行数,虽然只是一个估值,却也足以反映 出SQL执行所需要扫描的行数,因此这个值越小越好
表示查询过程的附件信息。
基于以上explain的基础,我们对mysql索引进行优化。 MySQL的优化主要分为结构优化(Scheme optimization)和查询优化(Query optimization)。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容完全基于上文的理论基础,实际上一旦理解了索引背后的机制,那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理,并且可以理解这些策略背后的逻辑。
为了讨论索引策略,需要一个数据量不算小的数据库作为示例。本文选用MySQL官方文档中提供的示例数据库之一:employees。这个数据库关系复杂度适中,且数据量较大。下图是这个数据库的E-R关系图(引用自MySQL官方手册): MySQL官方文档中关于此数据库的页面为http://dev.mysql.com/doc/employee/en/employee.html。里面详细介绍了此数据库,并提供了下载地址和导入方法,如果有兴趣导入此数据库到自己的MySQL可以参考文中内容。
高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引,这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关,下面通过例子说明最左前缀原理。
这里先说一下联合索引的概念。在上文中,我们都是假设索引只引用了单个的列,实际上,MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列,这种索引叫做联合索引,一般的,一个联合索引是一个有序元组,其中各个元素均为数据表的一列,实际上要严格定义索引需要用到关系代数,但是这里我不想讨论太多关系代数的话题,因为那样会显得很枯燥,所以这里就不再做严格定义。另外,单列索引可以看成联合索引元素数为1的特例。
以employees.titles表为例,下面先查看其上都有哪些索引:
从结果中可以到titles表的主索引为,还有一个辅助索引。为了避免多个索引使事情变复杂(MySQL的SQL优化器在多索引时行为比较复杂),这里我们将辅助索引drop掉:
1ALTER TABLE employees.titles DROP INDEX emp_no;
这样就可以专心分析索引PRIMARY的行为了。
很明显,当按照索引中所有列进行精确匹配(这里精确匹配指“=”或“IN”匹配)时,索引可以被用到。这里有一点需要注意,理论上索引对顺序是敏感的,但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引,例如我们将where中的条件顺序颠倒:
效果是一样的。
当查询条件精确匹配索引的左边连续一个或几个列时,如或,所以可以被用到,但是只能用到一部分,即条件所组成的最左前缀。上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引,但是key_len为4,说明只用到了索引的第一列前缀。
查询条件用到了索引中列的精确匹配,但是中间某个条件未提供。
此时索引使用情况和情况二相同,因为title未提供,所以查询只用到了索引的第一列,而后面的from_date虽然也在索引中,但是由于title不存在而无法和左前缀连接,因此需要对结果进行扫描过滤from_date(这里由于emp_no唯一,所以不存在扫描)。如果想让from_date也使用索引而不是where过滤,可以增加一个辅助索引,此时上面的查询会使用这个索引。除此之外,还可以使用一种称之为“隔离列”的优化方法,将emp_no与from_date之间的“坑”填上。 首先我们看下title一共有几种不同的值:
1SELECT DISTINCT(title) FROM employees.titles;
2+--------------------+
3| title |
4+--------------------+
5| Senior Engineer |
6| Staff |
7| Engineer |
8| Senior Staff |
9| Assistant Engineer |
10| Technique Leader |
11| Manager |
12+--------------------+
只有7种。在这种成为“坑”的列值比较少的情况下,可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀:
这次key_len为59,说明索引被用全了,但是从type和rows看出IN实际上执行了一个range查询,这里检查了7个key。看下两种查询的性能比较:
“填坑”后性能提升了一点。如果经过emp_no筛选后余下很多数据,则后者性能优势会更加明显。当然,如果title的值很多,用填坑就不合适了,必须建立辅助索引。
由于不是最左前缀,索引这样的查询显然用不到索引。
此时可以用到索引,如果通配符%不出现在开头,则可以用到索引,但根据具体情况不同可能只会用其中一个前缀.
范围列可以用到索引(必须是最左前缀),但是范围列后面的列无法用到索引。同时,索引最多用于一个范围列,因此如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。
可以看到索引对第二个范围索引无能为力。这里特别要说明MySQL一个有意思的地方,那就是仅用explain可能无法区分范围索引和多值匹配,因为在type中这两者都显示为range。同时,用了“between”并不意味着就是范围查询,例如下面的查询:
看起来是用了两个范围查询,但作用于emp_no上的“BETWEEN”实际上相当于“IN”,也就是说emp_no实际是多值精确匹配。可以看到这个查询用到了索引全部三个列。因此在MySQL中要谨慎地区分多值匹配和范围匹配,否则会对MySQL的行为产生困惑。
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