MySQL索引原理（二）

2019-12-10 00:03 清风软件测试开发阅读(229) 评论(0) 编辑收藏举报

MySQL索引原理

1、索引

索引是表的目录，在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置，以此快速定位查询数据。对于索引，会保存在额外的文件中。
索引是数据库中专门用于帮助用户快速查询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，然后直接获取即可。

1.1、索引选取类型

1、越小的数据类型通常更好：越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间，处理起来更快。

2、简单的数据类型更好：整型数据比起字符，处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。

3、尽量避免NULL：应该指定列为NOT nuLL,在MySQL中，含有空值的列很难进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂

1.2、什么场景不适合创建索引

第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。因为本来结果集合就是相当于全表查询了，所以没有必要。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。
第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。
第五，不会出现在where条件中的字段不该建立索引。

1.3、什么样的字段适合创建索引

1、表的主键、外键必须有索引；外键是唯一的，而且经常会用来查询
2、数据量超过300的表应该有索引；
3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；经常连接查询，需要有索引
4、经常出现在Where子句中的字段，加快判断速度，特别是大表的字段，应该建立索引，建立索引，一般用在select ……where f1 and f2 ，我们在f1或者f2上建立索引是没用的。只有两个使用联合索引才能有用
5、经常用到排序的列上，因为索引已经排序。
6、经常用在范围内搜索的列上创建索引，因为索引已经排序了，其指定的范围是连续的

2、索引优缺点

2.1、优点

索引由数据库中一列或多列组合而成，其作用是提高对表中数据的查询速度
索引的优点是可以提高检索数据的速度

2.2、缺点

索引的缺点是创建和维护索引需要耗费时间
索引可以提高查询速度，会减慢写入速度

索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

3、索引分类

1，普通索引：

仅加速查询，最基本的索引，没有任何限制，是我们大多数情况下使用到的索引。

CREATE INDEX  index_name  on user_info(name)

user_info为表名    name为字段名

2，唯一索引：

与普通索引类型，不同的是：加速查询 + 列值唯一（可以有null）

CREATE UNIQUE INDEX  mail  on user_info(name) ;

3，全文索引：

全文索引（FULLTEXT）仅可以适用于MyISAM引擎的数据表；作用于CHAR、VARCHAR、TEXT数据类型的列。

4，组合索引：

将几个列作为一条索引进行检索，使用最左匹配原则。

1、普通索引

1.1.1、创建表的时候同事创建索引

create table healerjean (
  id   bigint(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT  '主键',
  name  VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '姓名',
  email VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT  '邮箱',
  message text DEFAULT  NULL COMMENT '个人信息',
  INDEX index_name (name) COMMENT '索引name'
) COMMENT  = '索引测试表';

1.1.2、在存在的表上创建索引

create index index_name on healerjean(name)

1.1.3、注意：对于创建索引时如果是blob 和 text 类型，必须指定length。

create index ix_extra on in1(message(200));

alter table employee add index emp_name (name);

1.2、删除索引

drop index_name on healerjean;

alter TABLE users drop index name_index ;

1.3、查看索引

这个时候，我们会发现其实主键id也是一个索引

show index from healerjean;

2、主键索引（我们一般都会提供主键的，默认主键就是索引）
3、正确使用索引

文章相当出色，请查看。主要是看explain 中出现的row有有多少行，行数越多，表示执行速度越慢

https://www.cnblogs.com/Cheney222/articles/5876382.html

如果以错误的方式使用，则即使建立索引也会不奏效。
3.1、对于创建的多列索引,只要查询的条件中用到了最左边的列,索引一般就会被使用
1、首先按 company_id,moneys 的顺序创建一个复合索引,具体如下:

mysql> create index ind_sales2_companyid_moneys on sales2(company_id,moneys);
Query OK, 1000 rows affected (0.03 sec)
Records: 1000 Duplicates: 0 Warnings: 0

2、然后按 company_id 进行表查询,具体如下:

mysql> explain select * from sales2 where company_id = 2006\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: sales2
type: ref
possible_keys: ind_sales2_companyid_moneys
208key: ind_sales2_companyid_moneys
key_len: 5
ref: const
rows: 1
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

3、可以发现即便 where 条件中不是用的 company_id 与 moneys 的组合条件,索引仍然能用到,这就是索引的前缀特性。

4、但是如果只按 moneys 条件查询表,那么索引就不会被用到,具体如下:

mysql> explain select * from sales2 where moneys = 1\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: sales2
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 1000
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

3.2、对于使用 like 的查询,后面如果是常量并且只有%号不在第一个字符,索引才可能会被使用：
1、可以发现第一个例子没有使用索引, 而第二例子就能够使用索引,
2、区别就在于“%”的位置不同,前者把“%”放到第一位就不能用到索引,而后者没有放到第一位就使用了索引。

mysql> explain select * from company2 where name like '%3'\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: company2
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 1000
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

mysql> explain select * from company2 where name like '3%'\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: company2
type: range
209possible_keys: ind_company2_name
key: ind_company2_name
key_len: 11
ref: NULL
rows: 103
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

3.3、如果列名，记得是列的名字，是索引,使用 column_name is null 将使用索引。

mysql> explain select * from company2 where name is null\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: company2
type: ref
possible_keys: ind_company2_name
key: ind_company2_name
key_len: 11
ref: const
rows: 1
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

3.4、如果对大的文本进行搜索,使用全文索引而不用使用 like ‘%…%’。

4、存在索引，但是不使用

4.1、如果 MySQL 估计使用索引比全表扫描更慢,则不使用索引。例如，如果列key_part1 均匀分布在 1 和 100 之间,下列查询中使用索引就不是很好:

SELECT * FROM table_name where key_part1 > 1 and key_part1 < 90;

4.2、如果使用 MEMORY/HEAP 表并且 where 条件中不使用“=”进行索引列,那么不会用到索引。heap 表只有在“=”的条件下才会使用索引。
4.3、用 or 分割开的条件,如果 or 前的条件中的列有索引,而后面的列中没有索引,那么涉及到的索引都不会被用到,例如:，必须or前后都有索引才能被使用，而且必须是单独索引。

mysql> show index from sales\G;
*************************** 1. row ***************************
Table: sales
Non_unique: 1
Key_name: ind_sales_year
Seq_in_index: 1
Column_name: year
210Collation: A
Cardinality: NULL
Sub_part: NULL
Packed: NULL
Null:
Index_type: BTREE
Comment:
1 row in set (0.00 sec)

4.4、如果列是字符型，传入的是数字，则不上‘’不会使用索引

mysql> explain select * from company2 where name = 294\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: company2
type: ALL
possible_keys: ind_company2_name
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 1000
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

mysql> explain select * from company2 where name = '294'\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: company2
type: ref
possible_keys: ind_company2_name
key: ind_company2_name
key_len: 23
ref: const
rows: 1
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

5、联合索引和单列索引测试

https://blog.csdn.net/Abysscarry/article/details/80792876

5.1、联合索引

解释：可以通过key_len的长度来判断联合索引使用到了那些

CREATE TABLE `d001_index` (
    `id` bigint(16) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `name` varchar(128) DEFAULT NULL,
    `age` bigint(20) DEFAULT '0',
    `country` varchar(50) DEFAULT NULL,
    `a` int(11) DEFAULT '0',
    `b` int(11) DEFAULT '0',
    `c` int(11) DEFAULT '0',
    `d` int(11) DEFAULT '0',
    PRIMARY KEY (`id`),
    KEY `idx_a_b_c_d` (`a`,`b`,`c`,`d`),
    KEY `idx_age` (`age`),
    KEY `idx_name` (`name`)
)



INSERT INTO `hlj-mysql`.d001_index (id, name, age, country, a, b, c, d) VALUES (1, 'zhangyj', 25, 'chine', 1, 2, 3, 4);
INSERT INTO `hlj-mysql`.d001_index (id, name, age, country, a, b, c, d) VALUES (2, 'healerjean', 24, 'china', 2, 3, 4, 5);
INSERT INTO `hlj-mysql`.d001_index (id, name, age, country, a, b, c, d) VALUES (3, 'n', 22, 'a', 2, 4, 5, 6);
INSERT INTO `hlj-mysql`.d001_index (id, name, age, country, a, b, c, d) VALUES (4, 'k', 2, 'b', 3, 5, 6, 8);
INSERT INTO `hlj-mysql`.d001_index ( name, age, country, a, b, c, d) VALUES ( 'zhangyj', 25, 'chine', 1, 2, 3, 4);
INSERT INTO `hlj-mysql`.d001_index ( name, age, country, a, b, c, d) VALUES ( 'healerjean', 24, 'china', 2, 3, 4, 5);
INSERT INTO `hlj-mysql`.d001_index ( name, age, country, a, b, c, d) VALUES ( 'n', 22, 'a', 2, 4, 5, 6);
INSERT INTO `hlj-mysql`.d001_index ( name, age, country, a, b, c, d) VALUES ( 'k', 2, 'b', 3, 5, 6, 8);

5.1.1、查询条件为a :用到了索引a (长度为5)

explain  SELECT * from d001_index WHERE a = 1 ;

5.1.2、查询条件为b：未用到索引

explain  SELECT * from d001_index WHERE b = 1 ;

5.1.3、查询条件为c：未用到索引 (d同理)

explain  SELECT * from d001_index WHERE c = 1 ;

5.1.4、查询条件为 b 、 c ：未用到索引

explain  SELECT * from d001_index WHERE b = 1 and c = 2 ;

5.1.5、查询条件为 a 、 b：用到了联合索引 a 、b (长度为10)

explain  SELECT * from d001_index WHERE a = 1 and b = 2 ;

5.1.6、查询条件为 a、c ：只用到了联合索引a (长度为5)

explain  SELECT * from d001_index WHERE a = 1 and c = 3 ;

5.1.7、查询条件为 a 、b、c、c：用到了联合索引a b c d (长度为20)

explain  SELECT * from d001_index WHERE a = 1 and b = 2 and c = 3  and d = 4 ;

5.1.8、查询条件为 a or b ：未用到索引

explain  SELECT * from d001_index WHERE a = 1 or b = 2;

5.1.8、精确查找联合索引总结

1、顾名思义是最左优先，以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上

2、多个单列索引在多条件查询时只会生效第一个索引！所以多条件联合查询时最好建联合索引！

当创建**(a,b,c)联合索引时，相当于创建了(a)单列索引**，(a,b)联合索引以及**(a,b,c)联合索引**
想要索引生效的话,只能使用 a和a,b和a,b,c三种组合；当然，我们上面测试过，a,c组合也可以，但实际上只用到了a的索引，c并没有用到！

3、具体使用 a b c 的顺序无关，mysql会自动优化，但是我们建议按照索引的顺序进行查询，而且尽量将筛选力度大的放到前面，其实这种也不要一定是准确的，其实真正有影响的是是否用到了索引

5.2、单列索引

5.2.1、查询条件为 name：使用到了索引 name（长度为512 = 4 * 128 + 2）

explain  SELECT * from d001_index WHERE name = 'zhangyj' ;

5.2.2、查询条件为 name 、 age ：只使用了第一个 name索引（长度为512 = 4 * 128 + 2）

5.2.3、查询条件为 name or age ：两个索引都用上了 type = INDEX_MERGE 合并索引
我这里的测试失败了，应该是由于我的数据表数据量比较小的原因

5.3、联合索引范围查询

解释：范围查询使用到第几列，则联合索引该列后面的字段的不能使用索引
注意：不要取极端值测试，因为mysql优化器会通过索引查找的数量造成一定的影响，即使使用了索引，但是索引却没能生效，比如下的 3 变成 1 会受到影响，因为我的数据量中a最小就是 1

explain  SELECT * from d001_index WHERE a > 1  ; 没有使用索引，因为数据均匀分布在1 以上 （有1，但是和1比较了，所以也算在了里面）

explain  SELECT * from d001_index WHERE a > 3  ; 使用到了索引

5.3.1、a > 3 使用了索引 a （长度为 5 ）

5.3.2、a = 1 and b > 1 ：使用了联合索引 a、b（长度为10）

explain SELECT * from d001_index WHERE a = 1 and  b > 1 ;

5.3.3、a = 5 AND b > 6 AND c = 7 ：使用了联合索引 a、b（长度为10）

explain SELECT * from d001_index WHERE a = 5 AND b > 6 AND c = 7

网络1 、可以用到所以的情况

A>5
A=5 AND B>6
A=5 AND B=6 AND C=7

网络2、下面条件将不能用上组合索引查询：

B>5 ——查询条件不包含组合索引首列字段
B=6 AND C=7 ——查询条件不包含组合索引首列字段

网络3、下面条件将能用上部分组合索引查询：

A>5 AND B=2 ——当范围查询使用第一列，查询条件仅仅能使用第一列 A
A=5 AND B>6 AND C=2 ——范围查询使用第二列，查询条件仅仅能使用前二列    A B

5.4、联合查询范围排序情况

注意：表中的数据量和查询的数据量会造成影响，所以我这里都普遍使用了limit 1 ，博主测试有一些结果没有写，测试失败了，应该是由于数据量的原因，
5.4.1、order by a 使用到了联合索引 a b c d 按理说应该只用到a才对，这里博主有些疑惑

explain SELECT * from d001_index order by a limit 1;

5.4.4、order by b 未使用索引

explain  SELECT * from d001_index  order by b  limit  1;

网络1、组合索引排序的各种场景

ORDER BY A ——首列排序

A=5 ORDER BY B——第一列过滤后第二列排序

ORDER BY A DESC, B DESC——注意，此时两列以相同顺序排序

A>5 ORDER BY A——数据检索和排序都在第一列

网络2、不可以用到组合索引

ORDER BY B ——排序在索引的第二列

A>5 ORDER BY B ——范围查询在第一列，排序在第二列

A IN(1,2) ORDER BY B ——理由同上

ORDER BY A ASC, B DESC ——注意，此时两列以不同顺序排序

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