mysql---索引原理与慢查询优化
索引出现的原因：查询需要优化，所以用到索引
索引：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
索引原理：
本质都是：通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。
索引的数据结构：
b+树 如下图
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。
1.索引字段要尽量的小
2.索引的最左匹配特性：当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，
mysql索引管理
功能：
1.索引的功能就是加速查找
2.mysql中的primary key,unique,联合唯一也都是索引，这些索引处理加速查找意外，还有约束的 功能
MySQL的索引分类
普通索引index：加速查找
唯一索引：
主键索引primary key:加速查找+约束（不为空、不能重复）
唯一索引unique：加速查找+约束（不能重复）
联合索引：
primary key(id,name):联合主键索引
unique(id,name):联合唯一索引
index(id,name):l联合普通索引
full text:全文索引
索引的两大类型hash与btree
#我们可以在创建上述索引的时候，为其指定索引类型，分两类 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，数据量指数级增长（我们就用它，因为innodb默认支持它） #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 B-tree、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 B-tree、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 B-tree、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 B-tree、Full-text 等索引； Archive 不支持事务，支持表级别锁定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；
创建/删除索引的语法
#方法一：创建表时 CREATE TABLE 表名 ( 字段名1 数据类型 [完整性约束条件…], 字段名2 数据类型 [完整性约束条件…], [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX | KEY [索引名] (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ); #方法二：CREATE在已存在的表上创建索引 CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名 ON 表名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ; #方法三：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引 ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ; #删除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;
测试索引
1.准备
#1. 准备表 create table s1( id int, name varchar(20), gender char(6), email varchar(50) ); #2. 创建存储过程，实现批量插入记录 delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$ create procedure auto_insert1() BEGIN declare i int default 1; while(i<3000000)do insert into s1 values(i,concat('egon',i),'male',concat('egon',i,'@oldboy')); set i=i+1; end while; END$$ #$$结束 delimiter ; #重新声明分号为结束符号 #3. 查看存储过程 show create procedure auto_insert1\G #4. 调用存储过程 call auto_insert1();
2.在没有索引的前提下测试查询速度
#无索引：从头到尾扫描一遍，所以查询速度很慢 mysql> select * from s1 where id=333; +------+---------+--------+----------------+ | id | name | gender | email | +------+---------+--------+----------------+ | 333 | egon333 | male | 333@oldboy.com | | 333 | egon333 | f | alex333@oldboy | | 333 | egon333 | f | alex333@oldboy | +------+---------+--------+----------------+ rows in set (0.32 sec) mysql> select * from s1 where email='egon333@oldboy'; .... ... rows in set (0.36 sec)
3.加索引
#1. 一定是为搜索条件的字段创建索引，比如select * from t1 where age > 5;就需要为age加上索引 #2. 在表中已经有大量数据的情况下，建索引会很慢，且占用硬盘空间，插入删除更新都很慢，只有查询快 比如create index idx on s1(id);会扫描表中所有的数据，然后以id为数据项，创建索引结构，存放于硬盘的表中。 建完以后，再查询就会很快了 #3. 需要注意的是：innodb表的索引会存放于s1.ibd文件中，而myisam表的索引则会有单独的索引文件table1.MYI
索引的正确使用
一 并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度，如下索引未命中
select sql_no_cache * from s1 where email='xxx'; #命中索引，速度很快
select sql_no_cache * from s1 where email like '%old%'; #无法使用索引，速度依然很慢
覆盖索引与索引合并
覆盖索引：
- 在索引文件中直接获取数据
http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-774667/
#分析
select * from s1 where id=123;
该sql命中了索引，但未覆盖索引。
利用id=123到索引的数据结构中定位到该id在硬盘中的位置，或者说再数据表中的位置。
但是我们select的字段为*，除了id以外还需要其他字段，这就意味着，我们通过索引结构取到id还不够，
还需要利用该id再去找到该id所在行的其他字段值，这是需要时间的，很明显，如果我们只select id，
就减去了这份苦恼，如下
select id from s1 where id=123;
这条就是覆盖索引了，命中索引，且从索引的数据结构直接就取到了id在硬盘的地址，速度很快
#索引合并：把多个单列索引合并使用
#分析：
组合索引能做到的事情，我们都可以用索引合并去解决，比如
create index ne on s1(name,email);#组合索引
我们完全可以单独为name和email创建索引
组合索引可以命中：
select * from s1 where name='egon' ;
select * from s1 where name='egon' and email='adf';
索引合并可以命中：
select * from s1 where name='egon' ;
select * from s1 where email='adf';
select * from s1 where name='egon' and email='adf';
乍一看好像索引合并更好了：可以命中更多的情况，但其实要分情况去看，如果是name='egon'
and email='adf',那么组合索引的效率要高于索引合并，如果是单条件查，那么还是用索引合并比较合理
添加索引原则
1.最左前缀匹配原则，（特别重要的原则）
- 最左前缀匹配：必须按照从左到右的顺序匹配
