索引原理

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。 若索引太多，应用程序的性能可能会受到影响。而索引太少，对查询性能又会产生影响，要找到一个平衡点，这对应用程序的性能至关重要。

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。

一、索引的原理

  • 索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。
  • 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。

二、索引的数据结构

每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级，最好是常数数量级。B+树应运而生（B+树是通过二叉查找树，再由平衡二叉树，B树演化而来）。

1、B+树性质

  • 索引字段要尽量的小:如果数据项占的空间越小，数据项的数量越多，树的高度越低。比如int占4字节，要比bigint8字节少一半。这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。
  • 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，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。

三、 MySQL索引管理

1、功能

  • 索引的功能就是加速查找

2、MySQL常用的索引

  • 普通索引：仅加速查询
  • 唯一索引UNIQUE：加速查询 + 列值唯一（可以有null）
  • 主键索引PRIMARY KEY：加速查询 + 列值唯一 +　表中只有一个（不可以有null）
  • 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
    1. PRIMARY KEY(id,name):联合主键索引
    2. UNIQUE(id,name):联合唯一索引
    3. INDEX(id,name):联合普通索引
  • 全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索 

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

- 查看表结构
    desc 表名
 
- 查看生成表的SQL
    show create table 表名
 
- 查看索引
    show index from  表名
 
- 查看执行时间
    set profiling = 1;
    SQL...
    show profiles;
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举个例子来说，比如你在为某商场做一个会员卡的系统。
 
这个系统有一个会员表
有下列字段：
会员编号 INT
会员姓名 VARCHAR(10)
会员身份证号码 VARCHAR(18)
会员电话 VARCHAR(10)
会员住址 VARCHAR(50)
会员备注信息 TEXT
 
那么这个 会员编号，作为主键，使用 PRIMARY
会员姓名 如果要建索引的话，那么就是普通的 INDEX
会员身份证号码 如果要建索引的话，那么可以选择 UNIQUE （唯一的，不允许重复）
 
#除此之外还有全文索引，即FULLTEXT
会员备注信息 ， 如果需要建索引的话，可以选择全文搜索。
用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。
用在比较短的文本，如果就一两行字的，普通的 INDEX 也可以。
但其实对于全文搜索，我们并不会使用MySQL自带的该索引，而是会选择第三方软件如Sphinx，专门来做全文搜索。
 
#其他的如空间索引SPATIAL，了解即可，几乎不用

3、索引的两大类型hash与btree

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#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；

4、创建/删除索引的语法

【创建索引】

--创建表时
--语法：
    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]   INDEX | KEY
                [索引名]  (字段名[(长度)]  [ASC |DESC])
                );

--------------------------------
--创建普通索引示例：

    CREATE TABLE emp1 (
        id INT,
        name VARCHAR(30) ,
        resume VARCHAR(50),
        INDEX index_emp_name (name)
    --KEY index_dept_name (dept_name)
        );

--创建唯一索引示例：

    CREATE TABLE emp2 (
        id INT,
        name VARCHAR(30) ,
        bank_num CHAR(18) UNIQUE ,
        resume VARCHAR(50),
        UNIQUE INDEX index_emp_name (name)
        );

--创建全文索引示例：

    CREATE TABLE emp3 (
        id INT,
        name VARCHAR(30) ,
        resume VARCHAR(50),
        FULLTEXT INDEX index_resume (resume)
        );

--创建多列索引示例：

    CREATE TABLE emp4 (
        id INT,
        name VARCHAR(30) ,
        resume VARCHAR(50),
        INDEX index_name_resume (name,resume)
        );
---------------------------------

【添加和删除索引】
---添加索引

    ---CREATE在已存在的表上创建索引
      CREATE  [UNIQUE]  INDEX  索引名
              ON 表名 (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) ;
    
    ---ALTER TABLE在已存在的表上创建索引
    
      ALTER TABLE 表名 ADD  [UNIQUE] INDEX
                    索引名 (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) ;
    
    
      CREATE INDEX index_emp_name on emp1(name);
      ALTER TABLE emp2 ADD UNIQUE INDEX index_bank_num(band_num);

-- 删除索引
    
    语法：DROP INDEX 索引名 on 表名
    
    DROP INDEX index_emp_name on emp1;
    DROP INDEX bank_num on emp2;
创建索引
# 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;
 
 
 
#方式一
create table t1(
    id int,
    name char,
    age int,
    sex enum('male','female'),
    unique key uni_id(id),
    index ix_name(name) #index没有key
);
 
 
#方式二
create index ix_age on t1(age);
 
#方式三
alter table t1 add index ix_sex(sex);
 
#查看
mysql> show create table t1;
| t1    | CREATE TABLE `t1` (
  `id` int(11) DEFAULT NULL,
  `name` char(1) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `sex` enum('male','female') DEFAULT NULL,
  UNIQUE KEY `uni_id` (`id`),
  KEY `ix_name` (`name`),
  KEY `ix_age` (`age`),
  KEY `ix_sex` (`sex`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1
View Code

5、总结

  • 1、一定是为搜索条件的字段创建索引，比如select * from s1 where id = 333;就需要为id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，建完后查询速度加快
  • 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

MySAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。而在innodb中，表数据文件本身就是按照B+Tree（BTree即Balance True）组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此innodb表数据文件本身就是主索引。 因为inndob的数据文件要按照主键聚集，所以innodb要求表必须要有主键（Myisam可以没有），如果没有显式定义，则mysql系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则mysql会自动为innodb表生成一个隐含字段作为主键，这字段的长度为6个字节，类型为长整型.

四、正确使用索引

并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度，若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果，我们在添加索引时，必须注意以下问题

1、使用索引和不使用索引

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由于索引是专门用于加速搜索而生，所以加上索引之后，查询效率会快到飞起来。
 
# 有索引
mysql> select * from tb1 where name = 'wupeiqi-888';
+-----+-------------+---------------------+----------------------------------+---------------------+
| nid | name        | email               | radom                            | ctime               |
+-----+-------------+---------------------+----------------------------------+---------------------+
| 889 | wupeiqi-888 | wupeiqi888@live.com | 5312269e76a16a90b8a8301d5314204b | 2016-08-03 09:33:35 |
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1 row in set (0.00 sec)
 
# 无索引
mysql> select * from tb1 where email = 'wupeiqi888@live.com';
+-----+-------------+---------------------+----------------------------------+---------------------+
| nid | name        | email               | radom                            | ctime               |
+-----+-------------+---------------------+----------------------------------+---------------------+
| 889 | wupeiqi-888 | wupeiqi888@live.com | 5312269e76a16a90b8a8301d5314204b | 2016-08-03 09:33:35 |
+-----+-------------+---------------------+----------------------------------+---------------------+
1 row in set (1.23 sec)

2、索引未命中

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- 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 = 'seven@live.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 tb1 where nid = 1 or name = 'seven';
            select * from tb1 where nid = 1 or email = 'seven@live.com' 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
  • 1)、范围问题，或者说条件不明确，条件中出现这些符号或关键字：>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like、
  • 2)、尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录
  • 3)、=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式
  • 4)、索引列不能参与计算，保持列“干净”。比如为id加了索引，但是查的时候where id*3+10 ,索引字段参与了计算，无法拿到一个明确的值去索引树中查找，每次都得临时计算一下。
  • 5)、and/or 在左边条件成立但是索引字段的区分度低的情况下（name与gender均属于这种情况），会依次往右找到一个区分度高的索引字段，加速查询
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#1、and与or的逻辑
    条件1 and 条件2:所有条件都成立才算成立，但凡要有一个条件不成立则最终结果不成立
    条件1 or 条件2:只要有一个条件成立则最终结果就成立
 
#2、and的工作原理
    条件：
        a = 10 and b = 'xxx' and c > 3 and d =4
    索引：
        制作联合索引(d,a,b,c)
    工作原理:
        对于连续多个and：mysql会按照联合索引，从左到右的顺序找一个区分度高的索引字段(这样便可以快速锁定很小的范围)，加速查询，即按照d—>a->b->c的顺序
 
#3、or的工作原理
    条件：
        a = 10 or b = 'xxx' or c > 3 or d =4
    索引：
        制作联合索引(d,a,b,c)
         
    工作原理:
        对于连续多个or：mysql会按照条件的顺序，从左到右依次判断，即a->b->c->d
  • 6）、最左前缀匹配原则（详见第八小节），非常重要的原则，对于组合索引mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配(指的是范围大了，有索引速度也慢)，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
  • 7）、其他情况
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- 使用函数
    select * from tb1 where reverse(email) = 'egon';
             
- 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 email = 999;
     
#排序条件为索引，则select字段必须也是索引字段，否则无法命中
- order by
    select name from s1 order by email desc;
    当根据索引排序时候，select查询的字段如果不是索引，则速度仍然很慢
    select email from s1 order by email desc;
    特别的：如果对主键排序，则还是速度很快：
        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       -- 命中索引
    name                 -- 命中索引
    email                -- 未命中索引
 
 
- count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别了
 
- create index xxxx  on tb(title(19)) #text类型，必须制定长度

3、其他注意事项

  • - 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（重复少）不适合建索引，例：性别不适合

五、联合索引

联合索引时指对表上的多个列合起来做一个索引。

  • 创建方法:key idx_a_b(a,b)
  • 联合索引的好处是在第一个键相同的情况下，已经对第二个键进行了排序处理
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#对于联合索引（a,b）,下述语句可以直接使用该索引，无需二次排序
select ... from table where a=xxx order by b;
 
#然后对于联合索引(a,b,c)来首，下列语句同样可以直接通过索引得到结果
select ... from table where a=xxx order by b;
select ... from table where a=xxx and b=xxx order by c;
 
#但是对于联合索引(a,b,c)，下列语句不能通过索引直接得到结果，还需要自己执行一次filesort操作，因为索引（a，c)并未排序
select ... from table where a=xxx order by c;

六、慢查询优化的基本步骤

  • - 0.先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE
  • - 1.where条件单表查，锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高
  • - 2.explain查看执行计划，是否与1预期一致（从锁定记录较少的表开始查询）
  • - 3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查
  • - 4.了解业务方使用场景
  • - 5.加索引时参照建索引的几大原则
  • - 6.观察结果，不符合预期继续从0分析

七、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

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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连接气值可能为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，则找到之后就不在继续向下扫描
                                   select * from tb1 where email = 'seven@live.com'
                                   select * from tb1 where email = 'seven@live.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 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。

详细
详情

更多参见：
　　http://www.cnblogs.com/xiaoboluo768/p/5400990.html
　　http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html#jointype_system

八、limit分页

每页显示10条：
当前 118 120， 125

倒序：
            大      小
            980    970  7 6  6 5  54  43  32

21 19 98     
下一页：

    select 
        * 
    from 
        tb1 
    where 
        nid < (select nid from (select nid from tb1 where nid < 当前页最小值 order by nid desc limit 每页数据 *【页码-当前页】) A order by A.nid asc limit 1)  
    order by 
        nid desc 
    limit 10;



    select 
        * 
    from 
        tb1 
    where 
        nid < (select nid from (select nid from tb1 where nid < 970  order by nid desc limit 40) A order by A.nid asc limit 1)  
    order by 
        nid desc 
    limit 10;


上一页：

    select 
        * 
    from 
        tb1 
    where 
        nid < (select nid from (select nid from tb1 where nid > 当前页最大值 order by nid asc limit 每页数据 *【当前页-页码】) A order by A.nid asc limit 1)  
    order by 
        nid desc 
    limit 10;


    select 
        * 
    from 
        tb1 
    where 
        nid < (select nid from (select nid from tb1 where nid > 980 order by nid asc limit 20) A order by A.nid desc limit 1)  
    order by 
        nid desc 
    limit 10;
limit分页

9、慢日志查询

a、配置MySQL自动记录慢日志

slow_query_log = OFF                            是否开启慢日志记录
long_query_time = 2                              时间限制，超过此时间，则记录
slow_query_log_file = /usr/slow.log        日志文件
log_queries_not_using_indexes = OFF     为使用索引的搜索是否记录

注：查看当前配置信息：
　　     show variables like '%query%'
     修改当前配置：
　　　　set global 变量名 = 值

b、查看MySQL慢日志

mysqldumpslow -s at -a  /usr/local/var/mysql/MacBook-Pro-3-slow.log

?
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21
22
23
24
25
26
"""
--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
"""
posted @ 2018-12-25 11:34  silencio。  阅读(655)  评论(0)  编辑  收藏  举报