初始Mysql的索引

mysql的索引优化

近段时间在学习mysql，这篇博客就从以下三个方面谈谈对mysql的索引的理解。如有不足，还请留言交流。

一为什么要用索引

一项技术的产生一定是为了解决某个问题，或者是迎合某项业务需求的。所以对于技术，我们就应该本着求真，严谨，热爱的态度来学习使用它。因为每项技术都凝结着无数人的智慧，在推动着社会的发展。

那么mysql的数据库中为什么要使用索引，以下面这个场景为例，假设数据库中有10万条图书数据，要根据书籍的作者查询一本书。以此来比较不使用索引和使用索引的查询速度。

创建数据库表

    create table tb_book(id int,book_name varchar(64),author varchar(64));

模拟插入10万条数据：

/*插入数据的方法*/
public  void insertBook(Book book){
 connection = DaoUtils.getConnection();
 final String INSERT_BOOK = "insert into tb_book(id,book_name,author) VALUES(?,?,?)";
 try {
     preparedStatement = connection.prepareStatement(INSERT_BOOK);
     preparedStatement.setInt(1,book.getId());
     preparedStatement.setString(2,book.getBookName());
     preparedStatement.setString(3,book.getAuthorName());
     preparedStatement.executeUpdate();
 } catch (SQLException e) {
     e.printStackTrace();
 }finally {
     DaoUtils.close(preparedStatement,connection);
 }
 }


/*插入数据的测试*/
 @Test
 public void testInsert(){
 BookDao bookDao = new BookDao();
 long startTime =  System.currentTimeMillis();
 int i = 0;
 for( i = 1;i<100000;i++){
     Book book = new Book();
     book.setId(i);
     book.setBookName("mysql技术内幕"+i);
     book.setAuthorName("Paul"+i);
     bookDao.insertBook(book);
 }
 long endTime = System.currentTimeMillis();
 long time = endTime-startTime;
 System.out.println("插入"+i+"条数据用的时间为："+time);
 }
  注： 以这样的方式插入数据比较耗时，建议使用sql脚本批量查询，也就是将自动提交事物改为手动提交。

查询指定的书名：

在不使用索引的条件下查询作者名

        /**
   *按照作者名查询
   * @param author
  * @return
    */
 public List<Book> selectByBookAuthor(String author){
  final String  QUERYByBook = "select * from tb_book where author='"+author+"' " ;
  List<Book> bookList = new ArrayList<>();
  try {
      connection = DaoUtils.getConnection();
      preparedStatement = connection.prepareStatement(QUERYByBook);
      resultSet=preparedStatement.executeQuery();
      Book book = null;
      while(resultSet.next()){
          book = new Book();
          book.setId(resultSet.getInt("id"));
          book.setBookName(resultSet.getString("book_name"));
          book.setAuthorName(resultSet.getString("author"));
          bookList.add(book);
      }
      return  bookList;
  } catch (SQLException e) {
      e.printStackTrace();
  }finally {
      DaoUtils.close(resultSet,preparedStatement,connection);
     }
  return null;
    }

   /*查询的测试*/ 
    @Test
    public void testBookByName(){
    BookDao bookDao = new BookDao();
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    List<Book> list = bookDao.selectByBookAuthor("Paul69002");
    long endTime = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("未使用索引的时间："+(endTime-startTime));
    System.out.println(list.size());
    }

耗时995秒

加上索引，查询书名
改变表结构，增加索引，并指定索引的长度。

   alter table tb_book add index index_author(author(16)); # 增加索引字段



   /*使用索引的查询测试*/
   @Test
  public void testBookByName(){
  BookDao bookDao = new BookDao();
  long startTime = System.currentTimeMillis();
  List<Book> list = bookDao.selectByBookAuthor("Paul69002");
  long endTime = System.currentTimeMillis();
  System.out.println("使用索引的时间："+(endTime-startTime));
  }

耗时927秒

可见使用索引可以提升查询速度。

索引的工作原理：

对于单表：假设下面的一张表。要想查询某本书，就是要检查表的每一行，看看它是否和期望值匹配。如果表很大，而且仅有几行于搜索条件相匹配，那么整个表的查询效率将会很低。

如果在上述表的基础上增加索引，查询速度就会快很多，比如我们找出图书编号为13的书籍，开始扫描表，然后我们会找到相对应的行，便会找到1个值，然后我们会到书籍编号为14的值，该值比我们查询的值要大一些，由于索引是有序的，所以当我们读取到那条包含14的索引行时，我们便知道再也没有和13行匹配的数据，这时就会退出查询。

对于单表索引的优势就是不在执行全表扫描，极大的提升查询的速度。

对于多表查询，索引就更有必要了，假设有三个索引表t1,t2,t3,每个表都有一列，且每一行都有1000行，这些行中包含的数字1~1000的数字，如果想要在这些表的所有行中。将其相等的行找出来可以使用下列语句进行查询

select t1.i1,t2.i2,t3.i3 from t1 inner join t2 inner join t3 where t1.i1 = t2.i2 and t2.i2= t3.i3

此查询结果应该有1000行，其中每一行有三个相等的值，如果不使用索引进新查询，根本不知道那些行包含那些值，于是我们必须尝试所有的组合，以找到与where相匹配的行。可能的组合有1000* 1000 *1000(10亿) 这比匹配数目多了100万倍。如果表的数据继续增大，查询的次数更多。这个时候就需要建立索引了，具体建立的索引的原理如下：

从表t1中选择一行，看该行包含什么样的值
利用表t2的索引，直接与表t1的值进行匹配，类似的利用表3的行直接与t1表的行相匹配
继续选择t1的下一行，重复前面的过程，直到持续到表t1所有的行被检查完为止。

这样查询的结果就是只对t1进行全表扫描，对表t2和t3进行索引查找.

通过以上的示例，就可以看到使用索引的好处：

加快查询速度
节约系统的资源

二 mysql中怎么添加索引

增加索引的三种方式：

使用alter关键字添加索引

 alter table tb_name add index index_name(index_columns)  
 alter table tb_name add unique index_name(index_columns)
 alter table tb_name add primary key (index_columns)   #主键索引，不允许为null,
 alter table tb_name add fulltext index_name(index_columns)
 alter table tb_name add spatial index_name(index_columns)

注：其中tb_name是添加表的名称，index_name是索引的名称，可以自定义，index_columns 是添加索引的列。

限制某个索引：就使用上述的primary key和unique ,两者的不同在于有以下两点：

unique允许有多个空值，而primary key 不允许有空值
一个表中只能包含一个primary key ,而可以有多个unique索引。

2.除primary key外，使用create index 添加索引

      crate index index_name on tb_name (index_columns);
      create unique index_name on tb_name(index_columns);
      create fulltext index_name on tb_name(index_columns);
      create spatial index_name on tb_name(index_columns);

3.创建表时添加索引

    create table tb_name(
    ..列定义..
    index index_name(index_columns)
    unique index_name(index_columns)
    primary key (index_columns)
    fulltext index_name(index_columns)
    spatial index_name(index_columns)
    );

删除索引：

删除索引的方法是 drop index 和alter table语句，具体语法如下：

使用drop语句

drop index index_name on tb_name;
drop  index 'primary' on tb_name;

使用alter来删除索引

alter table tb_name drop index_name(index_columns);
 alter table tb_name drop primary key;

三怎样用好索引

用好索引的必须要了解两个方面的内容，索引的缺点和怎样最大限度的避免这些缺点，所以怎么选择索引是用好索引的重要前提。 了解一下索引的代价：

索引提高了查询速度的同时，降低了插入，删除更新值的速度。也就是说索引降低了大部分与写入相关的操作。原因就在于写入一个行不仅是写入一个数据行，还要更改索引，表的索引越多，就更改的越多，平均性能就下降的越快。
索引也会占用磁盘空间。增加io读写的负担。

怎么选择索引：

为用于搜索，排序或者分组的列创建索引，而对于用作输出显示的列则不用创建索引，也就是说，最佳的候选列是那些出现在where字句中的列，连接子句中的列，或者出现在order by 或者 gruop by子句中的列，那些只出现在select关键字后面输出列表里的列，则不是很好的索引候选列。
认真考虑列的基数，也就是指他所容纳所有非重复值得个数，重复值越少，使用索引优化的性能越高。例如对于记录性别的列，就每必要列出他们的索引，列的重复个数太多，基数太小。
索引短小值，尽量选择较小的数据类型。短小值可以让比的操作更快，对于更短小的值，键缓存的索引块可以容纳更多的键值。
特别是InnoDB他使用的是聚簇索引，所以主键尽量短小会带来更多的好处。

索引字符串值的前缀。想要对字符串进行索引，应尽可能的指定字符串的前缀长度。具体的语法为：

  create table tb_book(
   id  int not null,
   book_name varchar(64),
  author varchar(64),
   index (author(10))  # 指定具有特定前缀索引的长度。
   )

利用最左前缀当创建包含n个列的复和索引时，实际上会创建n个专供Mysql使用的索引。复和索引相当于多个索引，因为索引中最左边的任意数据列集合都可用于匹配各个行，这样的集合称为“最左前缀”
.下面用一个例子进行说明：

假设有一个表，他拥有一个或者多个列的复和索引，这些列的名字分别为： country,state和city。在索引里，行的排列顺序为country/state/city,因此，行首先会自动按照country/state顺序排序，然后再按country进行排序。这意味着，即使再查询时只指定了country的值，或者只指定了country值和state的值，MYSQL也可以充分的利用索引。因此，索引可用于搜索下列几种组合

   country,state , city
   country ,state
    country

注意：对于没有包含最左边前缀的那些搜索，如按照state或city来搜索，mysql无法使用索引。

6.不要建立过多索引，正所谓物极必反，索引亦是如此，前面提到过建立过多的索引会影响数据的写操作，而且还会占用额外的数据空间。

7.让参与的索引比较类型保持匹配。也就是再选择索引类型时，请考虑在索引列上执行的是什么类型的比较操作。不同的存储引擎使用的数据结构不同。

对于散列索引适用于精确查找，所以你要想精确查找某个数据的话就将表的存储引擎改为MyISAM，因为MyIsAM的默认索引类型为散列索引。
对于范围查找使用B树索引效果会更好，将表的结构改为InnoDB的存储引擎会更好，这是因为InnoDB的默认存储引擎为B树索引。

8.利用慢查询日志找出那些性能低劣的查询。也就是用处不大的索引。这里不做过多说明。详见《Mysql技术内幕》

参考书籍：《MYSQL技术内幕》

posted @ 2019-12-28 22:44 chenweicool 阅读(1101) 评论(0) 编辑收藏举报

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一 为什么要用索引

二 mysql中怎么添加索引

三 怎样用好索引

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