Mysql 索引-有解無憂

索引的目的在于提高查詢效率

一索引分類

1、普通索引　　index

　　加速查詢

2、唯一索引

　　2.1、主鍵索引　　primary key　

　　　　加速查詢+約束（不為空且唯一）

　　2.2、唯一索引　　unique

　　　　加速查詢+約束（唯一）

3、聯合索引

　　-- index(id,name) 聯合普通索引

　　-- primary key(id,name) 聯合主鍵索引

　　-- unique(id,name) 聯合唯一索引

4、全文索引　　fulltext

　　用于搜索很長文章的時候效果最好，

5、空間索引　　spatial

二索引型別

# 我們可以在創建索引的時候，為其指定索引型別，分兩類

　　1、hash型別

　　　　查詢單條快，范圍查詢慢

　　2、btree型別 B+樹

　　　　b+樹，層級越多，資料量指數級增長

#不同的存盤引擎支持的索引型別也不一樣

　　InnoDB 支持事務，支持行級別鎖定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；

　　MyISAM 不支持事務，支持表級別鎖定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；

　　Memory 不支持事務，支持表級別鎖定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；

　　NDB 支持事務，支持行級別鎖定，支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；

　　Archive 不支持事務，支持表級別鎖定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；

三創建\洗掉索引的語法

1、創建索引

　　# 在創建表時就添加索引及注意事項

　　create table TABLE_NAME(

　　　　id int, # 可以添加primary key

　　　　# id int index, # 不可以這么添加索引，因為index是普通索引，沒有約束一說，所以不能像主鍵索引和唯一索引那樣在定義欄位的時候加索引

　　　　name char(20),

　　　　age int,

　　　　email varchar(30)

　　　　# primary key(id) # 也可以為主鍵這樣添加索引

　　　　# index(id) # 雖然不能在定義欄位的同時添加普通索引，但是通過這種方式為欄位添加普通索引

　　)；

　　# 在創建表之后添加索引

　　create index name on TABLE_NAME(name); # 添加普通索引

　　create unique age on TABLE_NAME(age); # 添加唯一索引

　　alter table TABLE_NAME add primary key(id); # 添加主鍵索引，也就是給id欄位增減一個主鍵約束

　　create index name on TABLE_NAME(id,name); # 添加普通聯合索引

2、洗掉索引

　　drop index name on TABLE_NAME; # 洗掉普通索引

　　drop index age on TABLE_NAME; # 洗掉唯一索引，就和普通索引一樣，不用在index前加unique就可以洗掉

　　alter table TABLE_NAME drop promary key; # 洗掉主鍵（因為它添加的時候是按照alter來增加的，那么我們也用alter來刪）

四測驗索引

1、準備表
　　create table TABLE_NAME(
　　　　id int,
　　　　name varchar(20),
　　　　gender char(6),
　　　　email varchar(50)
　　);

2、創建存盤程序，實作批量插入記錄
　　delimiter $$ #宣告存盤程序的結束符號為$$
　　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$$ #$$結束
　　delimiter ; #重新宣告分號為結束符號

3、查看存盤程序
　　show create procedure auto_insert1\G

4、呼叫存盤程序
　　call auto_insert1();

# 準備測驗表　　
create table TEST_TABLE_SUOYIN(
    id int,
    name varchar(20),
    gender char(6),
    email varchar(50)
);

# 創建存盤程序，實作批量插入記錄
delimiter $$ #宣告存盤程序的結束符號為$$
create procedure auto_insert1()
BEGIN
    declare i int default 1;
    while(i<3000000)do
        insert into TEST_TABLE_SUOYIN values(i,concat('egon',i),'male',concat('egon',i,'@oldboy'));
        set i=i+1;
    end while;
END$$ #$$結束
delimiter ; #重新宣告分號為結束符號

# 查看存盤程序
show create procedure auto_insert1;

# 呼叫存盤程序
call auto_insert1();


# 未添加索引
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where id = 1000; # 1.287s
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where id BETWEEN 1000 and 100000; # 1.306s
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where id>= 1000 and id <= 10000; # 1.337s
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where name = 'egon1000'; # 1.392s
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where id = 12000 and name = 'egon12000'; # 1.292s
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where email = 'egon10002@oldboy'; # 1.424s
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where gender = 'male' and email = 'egon10002@oldboy'; # 1.628s


# 添加主鍵索引 
alter table TEST_TABLE_SUOYIN add primary key(id);
# 添加普通索引 的兩種方式
create index name on TEST_TABLE_SUOYIN(name);
alter table TEST_TABLE_SUOYIN add index(gender);
# 添加組合索引 的兩種方式
create index i_id_name on TEST_TABLE_SUOYIN(id, name);
alter table TEST_TABLE_SUOYIN add index(name, gender, email);
# 添加唯一索引
alter table TEST_TABLE_SUOYIN add unique(email);


# 已添加索引
select id, name, gender, email from TEST_TABLE_SUOYIN where id = 1000; # 0.008s
select id, name, gender, email from TEST_TABLE_SUOYIN where id BETWEEN 1000 and 100000; # 0.021s
select id, name, gender, email from TEST_TABLE_SUOYIN where id>= 1000 and id <= 10000; # 0.007s
select id, name, gender, email from TEST_TABLE_SUOYIN where name = 'egon1000'; # 0.008s
select id, name, gender, email from TEST_TABLE_SUOYIN where id = 12000 and name = 'egon12000'; # 0.007s
select id, name, gender, email from TEST_TABLE_SUOYIN where email = 'egon10002@oldboy'; # 0.007s
# index(name, gender, email) 僅添加這個組合索引
select id, name, gender, email from TEST_TABLE_SUOYIN where gender = 'male' and email = 'egon10002@oldboy'; # 0.000s 索引失效 未遵守最左前綴匹配原則
select id, name, gender, email from TEST_TABLE_SUOYIN where gender = 'male' and email = 'egon10002@oldboy' and name = 'egon10002'; # 0.001s 索引有效 遵守最左前綴匹配原則

# 索引無法命中的情況 %模糊查詢
#      所以得出結論 %加在前面所以無法命中 只能加在后面才能夠命中
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where email like '%on10000@oldboy'; # 1.925s
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where email like '%on10000@%'; # 1.940s
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where email like 'egon10000@%'; # 0.008s

# 索引無法命中的情況  使用函式 
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where REVERSE(email) = 'yobdlo@00001noge'; # 1.840s

# 索引無法命中的情況  or
#        在測驗這個情況時 我洗掉了 gender 的索引；特別在于 or 前后的列有未添加索引的 索引才會失效；如果前后兩個列都有索引，則索引生效
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where id = 1000000 or gender = 'sss'; # 索引未命中
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where id = 1000000 or email = 'egon1000000@oldboy'; # 索引命中

# 索引無法命中的情況  型別不一致
#        email的型別是字串，如果查詢的值型別不是字串則不會命中索引
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where email = 123; # 2.133s
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where email = 'egon1000000@oldboy'; # 0.008s

# 索引無法命中的情況  !=
  # 因為資料量太大 所以無法直觀的測出來
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where id != 1; # 文章上說：主鍵的 != 會走索引
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where email != 'egon1@oldboy'; # 反之則不會

# 索引無法命中的情況  > <
#        文章上說：主鍵或索引是整數型別的可以命中索引，但是實測字符也是可以命中的
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where id > 2999999; # 0.002s
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where id < 2; # 0.006s
select * from TEST_TABLE_SUOYIN where email > 'xxxx'; # 0.001s


# 索引無法命中的情況  ORDER BY
#            從第一次查詢出來的結果看 查詢 gender 的時間明顯比 id 要久，所以 order by的條件列有索引 查詢結果列 也需要有索引 才會命中索引 
#            但是如果對主鍵排序 則不看 結果列 是否有索引 也會命中索引
select gender from TEST_TABLE_SUOYIN where id BETWEEN 1000 and 10000 order by name DESC; # 0.020s
select id from TEST_TABLE_SUOYIN where id BETWEEN 1000 and 10000 order by name DESC; # 0.005s 

# 索引無法命中的情況  最左前綴原則（組合索引）
#        比如 添加 index(a,b,c,d)這個組合索引 以下例子是否命中索引
select * from dual where c = 1 and d = 1 and b = 1 and a = 1; # 命中索引
select * from dual where c = 1 and d = 1 and b = 1; # 未命中索引 因為（a不在查詢條件中，且a在組合索引種的第一位，所以之后的索引都不會命中）
SELECT * from dual where a = 1 and c = 1 and d = 1; # 僅只有a命中索引（b不在查詢條件中，且b在組合索引種的第二位，所以之后的索引都不會命中）

# 索引無法命中的情況  count(?)
#        文章中說count(1) | count(列名) 代替 count(*) 這樣會命中索引 但是實測下來 沒有區別；
select count(*) from TEST_TABLE_SUOYIN; # 1.732s
select count(1) from TEST_TABLE_SUOYIN; # 2.060s
select count(id) from TEST_TABLE_SUOYIN; # 1.778s

# 索引無法命中的情況  添加索引時 如果列型別時text型別的，必須制定長度
create index index_name on table_name(title(19)) #text型別，必須制定長度


# 洗掉主鍵索引
alter table TEST_TABLE_SUOYIN drop PRIMARY key;
# 洗掉普通索引
drop index name on TEST_TABLE_SUOYIN;
drop index gender on TEST_TABLE_SUOYIN;
# 洗掉唯一索引
drop index email on TEST_TABLE_SUOYIN;
# 洗掉組合索引
drop index i_id_name on TEST_TABLE_SUOYIN;
drop index name_2 on TEST_TABLE_SUOYIN;

五正確使用索引

1、覆寫索引

　　#分析

　　select * from TABLE_NAME where id=123;

　　該sql命中了索引，但未覆寫索引，

　　利用id=123到索引的資料結構中定位到該id在硬碟中的位置，或者說再資料表中的位置，

　　但是我們select的欄位為*，除了id以外還需要其他欄位，這就意味著，我們通過索引結構取到id還不夠，

　　還需要利用該id再去找到該id所在行的其他欄位值，這是需要時間的，很明顯，如果我們只select id，

　　就減去了這份苦惱，如下

　　select id from TABLE_NAME where id=123;

　　這條就是覆寫索引了，命中索引，且從索引的資料結構直接就取到了id在硬碟的地址，速度很快

2、聯合索引

　　create index ne on s1(name,email);#組合索引

3、索引合并

　　#索引合并：把多個單列索引合并使用

　　#分析：

　　組合索引能做到的事情，我們都可以用索引合并去解決，比如

　　create index ne on s1(name,email);#組合索引

　　我們完全可以單獨為name和email創建索引

　　組合索引可以命中：

　　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：可以命中更多的情況，但其實要分情況去看，如果是name='egon' and email='adf',

　　那么組合索引的效率要高于索引合并，如果是單條件查，那么還是用索引合并比較合理

4、添加索引遵循原則

　　#1、最左前綴匹配原則，非常重要的原則，

　　create index ix_name_email on s1(name,email,)

　　- 最左前綴匹配：必須按照從左到右的順序匹配

　　select * from s1 where name='egon'; #可以

　　select * from s1 where name='egon' and email='asdf'; #可以

　　select * from s1 where email='[email protected]'; #不可以

　　mysql會一直向右匹配直到遇到范圍查詢(>、<、between、like)就停止匹配，

　　比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)順序的索引，

　　d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引則都可以用到，a,b,d的順序可以任意調整，

　　#2、=和in可以亂序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意順序，mysql的查詢優化器會幫你優化成索引可以識別的形式

　　#3、盡量選擇區分度高的列作為索引,區分度的公式是count(distinct col)/count(*)，

　　表示欄位不重復的比例，比例越大我們掃描的記錄數越少，唯一鍵的區分度是1，而一些狀態、性別欄位可能在大資料面前區分度就是0，那可能有人會問，這個比例有什么經驗值嗎？使用場景不同，

　　這個值也很難確定，一般需要join的欄位我們都要求是0.1以上，即平均1條掃描10條記錄

　　#4、索引列不能參與計算，保持列“干凈”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’

　　就不能使用到索引，原因很簡單，b+樹中存的都是資料表中的欄位值，但進行檢索時，需要把所有元素都應用函式才能比較，顯然成本太大，所以陳述句應該寫成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);

　　最左前綴示范

select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='[email protected]' and gender='male';

create index idx on s1(id,name,email,gender); #未遵循最左前綴

select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='[email protected]' and gender='male';

drop index idx on s1;

create index idx on s1(name,email,gender,id); #遵循最左前綴

select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='[email protected]' and gender='male';

 1 最左前綴匹配
 2 index(id,age,email,name)；
 3 #條件中一定要出現id(只要出現id就會提升速度)
 4 id
 5 id age
 6 id email
 7 id name
 8 
 9 email #不行  如果單獨這個開頭就不能提升速度了
10 mysql> select count(*) from s1 where id=3000;
11 +----------+
12 | count(*) |
13 +----------+
14 |        1 |
15 +----------+
16 1 row in set (0.11 sec)
17 
18 mysql> create index xxx on s1(id,name,age,email);
19 Query OK, 0 rows affected (6.44 sec)
20 Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
21 
22 mysql>  select count(*) from s1 where id=3000;
23 +----------+
24 | count(*) |
25 +----------+
26 |        1 |
27 +----------+
28 1 row in set (0.00 sec)
29 
30 mysql>  select count(*) from s1 where name='egon';
31 +----------+
32 | count(*) |
33 +----------+
34 |   299999 |
35 +----------+
36 1 row in set (0.16 sec)
37 
38 mysql>  select count(*) from s1 where email='[email protected]';
39 +----------+
40 | count(*) |
41 +----------+
42 |        1 |
43 +----------+
44 1 row in set (0.15 sec)
45 
46 mysql>  select count(*) from s1 where id=1000 and email='[email protected]';
47 +----------+
48 | count(*) |
49 +----------+
50 |        0 |
51 +----------+
52 1 row in set (0.00 sec)
53 
54 mysql>  select count(*) from s1 where email='[email protected]' and id=3000;
55 +----------+
56 | count(*) |
57 +----------+
58 |        0 |
59 +----------+
60 1 row in set (0.00 sec)
建聯合索引，最左匹配

索引無法命中的情況需要注意：

- like '%xx'
    select * from tb1 where email like '%cn';
    
    
- 使用函式
    select * from tb1 where reverse(email) = 'wupeiqi';
    
    
- or
    select * from tb1 where nid = 1 or name = '[email protected]';
    
    
    特別的：當or條件中有未建立索引的列才失效，以下會走索引
            select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven';
            select * from tb1 where nid = 1 or name = '[email protected]' and email = 'alex'
            
            
- 型別不一致
    如果列是字串型別，傳入條件是必須用引號引起來，不然...
    select * from tb1 where email = 999;
    
普通索引的不等于不會走索引
- !=
    select * from tb1 where email != 'alex'
    
    特別的：如果是主鍵，則還是會走索引
        select * from tb1 where nid != 123
- >
    select * from tb1 where email > 'alex'
    
    
    特別的：如果是主鍵或索引是整數型別，則還是會走索引
        select * from tb1 where nid > 123
        select * from tb1 where num > 123
        
        
#排序條件為索引，則select欄位必須也是索引欄位，否則無法命中
- order by
    select name from s1 order by email desc;
    當根據索引排序時候，select查詢的欄位如果不是索引，則不走索引
    select email from s1 order by email desc;
    特別的：如果對主鍵排序，則還是走索引：
        select * from tb1 order by nid desc;
 
- 組合索引最左前綴
    如果組合索引為：(name,email)
    name and email       -- 使用索引
    name                 -- 使用索引
    email                -- 不使用索引


- count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中沒有差別了

- create index xxxx  on tb(title(19)) #text型別，必須制定長度

- 避免使用select *
- count(1)或count(列) 代替 count(*)
- 創建表時盡量時 char 代替 varchar
- 表的欄位順序固定長度的欄位優先
- 組合索引代替多個單列索引（經常使用多個條件查詢時）
- 盡量使用短索引
- 使用連接（JOIN）來代替子查詢(Sub-Queries)
- 連表時注意條件型別需一致
- 索引散列值（重復少）不適合建索引，例：性別不適合

六慢查詢優化的基本步驟

　　0、先運行看看是否真的很慢，注意設定SQL_NO_CACHE

　　1、where條件單表查，鎖定最小回傳記錄表，這句話的意思是把查詢陳述句的where都應用到表中回傳的記錄數最小的表開始查起，單表每個欄位分別查詢，看哪個欄位的區分度最高

　　2、explain查看執行計劃，是否與1預期一致（從鎖定記錄較少的表開始查詢）

　　3、order by limit 形式的sql陳述句讓排序的表優先查

　　4、了解業務方使用場景

　　5、加索引時參照建索引的幾大原則

　　6、觀察結果，不符合預期繼續從0分析

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標籤：MySQL

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