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mysql索引創建和使用細節(一)

2020-09-20 04:51:43 資料庫

最近困擾自己很久的膝蓋積液手術終于做完,在家養傷,逛技術博客看到easyswoole開發組成員仙士可博客有關mysql索引方面的知識,自己打算重溫下,

正常業務起步資料表資料量較少,不用考慮使用索引,當后期累積的資料數量非常可觀時,使用索引是提升查詢的一條途徑,其他的像表磁區,分庫分表等等,

 

【索引創建】

索引的創建需要考慮被創建索引的欄位區分度,比如一張表里面有渠道channel,渠道可期種類不超過3種,win系,安卓系,iOS系,而資料表資料量有一百萬,平均下來每個渠道各是1/3也就是33萬資料,這樣的資料量就是否基于channel 索引區別都不會太大,

但是如果基于date欄位做索引,如20200114,一年一百萬,除以365天,平均下來每天300條資料,這個區分度是相當大,

同樣的索引使用 33w資料查詢顯然效率低于300條資料,

索引可以加快mysql服務查詢速度,但不是索引越多越好,因為insert或update的同時存放索引的檔案也需要進行更新,會影響資料插入更新的速度,如果對資料實時性有要求的,無疑會受較大影響,

這里挑兩種情況演示給大家看下,

【索引失效】

一. 單欄位索引:欄位是string型別,傳入int型別引數,

MySQL [test_db]> show create table test_users\G;
*************************** 1. row ***************************
       Table: test_users
Create Table: CREATE TABLE `test_users` (
  `uid` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` char(15) NOT NULL,
  `created_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  `user_id` char(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  PRIMARY KEY (`uid`),
  KEY `testindex` (`user_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1306001 DEFAULT CHARSET=utf8mb4
1 row in set (0.04 sec)

ERROR: No query specified

#開啟profile
MySQL [test_db]> set profiling=1;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.03 sec)
#開始查詢 MySQL
[test_db]> select * from test_users where user_id='443587'; Empty set (0.04 sec) MySQL [test_db]> select * from test_users where user_id=97737; Empty set (0.14 sec) #關閉profile MySQL [test_db]> set profiling=0; Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.03 sec) #explain查看一下 MySQL [test_db]> explain select * from test_users where user_id='443587' ; +----+-------------+------------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+------------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | test_users | NULL | ref | testindex | testindex | 44 | const | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+------------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+-------+ 1 row in set, 1 warning (0.05 sec) MySQL [test_db]> explain select * from test_users where user_id=97737; +----+-------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | test_users | NULL | ALL | testindex | NULL | NULL | NULL | 306078 | 10.00 | Using where | +----+-------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+ 1 row in set, 3 warnings (0.04 sec)
#以上可見當使用user_id匹配int型別時,
key=null,索引失效 #再看profile分析結果,可見加單引號比起不加單引號快上10倍左右 MySQL [test_db]> show profiles; +----------+------------+-------------------------------------------------+ | Query_ID | Duration | Query | +----------+------------+-------------------------------------------------+ | 1 | 0.01234100 | select * from test_users where user_id='443587' | | 2 | 0.10183000 | select * from test_users where user_id=97737 | +----------+------------+-------------------------------------------------+ 2 rows in set, 1 warning (0.04 sec) #再看更詳細的分析 MySQL [test_db]> show profile cpu,block io,swaps for query 1; +----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+-------+ | Status | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out | Swaps | +----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+-------+ | starting | 0.000088 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | checking permissions | 0.000006 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | Opening tables | 0.000021 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | init | 0.003386 | 0.001000 | 0.000000 | 240 | 0 | 0 | | System lock | 0.000027 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | optimizing | 0.000011 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | statistics | 0.007039 | 0.000000 | 0.000000 | 592 | 0 | 0 | | preparing | 0.000023 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | executing | 0.000003 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | Sending data | 0.001661 | 0.000000 | 0.000000 | 176 | 0 | 0 | | end | 0.000008 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | query end | 0.000011 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | closing tables | 0.000012 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | freeing items | 0.000044 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | cleaning up | 0.000003 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | +----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+-------+ 15 rows in set, 1 warning (0.03 sec) MySQL [test_db]> show profile cpu,block io,swaps for query 2; +----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+-------+ | Status | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out | Swaps | +----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+-------+ | starting | 0.000081 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | checking permissions | 0.000006 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | Opening tables | 0.000022 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | init | 0.002129 | 0.000000 | 0.000000 | 72 | 0 | 0 | | System lock | 0.000010 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | optimizing | 0.000009 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | statistics | 0.000028 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | preparing | 0.000014 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | executing | 0.000002 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | Sending data | 0.099419 | 0.092986 | 0.000000 | 400 | 0 | 0 | | end | 0.000016 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | query end | 0.000012 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | closing tables | 0.000026 | 0.001000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | freeing items | 0.000054 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | | cleaning up | 0.000003 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 | +----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+-------+ 15 rows in set, 1 warning (0.04 sec) #通過對比可以發現主要耗時在sending data,而其他地方相差不大 #mysql官網對sending data對解釋 #Sending data:The thread is reading and processing rows for a SELECT statement, and sending data to the client.
#Because operations occurring during this state tend to perform large amounts of disk access (reads), it is often the longest-running state over the lifetime of a given query. #大意即是:執行緒正在為一個select陳述句讀取和處理行,并且發送資料到客戶端,因為這期間操作傾向于大量的磁盤訪問(讀取),所以這常是整個查詢周期中運行時間最長的階段, 

未完待續,下一篇講int型別,傳入string型別引數有什么不一樣...

 

 

     

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