MySql-索引優化

索引就是爲特定的mysql字段進行一些特定的算法排序,比如二叉樹的算法和哈希算法。mysql默認的是二叉樹算法 BTREE。

Explain優化查詢檢測

EXPLAIN可以幫助開發人員分析SQL問題,explain顯示了mysql如何使用索引來處理select語句以及連接表。

使用方法：在select語句前加上Explain，

Explain select * from blog where myname='alex';

mysql在執行一條查詢之前,會對發出的每條SQL進行分析,決定是否使用索引或全表掃描。如果發送一條select * from blog where false，Mysql是不會執行查詢操作的,因爲經過SQL分析器的分析後MySQL已經清楚不會有任何語句符合操作。

查詢例，

mysql> EXPLAIN SELECT `birday` FROM `user` WHERE `birthday` < "1990/2/2"; 
-- 結果： 

id: 1 
select_type: SIMPLE -- 查詢類型（簡單查詢,聯合查詢,子查詢） 

table: user -- 顯示這一行的數據是關於哪張表的 

type: range -- 區間索引（在小於1990/2/2區間的數據),這是重要的列,顯示連接使用了何種類型。從最好到最差的連接類型爲**system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL**,const代表一次就命中,ALL代表掃描了全表才確定結果。一般來說,得保證查詢至少達到range級別,最好能達到ref。 

possible_keys: birthday  -- 指出MySQL能使用哪個索引在該表中找到行。如果是空的,沒有相關的索引。這時要提高性能,可通過檢驗WHERE子句,看是否引用某些字段,或者檢查字段不是適合索引。  

key: birthday -- 實際使用到的索引。如果爲NULL,則沒有使用索引。如果爲primary的話,表示使用了主鍵。 

key_len: 4 -- 最長的索引寬度。如果鍵是NULL,長度就是NULL。在不損失精確性的情況下,長度越短越好 

ref: const -- 顯示哪個字段或常數與key一起被使用。  

rows: 1 -- 這個數表示mysql要遍歷多少數據才能找到,在innodb上是不準確的。 

Extra: Using where; Using index -- 執行狀態說明,這裏可以看到的壞的例子是Using temporary和Using

select_type
simple 簡單select(不使用union或子查詢)
primary 最外面的select
union union中的第二個或後面的select語句
dependent union union中的第二個或後面的select語句,取決於外面的查詢
union result union的結果。
subquery 子查詢中的第一個select
dependent subquery 子查詢中的第一個select,取決於外面的查詢
derived 導出表的select(from子句的子查詢)

Extra,Type詳細說明

Distinct:一旦MYSQL找到了與行相聯合匹配的行,就不再搜索了

Not exists: MYSQL優化了LEFT JOIN,一旦它找到了匹配LEFT JOIN標準的行,就不再搜索了

Range checked for each Record(index map:#):沒有找到理想的索引,因此對於從前面表中來的每一個行組合,MYSQL檢查使用哪個索引,並用它來從表中返回行。這是使用索引的最慢的連接之一

Using filesort: 看到這個的時候,查詢就需要優化了。MYSQL需要進行額外的步驟來發現如何對返回的行排序。它根據連接類型以及存儲排序鍵值和匹配條件的全部行的行指針來排序全部行
Using index: 列數據是從僅僅使用了索引中的信息而沒有讀取實際的行動的表返回的,這發生在對錶的全部的請求列都是同一個索引的部分的時候

Using temporary 看到這個的時候,查詢需要優化了。這裏,MYSQL需要創建一個臨時表來存儲結果,這通常發生在對不同的列集進行ORDER BY上,而不是GROUP BY上

Where used 使用了WHERE從句來限制哪些行將與下一張表匹配或者是返回給用戶。如果不想返回表中的全部行,並且連接類型ALL或index,這就會發生,或者是查詢有問題不同連接類型的解釋(按照效率高低的順序排序

system 表只有一行：system表。這是const連接類型的特殊情況

const:表中的一個記錄的最大值能夠匹配這個查詢(索引可以是主鍵或惟一索引)。因爲只有一行,這個值實際就是常數,因爲MYSQL先讀這個值然後把它當做常數來對待

eq_ref:在連接中,MYSQL在查詢時,從前面的表中,對每一個記錄的聯合都從表中讀取一個記錄,它在查詢使用了索引爲主鍵或惟一鍵的全部時使用

ref:這個連接類型只有在查詢使用了不是惟一或主鍵的鍵或者是這些類型的部分(比如,利用最左邊前綴)時發生。對於之前的表的每一個行聯合,全部記錄都將從表中讀出。這個類型嚴重依賴於根據索引匹配的記錄多少—越少越好

range:這個連接類型使用索引返回一個範圍中的行,比如使用>或<查找東西時發生的情況

index: 這個連接類型對前面的表中的每一個記錄聯合進行完全掃描(比ALL更好,因爲索引一般小於表數據)

ALL:這個連接類型對於前面的每一個記錄聯合進行完全掃描,這一般比較糟糕,應該儘量避免

如果是Only index,這意味着信息只用索引樹中的信息檢索出的,這比掃描整個表要快。

如果是where used,就是使用上了where限制。

如果是impossible where 表示用不着where,一般就是沒查出來啥。

如果此信息顯示Using filesort或者Using temporary的話會很吃力,WHERE和ORDER BY的索引經常無法兼顧,如果按照WHERE來確定索引,那麼在ORDER BY時,就必然會引起Using filesort,這就要看是先過濾再排序划算,還是先排序再過濾划算。

索引的類型

UNIQUE唯一索引
不可以出現相同的值,可以有NULL值

INDEX普通索引
允許出現相同的索引內容

PRIMARY KEY主鍵索引
不允許出現相同的值,且不能爲NULL值,一個表只能有一個primary_key索引

fulltext index 全文索引
可以針對值中的某個單詞,比如一篇文章中的某個詞,
mysql 5.6.4開始支持Innodb的全文檢索

索引的創建

ALTER TABLE
適用於表創建完畢之後再添加

ALTER TABLE 表名 ADD 索引類型 (unique,primary key,fulltext,index)索引名

ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX `index_name` (`column_list`) -- 索引名,可要可不要;如果不要,當前的索引名就是該字段名; 
ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (`column_list`) 
ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY (`column_list`) 
ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT KEY (`column_list`)

CREATE INDEX
CREATE INDEX可對錶增加普通索引或UNIQUE索引

--例,只能添加這兩種索引; 
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list) 
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_list)

另外,還可以在建表時添加

CREATE TABLE `test1` ( 
  `id` smallint(5) UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL, -- 注意,下面創建了主鍵索引,這裏就不用創建了 
  `username` varchar(64) NOT NULL COMMENT '用戶名', 
  `nickname` varchar(50) NOT NULL COMMENT '暱稱/姓名', 
  `intro` text, 
  PRIMARY KEY (`id`),  
  UNIQUE KEY `unique1` (`username`), -- 索引名稱,可要可不要,不要就是和列名一樣 
  KEY `index1` (`nickname`), 
  FULLTEXT KEY `intro` (`intro`) 
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='後臺用戶表';

索引的刪除

DROP INDEX `index_name` ON `talbe_name`  
ALTER TABLE `table_name` DROP INDEX `index_name` 
-- 這兩句都是等價的,都是刪除掉table_name中的索引index_name; 

ALTER TABLE `table_name` DROP PRIMARY KEY -- 刪除主鍵索引,注意主鍵索引只能用這種方式刪除

索引的查看

show index from tablename \G;

索引的更改
刪掉重建一個既可

創建索引的技巧

1.維度高的列創建索引
數據列中不重複值出現的個數,這個數量越高,維度就越高
如數據表中存在8行數據a ,b ,c,d,a,b,c,d這個表的維度爲4
要爲維度高的列創建索引,如性別和年齡,那年齡的維度就高於性別
性別這樣的列不適合創建索引,因爲維度過低

2.對 where,on,group by,order by 中出現的列使用索引

3.對較小的數據列使用索引,這樣會使索引文件更小,同時內存中也可以裝載更多的索引鍵

4.爲較長的字符串使用前綴索引

5.不要過多創建索引,除了增加額外的磁盤空間外,對於DML操作的速度影響很大,因爲其每增刪改一次就得從新建立索引

6.使用組合索引,可以減少文件索引大小,在使用時速度要優於多個單列索引

組合索引
爲了形象地對比兩者,先建一個表：

CREATE TABLE `myIndex` ( 
  `i_testID` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
  `vc_Name` VARCHAR(50) NOT NULL,  
  `vc_City` VARCHAR(50) NOT NULL,  
  `i_Age` INT NOT NULL,  
  `i_SchoolID` INT NOT NULL,  
  PRIMARY KEY (`i_testID`)  
);

假設表內已有1000條數據,在這 10000 條記錄裏面 7 上 8 下地分佈了 5 條 vc_Name=”erquan” 的記錄,只不過 city,age,school 的組合各不相同。來看這條 T-SQL：

SELECT `i_testID` FROM `myIndex` WHERE `vc_Name`='erquan' AND `vc_City`='shanghai' AND `i_Age`=25; -- 關聯搜索;

如果考慮建MySQL單列索引：
在 vc_Name 列上建立了索引。執行 T-SQL 時,MYSQL 很快將目標鎖定在了 vc_Name=erquan 的 5 條記錄上,取出來放到一中間結果集。在這個結果集裏,先排除掉 vc_City 不等於”鄭州”的記錄,再排除 i_Age 不等於 25 的記錄,最後篩選出唯一的符合條件的記錄。雖然在 vc_Name 上建立了索引,查詢時MYSQL不用掃描整張表,效率有所提高,但離我們的要求還有一定的距離。同樣的,在 vc_City 和 i_Age 分別建立的MySQL單列索引的效率相似。

爲了進一步榨取 MySQL 的效率,就要考慮建立組合索引。就是將 vc_Name,vc_City,i_Age 建到一個索引裏：

ALTER TABLE `myIndex` ADD INDEX `name_city_age` (vc_Name(10),vc_City,i_Age);

建表時,vc_Name 長度爲 50,這裏爲什麼用 10 呢?這就是下文要說到的前綴索引,因爲一般情況下名字的長度不會超過 10,這樣會加速索引查詢速度,還會減少索引文件的大小,提高 INSERT 的更新速度。

執行 T-SQL 時,MySQL 無須掃描任何記錄就到找到唯一的記錄!!

如果分別在 vc_Name,vc_City,i_Age 上建立單列索引,讓該表有 3 個單列索引,查詢時和上述的組合索引效率一樣嗎?答案是大不一樣,遠遠低於我們的組合索引。雖然此時有了三個索引, 但 MySQL 只能用到其中的那個它認爲似乎是最有效率的單列索引,另外兩個是用不到的,也就是說還是一個全表掃描的過程。

建立這樣的組合索引,其實是相當於分別建立了
vc_Name,vc_City,i_Age
vc_Name,vc_City
vc_Name
這樣的三個組合索引!爲什麼沒有 vc_City,i_Age 等這樣的組合索引呢?這是因爲 mysql 組合索引 “最左前綴” 的結果。簡單的理解就是隻從最左面的開始組合。並不是只要包含這三列的查詢都會用到該組合索引,下面的幾個 T-SQL 會用到：

SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name=”erquan” AND vc_City=”鄭州” SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name=”erquan”

而下面幾個則不會用到：

SELECT * FROM myIndex WHREE i_Age=20 AND vc_City=”shanghai” 
SELECT * FROM myIndex WHREE vc_City=”shanghai”

也就是,name_city_age(vc_Name(10),vc_City,i_Age) 從左到右進行索引,如果沒有左前索引Mysql不執行索引查詢

前綴索引
如果索引列長度過長,這種列索引時將會產生很大的索引文件,不便於操作,可以使用前綴索引方式進行索引前綴索引應該控制在一個合適的點,控制在0.31黃金值即可(大於這個值就可以創建)

SELECT COUNT(DISTINCT(LEFT(`title`,10)))/COUNT(*) FROM Arctic;

這個值大於0.31就可以創建前綴索引

ALTER TABLE `user` ADD INDEX `uname`(title(10));

增加前綴索引SQL,將人名的索引建立在10,這樣可以減少索引文件大小,加快索引查詢速度

什麼樣的sql不走索引

SELECT `sname` FROM `stu` WHERE `age`+10=30;-- 不會使用索引,因爲所有索引列參與了計算 

SELECT `sname` FROM `stu` WHERE LEFT(`date`,4) <1990; -- 不會使用索引,因爲使用了函數運算,原理與上面相同 

SELECT * FROM `houdunwang` WHERE `uname` LIKE'後盾%' -- 走索引 

SELECT * FROM `houdunwang` WHERE `uname` LIKE "%後盾%" -- 不走索引 

-- 正則表達式不使用索引,這應該很好理解,所以爲什麼在SQL中很難看到regexp關鍵字的原因 

-- 字符串與數字比較不使用索引; 
CREATE TABLE `a` (`a` char(10)); 
EXPLAIN SELECT * FROM `a` WHERE `a`="1" -- 走索引 
EXPLAIN SELECT * FROM `a` WHERE `a`=1 -- 不走索引 

select * from dept where dname='xxx' or loc='xx' or deptno=45 --如果條件中有or,即使其中有條件帶索引也不會使用。換言之,就是要求使用的所有字段,都必須建立索引, 我們建議大家儘量避免使用or 關鍵字 

-- 如果mysql估計使用全表掃描要比使用索引快,則不使用索引

索引的弊端
不要盲目的創建索引,只爲查詢操作頻繁的列創建索引,創建索引會使查詢操作變得更加快速,但是會降低增加、刪除、更新操作的速度,因爲執行這些操作的同時會對索引文件進行重新排序或更新;

在大數據導入時,可以先刪除索引,再批量插入數據,最後再添加索引。

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