10、MySQL-索引

目录

1、索引概述

2、索引结构

2.1 BTree

2.2 B+Tree

2.3 Hash

3、索引分类

4、索引语法

4.1 创建索引

4.2 查看索引

4.3 删除索引

5、SQL性能分析

5.1 SQL执行频率

5.2 慢查询日志

5.3 profile详情

5.4 explain执行计划

6、索引使用

6.1 验证索引效率

6.2 最左前缀法则

6.3 索引失效情况

6.4 SQL提示

6.5 覆盖索引&连表查询

6.6 前缀索引

6.7 单列&联合索引

7、索引设计原则

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1、索引概述

介绍：索引(index)是帮助MySQ高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引

优势：

1. 提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本
2. 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPN的消耗。

劣势：

1. 索引列也是要占用空间的。
2. 索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低。

2、索引结构

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引警有不同的结构，主要包含以下几种:

我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引。

2.1 BTree

介绍：多路平衡查找树

以一颗最大度数(max-degree)为5(5阶)的BTree为例(每个节点最多存储4个key，5个指针):

知识小贴士: 树的度数指的是一个节点的子节点个数。                                                             

2.2 B+Tree

以一颗最大度数(max-degree)为4(4阶)的B+Tree为例:

相对于BTree区别:

1. 所有的数据都会出现在叶子节点
2. 叶子节点形成一个单向链表

MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能。

2.3 Hash

哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。

如果两个(或多个)键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突(也称为hash碰撞)，可以通过链表来解决。

Hash索引特点

1. Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询(between，>，<，…)
2. 无法利用索引完成排序操作
3. 查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+Tree索引

存储引擎支持

1. 在MySQL中，支持hash索引的是Memory引擎，而InnoD8中具有自适应hash功能，hash索引是存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

为什么InnoDB存储引擎选择使用B+ Tree索引结构?

1. 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高
2. 对于BTree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低
3. 相对Hash索引，B+Tree支持范围匹配及排序操作

3、索引分类

在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

聚集索引选取规则:

1. 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
2. 如果不存在主键，将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引。
3. 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。

4、索引语法

4.1 创建索引

CREATE [UNIQUE|FULLTEXT] INDEX index_name ON table_name (index_col_name,...) 

4.2 查看索引

SHOW INDEX FROM table_name;

4.3 删除索引

DROP INDEX index_name ON table_name;

案例：

表数据：

需求：

1、name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引。

CREATE INDEX idx_user_name ON tb_user(name)

2、phone手机号字段的值，是非空，且唯一的，为该字段创建唯一索引。

CREATE UNIQUE INDEX idx_user_phone ON tb_user(phone)

3、为profession、age、status创建联合索引。

CREATE INDEX idx_user_pro_age_sta ON tb_user(profession,age,status)

4、为email建立合适的索引来提升查询效率

CREATE INDEX idx_user_email ON tb_user(email)

5、SQL性能分析

5.1 SQL执行频率

MySQL 客户端连接成功后，通过 show[sessionlglobal status 命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次:

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com____';

5.2 慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_query_time，单位:秒，默认10秒)的所有SQL语句的日志。

MySQL的慢查询日志默认没有开启，需要在MySQL的配置文件(/etc/my.cnf)中配置如下信息:

查看慢查询日志是否开启

SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log'

开启慢查询日志

SET GLOBAL slow_query_log='ON'

关闭慢查询日志

SET GLOBAL slow_query_log='OFF'

5.3 profile详情

show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have_profiling参数，能够看到当前MySQL是否支持

profile操作:

SELECT @@have_profiling

默认profiling是关闭的，可以通过set语句在session/global级别开启profiling:

SET PROFILING=1

执行一系列的业务SQL的操作，然后通过如下指令查看指令的执行耗时:

-- 查看每一条SOL的耗时基本情况
show profiles;-- 查看指定query id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query id;-- 查看指定query id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query id;

5.4 explain执行计划

EXPLAIN 或者 DESC命令获取 MVSOL如何执行 SELECT语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。

-- 直接在select语句之前加上关键字 explain/desc
EXPLAIN SELECT字段列表 FROM 表名 WHERE 条件;

EXPLAIN 执行计划各字段含义:

1、id

select查询的序列号，表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序(id相同，执行顺序从上到下;id不同，值越大，越先执行)。

2、select_type

表示 SELECT的类型，常见的取值有SIMPLE(简单表，即不使用表连接或者子查询)、PRIMARY(主查询，即外层的查询)、UNION(UNION 中的第二个或者后面的查询语句)、SUBOUERY(SELECT/WHERE之后包含了子查询)等

3、type

表示连接类型，性能由好到差的连接类型为NULL、system、const、eg ref、ref、range、index、all

4、possible_key

显示可能应用在这张表上的索引，一个或多个

5、Key

实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引

6、Key_len

表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好

7、rows

MySQL认为必须要执行查询的行数，在innodb引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的

8、filtered

表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered 的值越大越好

6、索引使用

6.1 验证索引效率

在未建立索引之前，执行如下SQL语句，查看SQL的耗时。

SELECT * FROM tb_sku WHERE sn='100000003145001'

针对字段创建索引

create index idx_sku_sn on tb_sku(sn)

然后再次执行相同的SQL语句，再次查看SQL的耗时。

SELECT * FROM tb_sku WHERE sn='100000003145001'

6.2 最左前缀法则

如果索引了多列(联合索引)，要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。

如果跳跃某一列，索引将部分失效(后面的字段索引失效)

explain select * from tb_user where profession ='软件工程' and age = 31 and status ='0'explain select * from tb_user where profession ='软件工程' and age = 31explain select * from tb_user where profession='软件工程'explain select * from tb_user where age = 31 and status = '0'explain select * from tb_user where status = '0'

6.3 索引失效情况

1、不要在索引列上进行运算操作，索引将失效。

-- 例如使用substring进行截取
explain select * from tb_user where substring(phone,10,2) = '15'

2、字符串类型字段使用时，不加引号，穿索引将失效。

explain select * from tb_user where profession ='软件工程' and age = 31 and status = 0;
explain select * from tb_user where phone = 17799990015;

3、如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。

explain select * from tb_user where profession like '软件%';explain select * from tb_user where profession like '%工程';explain select * from tb_user where profession like '%工%';

4、用or分割开的条件，如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。

explain select * from tb_user where id = 10 or age = 23;explain select * from tb_user where phone = '17799990017' or age = 23;-- 由于age没有索引，所以即使id、phone有索引，索引也会失效。所以需要针对于age也要建立索引。

5、如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。

6.4 SQL提示

SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。

1、use index   给MySQL指定一个索引，但是MySQL会根据实际条件判断是否采用

explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工程”;

2、ignore index  忽略索引

explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession = '软件工程”;

3、force index  强制MySQL使用指定的索引

explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession = '软件工程”;

6.5 覆盖索引&连表查询

尽量使用覆盖索引(查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到)，减少select*。

explain select id, profession from tb_user where profession ='软件工程' and age = 31 and status ='0';explain select id,profession,age, status from tb_user where profession ="软件工程' and age = 31 and status = '0';explain select id,profession,age, status, name from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0';explain select * from tb_user where profession ='软件工程' and age = 31 and status = '0';

usingindex condition:查找使用了索引，但是需要回表查询数据

using where; usingindex:查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询数据

6.6 前缀索引

当字段类型为字符串(varchar，text等)时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘!0，影响查询效率。此时可以只将字符串的>-部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。

1、创建前缀索引

create index idx_xxx on table_name(column(n));

2、前缀长度

可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值(基数)和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高则查询效率越高，唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。

select count(distinct email)/count(*) from tb_user;select count(distinct substring(email,1,5)) / count(*) from tb_user;

6.7 单列&联合索引

单列索引：即一个索引只包含单个列。
联合索引：即一个索引包含了多个列。

在业务场景中，如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引，而非单列索引。

1、单列索引情况:

explain select id, phone, name from tb_user where phone = '17799990010'and name = '张三'

多条件联合查询时，MSQL优化器会评估哪个字段的索引效率更高，会选择该索引完成本次查询。

2、联合索引情况:

7、索引设计原则

1. 针对于数据量较大（百万条以上数据），且查询比较频繁的表建立索引。
2. 针对于常作为查询条件(where)、排序(orderby)、分组(groupby)操作的字段建立索引。
3. 尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
4. 如果是字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引。
5. 尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率。
6. 要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率,
7. 如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。