MySQL数据库学习笔记 --- 索引_数据库索引必须学吗-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2301_77574443/article/details/146564166

MySQL数据库学习笔记

索引

索引

索引概述

介绍
索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。数据库系统会定期维护索引，保证数据的高效查询。
演示
无索引：数据库的数据查找方式为全表顺序查找，即从第一行数据开始逐行扫描数据，直至最后一行结束。这种查找方式性能很低。
有索引：针对表中的age字段建立二叉树，此时进行数据查询会依据二叉树结构进行扫描，极大的提高了查询效率。

特点

优点	缺点
提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本	索引列占用空间
通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗	索引降低更新(INSERT, UPDATE, DELETE)表的速度

索引结构

MySQL的索引实在存储引擎层实现的，不同的存储引擎拥有不同的索引结构。

索引结构	InnoDB	MyISAM	Memory	描述
B+Tree索引	支持	支持	支持	最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引
Hash索引	不支持	不支持	支持	底层数据结构是用哈希表实现的，只有精度匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询
R-Tree索引（空间索引）	不支持	不支持	支持	空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少
Full-text索引（全文索引）	5.6版本后支持	支持	不支持	一种通过建立倒排索引的结构，快速匹配文档的方式。类似Lucene, Solr

二叉树

缺点：
1. 顺序插入时会形成一个链表，查询性能大大降低。（可以用红黑树解决）
2. 数据量大的情况下，层级较深，检索速度慢。
B-Tree（多路平衡查找树）
B-Tree的叶子节点和非叶子节点都会存放数据，一旦节点存储的key数量达到最大度数，中间元素就会向上分裂。以一棵最大度数(max-degree)为5的B-Tree为例 (每个节点最多存储4个key，5个指针)

数据结构可视化构建网站：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html
B+Tree（多路平衡查找树）
B+Tree是B-Tree的变种，非叶子节点仅仅起到索引数据的作用，叶子节点涵盖所有数据，且会形成一个单向链表。以一棵最大度数(max-degree)为4的B+Tree为例
Hash
Hash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，然后存储到Hash表中。如果两个（或多个）键值映射到一个相同的槽位上，数据存储就产生了Hash冲突，可以通过链表来解决。

特点：
1. Hash索引只能对等比较（=，in），不支持范围查询
2. 无法利用索引完成排序
3. 查询效率高
思考：为什么InnoDB存储引擎选择使用B+Tree索引结构？
1. 相比较二叉树索引，B+Tree的数据层级更少，搜索效率更高；
2. 相比较B-Tree索引，每个节点都会保存数据，这样导致一页中存储的键值对减少，指针也减少，同样存储数据，B-Tree需要更大的深度，效率降低。
3. 相比较Hash索引，Hash索引只适用于等值匹配，不适用于范围匹配。

索引分类

分类	含义	特点	关键字
主键索引	针对表中主键创建的索引	默认自动创建，唯一	PRIMARY
唯一索引	避免同一个表中某字段的值重复	不唯一	UNIQUE
常规索引	快速定位特定数据	不唯一
全文索引	全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值	不唯一	FULLTEXT

在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，可以分为以下两种

分类	含义	特点
聚集索引(Clustered Index)	将数据与索引一起存储，索引结构的叶子节点保存行数据	必须且唯一
二级索引(Secondary Index)	将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联对应的主键	不唯一

聚集索引选取规则：
1. 如果表中存在主键，主键索引就是聚集索引。
2. 如果表中不存在主键，则将第一个唯一索引作为聚集索引。
3. 如果表中没有主键，也没有唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。
在这里插入图片描述

索引语法

# 创建索引
CREATE [UNIQUE|FULLTEXT] INDEX index_name ON table_name ( index_col_name,... );
# 查看索引
SHOW INDEX FROM table_name;
# 删除索引
DROP INDEX index_name ON table_name;

SQL性能分析

SQL执行频率
MySQL客户端连接成功后，通过show [session|global] 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：
```
// 总共有7个下划线
SHOW [SESSION|GLOBAL] STATUS LIKE 'Com_______';   
```
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。
```
// 查看开启情况
SHOW variables LIKE 'slow_query_log';
```
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：
```
# 开启MySQL慢查询开关
slow_query_log = 1
# 设置慢查询日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会被视为慢查询，记录慢查询日志。
long_query_time = 2
```
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;
```
通过执行如下指令查看指令的执行耗时：
```
# 查看每一条SQL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;
```
explain执行计划
EXPLAIN或者DESC命令获取MySQL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;
```
- 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）
- select_type
  表示SELECT的类型，常见的取值有SIMPLE（简单表）、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）、SUBQUERY（SELECT/WHERE之后包含的子查询）等
- type
  表示连接类型，性能由好到差的连接类型为NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index、all
- possible_key
  显示可能应用在表上的索引，一个或多个
- key
  实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引。
- 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，并非实际长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好。
- rows
  MySQL认为必须要执行查询的行数，在InnoDB引擎的表中rows是一个估计值。
- filtered
  表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered值越大越好。

索引使用

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。
最左前缀法则
最左前缀法则指查询从索引最左列开始，并且不跳过索引中的列。联合索引符合最左前缀法则。如果跳跃某一列，则索引将部分失效（后面的字段索引失效）。
范围查询
联合索引中出现">“、”<“范围查询，范围查询右侧的列索引会失效，此时将”>“、”<“改成”>=“、”<="，右侧索引就不会失效。
索引列运算
对索引字段进行运算，索引将失效。
字符串不加引号
使用字符串类型字段时，不加引号索引将失效。
模糊查询
如果字段中间或尾部使用模糊匹配，索引不会失效。如果头部使用模糊匹配，索引失效。
or连接
“A or B”，如果条件A所在的列有索引，条件B所在的列没有索引，那么条件A所在的列的索引不会使用。
数据分布影响
如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不适用索引。

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。

use index：

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

ignore index：

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

force index：

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

覆盖索引
覆盖索引指一条查询语句在查询的过程中使用了索引，并且查询需要返回的列和字段值在该索引中已经全部找到。尽量使用覆盖索引，减少select *，因为非索引字段有时需要回表查询。
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IO，影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀建立索引，这样可以节约索引空间，提高检索效率。
- 语法
```
# 提取前n个字符构建索引
create index idx_xxx on table_name(column(n));
```
- 前缀长度
  根据索引的选择性决定，选择性指得是不重复的索引值（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，性能也最好。
  - 公式
```
select count(distinct substring(your_para,1,n) / count(*) from your_table;
```
单列索引与联合索引
- 单列索引：一个索引只包含单个列
- 联合索引：一个索引包含多个列
  
  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。
  注：多条件联合查询时，MySQL优化器会评估哪个字段的索引效率更高，选择该索引完成本次查询