MySQL学习day3(索引)

索引

索引是帮助MySQL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

提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本

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。

劣势

索引列也是要占用空间的。

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。

索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的结构，主要包含以下几种：

索引结构

B树（超过度数向上裂变）

B+树索引：最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引（和B树一样会向上裂变，但是所有数据都会出现在叶子节点，然后形成单向链表，MySQL里面增加指向相邻叶子节点的链表指针，双向链表）

Hash索引：底层数据结构是用哈希表实现的，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询（之前也讲过，和hashmap原理很像，用hash算法计算hash值，然后映射到对应位置，没有就存放，有形成链表）（只能用于对等比较，不支持范围查询，无法利用索引完成排序操作，查询效率高）

R-tree（空间索引)：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(全文索引)：是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式。类似于Lucene,Solr,ES

为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构？

相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；

对于B-tree,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；

索引分类

主健索引 针对于表中主键创建的索引 默认自动创建，只能有一个 PRIMARY

唯一索引 避免同一个表中某数据列中的值重复 可以有多个 UNIQUE

常规索引 快速定位特定数据 可以有多个

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 可以有多个 FULLTEXT

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(Clustered lidex) 将数据存储与索引放到了一块，索引结构的叶子节点保存了行数据必须有，而且只有一个

聚集索引选取规则：

如果存在主键，主键索引就是聚集索引

如果不存在主键，将使用第一个唯一索引作为聚集索引

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

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的是对应的主键可以存在多个

回表查询，先查二级索引然后查聚集索引

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;

为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构？

相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；

对于B-tree,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；

索引分类

主健索引 针对于表中主键创建的索引 默认自动创建，只能有一个 PRIMARY

唯一索引 避免同一个表中某数据列中的值重复 可以有多个 UNIQUE

常规索引 快速定位特定数据 可以有多个

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 可以有多个 FULLTEXT

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(Clustered lidex) 将数据存储与索引放到了一块，索引结构的叶子节点保存了行数据必须有，而且只有一个

聚集索引选取规则：

如果存在主键，主键索引就是聚集索引

如果不存在主键，将使用第一个唯一索引作为聚集索引

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

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的是对应的主键可以存在多个

回表查询，先查二级索引然后查聚集索引

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

1.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

INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次：

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com______'；

下划线指的是字符，几个下划线就是几个字符

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：

#开启MySQL慢日志查询开关

slow_query_log=1

#设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志

long_query_time=2

配置完毕之后，通过以下指令重新启动MySQL服务器进行测试，查看慢日志文件中记录的信息/var/lib/mysql/localhost-slow.log

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;

4.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

语法：

#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：

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，走

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)、SUBQUERY(SELECT/WHERE之后包含了子查询)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

显示可能应用在这张表上的索引，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，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度

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。

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。

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失效，但是加=号就会正常

索引列运算

不要在索引列上进行运算操作，索引将失效

字符串不加引号

字符串类型字段使用时，不加引号，索引失效

模糊查询

如果仅仅是尾部模糊查询，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。

or连接的条件

用or分隔开的条件，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

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，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;

ignore index;

force index;

覆盖索引

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*，根本原因就是回表查询

前缀索引

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，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。

语法

create index idx_xxox on table_name(column(n);

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。

索引设计原则

1.针对于数据量较大，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(order by)、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NOTNULL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。