mysql navicat 索引_mysql更新(八) 可视化工具Navicat的使用索引

最新推荐文章于 2024-05-24 21:47:53 发布

数据匠人

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文章标签： mysql navicat 索引

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_33305399/article/details/113161053

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本文详细介绍了MySQL中的索引概念、作用及常见类型，包括普通索引、唯一索引、主键索引和联合索引等。通过Navicat可视化工具演示了创建和删除索引的操作，并探讨了正确使用索引的方法，如避免全表扫描、使用覆盖索引等。此外，还提到了执行计划的分析以及慢查询日志的开启和配置，以优化数据库性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、索引的介绍

数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构。类似于字典中的目录，查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置吗，然后直接获取。

二、索引的作用

约束和加速查找

三、常见的几种索引：

- 普通索引

- 唯一索引

- 主键索引

- 联合索引(多列)

- 联合主键索引

- 联合唯一索引

- 联合普通索引

无索引：从前往后一条一条查询

有索引：创建索引的本质，就是创建额外的文件(某种格式存储，查询的时候，先去格外的文件找，定好位置，然后再去原始表中直接查询。但是创建索引越多，会对硬盘也是有损耗。

建立索引的目的：

a.额外的文件保存特殊的数据结构

b.查询快，但是插入更新删除依然慢

c.创建索引之后，必须命中索引才能有效

无索引和有索引的区别以及建立索引的目的

hash索引和BTree索引

(1)hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢

(2)btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量指数级增长(我们就用它，因为innodb默认支持它)

索引的种类

3.1 普通索引

作用：仅有一个加速查找

create table userinfo(

nid int not null auto_increment primary key,

name varchar(32) not null,

email varchar(64) not null,

index ix_name(name)

);

创建表+普通索引

create index 索引的名字 on 表名(列名)

普通索引

drop index 索引的名字 on 表名

删除索引

show index from 表名

查看索引

3.2 唯一索引

唯一索引有两个功能：加速查找和唯一约束(可含null)

create table userinfo(

id int not null auto_increment primary key,

name varchar(32) not null,

email varchar(64) not null,

unique index ix_name(name)

);

创建表+唯一索引

create unique index 索引名 on 表名(列名)

唯一索引

drop index 索引名 on 表名;

删除唯一索引

3.3 主键索引

主键索引有两个功能：加速查找和唯一约束(不含null)

create table userinfo(

id int not null auto_increment primary key,

name varchar(32) not null,

email varchar(64) not null,

unique index ix_name(name)

)

create table userinfo(

id int not null auto_increment,

name varchar(32) not null,

email varchar(64) not null,

primary key(nid),

unique index ix_name(name)

)

创建表+主键索引

alter table 表名 add primary key(列名);

主键索引

alter table 表名 drop primary key;

alter table 表名 modify 列名 int, drop primary key;

删除主键索引

3.4 组合索引

组合索引是将n个列组合成一个索引

其应用场景为：频繁的同时使用n列来进行查询，如：where name = ‘alex‘ and email = ‘[email protected]‘。

create index 索引名 on 表名(列名1,列名2);

联合普通索引

四、索引名词

#覆盖索引：在索引文件中直接获取数据

例如：

select name from userinfo where name = ‘alex50000‘;

#索引合并：把多个单列索引合并成使用

例如：

select * from userinfo where name = ‘alex13131‘ and id = 13131;

六、正确使用索引的情况

数据库表中添加索引后确实会让查询速度起飞，但前提必须是正确的使用索引来查询，如果以错误的方式使用，则即使建立索引也会不奏效。

使用索引，我们必须知道：

(1)创建索引

(2)命中索引

(3)正确使用索引

准备：

#1. 准备表

create table userinfo(

id int,

name varchar(20),

gender char(6),

email varchar(50)

);

#2. 创建存储过程，实现批量插入记录

delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$

create procedure auto_insert1()

BEGIN

declare i int default 1;

while(i<3000000)do

insert into userinfo values(i,concat(‘alex‘,i),‘male‘,concat(‘egon‘,i,‘@oldboy‘));

set i=i+1;

end while;

END$$ #$$结束

delimiter ; #重新声明分号为结束符号

#3. 查看存储过程

show create procedure auto_insert1\G

#4. 调用存储过程

call auto_insert1();

准备300w条数据

测试：

- like ‘%xx‘

select * from userinfo where name like ‘%al‘;

-使用函数

select * from userinfo where reverse(name) = ‘alex333‘;

- or

select * from userinfo where id = 1 or email = ‘[email protected]‘;

特别的：当or条件中有未建立索引的列才失效，以下会走索引

select * from userinfo where id = 1 or name = ‘alex1222‘;

select * from userinfo where id = 1 or email = ‘[email protected]‘ and name = ‘alex112‘

-类型不一致

如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来，不然...

select * from userinfo where name = 999;

- !=

select count(*) from userinfo where name != ‘alex‘

特别的：如果是主键，则还是会走索引

select count(*) from userinfo where id != 123

- >

select * from userinfo where name > ‘alex‘

特别的：如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引

select * from userinfo where id > 123

select * from userinfo where num > 123

-order by

select email from userinfo order by name desc;

当根据索引排序时候，选择的映射如果不是索引，则不走索引

特别的：如果对主键排序，则还是走索引：

select * from userinfo order by nid desc;

-组合索引最左前缀

如果组合索引为：(name,email)

name and email -- 使用索引

name -- 使用索引

email -- 不使用索引

什么是最左前缀呢？

最左前缀匹配：

create index ix_name_email on userinfo(name,email);

select * from userinfo where name = ‘alex‘;

select * from userinfo where name = ‘alex‘ and email=‘[email protected]‘;

select * from userinfo where email=‘[email protected]‘;

如果使用组合索引如上，name和email组合索引之后，查询

(1)name和email ---使用索引

(2)name ---使用索引

(3)email ---不适用索引

对于同时搜索n个条件时，组合索引的性能好于多个单列索引

******组合索引的性能>索引合并的性能*********

七、索引的注意事项

(1)避免使用select *

(2)count(1)或count(列) 代替count(*)

(3)创建表时尽量使用char代替varchar

(4)表的字段顺序固定长度的字段优先

(5)组合索引代替多个单列索引(经常使用多个条件查询时)

(6)尽量使用短索引 (create index ix_title on tb(title(16));特殊的数据类型 text类型)

(7)使用连接(join)来代替子查询

(8)连表时注意条件类型需一致

(9)索引散列(重复少)不适用于建索引，例如：性别不合适

八、执行计划

explain + 查询SQL - 用于显示SQL执行信息参数，根据参考信息可以进行SQL优化

mysql> explain select * from userinfo;

+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------+

+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------+

+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------+

mysql> explain select * from (select id,name from userinfo where id <20) as A;

+----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+

+----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+

+----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+

2 rows in set (0.05 sec)

参数说明：

select_type：

查询类型

SIMPLE 简单查询

PRIMARY 最外层查询

SUBQUERY 映射为子查询

DERIVED 子查询

UNION 联合

UNION RESULT 使用联合的结果

table：

正在访问的表名

type：

查询时的访问方式，性能：all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const

ALL 全表扫描，对于数据表从头到尾找一遍

select * from userinfo;

特别的：如果有limit限制，则找到之后就不在继续向下扫描

select * from userinfo where email = ‘[email protected]‘

select * from userinfo where email = ‘[email protected]‘ limit 1;

虽然上述两个语句都会进行全表扫描，第二句使用了limit，则找到一个后就不再继续扫描。

INDEX ：全索引扫描，对索引从头到尾找一遍

select nid from userinfo;

RANGE：对索引列进行范围查找

select * from userinfo where name < ‘alex‘;

PS:

between and

> >= < <= 操作

注意：!= 和 > 符号

INDEX_MERGE：合并索引，使用多个单列索引搜索

select * from userinfo where name = ‘alex‘ or nid in (11,22,33);

REF：根据索引查找一个或多个值

select * from userinfo where name = ‘alex112‘;

EQ_REF：连接时使用primary key 或 unique类型

select userinfo2.id,userinfo.name from userinfo2 left join tuserinfo on userinfo2.id = userinfo.id;

CONST：常量

表最多有一个匹配行,因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数,const表很快,因为它们只读取一次。

select id from userinfo where id = 2 ;

SYSTEM：系统

表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。

select * from (select id from userinfo where id = 1) as A;

possible_keys：可能使用的索引

key：真实使用的

key_len：　　MySQL中使用索引字节长度

rows： mysql估计为了找到所需的行而要读取的行数 ------ 只是预估值

extra：

该列包含MySQL解决查询的详细信息

“Using index”

此值表示mysql将使用覆盖索引，以避免访问表。不要把覆盖索引和index访问类型弄混了。

“Using where”

这意味着mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤，许多where条件里涉及索引中的列，当(并且如果)它读取索引时，就能被存储引擎检验，因此不是所有带where子句的查询都会显示“Using where”。有时“Using where”的出现就是一个暗示：查询可受益于不同的索引。

“Using temporary”

这意味着mysql在对查询结果排序时会使用一个临时表。

“Using filesort”

这意味着mysql会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行。mysql有两种文件排序算法，这两种排序方式都可以在内存或者磁盘上完成，explain不会告诉你mysql将使用哪一种文件排序，也不会告诉你排序会在内存里还是磁盘上完成。

“Range checked for each record(index map: N)”

这个意味着没有好用的索引，新的索引将在联接的每一行上重新估算，N是显示在possible_keys列中索引的位图，并且是冗余的

九、慢日志记录

开启慢查询日志，可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句，通过定位分析性能的瓶颈，才能更好的优化数据库系统的性能。

(1) 进入MySql 查询是否开了慢查询

show variables like ‘slow_query%‘;

参数解释：

slow_query_log 慢查询开启状态 OFF 未开启 ON 为开启

slow_query_log_file 慢查询日志存放的位置(这个目录需要MySQL的运行帐号的可写权限，一般设置为MySQL的数据存放目录)

(2)查看慢查询超时时间

show variables like ‘long%‘;

ong_query_time 查询超过多少秒才记录默认10秒

(3)开启慢日志(1)(是否开启慢查询日志，1表示开启，0表示关闭。)

set global slow_query_log=1;

(4)再次查看

show variables like ‘%slow_query_log%‘;

(5)开启慢日志(2)：(推荐)

在my.cnf 文件中

找到[mysqld]下面添加：

slow_query_log =1

slow_query_log_file=C:\mysql-5.6.40-winx64\data\localhost-slow.log

long_query_time = 1

参数说明：

slow_query_log 慢查询开启状态 1 为开启

slow_query_log_file 慢查询日志存放的位置

long_query_time 查询超过多少秒才记录默认10秒修改为1秒

十、分页性能相关方案

先回顾一下，如何取当前表中的前10条记录，每十条取一次.......

第1页：

select * from userinfo limit 0,10;

第2页：

select * from userinfo limit 10,10;

第3页：

select * from userinfo limit 20,10;

第4页：

select * from userinfo limit 30,10;

......

第2000010页

select * from userinfo limit 2000000,10;

PS:会发现，越往后查询，需要的时间约长，是因为越往后查，全文扫描查询，会去数据表中扫描查询。

最优的解决方案

做一个记录：记录当前页的最大id或最小id

select * from userinfo where id>max_id limit 10;

select * from userinfo where id

(2) 中间有页码的情况

select * from userinfo where id in(

select id from (select * from userinfo where id > pre_max_id limit (cur_max_id-pre_max_id)*10) as A order by A.id desc limit 10

);

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