mysql <> 使用索引_Mysql索引的设计和使用

最新推荐文章于 2025-02-15 16:44:09 发布

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#mysql <> 使用索引

本文详细介绍了MySQL索引的设计与使用，包括索引的类型如普通索引、唯一索引、主键和全文索引，以及单列索引和多列索引的区别。重点阐述了最左前缀原则，并分析了EXPLAIN结果中不同类型连接的含义，提供了索引设计的原则，强调了索引使用中应注意的问题，如避免过度使用和类型转换对索引的影响。

原标题：Mysql索引的设计和使用

(一)索引的概述

1)什么是索引：索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。

如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的

记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，

MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有 1000个记录，通过索引查找记

录至少要比顺序扫描记录快100倍。

对于索引中的每一项，MySQL在内部为它保存一个数据文件中实际记录所在位置的“指针”。因此，

如果我们要查找name等于“Mike”记录的 peopleid

(SQL命令为“SELECT peopleid FROM people WHERE name=\'Mike\';”)，MySQL能够在name

的索引中查找“Mike”值，然后直接转到数据文件中相应的行，准确地返回该行的 peopleid(999)。

在这个过程中，MySQL只需处理一个行就可以返回结果。如果没有“name”列的索引，MySQL要扫描

数据文件中的所有记录，即1000个记录！显然，需要MySQL处理的记录数量越少，则它完成任务的速度

就越快。

(二)索引的类型

1)普通索引。这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种

方式创建：

o 创建索引，例如CREATE INDEX ON tablename (列的列表);

o 修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD INDEX [索引的名字] (列的列表);

o 创建表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) );

2)唯一性索引。这种索引和前面的“普通索引”基本相同，但有一个区别：索引列的所有值都只能出

现一次，即必须唯一。唯一性索引可以用以下几种方式创建：

o 创建索引，例如CREATE UNIQUE INDEX ON tablename (列的列表);

o 修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE [索引的名字] (列的列表);

o 创建表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], UNIQUE [索引的名字] (列的列表) );

3)主键。主键是一种唯一性索引，但它必须指定为“PRIMARY KEY”。如果你曾经用过AUTO_INCREMENT

类型的列，你可能已经熟悉主键之类的概念了。主键一般在创建表的时候指定，

例如“CREATE TABLE tablename ( [...], PRIMARY KEY (列的列表) ); ”。但是，我们也可以通过

修改表的方式加入主键，例如“ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (列的列表); ”。每个表只能有

一个主键。

4)全文索引。MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索。在MySQL中，全文索引的索引类型为 FULLTEXT。

全文索引可以在VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。它可以通过CREATE TABLE命令创建，也可以通过ALTER TABLE

或CREATE INDEX命令创建。对于大规模的数据集，通过ALTER TABLE(或者CREATE INDEX)命令创建全文索引要比

把记录插入带有全文索引的空表更快。

(三)单列索引和多列索引

1)基本概念。索引可以是单列索引，也可以是多列索引。下面我们通过具体的例子来说明这两种索引的区别。假设有

这样一个people表：

ALTER TABLE people ADD INDEX fname_lname_age (firstname,lastname,age);

由于索引文件以B-树格式保存，MySQL能够立即转到合适的firstname，然后再转到合适的lastname，最后转到合适的age。

在没有扫描数据文件任何一个记录的情况下，MySQL就正确地找出了搜索的目标记录！那么，如果在firstname、lastname、age

这三个列上分别创建单列索引，效果是否和创建一个firstname、lastname、 age的多列索引一样呢？答案是否定的，两者完全不同。

当我们执行查询的时候，MySQL只能使用一个索引。如果你有三个单列的索引，MySQL会试图选择一个限制最严格的索引。但是，

即使是限制最严格的单列索引，它的限制能力也肯定远远低于firstname、lastname、age这三个列上的多列索引。

2)最左索引。多列索引还有另外一个优点，它通过称为最左前缀(Leftmost Prefixing)的概念体现出来。例如，现在我们有一个

firstname、lastname、age列上的多列索引，我们称这个索引为fname_lname_age。当搜索条件是以下各种列的组合时，MySQL

将使用fname_lname_age索引：

* firstname，lastname，age

* firstname，lastname

* firstname

从另一方面理解，它相当于我们创建了(firstname，lastname，age)、(firstname，lastname)以及(firstname)这些列组合上的索引。

(四)EXPLAIN分析结果的含义

* table：这是表的名字。

* type：连接操作的类型。下面是MySQL文档关于ref连接类型的说明：

“对于每一种与另一个表中记录的组合，MySQL将从当前的表读取所有带有匹配索引值的记录。如果连接操作只使用键的最左前缀，

或者如果键不是 UNIQUE或 PRIMARY KEY类型(换句话说，如果连接操作不能根据键值选择出唯一行)，则MySQL使用ref连接类型。

如果连接操作所用的键只匹配少量的记录，则ref是一种好的连接类型。”

如果EXPLAIN显示连接类型是“ALL”，而且你并不想从表里面选择出大多数记录，那么MySQL的操作效率将非常低，因为它要扫描整个表。

你可以加入更多的索引来解决这个问题。预知更多信息，请参见MySQL的手册说明。

* possible_keys：可能可以利用的索引的名字。这里的索引名字是创建索引时指定的索引昵称；如果索引没有昵称，则默认显示的是索引

中第一个列的名字(在本例中，它是“firstname”)。默认索引名字的含义往往不是很明显。

* Key：它显示了MySQL实际使用的索引的名字。如果它为空(或NULL)，则MySQL不使用索引。

* key_len：索引中被使用部分的长度，以字节计。在本例中，key_len是102，其中firstname占50字节，lastname占50字节，age占2字节。

如果MySQL只使用索引中的firstname部分，则key_len将是50。

* ref：它显示的是列的名字(或单词“const”)，MySQL将根据这些列来选择行。在本例中，MySQL根据三个常量选择行。

* rows：MySQL所认为的它在找到正确的结果之前必须扫描的记录数。显然，这里最理想的数字就是1。

* Extra：这里可能出现许多不同的选项，其中大多数将对查询产生负面影响。在本例中，MySQL只是提醒我们它将用WHERE子句限制搜索结果集

type：

连接类型

system 表只有一行

const 表最多只有一行匹配，通用用于主键或者唯一索引比较时

eq_ref 每次与之前的表合并行都只在该表读取一行，这是除了system，const之外最好的一种，

特点是使用=，而且索引的所有部分都参与join且索引是主键或非空唯一键的索引

ref 如果每次只匹配少数行，那就是比较好的一种，使用=或<=>，可以是左覆盖索引或非主键或非唯一键

fulltext 全文搜索

ref_or_null 与ref类似，但包括NULL

index_merge 表示出现了索引合并优化(包括交集，并集以及交集之间的并集)，但不包括跨表和全文索引。

这个比较复杂，目前的理解是合并单表的范围索引扫描(如果成本估算比普通的range要更优的话)

unique_subquery 在in子查询中，就是value in (select...)把形如“select unique_key_column”的子查询替换。

PS：所以不一定in子句中使用子查询就是低效的！

index_subquery 同上，但把形如”select non_unique_key_column“的子查询替换

range 常数值的范围

index a.当查询是索引覆盖的，即所有数据均可从索引树获取的时候(Extra中有Using Index)；

b.以索引顺序从索引中查找数据行的全表扫描(无 Using Index)；

c.如果Extra中Using Index与Using Where同时出现的话，则是利用索引查找键值的意思；

d.如单独出现，则是用读索引来代替读行，但不用于查找

all 全表扫描

1、all

-- 环境描述

(root@localhost) [sakila]> show variables like 'version';

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

| Variable_name | Value |

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

| version | 5.6.26 |

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

MySQL采取全表遍历的方式来返回数据行，等同于Oracle的full table scan

(root@localhost) [sakila]> explain select count(deion) from film;

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

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

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

2、index

MySQL采取索引全扫描的方式来返回数据行，等同于Oracle的full index scan

(root@localhost) [sakila]> explain select title from film \G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: film

type: index

possible_keys: NULL

key: idx_title

key_len: 767

ref: NULL

rows: 1000

Extra: Using index

1 row in set (0.00 sec)

3、 range

索引范围扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值域的行，常见于between、等的查询

等同于Oracle的index range scan

(root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id>300 and customer_id<400\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: payment

type: range

possible_keys: idx_fk_customer_id

key: idx_fk_customer_id

key_len: 2

ref: NULL

rows: 2637

Extra: Using where

1 row in set (0.00 sec)

(root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id in (200,300,400)\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: payment

type: range

possible_keys: idx_fk_customer_id

key: idx_fk_customer_id

key_len: 2

ref: NULL

rows: 86

Extra: Using index condition

1 row in set (0.00 sec)

4、ref

非唯一性索引扫描或者，返回匹配某个单独值的所有行。常见于使用非唯一索引即唯一索引的非唯一前缀进行的查找

(root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id=305\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: payment

type: ref

possible_keys: idx_fk_customer_id

key: idx_fk_customer_id

key_len: 2

ref: const

rows: 25

Extra:

1 row in set (0.00 sec)

idx_fk_customer_id为表payment上的外键索引，且存在多个不不唯一的值，如下查询

(root@localhost) [sakila]> select customer_id,count(*) from payment group by customer_id

-> limit 2;

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

| customer_id | count(*) |

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

| 1 | 32 |

| 2 | 27 |

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

-- 下面是非唯一前缀索引使用ref的示例

(root@localhost) [sakila]> create index idx_fisrt_last_name on customer(first_name,last_name);

Query OK, 599 rows affected (0.09 sec)

Records: 599 Duplicates: 0 Warnings: 0

(root@localhost) [sakila]> select first_name,count(*) from customer group by first_name

-> having count(*)>1 limit 2;

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

| first_name | count(*) |

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

| JAMIE | 2 |

| JESSIE | 2 |

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

2 rows in set (0.00 sec)

(root@localhost) [sakila]> explain select first_name from customer where first_name='JESSIE'\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: customer

type: ref

possible_keys: idx_fisrt_last_name

key: idx_fisrt_last_name

key_len: 137

ref: const

rows: 2

Extra: Using where; Using index

1 row in set (0.00 sec)

(root@localhost) [sakila]> alter table customer drop index idx_fisrt_last_name;

Query OK, 599 rows affected (0.03 sec)

Records: 599 Duplicates: 0 Warnings: 0

--下面演示出现在join是ref的示例

(root@localhost) [sakila]> explain select b.*,a.* from payment a inner join

-> customer b on a.customer_id=b.customer_id\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: b

type: ALL

possible_keys: PRIMARY

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 599

Extra: NULL

*************************** 2. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: a

type: ref

possible_keys: idx_fk_customer_id

key: idx_fk_customer_id

key_len: 2

ref: sakila.b.customer_id

rows: 13

Extra: NULL

2 rows in set (0.01 sec)

5、eq_ref

类似于ref，其差别在于使用的索引为唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录与之匹配。

多见于主键扫描或者索引唯一扫描。

(root@localhost) [sakila]> explain select * from film a join film_text b

-> on a.film_id=b.film_id;

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

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

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

(root@localhost) [sakila]> explain select title from film where film_id=5;

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

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

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

6、const、system：

当MySQL对查询某部分进行优化，这个匹配的行的其他列值可以转换为一个常量来处理。

如将主键或者唯一索引置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量

(root@localhost) [sakila]> create table t1(id int,ename varchar(20) unique);

Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

(root@localhost) [sakila]> insert into t1 values(1,'robin'),(2,'jack'),(3,'henry');

Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)

Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0

(root@localhost) [sakila]> explain select * from (select * from t1 where ename='robin')x;

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

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

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

2 rows in set (0.00 sec)

7、type=NULL

MySQL不用访问表或者索引就可以直接得到结果

(root@localhost) [sakila]> explain select sysdate();

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

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

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

1 row in set (0.00 sec)

(五)设计索引的原则

1)最适合索引的列是出现在WHERE子句的列，或者连接子句中指定的列，而不是出现在SELECT关键字

后的选择列表中的列

2)使用唯一索引。考虑某列中的值的分布。索引的列的基数越大索引的效果越好。

3)使用短索引。如果对于字符串列进行索引，应该指定一个前缀的长度，只要有可能就应该这样做，例

如，有一个CHAR(200)列，如果在前10个或者20个字符内，多数值是唯一的，那么不要对整个列进行索引，

对前10个或者20个字符进行索引能过节约大量的索引空间，也可能会使查询的速度更快

4)利用最左前缀。在创建了一个N列的索引时，实际上创建了Mysql可利用的N个索引。多列索引可起几

个索引的作用，因为可利用索引中最左边的列集来匹配行。这样的列集称为最左前缀。

5)不要多度使用索引。每个额外的索引都要占用额外的磁盘空间，同时也降低了写操作的性能。

6)对于InnoDB存储引擎的表，记录默认会按照一定的顺序保存，如果有明确定义的主键，则按照主键顺

序保存。如果没有主键，但是有唯一的索引，那就按照唯一索引的顺序保存。如果既没有主键也没有唯一的

索引，那么表中会自动生成一个内部列，按照这个列的顺序来保存。

(六)BTREE索引与HASH索引(这两个为索引的方法)

两种不同类型的索引各有其不同的使用范围。HASH索引有一些重要的特征需要在使用的时候特别注意。默认情况下建立索引用HASH方法

HASH索引的注意事项

1.只用于使用 = 或 <> 操作符的等式比较或 IN语句中

2.优化器不能使用HASH索引来加速ORDER BY操作

３.只能使用整个关键字来搜索一行

BTREE索引

当使用> , < , >=, <=, BETWEEN, != 或者 <>, 或者 LIKE 'pattern' (其中patt不以通配符开始)操作符时，都可以使用相关列上的索引

example

以下范围的查询适用于BTREE索引和HASH索引

select * from t1 where key_col = 1 OR key_col IN (1, 3, 7,);

以下范围的查询只适用于BTREE索引

select * from t1 where key_col > 1 and key_col < 10

select * from t1 where key_col like 'ab%' OR key_col between 'lisa' and 'simon'

Mysql的类型转化时对索引的影响

1.表结构

CREATE TABLE `t_user` (

`user_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID自增列',

`user_account` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户账号',

`user_reg_timestamp` int(10) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '用户注册时间(时间戳)',

PRIMARY KEY (`user_id`),

UNIQUE KEY `user_email` (`user_account`) USING BTREE,

KEY `user_reg_timestamp` (`user_reg_timestamp`) USING BTREE

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=906 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=COMPACT;

user_id为主键 user_account为唯一索引 user_reg_timestamp 为普通索引

2. 类型varcher 或者类型char的索引，where条件时当成整数类型来处理时不会用到索引

a.正常情况下

SQl:

EXPLAIN

select *

from t_user

where user_account = '13522094928'; //user_account为varchar类型

result

select_type

table

type

passible_keys

key

key_len

ref

rows

Extra

SIMPLE

t_user

const

user_email

514

const

null

b.将where条件当成整数来处理时

SQL:

EXPLAIN

select *

from t_user

where user_account = 13522094928; //user_account为varchar类型

result

select_type

table

type

possible_keys

key

key_len

ref

rows

Extra

SIMPLE

t_user

All

user_email

null

899

User where

3.类型为int的索引，where条件时当作字符串来处理时会用到索引

SQL：

EXPLAIN

select *

from t_user

where user_reg_timestamp = '1461168561'; //user_reg_timestamp 为int类型

result

select_type

table

type

possible_keys

key

key_len

ref

rows

Extra

SIMPLE

t_user

ref

user_reg_timestamp

const

null

总结：Mysql在类型转换时：

如果字符串类型和数值类型做比较时默认将字符串类型隐世转换成数值类型

对以上的两种情况分析：

1.索引列的类型为字符串类型(varchar && char) 时，如果where user_account = 123123时，mysql默认将user_account列的类型隐世转化为数值类型。这样索引就失效了

2.索引的类型为数值类型时(int float)时，如果where user_reg_timestamp = '123213'时，mysql默认将'123213'隐世转换为数值类型，这样索引就没失效了返回搜狐，查看更多

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