Mysql Explain和联合索引E
Explain
转载：https://www.cnblogs.com/xiaoboluo768/p/5400990.html
组合索引
转载：https://blog.csdn.net/gang_strong/article/details/54289433
很多时候，我们在mysql中创建了索引，但是某些查询还是很慢，根本就没有使用到索引！一般来说，可能是某些字段没有创建索引，或者是组合索引中字段的顺序与查询语句中字段的顺序不符。
看下面的例子：
假设有一张订单表(orders)，包含order_id和product_id二个字段。
一共有31条数据。符合下面语句的数据有5条。执行下面的sql语句：
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3
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select product_id
from orders
where order_id in (
123
,
312
,
223
,
132
,
224
);
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这条语句要mysql去根据order_id进行搜索，然后返回匹配记录中的product_id。所以组合索引应该按照以下的顺序创建：
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create index orderid_productid on orders(order_id, product_id)
mysql> explain select product_id from orders where order_id in (
123
,
312
,
223
,
132
,
224
) \G
***************************
1
. row ***************************
id:
1
select_type: SIMPLE
table: orders
type: range
possible_keys: orderid_productid
key: orderid_productid
key_len:
5
ref: NULL
rows:
5
Extra: Using where; Using index
1
row in set (
0.00
sec)
|
可以看到，这个组合索引被用到了,扫描的范围也很小，只有5行。如果把组合索引的顺序换成product_id, order_id的话，mysql就会去索引中搜索 *123 *312 *223 *132 *224，必然会有些慢了。
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mysql> create index orderid_productid on orders(product_id, order_id);
Query OK,
31
rows affected (
0.01
sec)
Records:
31
Duplicates:
0
Warnings:
0
mysql> explain select product_id from orders where order_id in (
123
,
312
,
223
,
132
,
224
) \G
***************************
1
. row ***************************
id:
1
select_type: SIMPLE
table: orders
type: index
possible_keys: NULL
key: orderid_productid
key_len:
10
ref: NULL
rows:
31
Extra: Using where; Using index
1
row in set (
0.00
sec)
|
这次索引搜索的性能显然不能和上次相比了。rows:31，我的表中一共就31条数据。索引被使用部分的长度：key_len:10，比上一次的key_len:5多了一倍。不知道是这样在索引里面查找速度快，还是直接去全表扫描更快呢？
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mysql> alter table orders add modify_a
char
(
255
)
default
'aaa'
;
Query OK,
31
rows affected (
0.01
sec)
Records:
31
Duplicates:
0
Warnings:
0
mysql>
mysql>
mysql> explain select modify_a from orders where order_id in (
123
,
312
,
223
,
132
,
224
) \G
***************************
1
. row ***************************
id:
1
select_type: SIMPLE
table: orders
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows:
31
Extra: Using where
1
row in set (
0.00
sec)
|
这样就不会用到索引了。 刚才是因为select的product_id与where中的order_id都在索引里面的。
为什么要创建组合索引呢？这么简单的情况直接创建一个order_id的索引不就行了吗？果只有一个order_id索引，没什么问题，会用到这个索引，然后mysql要去磁盘上的表里面取到product_id。如果有组合索引的话，mysql可以完全从索引中取到product_id，速度自然会快。再多说几句组合索引的最左优先原则：
组合索引的第一个字段必须出现在查询组句中，这个索引才会被用到。果有一个组合索引(col_a,col_b,col_c)，下面的情况都会用到这个索引：
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4
|
col_a =
"some value"
;
col_a =
"some value"
and col_b =
"some value"
;
col_a =
"some value"
and col_b =
"some value"
and col_c =
"some value"
;
col_b =
"some value"
and col_a =
"some value"
and col_c =
"some value"
;
|
对于最后一条语句，mysql会自动优化成第三条的样子~~。下面的情况就不会用到索引：
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2
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col_b =
"aaaaaa"
;
col_b =
"aaaa"
and col_c =
"cccccc"
;
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列转自：http://hi.baidu.com/liuzhiqun/blog/item/4957bcb1aed1b5590823023c.html
通过实例理解单列索引、多列索引以及最左前缀原则。实例：现在我们想查出满足以下条件的用户id：
mysql>SELECT ｀uid｀ FROM people WHERE lname｀='Liu' AND ｀fname｀='Zhiqun' AND ｀age｀=26
因为我们不想扫描整表，故考虑用索引。
单列索引：
ALTER TABLE people ADD INDEX lname (lname);
将lname列建索引，这样就把范围限制在lname='Liu'的结果集1上，之后扫描结果集1，产生满足fname='Zhiqun'的结果集2，再扫描结果集2，找到 age=26的结果集3，即最终结果。
由 于建立了lname列的索引，与执行表的完全扫描相比，效率提高了很多，但我们要求扫描的记录数量仍旧远远超过了实际所需 要的。虽然我们可以删除lname列上的索引，再创建fname或者age 列的索引，但是，不论在哪个列上创建索引搜索效率仍旧相似。
2.多列索引：
ALTER TABLE people ADD INDEX lname_fname_age (lame,fname,age);
为了提高搜索效率，我们需要考虑运用多列索引,由于索引文件以B－Tree格式保存，所以我们不用扫描任何记录，即可得到最终结果。
注：在mysql中执行查询时，只能使用一个索引，如果我们在lname,fname,age上分别建索引,执行查询时，只能使用一个索引，mysql会选择一个最严格(获得结果集记录数最少)的索引。
3.最左前缀：顾名思义，就是最左优先，上例中我们创建了lname_fname_age多列索引,相当于创建了(lname)单列索引，(lname,fname)组合索引以及(lname,fname,age)组合索引。
注：在创建多列索引时，要根据业务需求，where子句中使用最频繁的一列放在最左边。
建立索引的时机
到这里我们已经学会了建立索引，那么我们需要在什么情况下建立索引呢？一般来说，在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引，但也不完全如此，因为MySQL只对<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE才会使用索引。例如：
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SELECT t.Name FROM mytable t LEFT JOIN mytable m ON t.Name=m.username WHERE m.age=
20
AND m.city=
'郑州'
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此时就需要对city和age建立索引，由于mytable表的userame也出现在了JOIN子句中，也有对它建立索引的必要。
刚才提到只有某些时候的LIKE才需建立索引。因为在以通配符%和_开头作查询时，MySQL不会使用索引。例如下句会使用索引：
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SELECT * FROM mytable WHERE username like
'admin%'
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下句就不会使用：
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SELECT * FROM mytable WHEREt Name like
'%admin'
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因此，在使用LIKE时应注意以上的区别。
索引的不足之处
上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：
- 虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。
- 建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。
使用索引的注意事项
使用索引时，有以下一些技巧和注意事项：
- 加索引的列尽量设置为notnull，并且有default值
并非索引不能包括null，而是消耗多
要尽可能地把字段定义为 NOT NULL，即使应用程序无须保存 NULL（没有值），也有许多表包含了可空列（Nullable Column）
这仅仅是因为它为默认选项。除非真的要保存 NULL，否则就把列定义为 NOT NULL
MySQL难以优化引用了可空列的查询,它会使索引、索引统计和值更加复杂。
可空列需要更多的储存空间，还需要在MySQL内部进行特殊处理。当可空列被索引的时候，
每条记录都需要一个额外的字节，还可能导致 MyISAM 中固定大小的索引(例如一个整数列上的索引)变成可变大小的索引。
即使要在表中储存「没有值」的字段，还是有可能不使用 NULL 的，考虑使用 0、特殊值或空字符串来代替它。
把 NULL 列改为 NOT NULL 带来的性能提升很小，所以除非确定它引入了问题，否则就不要把它当作优先的优化措施。
然后，如果计划对列进行索引，就要尽量避免把它设置为可空,虽然在mysql里 Null值的列也是走索引的
- 使用短索引
对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
- 索引列排序
MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。
- like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
- 不要在列上进行运算
select * from users where YEAR(adddate)<2007;
将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成
select * from users where adddate<‘2007-01-01’;
- 不使用NOT IN和<>操作
组合索引命中规则
示例如下。首先创建表：
CREATE TABLE E (e1 INT, e2 VARCHAR(9), e3 INT, PRIMARY KEY(e1, e3));
这样就建立了一个联合索引：e1,e3
触发联合索引是有条件的：
1、使用联合索引的全部索引键，可触发索引的使用。
例如：SELECT E.* FROM E WHERE E.e1=1 AND E.e3=2
2、使用联合索引的前缀部分索引键，如“key_part_1
例如：SELECT E.* FROM E WHERE E.e1=1
3、使用部分索引键，但不是联合索引的前缀部分，如“key_part_2
例如：SELECT E.* FROM E WHERE E.e3=1
4、使用联合索引的全部索引键，但索引键不是AND操作，不可触发索引的使用。
例如：SELECT E.* FROM E WHERE E.e3=2 OR E.e1=1
一条查询只能用一个索引？
转载：https://segmentfault.com/q/1010000003880137
与其说是“数据库查询只能用到一个索引”，倒不是说是 和全表扫描/只使用一个索引的速度比起来，去分析两个索引二叉树更加耗费时间，所以绝大多数情况下数据库都是是用一个索引。
如这条语句：
select count(1) from table1 where column1 = 1 and column2 = 'foo' and column3 = 'bar'
我们来想象一下当数据库有N个索引并且查询中分别都要用上他们的情况：
查询优化器（用大白话说就是生成执行计划的那个东西）需要进行N次主二叉树查找[这里主二叉树的意思是最外层的索引节点]，此处的查找流程大概如下：
查出第一条column1主二叉树等于1的值，然后去第二条column2主二叉树查出foo的值并且当前行的coumn1必须等于1，最后去column主二叉树查找bar的值并且column1必须等于1和column2必须等于foo。
如果这样的流程被查询优化器执行一遍，就算不死也半条命了，查询优化器可等不及把以上计划都执行一遍，贪婪算法（最近邻居算法）可不允许这种情况的发生，所以当遇到以下语句的时候，数据库只要用到第一个筛选列的索引（column1），就会直接去进行表扫描了。
select count(1) from table1 where column1 = 1 and column2 = 'foo' and column3 = 'bar'
所以与其说是数据库只支持一条查询语句只使用一个索引，倒不如说N条独立索引同时在一条语句使用的消耗比只使用一个索引还要慢。
所以如上条的情况，最佳推荐是使用index(column1,column2,column3） 这种联合索引，此联合索引可以把b+tree结构的优势发挥得淋漓尽致：
一条主二叉树（column=1），查询到column=1节点后基于当前节点进行二级二叉树column2=foo的查询，在二级二叉树查询到column2=foo后，去三级二叉树column3=bar查找。
转载：https://blog.csdn.net/caomiao2006/article/details/52144964
mysql的索引合并并不是什么新特性。早在mysql5.0版本就已经实现。之所以还写这篇博文，是因为好多人还一直保留着一条sql语句只能使用一个索引的错误观念。本文会通过一些示例来说明如何使用索引合并。
什么是索引合并
下面我们看下mysql文档中对索引合并的说明：
The Index Merge method is used to retrieve rows with several range scans and to merge their results into one. The merge can produce unions, intersections, or unions-of-intersections of its underlying scans. This access method merges index scans from a single table; it does not merge scans across multiple tables.根据官方文档中的说明，我们可以了解到：
1、索引合并是把几个索引的范围扫描合并成一个索引。
2、索引合并的时候，会对索引进行并集，交集或者先交集再并集操作，以便合并成一个索引。
3、这些需要合并的索引只能是一个表的。不能对多表进行索引合并。
怎么确定使用了索引合并
在使用explain对sql语句进行操作时，如果使用了索引合并，那么在输出内容的type列会显示 index_merge，key列会显示出所有使用的索引。如下：
使用索引合并的示例
数据表结构
mysql> show create table test\G
*************************** 1. row ***************************
Table: test
Create Table: CREATE TABLE `test` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`key1_part1` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
`key1_part2` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
`key2_part1` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
`key2_part2` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `key1` (`key1_part1`,`key1_part2`),
KEY `key2` (`key2_part1`,`key2_part2`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=18 DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)数据
mysql> select * from test;
+----+------------+------------+------------+------------+
| id | key1_part1 | key1_part2 | key2_part1 | key2_part2 |
+----+------------+------------+------------+------------+
| 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 2 | 1 | 1 | 2 | 1 |
| 3 | 1 | 1 | 2 | 2 |
| 4 | 1 | 1 | 3 | 2 |
| 5 | 1 | 1 | 3 | 3 |
| 6 | 1 | 1 | 4 | 3 |
| 7 | 1 | 1 | 4 | 4 |
| 8 | 1 | 1 | 5 | 4 |
| 9 | 1 | 1 | 5 | 5 |
| 10 | 2 | 1 | 1 | 1 |
| 11 | 2 | 2 | 1 | 1 |
| 12 | 3 | 2 | 1 | 1 |
| 13 | 3 | 3 | 1 | 1 |
| 14 | 4 | 3 | 1 | 1 |
| 15 | 4 | 4 | 1 | 1 |
| 16 | 5 | 4 | 1 | 1 |
| 17 | 5 | 5 | 1 | 1 |
| 18 | 5 | 5 | 3 | 3 |
| 19 | 5 | 5 | 3 | 1 |
| 20 | 5 | 5 | 3 | 2 |
| 21 | 5 | 5 | 3 | 4 |
| 22 | 6 | 6 | 3 | 3 |
| 23 | 6 | 6 | 3 | 4 |
| 24 | 6 | 6 | 3 | 5 |
| 25 | 6 | 6 | 3 | 6 |
| 26 | 6 | 6 | 3 | 7 |
| 27 | 1 | 1 | 3 | 6 |
| 28 | 1 | 2 | 3 | 6 |
| 29 | 1 | 3 | 3 | 6 |
+----+------------+------------+------------+------------+
29 rows in set (0.00 sec)使用索引合并的案例
mysql> explain select * from test where (key1_part1=4 and key1_part2=4) or key2_part1=4\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: test type: index_merge possible_keys: key1,key2 key: key1,key2 key_len: 8,4 ref: NULL rows: 3 Extra: Using sort_union(key1,key2); Using where 1 row in set (0.00 sec)
未使用索引合并的案例
mysql> explain select * from test where (key1_part1=1 and key1_part2=1) or key2_part1=4\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: test type: ALL possible_keys: key1,key2 key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 29 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)
从上面的两个案例大家可以发现，相同模式的sql语句，可能有时能使用索引，有时不能使用索引。是否能使用索引，取决于mysql查询优化器对统计数据分析后，是否认为使用索引更快。因此，单纯的讨论一条sql是否可以使用索引有点片面，还需要考虑数据。
注意事项
mysql5.6.7之前的版本遵守range优先的原则。也就是说，当一个索引的一个连续段，包含所有符合查询要求的数据时，哪怕索引合并能提供效率，也不再使用索引合并。举个例子：
mysql> explain select * from test where (key1_part1=1 and key1_part2=1) and key2_part1=1\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: test type: ref possible_keys: key1,key2 key: key2 key_len: 4 ref: const rows: 9 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)
上面符合查询要求的结果只有一条，而这一条记录被索引key2所包含。
可以看到这条sql语句使用了key2索引。但是这个并不是最快的执行方式。其实，把索引key1和索引key2进行索引合并，取交集后，就发现只有一条记录适合。应该查询效率会更快。
tips：这条sql语句未在mysql5.6.7之后版本执行验证，以上为理论推导。有兴趣的话，您可以到mysql5.6.7之后版本上验证下。