mysql复合索引和单列索引的单表查询分析
前言
MySql的索引对查询速度的提高非常明显,但是索引种类很多,如复合索引、单列索引,那它们有什么区别和联系呢?下面我会对两者进行分析。
数据库创建语句
CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`age` int(4) DEFAULT NULL,
`name` varchar(20) DEFAULT NULL,
`sex` int(3) DEFAULT NULL,
`nickname` varchar(30) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `testKey` (`name`,`age`,`nickname`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `user` VALUES ('1', '20', 'test1', '1', 'ntest1');
INSERT INTO `user` VALUES ('2', '21', 'test2', '0', 'ntest2');
INSERT INTO `user` VALUES ('3', '24', 'test1', '1', 'ntest3');
INSERT INTO `user` VALUES ('4', '23', 'test4', '0', 'ntest4');
INSERT INTO `user` VALUES ('5', '24', 'test5', '1', 'ntest5');
INSERT INTO `user` VALUES ('6', '25', 'test6', '0', 'ntest6');
部分关键字说明
explain:mysql查看执行计划的关键字,放在sql语句之前。
type:访问类型,表示找到所查询数据的方法,常见的有ref、range、index、all等。
keys:索引类型,表示mysql此次查询中使用的索引,多个用逗号分开。
rows:遍历行数,表示mysql此次查询遍历的行数大小,该值越小,查询速度会越快,是一个估计值,非绝对正确的。
单表复合索引(name
, age
, nickname
)触发条件
执行SQL | type | 查询条件 | keys | rows |
---|---|---|---|---|
explain select * from user where name='test1' |
ref | name=‘test1’ | testKey | 2 |
explain select * from user where age='21' |
ALL | age=‘21’ | / | 6 |
explain select * from user where nickname='ntest1' |
ALL | nickname=‘ntest1’ | / | 6 |
explain select * from user where name='test1' and age='21' |
ref | name=‘test1’ and age=‘21’ | testKey | 1 |
explain select * from user where name='test1' and nickname='ntest1' |
ref | name=‘test1’ and nickname=‘ntest1’ | testKey | 2 |
explain select * from user where age='21' and nickname='ntest1' |
ALL | age=‘21’ and nickname=‘ntest1’ | / | 6 |
explain select * from user where name='test1' and age='21' and nickname='ntest1' |
ref | name=‘test1’ and age=‘21’ and nickname=‘ntest1’ | testKey | 1 |
通过上面表格,我们会发现,复合索引(name
,age
,nickname
)和它们三列的单个索引是有区别的(该案例不做复合索引和单列索引的性能分析
)主要区别有以下几点:
相连和不相连的性能不同
),如果没有最左边的列,后面的无论是否相连都不会触发索引name
,age
,nickname
)相当与name
索引,(name
,age
)索引,(name
,age
,nickname
)索引(注意,后面两个索引不能再按复合索引算,只是为了解释说明
)age=‘21’ and name=‘test1’
一样会触发复合索引–mysql会对查询条件顺序进行优化,我们无需担心顺序问题,但是为了更好理解,建议合理安排顺序单表复合索引的性能分析
执行SQL | type | 查询条件 | keys | rows |
---|---|---|---|---|
explain select * from user where name='test1' and age='21' |
ref | name=‘test1’ and age=‘21’ | testKey | 1 |
explain select * from user where name='test1' and nickname='ntest1' |
ref | name=‘test1’ and nickname=‘ntest1’ | testKey | 2 |
explain select * from user where name='test1' and age='21' and nickname='ntest1' |
ref | name=‘test1’ and age=‘21’ and nickname=‘ntest1’ | testKey | 1 |
explain select * from user where name='test1' and sex=1 |
ref | name=‘test1’ and sex=1 | testKey | 2 |
上面表格中,第一行和第二行都走了索引,但是第一行是相连的两列,rows是1,这里我们可以说是使用了(name
,age
)索引–该索引并发真实存在,只是为了区分效果
;第二行是不相连的两列rows是2,然后第四行是使用了复合索引的第一列name和非复合索引中的列作为查询条件,rows同样是2,非相连的两列作为查询条件时,复合索引相当与使用了第一列作为查询条件。产生的原因:mysql在进行查询时,会根据索引筛选出复合索引的行,如果存在查询条件不在索引中的列,会进行二次筛选(即根据筛选出来的行进行二次查询),导致遍历的行数增加
这里指出部分查询条件会导致全表扫描
执行SQL | 原因 |
---|---|
explain select * from user where name='test1'+'1'; |
字符串拼接 |
explain select * from user where name!='test1' |
!= |
explain select * from user where name in('test1','test2') |
in |
explain select * from user where name is not null |
not null |
explain select * from user where name like 'test%' |
like |
explain select * from user where name='test1' or name='test2' |
or |
explain select * from user where age BETWEEN 21 and 24; |
between value1 and value2 |
特殊注意:
总结
在我们使用单列索引和复合索引时,需要注意以下几点:
select *
或许性能和指定字段相差不是非常大,但是代码的可读性降低了很多,不推荐使用。