MySql索引

首先:先假设有一张表,表的数据有10W条数据,其中有一条数据是nickname='css',如果要拿这条数据的话需要些的sql是 SELECT * FROM award WHERE nickname = 'css'

一般情况下,在没有建立索引的时候,mysql需要扫描全表及扫描10W条数据找这条数据,如果我在nickname上建立索引,那么mysql只需要扫描一行数据及为我们找到这条nickname='css'的数据,是不是感觉性能提升了好多咧....

mysql的索引分为单列索引(主键索引,唯索引,普通索引)和组合索引.

单列索引:一个索引只包含一个列,一个表可以有多个单列索引.

组合索引:一个组合索引包含两个或两个以上的列,

本文使用的案例的表

CREATE TABLE `award` (
   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户id',
   `aty_id` varchar(100) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '活动场景id',
   `nickname` varchar(12) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户昵称',
   `is_awarded` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '用户是否领奖',
   `award_time` int(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '领奖时间',
   `account` varchar(12) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '帐号',
   `password` char(32) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '密码',
   `message` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '获奖信息',
   `created_time` int(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '创建时间',
   `updated_time` int(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '更新时间',
   PRIMARY KEY (`id`)
 ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='获奖信息表';

(一)索引的创建

1.单列索引

1-1)    普通索引,这个是最基本的索引,

其sql格式是 CREATE INDEX IndexName ON `TableName`(`字段名`(length)) 或者 ALTER TABLE TableName ADD INDEX IndexName(`字段名`(length))

第一种方式 : CREATE INDEX account_Index ON `award`(`account`);

第二种方式: ALTER TABLE award ADD INDEX account_Index(`account`)

如果是CHAR,VARCHAR,类型,length可以小于字段的实际长度,如果是BLOB和TEXT类型就必须指定长度.

1-2)    唯一索引,与普通索引类似,但是不同的是唯一索引要求所有的类的值是唯一的,这一点和主键索引一样.但是他允许有空值,

其sql格式是 CREATE UNIQUE INDEX IndexName ON `TableName`(`字段名`(length)); 或者 ALTER TABLE TableName ADD UNIQUE (column_list)  

CREATE UNIQUE INDEX account_UNIQUE_Index ON `award`(`account`);

1-3)    主键索引,不允许有空值,(在B+TREE中的InnoDB引擎中,主键索引起到了至关重要的地位)

主键索引建立的规则是 int优于varchar,一般在建表的时候创建,最好是与表的其他字段不相关的列或者是业务不相关的列.一般会设为 int 而且是 AUTO_INCREMENT自增类型的

2.组合索引

一个表中含有多个单列索引不代表是组合索引,通俗一点讲 组合索引是:包含多个字段但是只有索引名称

其sql格式是 CREATE INDEX IndexName On `TableName`(`字段名`(length),`字段名`(length),...);

 CREATE INDEX nickname_account_createdTime_Index ON `award`(`nickname`, `account`, `created_time`);

如果你建立了 组合索引(nickname_account_createdTime_Index) 那么他实际包含的是3个索引 (nickname) (nickname,account)(nickname,account,created_time)

在使用查询的时候遵循mysql组合索引的"最左前缀",下面我们来分析一下 什么是最左前缀:及索引where时的条件要按照建立索引的时候字段的排序方式

#1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，
create index ix_name_email on s1(name,email,)
- 最左前缀匹配：必须按照从左到右的顺序匹配
select * from s1 where name='egon'; #可以
select * from s1 where name='egon' and email='asdf'; #可以
select * from s1 where email='[email protected]'; #不可以
mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，
比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，
d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。

#2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器
会帮你优化成索引可以识别的形式

#3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，
表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、
性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，
这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录

#4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’
就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，
但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。

索引无法命中的情况需要注意：

- like '%xx'
    select * from tb1 where email like '%cn';
    
    
- 使用函数
    select * from tb1 where reverse(email) = 'wupeiqi';
    
    
- or
    select * from tb1 where nid = 1 or name = '[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 tb1 where nid = 1 or name = 'seven';
            select * from tb1 where nid = 1 or name = '[email protected]' and email = 'alex'
            
            
- 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 tb1 where email = 999;
    
普通索引的不等于不会走索引
- !=
    select * from tb1 where email != 'alex'
    
    特别的：如果是主键，则还是会走索引
        select * from tb1 where nid != 123
- >
    select * from tb1 where email > '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 tb1 where nid > 123
        select * from tb1 where num > 123
        
        
#排序条件为索引，则select字段必须也是索引字段，否则无法命中
- order by
    select name from s1 order by email desc;
    当根据索引排序时候，select查询的字段如果不是索引，则不走索引
    select email from s1 order by email desc;
    特别的：如果对主键排序，则还是走索引：
        select * from tb1 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


- count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别了

- create index xxxx  on tb(title(19)) #text类型，必须制定长度

(二)索引的删除

删除索引的mysql格式 :DORP INDEX IndexName ON `TableName`

(三)使用索引的优点

1.可以通过建立唯一索引或者主键索引,保证数据库表中每一行数据的唯一性.
2.建立索引可以大大提高检索的数据,以及减少表的检索行数
3.在表连接的连接条件 可以加速表与表直接的相连 
4.在分组和排序字句进行数据检索,可以减少查询时间中 分组 和 排序时所消耗的时间(数据库的记录会重新排序)
5.建立索引,在查询中使用索引 可以提高性能

(四)使用索引的缺点

1.在创建索引和维护索引 会耗费时间,随着数据量的增加而增加
2.索引文件会占用物理空间,除了数据表需要占用物理空间之外,每一个索引还会占用一定的物理空间
3.当对表的数据进行 INSERT,UPDATE,DELETE 的时候,索引也要动态的维护,这样就会降低数据的维护速度,(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)。

(五)使用索引需要注意的地方

在建立索引的时候应该考虑索引应该建立在数据库表中的某些列上面 哪一些索引需要建立,哪一些所以是多余的.
一般来说,
1.在经常需要搜索的列上,可以加快索引的速度
2.主键列上可以确保列的唯一性
3.在表与表的而连接条件上加上索引,可以加快连接查询的速度
4.在经常需要排序(order by),分组(group by)和的distinct 列上加索引 可以加快排序查询的时间,  (单独order by 用不了索引，索引考虑加where 或加limit)
5.在一些where 之后的 < <= > >= BETWEEN IN 以及某个情况下的like 建立字段的索引(B-TREE)

6.like语句的 如果你对nickname字段建立了一个索引.当查询的时候的语句是 nickname like '%ABC%' 那么这个索引讲不会起到作用.而nickname like 'ABC%' 那么将可以用到索引

7.索引不会包含NULL列,如果列中包含NULL值都将不会被包含在索引中,复合索引中如果有一列含有NULL值那么这个组合索引都将失效,一般需要给默认值0或者 ' '字符串

8.使用短索引,如果你的一个字段是Char(32)或者int(32),在创建索引的时候指定前缀长度 比如前10个字符 (前提是多数值是唯一的..)那么短索引可以提高查询速度,并且可以减少磁盘的空间,也可以减少I/0操作.

9.不要在列上进行运算,这样会使得mysql索引失效,也会进行全表扫描

10.选择越小的数据类型越好,因为通常越小的数据类型通常在磁盘,内存,cpu,缓存中 占用的空间很少,处理起来更快

(六)什么情况下不创建索引

1.查询中很少使用到的列 不应该创建索引,如果建立了索引然而还会降低mysql的性能和增大了空间需求.
2.很少数据的列也不应该建立索引,比如 一个性别字段 0或者1,在查询中,结果集的数据占了表中数据行的比例比较大,mysql需要扫描的行数很多,增加索引,并不能提高效率
3.定义为text和image和bit数据类型的列不应该增加索引,
4.当表的修改(UPDATE,INSERT,DELETE)操作远远大于检索(SELECT)操作时不应该创建索引,这两个操作是互斥的关系

 

我们可以在创建上述索引的时候，为其指定索引类型，分两类
hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢
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）

#不同的存储引擎支持的索引类型也不一样
InnoDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
Memory 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；
NDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；
Archive 不支持事务，支持表级别锁定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；

- 避免使用select *
- count(1)或count(列) 代替 count(*)
- 创建表时尽量时 char 代替 varchar
- 表的字段顺序固定长度的字段优先
- 组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时）
- 尽量使用短索引
- 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
- 连表时注意条件类型需一致
- 索引散列值（重复少）不适合建索引，例：性别不适合

慢查询优化的基本步骤

0.先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE
1.where条件单表查，锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，
单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高
2.explain查看执行计划，是否与1预期一致（从锁定记录较少的表开始查询）
3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查
4.了解业务方使用场景
5.加索引时参照建索引的几大原则
6.观察结果，不符合预期继续从0分析

https://www.cnblogs.com/doudouxiaoye/p/5831449.html