一.索引介绍
1.什么是索引

1)索引就好比一本书的目录,它能让你更快的找到自己想要的内容。
2)让获取的数据更有目的性,从而提高数据库检索数据的性能。
2.索引类型介绍
1)BTREE:B+树索引
2)HASH:HASH索引
3)FULLTEXT:全文索引
4)RTREE:R树索引

图1·B+tree索引
图2·B*tree索引
3.索引管理索引建立在表的列上(字段)的。
在where后面的列建立索引才会加快查询速度。
pages
主键索引
普通索引*****
唯一索引
#创建索引alter table test add index index_name(name);#创建索引create index index_name on test(name);#查看索引desc table;#查看索引show index from table;#删除索引alter table test drop key index_name;#添加主键索引(略)#添加唯一性索引alter table student add unique key uni_xxx(xxx);#查看表中数据行数select count(*) from city;#查看去重数据行数select count(distinct name) from city;
前缀索引
根据字段的前N个字符建立索引
alter table test add index idx_name(name(10));
避免对大列建索引
如果有,就使用前缀索引
联合索引
多个字段建立一个索引
例:
where a.女生 and b.身高 and c.体重 and d.身材好
index(a,b,c)
特点:前缀生效特性
a,ab,ac,abc,abcd 可以走索引或部分走索引
b bc bcd cd c d ba ... 不走索引
原则:把最常用来做为条件查询的列放在最前面
#创建people表create table people (id int,name varchar(20),age tinyint,money int ,gender enum('m','f'));#创建联合索引alter table people add index idx_gam(gender,age,money);
二.explain详解
explain命令使用方法
mysql> explain select name,countrycode from city where id=1;
explain命令应用
查询数据的方式
生产中,mysql在使用全表扫描时的性能是极其差的,所以MySQL尽量避免出现全表扫描
2.1 常见的索引扫描类型:
1)index
2)range
3)ref
4)eq_ref
5)const
6)system
7)null
从上到下,性能从最差到最好,我们认为至少要达到range级别
index:Full Index Scan,index与ALL区别为index类型只遍历索引树。
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。显而易见的索引范围扫描是带有between或者where子句里带有查询。
mysql> alter table city add index idx_city(population);mysql> explain select * from city where population>30000000;
ref:使用非唯一索引扫描或者唯一索引的前缀扫描,返回匹配某个单独值的记录行。
mysql> alter table city drop key idx_code;mysql> explain select * from city where countrycode='chn';mysql> explain select * from city where countrycode in ('CHN','USA');mysql> explain select * from city where countrycode='CHN' union all select * from city where countrycode='USA';
eq_ref:类似ref,区别就在使用的索引是唯一索引,对于每个索引键值,表中只有一条记录匹配,简单来说,就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件A
join B on A.sid=B.sid
const、system:当MySQL对查询某部分进行优化,并转换为一个常量时,使用这些类型访问。
如将主键置于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量
mysql> explain select * from city where id=1000;
NULL:MySQL在优化过程中分解语句,执行时甚至不用访问表或索引,例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。
mysql> explain select * from city where id=1000000000000000000000000000;
Extra(扩展)
Using temporary
Using filesort 使用了默认的文件排序(如果使用了索引,会避免这类排序)
Using join buffer
如果出现Using filesort请检查order by ,group by ,distinct,join 条件列上没有索引
mysql> explain select * from city where countrycode='CHN' order by population;
当order by语句中出现Using filesort,那就尽量让排序值在where条件中出现
mysql> explain select * from city where population>30000000 order by population;mysql> select * from city where population=2870300 order by population;
key_len: 越小越好
rows: 越小越好
三.建立索引的原则(规范)
为了使索引的使用效率更高,在创建索引时,必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。
那么索引设计原则又是怎样的?
唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录。
例如:
学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。
如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度。
主键索引和唯一键索引,在查询中使用是效率最高的。
select count(*) from world.city;select count(distinct countrycode) from world.city;select count(distinct countrycode,population ) from world.city;
注意:如果重复值较多,可以考虑采用联合索引
例如:
经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段,排序操作会浪费很多时间。
如果为其建立索引,可以有效地避免排序操作
注:如果经常作为条件的列,重复值特别多,可以建立联合索引
如果索引字段的值很长,最好使用值的前缀来索引。例如,TEXT和BLOG类型的字段,进行全文检索
会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符,这样可以提高检索速度。
----------------------------------------------------------------------------- 我是华丽的分割线 ---------------------------------------------------------------------------
---------------------------------------------------------------------------- 是的,没错,又是我 -------------------------------------------------------------------------
重点关注:
#全表扫描select * from table;select * from tab where 1=1;
在业务数据库中,特别是数据量比较大的表,是没有全表扫描这种需求。
1)对用户查看是非常痛苦的。
2)对服务器来讲毁灭性的。
3)SQL改写成以下语句:
#情况1#全表扫描select * from table;#需要在price列上建立索引selec * from tab order by price limit 10;#情况2#name列没有索引select * from table where name='zhangsan'; 1、换成有索引的列作为查询条件2、将name列建立索引
mysql> explain select * from city where population>3000 order by population;
1)如果业务允许,可以使用limit控制。
2)结合业务判断,有没有更好的方式。如果没有更好的改写方案就尽量不要在mysql存放这个数据了,放到redis里面。
索引有自我维护的能力。
对于表内容变化比较频繁的情况下,有可能会出现索引失效。
重建索引就可以解决
#例子错误的例子:select * from test where id-1=9; 正确的例子:select * from test where id=10;
mysql> create table test (id int ,name varchar(20),telnum varchar(10));mysql> insert into test values(1,'zs','110'),(2,'l4',120),(3,'w5',119),(4,'z4',112);mysql> explain select * from test where telnum=120;mysql> alter table test add index idx_tel(telnum);mysql> explain select * from test where telnum=120;mysql> explain select * from test where telnum=120;mysql> explain select * from test where telnum='120';
mysql> select * from tab where telnum <> '1555555';mysql> explain select * from tab where telnum <> '1555555';
单独的>,
or或in尽量改成union
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum IN ('110','119');#改写成EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum='110'UNION ALLSELECT * FROM teltab WHERE telnum='119'
#走range索引扫描EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE '31%';#不走索引EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE '%110';
%linux%类的搜索需求,可以使用Elasticsearch -------> ELK
CREATE TABLE t1 (id INT,NAME VARCHAR(20),age INT ,sex ENUM('m','f'),money INT);ALTER TABLE t1 ADD INDEX t1_idx(money,age,sex);DESC t1SHOW INDEX FROM t1#走索引的情况测试EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND age=30 AND sex='m';#部分走索引EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND age=30;EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND sex='m'; #不走索引EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE age=20EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE age=30 AND sex='m';EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE sex='m';