【MySQL速通篇004】这可能最详细的关于MySQL基础知识点的文章了

前言

 

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这篇8000多字的博客也是花了我比较久的时间，基本覆盖很大一部分的MySQL知识点，可以说是非常的详细，感谢各位的支持，对于文章中的一些语法，概念，例子等错误，欢迎并感谢各位读者的指出

文章目录

前言

 一、索引种类

1.1、普通索引

1.2、主键索引

1.3、唯一索引

1.4、联合索引(包括联合唯一索引)

1.5、覆盖索引

1.6、索引合并

1.7、删除索引

二、索引实现方式

2.1、hash索引

2.2、btree索引

2.3、创建索引的不利方面

三、无法命中索引情况

3.1、模糊查询

3.2、组合索引的最左前缀匹配

3.3、使用了函数或表达式

3.4、列类型不匹配【隐式查询】

3.5、or的错误使用

3.6、其他的情况

四、执行计划

4.1、概念

4.2、创建方法

4.3、表的访问方式

4.4、索引的使用

4.5、 SQL 的优化

五、慢日志记录

5.1、作用

5.2、查询

5.3、详细步骤

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 一、索引种类

1.1、普通索引

create index index_name on table(column)；

作用：

加速查找

1.2、主键索引

一般是在建表时指定primary key(column)

作用：

加速查找，不能重复，不能为空

主键索引是数据库中的一种索引类型，它用于唯一标识每个表中的记录。主键索引通常由一个或多个列组成，这些列具有唯一性和非空性约束，因此可以确保表中每个记录都有唯一的标识。

在数据库中，主键索引的作用是提高数据查询和检索的效率。如果没有主键索引，查询数据库中的记录需要逐个扫描整个表，这样会导致查询时间变得极其缓慢。而使用主键索引，数据库可以快速定位到特定的记录，大大提高了查询效率和速度。

在设计数据库时，选择合适的列作为主键索引非常重要。通常情况下，主键应该是短小、简单且稳定的，并且不应该随着时间而改变。同时，为了最大程度地提高查询效率，主键列的数据类型应该尽可能小，以便在查询时占用更少的存储空间。

虽然主键索引可以显著提高数据库查询性能，但在某些情况下也会带来额外的开销。例如，在更新主键列值或插入新记录时，主键索引需要更新索引结构，这可能会导致性能损失。因此，在设计数据库时，需要综合考虑数据的访问模式、数据量、应用程序需求等因素来决定是否需要使用主键索引。

1.3、唯一索引

create unique index index_name on table(column)；

或者创建表时指定unique index_name column

作用：

加速查找，与主键类似，但是可以为空，不能重复

1.4、联合索引(包括联合唯一索引)

在多个字段（列）上创建索引（也就是由多列组成索引），遵循最左前缀原则

alter table t add index index_name(a,b,c);

作用：

加速查找。联合索引可以有（联合主键索引，联合唯一索引，联合普通索引）当然括号内的叫法有些不是很官方

1.5、覆盖索引

表中的id和email列创建了索引

select email from info_test where email = '[email protected]'

覆盖索引（Covering Index）是指，当数据库查询语句可以完全从索引中获取所需的数据结果时，就称为使用了覆盖索引。

通常来说，对于一个包含多个列的表，在执行查询操作时，需要搜索整个表，并根据查询条件过滤出符合条件的记录。这种搜索可能会非常耗时，特别是在处理大量数据时。

而如果使用了覆盖索引，即建立一个包含所有需要返回结果列的复合索引，那么查询操作只需要在这个索引上进行，而不用再去搜索整个表。这样可以极大地提高查询速度和性能。

使用覆盖索引的好处不仅在于它减少了查询操作所需的时间，还减轻了系统I/O的负担。因为索引通常比表小得多，所以一旦找到了匹配的索引值，就可以直接从磁盘读取索引所包含的所有列，而无需再访问原始数据表，从而节省了大量的磁盘I/O操作。

需要注意的是，覆盖索引只有在查询的 SELECT 列都在索引中时才能发挥作用。如果 SELECT 列中包含了不在索引中的列，则无法使用覆盖索引，查询操作还是需要访问原始数据表，这样会降低查询效率。

1.6、索引合并

【把多个单列索引合并使用】索引合并是指一个查询语句需要多个索引才能满足查询条件，这时数据库会使用索引合并算法来优化查询性能。索引合并可以将多个索引的结果合并成一个结果集，从而避免多次扫描索引和数据行。通过索引合并，可以提高查询性能并降低系统开销。

例子：

select email from info_test where email = '[email protected]' and id=620783；

1.7、删除索引

drop index 索引名称 on 表名

二、索引实现方式

2.1、hash索引

哈希索引就是基于哈希算法，对于每一行数据，数据库存储引擎会对所有索引列都通过哈希算法去计算一个哈希码，然后将这个哈希码存储在哈希索引中，由于使用的是哈希算法，所以使用哈希索引就会存在两个弊端：

1、哈希算法计算出来的哈希值可能存在哈希冲突

2、由于计算出来的是个值所以无法进行范围查询使用hash索引时会自动创建一张hash索引表，索引表与数据表里的数据位置是不一致的

特别注意：对取单个词的话比较快，但是对范围查找比较慢

2.2、btree索引

1. 搜索速度快：btree索引具有非常高效的搜索速度，能够快速地查找并返回相关数据。

2. 空间利用率高：btree索引能够在占用很少存储空间的情况下，存储大量数据。

3. 范围查询效率高：btree索引在进行范围查询时能够非常高效地处理，大大提高了数据查询的效率。

4. 支持数据排序：btree索引能够对存储在其中的数据进行排序，提供了更加灵活的查询和排序功能。

5. 并发控制优秀：btree索引的并发控制是非常优秀的，能够避免并发对索引的影响，确保数据的完整性和一致性。

6. 适合多种数据类型：btree索引能够适应多种数据类型，不同类型的数据都能够使用btree索引进行索引和查询

2.3、创建索引的不利方面

1. 空间占用：索引需要占用额外的磁盘空间，当表数据增加时，索引也会相应增加，增加了存储需求。

2. 维护开销：索引需要维护，每次增删改查都会更新索引，增加了维护开销。

3. 性能下降：虽然索引可以加速某些查询，但是对于表的其他操作，如数据的增加、删除和更新等，由于需要维护索引，所以性能反而会下降。

4. 不必要的索引：有些索引并不是必须的，因为它们可能永远不会被查询，但是却会影响到数据的插入和更新操作的速度。

5. 索引失效：当数据分布不均时，某些索引可能会失效，即使查询中使用了这些索引，也不能达到加速查询的目的。此时，需要重新评估索引的使用情况。

从上面有一点值得思考，我们创建索引就是用来使用的，我们要懂得如何命中索引，让索引为我们工作

三、无法命中索引情况

3.1、模糊查询

如果查询中使用LIKE语句以通配符（%或_）开头，则无法使用索引

但是实际项目中一般会使用第三方模块进行模糊查询

3.2、组合索引的最左前缀匹配

CREATE UNIQUE INDEX 组合索引名称 ON 表名(列名1, 列名2, ...) 

组合索引的最左前缀原则表示，在多个列组成的索引中，如果要使用索引，必须使用索引的最左前缀列，也就是说，只有在满足最左前缀列的搜索条件下，索引才会被使用。

举例来说，如果有如下表格：

id	name	age	gender
1	Tom	21	Male
2	Jack	22	Male
3	Lily	23	Female
4	Amy	22	Female
5	Bob	21	Male

如果创建一个组合索引（name, age, gender），那么满足以下查询条件时，索引会被使用：

• WHERE name = 'Tom'
• WHERE name = 'Tom' AND age = 21
• WHERE name = 'Tom' AND age = 21 AND gender = 'Male'

但是如果只使用其中部分列作为搜索条件时，索引不会被使用，例如：

• WHERE age = 21 （没有使用最左前缀列name）
• WHERE gender = 'Male' （没有使用最左前缀列name和age）
• WHERE age = 21 AND gender = 'Male'

注意：组合索引的效率 > 索引合并

3.3、使用了函数或表达式

如果查询条件中使用了函数或表达式，MySQL就无法直接使用索引来匹配记录。例如，在一个查询中，如果使用了以下条件：WHERE YEAR(date)=2019，MySQL将无法使用date列上的索引来优化查询。一种可能的解决方法是创建一个计算列，将YEAR(date)的结果存储在该列中，并在查询中使用该计算列作为条件。

3.4、列类型不匹配【隐式查询】

如果查询条件中的列类型与索引列的类型不匹配，MySQL将无法使用该索引。例如，如果在一个索引上查询一个字符串类型的列，但查询条件中使用了一个数字值，MySQL将无法使用索引来优化查询。一种解决方法是将查询条件中的值转换为与索引列类型相同的类型。

如：

Select * from` `tb1 where name = 999;

名字列的话很明显是字符串类型，这里写个999类型肯定不一致，查询的速度肯定很慢，如果你用个引号引起来的话速度就会非常快了。

3.5、or的错误使用

or可以命中索引的几类情况：

1. OR操作符需要将多个条件拆分成单个条件，然后对每个条件进行查询，并将结果进行组合。如果多个条件中只有一个条件能够命中索引，那么查询的效率会受到影响。

2. OR操作符不能用于对同一个列的多个条件查询。如果要对同一个列进行多个条件查询，应该使用IN操作符。

3. 如果要使用OR操作符进行多个条件查询，并且所有条件都能够命中索引，那么查询的效率会非常高。但是如果其中一个条件不能命中索引，那么查询的效率会受到影响。

例如：

select * ``from tb1 ``where nid = 1 ``or email = ``'[email protected]'``;

如果只有email列设置了索引那么这个语句整体的查询速度也是不快的

但是如果是下面这种情况：

``select * ``from tb1 ``where nid = 1 ``or email = ``'[email protected]' and name = ``'alex'

其中只有nid和name列为索引列的话查询的速度也是很快的，因为mysql会自动忽略email 这不是索引的一列

3.6、其他的情况

- 使用函数
  select * from tb1 where reverse(name) = 'wupeiqi';

- !=
  select * from tb1 where name != '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 name > '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
- order by
  select email from tb1 order by name desc;
  当根据索引排序时候，选择的映射如果不是索引，则不走索引
  特别的：如果对主键排序，则还是走索引：
      select * from tb1 order by nid desc;

-  索引失效：如果索引被损坏或者过期，MySQL无法使用该索引，进行全表扫描。、

- 数据量过小：如果表中只有很少的数据，使用索引可能会比全表扫描更慢，因为耗费在索引扫描上的时间比全表扫描的时间还要长。

- 范围查询：使用BETWEEN和IN等范围查询语句，MySQL会先执行索引扫描，然后再进行分类筛选，如果筛选后的结果占比过高，MySQL会放弃使用索引，进行全表扫描。

四、执行计划

4.1、概念

在 MySQL 中可以通过 explain 关键字模拟优化器执行 SQL语句，从而知道 MySQL 是如何处理 SQL 语句的。

具体地说，MySQL 的执行计划包含以下信息：

1. 查询语句的类型，如 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE 等。

2. 查询涉及的表和它们之间的连接方式。

3. 查询采用的索引类型和具体使用的索引。

4. 每个表的访问方式，如全表扫描和索引扫描等。

5. 执行计划的优先级和执行顺序。

6. 估算和实际行的数量、使用的时区和排序规则等。

4.2、创建方法

执行计划可以通过使用 EXPLAIN 命令来获取，语法如下：

explain + 查询SQL - 用于显示SQL执行信息参数，根据参考信息可以进行SQL优化;

当使用 EXPLAIN 命令时，MySQL 会返回一个查询结果集，包含以上信息。具体而言，返回结果包括以下列：

1. - id：标识查询的标识符，一般情况下为随机生成的整数。
2. - select_type：查询类型，包括 SIMPLE、PRIMARY、UNION、SUBQUERY、DEPENDENT SUBQUERY 等。
3. - table：
4. - type：访问的类型，包括 ALL、INDEX、RANGE、REF、EQ_REF 和 CONST 等。
5. - possible_keys：可能使用的索引，其值由逗号分隔的索引列表组成。
6. - key：实际使用的索引。
7. - key_len：索引字段的长度。
8. - ref：此列显示哪个列或常量与 key 列一起被用于查找索引值。
9. - rows：估算结果集中的行数。
10. - filtered：结果集中符合条件的行数与结果集总行数的比例。
11. - Extra：额外的信息，如使用了临时表、使用了 filesort 等。

“Using index”
此值表示mysql将使用覆盖索引，以避免访问表。不要把覆盖索引和index访问类型弄混了。
“Using where”
这意味着mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤，许多where条件里涉及索引中的列，当（并且如果）它读取索引时，就能被存储引擎检验，因此不是所有带where子句的查询都会显示“Using where”。有时“Using where”的出现就是一个暗示：查询可受益于不同的索引。
“Using temporary”
这意味着mysql在对查询结果排序时会使用一个临时表。
“Using filesort”
这意味着mysql会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行。mysql有两种文件排序算法，这两种排序方式都可以在内存或者磁盘上完成，explain不会告诉你mysql将使用哪一种文件排序，也不会告诉你排序会在内存里还是磁盘上完成。
“Range checked for each record(index map: N)”
这个意味着没有好用的索引，新的索引将在联接的每一行上重新估算，N是显示在possible_keys列中索引的位图，并且是冗余的。

重点

需要注意的是，执行计划只是查询优化的一个阶段，实际执行的结果可能会受到多种因素的影响，包括数据分布、硬件性能等。因此，执行计划不能完全反映查询在实际执行中的表现，但是它可以帮助开发人员分析查询语句的性能问题，从而进行相应的优化。

4.3、表的访问方式

执行计划中的 type 字段显示了 MySQL 查询数据表的方法，同时也是最需要关注的字段之一。MySQL 中查询数据表的方式越简便，执行速度就越快。以下是一些常见的 type 类型：

1. - ALL：全表扫描，数据表没有使用任何索引，这种方式的效率最低。
2. - INDEX：全索引扫描，需要扫描数据表所有的索引，对于查询的需要和原本数据表的分布情况关联比较密切。
3. - RANGE：索引区间扫描，仅仅扫描匹配条件的数据，而不是全表扫描，大多适合一些有序数据类型。
4. - REF：朴素索引反查，创建索引时只是索引主键、外键或唯一属性，要根据需要查询的属性从数据表中查询出结果。如果数据非常庞大，一般不会采用这种方式。
5. - EQ_REF：联合索引扫描，按最小数量查找结果集，并针对联合索引中每个匹配的值进行搜索。
6. -CONST：索引匹配到一个已知的常量时，直接查找结果集，是最快的查询类型。
7. - SYSTEM 系统 表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。
8. - INDEX_MERGE 合并索引，使用多个单列索引搜索 select * from tb1 where name = 'alex' or nid in (11,22,33);

4.4、索引的使用

执行计划中的 possible_keys 字段表示可以使用的索引，key 字段表示实际使用的索引。对于一些大型数据表和查询量较大的应用程序，索引的使用就显得尤为重要。索引的使用可以在一定程度上减少数据表数据扫描的时间，减小查询时间。MySQL 用生成的解释计划告诉开发人员在查询中哪些索引可以用上，如果没有使用到索引需要优化查询语句或者添加合适的索引。

4.5、 SQL 的优化

执行计划可以告诉你问题是数据库结构、索引还是 SQL 语句的问题。因此，分析执行计划有助于开发人员进行 SQL 的优化，从而提高查询性能。优化 SQL 的一些技巧包括：

1. - 将复杂查询拆分为简单查询。 - 减少使用内部查询或子查询。
2. - 优化 WHERE 子句，减少全表扫描。 - 对 SELECT 和 FROM 子句进行优化，避免不必要的计算和 JOIN 操作。
3. - 尽量减少使用 ORDER BY 和 GROUP BY 子句。

总之，执行计划是 MySQL 中一个非常重要的概念，通过分析执行计划可以有效地优化查询语句，提高数据库查询性能。同时，也要注意实际执行中的其他因素，如数据分布、硬件性能等。

五、慢日志记录

5.1、作用

对于那些执行时间比较长的语句等，如果我们是想要mysql自动帮我们记录下来，就要使用到慢日志

MySQL慢日志主要有以下几个作用：

1. 找出慢查询。慢查询指的是执行时间较长的SQL语句，这些语句可能会导致数据库性能下降。通过MySQL慢日志，我们可以找出这些慢查询，及时进行优化。
2. 优化SQL语句。通过分析MySQL慢查询日志，我们可以找到SQL语句的瓶颈所在，进行优化，从而提高数据库性能。
3. 统计查询频率。通过统计MySQL慢日志中的查询语句，我们可以了解哪些查询语句最常被执行，从而可以根据查询频率优化数据库索引等。
4. 应用于性能测试。MySQL慢日志提供了比较详细的查询日志信息，是进行数据库性能测试的重要工具之一。
5. 总之，MySQL慢日志是数据库性能优化的必备工具之一，它可以帮助我们找出SQL语句中的瓶颈，从而提高数据库性能

5.2、查询

a、配置MySQL自动记录慢日志

slow_query_log = OFF 是否开启慢日志记录 long_query_time = 2 时间限制，超过此时间，则记录 slow_query_log_file = /usr/slow.log 日志文件 log_queries_not_using_indexes = OFF 为使用索引的搜索是否记录

注：查看当前配置信息： 　　 show variables like '%query%' 修改当前配置： 　　　　set global 变量名 = 值

b、查看MySQL慢日志

mysqldumpslow -s at -a  /usr/local/var/mysql/MacBook-Pro-3-slow.log

5.3、详细步骤

MySQL慢日志是记录MySQL查询日志中的长时间查询的一种机制。他可以帮助我们找出执行时间较长的SQL语句，并对其进行优化。

查询MySQL慢日志的步骤如下：

1. 打开MySQL慢查询日志的开关。在MySQL配置文件my.cnf中找到slow_query_log这个参数，将其设置为on即可开启慢查询日志
2. 指定MySQL慢查询日志文件。在MySQL配置文件my.cnf中找到slow_query_log_file这个参数，将其设置为您想要的路径及文件名即可。如果没有指定，默认为MySQL数据目录下的主机名-slow.log。
3. 设置MySQL慢查询日志的阈值。在MySQL配置文件my.cnf中找到long_query_time这个参数，将其设置为您想要的阈值，即高于或等于该时长的SQL语句被记录到慢日志。默认值为10秒。
4. 重启MySQL。执行命令systemctl restart mysqld或service mysqld restart，以使配置生效。
5. 查询MySQL慢查询日志。可以通过命令查看MySQL慢查询日志：mysqldumpslow -s t /var/lib/mysql/hostname-slow.log  # 查询所有慢日志 mysqldumpslow /var/lib/mysql/hostname-slow.log  # 查询慢日志中执行时间大于5秒的SQL语句
6. 以上命令中的-s参数表示按执行时间排序，-t参数表示指定执行时间阈值。
7. 分析MySQL慢查询语句。MySQL慢查询日志查出来的SQL语句并不是最优的，需要进行分析和优化。可以用EXPLAIN命令查看执行计划，找到瓶颈所在，并优化SQL语句。