Mysql进阶(中) -- 索引

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索引

性能分析 - show profiles

性能分析 - explain

使用规则 - 验证索引效率

使用规则 - 最左前缀法则

使用规则 - 索引失效情况1

使用规则 - 索引失效情况2

使用规则 - SQL提示

使用规则 - 覆盖索引&回表查询

使用规则 - 前缀索引

使用规则 - 单列&联合索引

设计原则

小结

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索引

性能分析 - show profiles

开关未开启

打开开关

突然，出现了BUG

为此我专门写了一篇文章 -> Finalshell连接Linux超时之Connection timed out: connect_千帐灯无此声的博客-CSDN博客

开关打开后，开始查询

查看每一条SQL语句的耗时

根据name查询比根据id查询慢很多

查询指定SQL语句

查询指定SQL语句CPU使用情况

性能分析 - explain

Datagrip，创建3个表

use itcast;


create table student(
    id   int auto_increment comment '主键ID' primary key,
    name varchar(10) null comment '姓名',
    no   varchar(10) null comment '学号'
)comment '学生表';

INSERT INTO student (name, no) VALUES ('黛绮丝', '2000100101');
INSERT INTO student (name, no) VALUES ('谢逊', '2000100102');
INSERT INTO student (name, no) VALUES ('殷天正', '2000100103');
INSERT INTO student (name, no) VALUES ('韦一笑', '2000100104');



create table course(
    id int auto_increment comment '主键ID' primary key,
    name varchar(10) null comment '课程名称'
)comment '课程表';

INSERT INTO course (name) VALUES ('Java');
INSERT INTO course (name) VALUES ('PHP');
INSERT INTO course (name) VALUES ('MySQL');
INSERT INTO course (name) VALUES ('Hadoop');



create table student_course(
    id int auto_increment comment '主键' primary key,
    studentid int not null comment '学生ID',
    courseid  int not null comment '课程ID',
    constraint fk_courseid foreign key (courseid) references course (id),
    constraint fk_studentid foreign key (studentid) references student (id)
)comment '学生课程中间表';

INSERT INTO student_course (studentid, courseid) VALUES (1, 1);
INSERT INTO student_course (studentid, courseid) VALUES (1, 2);
INSERT INTO student_course (studentid, courseid) VALUES (1, 3);
INSERT INTO student_course (studentid, courseid) VALUES (2, 2);
INSERT INTO student_course (studentid, courseid) VALUES (2, 3);
INSERT INTO student_course (studentid, courseid) VALUES (3, 4);

Datagrip中，右键student_course，打开Diagram可视化

3张表联查，需要2个where来消除无效笛卡尔积 

查询所有学生选修的课程

查询连接顺序

查询选修了Mysql的学生

（1）分3步实现

（2）子查询1步实现

类似的，自己可以再写一个，查询韦一笑选修了什么课程

先逐步拆分

再子查询  --  书写顺序是：先进入course表，再进入中间表，最后进入student表

（1）course

（2）student_course

（3）student

再用explain / desc看看执行顺序

但是执行顺序和书写顺序不同

执行顺序，先执行内层，也就是先student，再course，最后中间表

id越大，越先执行；id相同，按顺序执行

explain各字段含义

再讲下type

根据 主键 或 唯一索引 访问，才会出现const比如

唯一索引

所以select时，尽量防止出现all，all代表全表扫描，性能较低

再讲下possible_key

最后讲下

需要重点关注的字段

尤其是type，作为性能指标 

使用规则 - 验证索引效率

加个  \G ，查询字段以 row 的方式显示 

 执行show index from tb_sku; 后，发现没有 sn 的索引，所以查询1条记录的时间相当于查询 * 的时间，下面我们需要创建 sn 的索引

创建耗时 49s ，因为创建索引，实际上是给 800万条数据，构造B+Tree的过程

再次查询

从 18s 提升到了 0.02s

接着explain查看索引

sn 这个字段使用了索引 

使用规则 - 最左前缀法则

不跳过索引中的列

show index可以看到3个索引的顺序

查询

去掉结尾 status 再次查询

最左边的字段 profession 存在，并且没有跳过中间的列

继续查询

这次跳过 profession（索引最左边的列），索引全部失效

而且 type = all，全表扫描，因为不满足最左前缀法则

进行个对比

（1）

（2） 

索引长度一样，说明（1）没有走 status 的索引，因为不满足最左前缀法则，中间跳过了 age 的索引，所以索引部分失效

possible_keys可能的索引，key实际使用的索引

当顺序改变时，索引长度不变，满足最左前缀法则

除了 最左前缀法则，还有 范围查询

（1）由索引长度，status 失效了

（2）当 > 改成 >= ， status生效

所以，一般业务中，尽量使用 >=, <=，而不是 >

使用规则 - 索引失效情况1

在索引列上进行 运算，索引列会失效，全表扫描

substring截取字串，第二个参数，下标从1开始 

 

可能用到的索引，用了；但实际的 key，没用到，还是全表扫描

尾部模糊匹配

头部模糊匹配

总之前面不能加 % 和 _，大数据查询下，会全表扫描，大数据下性能较低

使用规则 - 索引失效情况2

创建age索引

如果Mysql评估走索引比全表扫描慢，则不走索引

当profession置空，结果会反过来

走不走索引，主要看is null 或 is not null占少数还是多数，少数就会走索引

多数的话，Mysql默认不如全表扫描，会直接全表扫描，所以不走索引

使用规则 - SQL提示

注意，为了恢复profession，不是删表再重新插入，而是清空再insert，否则之前创建的联合索引等，还得重新创建

create index idx_user_name on tb_user(name);
 
create unique index idx_user_phone on tb_user(phone);
 
create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession,age,status);
 
create index idx_user_age on tb_user(age);

create index idx_user_email on tb_user(email);

给profession创建单列索引

一个单列，一个联合索引，Mysql选择了联合索引

提示Mysql到底用哪个索引

use用，ignore不用，force必须用，跟在表名后

使用规则 - 覆盖索引&回表查询

一般using index condition对应select *

而using where; using index对应具体的select

（1）

（2）

（1）需要回表查询，效率较低，（2）不需要

因为pro, age, status的联合索引，属于二级索引，二级索引叶子节点挂的是id，此时（2）中直接查询二级索引，就得到了需要的数据

但是（1）中name字段，不在这个二级索引中，还要到id的聚集索引中查找

关于聚集索引，二级索引和回表查询，可以看文章中，索引-分类这一部分

Mysql进阶(上) -- 存储引擎，索引_千帐灯无此声的博客-CSDN博客

覆盖索引，通俗点讲，就是只需要查询一次，通过索引本身可以满足查询需求。

覆盖索引不需要回表查询。

至于上面提到的，覆盖索引时，避免使用 select *，是因为，容易发生回表查询，除非创建联合索引，而查询的列正好是联合索引包含的列和id

一道面试题

如何简历索引，建立怎样的索引，才能是最优方案呢

答：根据username, password两个字段，建立联合索引（二级索引），而二级索引叶子下挂的就是id，即覆盖索引，不需要回表查询

使用规则 - 前缀索引

例如，计算email的选择性

记录总数24

不重复的email也是24

所以email的选择性 = 24 / 24 = 1

观察前缀索引，先截取前10个字符，节约索引空间

截取前9个

直到.....

截取到前5个，依然是9583

针对email建立前缀索引

两个5表示，对email取5个前缀

Sub_part表示截取字段

前缀索引使用

大文本或长字符串，采取前缀索引，降低索引体积，提高查询效率，避免对磁盘IO的浪费

前缀索引查询流程

首先，主键id会创建聚集索引，我们再创建前缀索引

截取前5个字符是因为，区分度已经足够高

逐个匹配，比如 lvbu6，l比d大，所以往右走，来到lvbu6.........

到了叶节点，拿到对应数据后，我们还得对整个email进行对比.....

使用规则 - 单列&联合索引

补充：键盘右上角，Home键定位命令行头，Ended键定位尾部。

下面解释为什么，多个联合条件时，推荐使用，联合索引

创建联合索引

执行下列语句

extra为Null，表示回表查询了因为单列索引和联合索引都存在时，默认单列

当我们建议Mysql使用联合索引

Using index表示覆盖索引，不需要回表查询

联合索引情况

注意，创建联合索引时，需要考虑字段顺序，根据最左前缀法则，最左边的列，必须非空，否则索引会失效

设计原则

（1）比如，100万条数据，就需要建立索引，而几千几万条数据是不需要的

（3）区分度指的是，比如身份证，姓名，部门，区分度最高的是身份证

（4）大文本，长字符串，需要建立前缀索引（也需要考虑区分度）

（5）尽量使用联合索引，可以覆盖索引，避免回表

（6）只建立有必要的索引，降低维护成本

小结

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