MySQL5.5
版本之前默认采用的是MyISAM
引擎,5.5
之后默认采用的是Innodb
引擎。
MyISAM
存储引擎MYD
文件:数据文件,所有的数据保存在这个文件中。MYI
文件 :索引文件。id = 40
的数据:MyISAM
索引文件(user_myisam.MYI
)去找id = 40
的节点,通过这个节点的数据区拿到真正保存数据的磁盘地址,再通过这个地址从MYD
数据文件(user_myisam.MYD
)中加载对应的记录。如果有多个索引,在MyISAM
存储引擎中,主键索引 和 普通索引(辅助索引)是同级别的,没有主次之分。
Innodb
主键索引是一个聚集索引。
聚集索引的概念:数据库表行中数据的物理顺序和键值的逻辑顺序相同。所以,叶子节点的数据区保存的就是真实的数据,在通过索引进行检索的时候,命中叶子节点,就可以直接从叶子节点中取出行数据。
如果有多个索引,在Innodb
存储引擎中,主键索引的叶子节点保存的是真正的数据。而辅助索引叶子节点的数据区保存的是主键索引关键字的值。
假如要查询name = C
的数据,其搜索过程如下:
C
查询最后找到主键id = 9.
id=9
的数据,最终在主键索引的叶子节点中获取到真正的数据。数据存储位置不同。
索引可以提高查询的速度,但并不是使用带有索引的字段查询时,索引都会起作用。使用索引有几种特殊情况,在这些情况下,有可能使用带有索引的字段查询时,索引并没有起作用,下面重点介绍这几种特殊情况。
通过使用EXPLAIN
语句,观察SQL
执行计划,检查索引是否生效。
-- 创建索引
CREATE INDEX index_zhongwenpianming ON north_american_box_office(zhongwenpianming);
-- 成功索引使用等号ref
EXPLAIN SELECT * FROM north_american_box_office
WHERE zhongwenpianming = '狮子王';
type查询类型ref表示使用索引查询,key使用的索引名称。
-- 占位符开头 索引失效all
EXPLAIN SELECT * FROM north_american_box_office
WHERE zhongwenpianming LIKE '%狮';
all表示使用全表查询,索引失效。
-- 内容开头 索引成功range
EXPLAIN SELECT * FROM north_american_box_office
WHERE zhongwenpianming LIKE '狮%';
多列索引是在表的多个字段上创建一个索引,只有查询条件中使用了这些字段中的第一个字段,索引才会被使用。
示例:为north_american_box_office
表中的shangyingtianshu
字段和leijipiaofang
字段添加多列索引index_tianshu_piaofang
。
CREATE INDEX index_tianshu_piaofang ON north_american_box_office(shangyingtianshu, leijipiaofang);
-- 使用到第一字段 索引有效
EXPLAIN SELECT * FROM north_american_box_office
WHERE (shangyingtianshu BETWEEN 9 AND 13) AND leijipiaofang >=3000
-- 无第一字段内容 索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM north_american_box_office
WHERE leijipiaofang >=3000
-- 内容过多 走全表查 索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM north_american_box_office
WHERE shangyingtianshu >= 9 AND leijipiaofang >=3000
该索引失效的原因是MySQL
在优化器阶段,发现全表扫描比走索引效率更高,因此就放弃使用索引。当MySQL
发现通过索引扫描的行记录数超过全表的10%
-30%
时,优化器可能会放弃走索引,自动变成全表扫描。
类似的问题,在进行范围查询(比如>
、<
、>=
、<=
、in
等条件)时往往会出现上述情况。
OR
关键字 查询语句只有 OR
关键字时,如果 OR
前后的两个条件的列都是索引,那么查询中将使用索引。如果 OR
前后有一个条件的列不是索引,那么查询中将不使用索引。
-- 索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM north_american_box_office
WHERE zhongwenpianming LIKE '狮%' OR leijipiaofang BETWEEN 90 AND 100
虽然OR
关键字前的第一个条件中的字段zhongwenpianming
虽然存在索引,但是由于多列索引index_tianshu_piaofang
并不包含leijipiaofang
字段,导致OR
关键字后面的条件不存在索引,所以导致整条SQL
语句的索引失效。
查询语句中使用函数时,会造成查询中将不使用索引。
EXPLAIN SELECT * FROM north_american_box_office
WHERE length(zhongwenpianming) = 9
离散性计算公式:count(distinct column_name)
:count(*)
,即:去重后的列值个数 VS 总个数。
离散度越高,选择性越好。因为离散度越高,通过索引最终确定的范围越小,最终扫描的行数也就越少,索引效率也就越高。
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。
如果某个字段经常用来做查询条件,那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。因此,为这样的字段建立索引,可以提高整个表的查询速度。
索引的数目不是“越多越好”。每个索引都需要占用磁盘空间,索引越多,需要的磁盘空间就越大。在修改表的内容时,索引必须进行更新,有时还可能需要重构。因此,索引越多,更新表的时间就越长。
注意避免冗余索引 ,冗余索引指的是索引的功能相同,能够命中索引(a, b)
就肯定能命中索引(a)
,那么索引(a)
就是冗余索引。例如:(name,city)
和(name)
这两个索引就是冗余索引,能够命中前者的查询肯定是能够命中后者的。
由于数据较小,查询花费的时间可能比遍历索引的时间还要短,索引可能不会产生优化效果。
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。
表中的数据被大量更新,或者数据的使用方式被改变后,原有的一些索引可能不再需要。应该定期找出这些索引,将它们删除,从而减少索引对更新操作的影响。