前言:
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先通过一个简单的案例,来验证一下索引,看看是否能够通过索引来提升
数据查询性能。在演示的时候,我们还是使用之前准备的一张表 tb_sku , 在这张表中准备了1000w
的记录。
这张表中id为主键,有主键索引,而其他字段是没有建立索引的。 我们先来查询其中的一条记录,看看里面的字段情况,执行如下SQL:
select * from tb_sku where id = 1\G;
可以看到即使有1000w的数据,根据id进行数据查询,性能依然很快,因为主键id是有索引的。 那么接下来,我们再来根据 sn 字段进行查询,执行如下SQL:
SELECT * FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001';
我们可以看到根据sn字段进行查询,查询返回了一条数据,结果耗时 20.78sec,就是因为sn没有索引,而造成查询效率很低。那么我们可以针对于sn字段,建立一个索引,建立了索引之后,我们再次根据sn进行查询,再来看一下查询耗时情况。
创建索引:
create index idx_sku_sn on tb_sku(sn) ;
然后再次执行相同的SQL语句,再次查看SQL的耗时。
SELECT * FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001';
我们明显会看到,sn字段建立了索引之后,查询性能大大提升。建立索引前后,查询耗时都不是一个数量级的。
如果索引了多列(联合索引),要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始,并且不跳过索引中的列。如果跳跃某一列,索引将会部分失效(后面的字段索引失效)。
以 tb_user 表为例,我们先来查看一下之前 tb_user 表所创建的索引。
在 tb_user 表中,有一个联合索引,这个联合索引涉及到三个字段,顺序分别为:profession,
age,status。
对于最左前缀法则指的是,查询时,最左变的列,也就是profession必须存在,否则索引全部失效。而且中间不能跳过某一列,否则该列后面的字段索引将失效。 接下来,我们来演示几组案例,看一下具体的执行计划:
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status
= '0';
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31;
explain select * from tb_user where profession = '软件工程';
以上的这三组测试中,我们发现只要联合索引最左边的字段 profession存在,索引就会生效,只不
过索引的长度不同。 而且由以上三组测试,我们也可以推测出profession字段索引长度为47、age
字段索引长度为2、status字段索引长度为5。
explain select * from tb_user where age = 31 and status = '0';
explain select * from tb_user where status = '0';
而通过上面