MySQL进阶（二）- -索引

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二、索引

1.索引概述

（1）介绍

（2）优缺点

2.索引结构

（1）二叉树

（2）红黑树

（3）B-Tree（多路平衡查找树）

（4）B+Tree

（5）Hash索引

         1）介绍

2）Hash索引特点

3.索引分类

4.索引语法

（1）创建索引

（2）查看索引

（3）删除索引

5.SQL性能分析

（1）SQL执行频率

（2）慢查询日志

（3）profile详情

（4）explain执行计划

6.索引使用

（1）最左前缀法则

（2）范围查询

（3）索引列运算

（4）字符串不加引号

（5）模糊查询

（6）or连接的条件

（7）数据分布影响

（8）SQl提示

（9）覆盖索引

（10）前缀索引

（11）单列索引与联合索引

7.索引设计原则

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二、索引

1.索引概述

（1）介绍

索引是帮助MysQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

（2）优缺点

优点	缺点
数据检索的效率，降低数据库的IO成本	索引列也要占用空间。
通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗	索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低。

2.索引结构

索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的结构，主要包含以下几种：

 索引在不同引擎中的支持情况如下：

注意：平常所说的索引，未特别指明，指B+Tree结构组织索引

（1）二叉树

顺序插入，会形成一个链表，查询性能大大降低，大数据情况下，层级较深，检索速度慢

（2）红黑树

大数据量情况下，层级较深，检索速度较慢

（3）B-Tree（多路平衡查找树）

以一棵最大度数（树的度数指一个节点的子节点个数）为5（5阶）的b-tree为例（每个节点最多存储4个key，5个指针）：

 蓝色表示一个节点最多存储4个key,而一个节点最多有5个指针，即5个分叉，在小于20的范围有一个指针，在20到30之间有一个指针，以此类推，若有n个Key，则有n+1个指针；在蓝色节点下方的绿色代表数据

B+Tree动态形成参考网站：B-Tree Visualization

（4）B+Tree

 所有元素出现在叶子节点，且形成一个单向链表，而上部分非叶子节点起到索引作用，叶子节点用来存放数据

数据结构可视化网站；

Data Structure Visualization (usfca.edu)

MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化，在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能

（5）Hash索引

     1）介绍：

哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。若两个（或多个）键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表解决。

举例：

先计算每行数据的hash值（表左侧），再通过hash函数算出name字段的槽位值，与哈希表的槽位（蓝色）对应，再在name字段旁记录hash值，当两个人的name字段的槽位相同（金庸与杨逍），则在后面增加链表，记录name字段以及hash值，若有多个，则继续向后延长链表

2）Hash索引特点

 ①Hash索引只能用于对等比较(=,in),不支持范围查询(between,>,<,…) 
 ②无法利用索引完成排序操作

 ③查询效率高，通常只需要一次检索就可以了（哈希碰撞除外，此情况检索要在链表中对比查找对应元素），效率通常要高于B+tree索引

在MySQL中，支持hash索引的是Memory引擎，而InnoDB中具有自适应hash功能（MySQL会根据查询条件，在指定条件下，自动将B+Tree索引构建为hash索引），hash索引是存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的

思考：为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构？
①相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
②对于B-tree,无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；

③相对Hash索引，B+Tree支持范围匹配及排序操作

3.索引分类

 在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可分为以下两种：

  聚集索引选取规则: 

• 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
• 如果不存在主键，将使用第一个唯一索引作为聚集索引。
• 如果表没有主键，或没有合适的唯-索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。

eg.根据表构建索引：

 

 

以id即主键为索引，构建的是主键索引，也就是聚集索引，叶子节点存放的是行数据

以name字段建立的索引为二级索引（因为聚集索引有且只有一个），叶子节点存放的是id

回表查询：先根据二级索引找到主键值，再根据主键值在聚集索引中拿到行数据

eg.select * from user where name=’Arm’.

先在二级索引里找到Arm的id，再根据id在聚集索引里找到Arm的行数据，即Arm的所有数据

4.索引语法

（1）创建索引

CREATE [UNIQUE | FULLTEXT] INDEX 索引名称（一般形式为index_表名_字段1名_字段2名_...） ON 表名 (字段1名 排序方式，字段2名 排序方式...);

排序方式可省略，默认为升序排序

索引名称处的字段名若太长，可简写

一个索引关联一个字段称为单链索引，关联多个字段称为联合索引或组合索引

eg1.为表tb_user的phone字段创建唯一索引

create unique index idx_user_phone on tb_user(phone);

eg2.为表tb_user的name字段创建常规索引

create index idx_user_name on tb_user(name);

eg3.为表tb_user的profession、age、status字段创建联合索引

create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession,age,status);

（pro,sta均为简写）

eg4.将age按升序，phone按倒序建立联合索引

create index idx_user_age_pho_ad on tb_user(age asc,phone desc);

（2）查看索引

SHOW INDEX FROM tablename;(以行的形式查看表的索引）

SHOW INDEX FROM tablename\G;(以列的形式查看表的索引）

（3）删除索引

DROP INDEX indexname ON tablename;

eg.删除表tb_user的索引idx_user_phone

drop index idx_user_phone on tb_user;

5.SQL性能分析

（1）SQL执行频率

      1）查看服务器状态信息

show [session | global] status;

      2）查看当前数据库insert、update、delete、select的访问次数

show global status like‘com_______’;（7个下划线代表7个字符）

（2）慢查询日志

     1）介绍：慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_query_time,单位:秒，默认10秒，即执行的SQL执行耗时超过10s就会被认为是慢查询，然后记录在慢查询日志中)的所有SQL语句的日志。

      2）查询慢日志的开启状态：

show variables like ‘slow_query_log’;

MySQL的慢查询日志默认没有开启，需要在MySQL的配置文件(/etc/my.cnf)最后配置如下信息:

①开启MySQL慢日志查询开关

slow_query_log=1

②设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会被视为慢查询，并被记录在慢查询日志

long_query_time=2

配置完成后，重启MySQL进行测试，查看慢日志文件中记录的信息:/var/lib/mysql/localhost-slow.log

（3）profile详情

      1）查询当前MySQL是否支持profile操作（YES为支持）

select @@have_profiling;

       2）默认profiling是关闭的，可通过set语句在session/global级别开启profiling

select @@profiling;     # 查询profilig的开关情况，0表示关闭

set profiling=1;

      3）查询耗时情况

         ①查询每条SQL语句的耗时情况

 show profiles;

         ②查询指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况

show profile for query query_id;

（query_id指的是通过show profiles;命令所得到的SQL语句对应的query_id）

        ③查询指定query_id的SQL语句cpu的使用情况

shoq profile cpu for query query_id;

（4）explain执行计划

explain或desc命令获取MySQL如何执行select语句信息，包括在select语句执行过程中表如何连接和连接顺序

语法：

explain/desc select 字段列表 from 表名 where 条件;

结果如下：

表中各字段含义：

①id

select查询的序列号，表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序(id相同，执行顺序从上到下；id不同，值越大，越先执行) 
②select_type 
表示select的类型，常见的取值有SIMPLE(简单表，即不使用表连接或者子查询)、PRIMARY(主查询，即外层的查询)、
UNION(UNION中的第二个或者后面的查询语句)、SUBQUERY(SELECT/WHERE之后包含了子查询)等
③type 

表示连接类型，性能由好到差的连接类型为NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index、all。

一般来说，不访问任何表才为null，访问系统表为system，根据主键和唯一索引访问表为const，使用非唯一索引访问表为ref，
④possible_key 
显示可能应用在这张表上的索引，一个或多个。

⑤Key 
实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引。
⑥Key_len 
表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好。
⑦rows 
MySQL认为必须要执行查询的行数，在innodb引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的。
⑧filtered 
表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered的值越大越好。

⑨Extra

额外信息，展示前面字段未展示出的信息

6.索引使用

（可提高查询的效率，大大缩短时间消耗）

（1）最左前缀法则

（主要针对联合索引）查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。若跳过某一列，此后的索引将失效。（索引的顺序可调换）

eg.有一个联合索引idx_user_pro_age_sta，在表tb_user中查询profession=’软件工程’,age=31，status=’0’的人的信息，可通过命令

select * from tb_user where profession=’软件工程’ and age=31 and status=’0’;

此时通过explain执行计划，可查询到该命令使用了索引idx_user_pro_age_sta

根据最左前缀法则，将条件改为 profession=’软件工程’或 profession=’软件工程’ and age=31，通过explain执行计划查询到都使用了索引idx_user_pro_age_sta，而将条件改为age=31 and status=’0’或status=’0’等，查询到没有使用索引，将条件改为profession=’软件工程’ and status=’0’，查询到使用了索引idx_user_pro_age_sta，而此时，使用了索引的只有profession，status失效了。

（2）范围查询

联合索引中，出现范围查询（>，<）,范围查询的右侧的列索引失效

，但是使用>=或<=不会

eg.select * from tb_user where profession=’软件工程’ and age>31 and status=’0’;

此时，因为age使用了范围查询，故status使用索引失效

但是，将>改为>=不会导致status失效

（3）索引列运算

不要在索引列上进行运算操作，否则索引将失效

eg.已知phone已建立了索引，现查询手机号后两位为15的人：

select * from tb_user where substring(phone,10,2)=’15’;

此时对phone进行了截取，导致索引失效，即该语句未使用索引，SQL性能低

（4）字符串不加引号

字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效、

（5）模糊查询

如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引将失效

eg.select * from tb_user where phone like ‘%15’;

（6）or连接的条件

用or分割开的条件，如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的所有索引都不会被用到

eg.已知id有索引，age没有索引

select * from tb_user where id=10 or age=23;

该语句不会用到索引

（7）数据分布影响

如果MySQL评估使用索引比全表慢，则不使用索引（若满足要求的结构占表的大多数，则不使用索引）

eg.表tb_user中绝大部分人的年龄都大于等于20，且age建立了索引

select * from tb_user where age>=20;

该语句中，由于绝大部分人的年龄都大于等于20，故MySQL选择全表扫描，而不使用索引

（8）SQl提示

SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。

• 告诉数据库要用的索引：use index(索引名)（仅仅是建议，MySQL可能不采纳）

select * from tb_user use index(idx_user_age) where age=25;

• 告诉数据库不用的索引:ignore index(索引名)
• 告诉数据库必须用的索引:force index(索引名)

（9）覆盖索引

尽量使用覆盖索引（查询使用了索引，并且需要查询的字段在该索引中已经全部能找到），减少使用select *（因为除非所有字段都建立了索引，否则存在要查询的字段在索引中找不到，需要回表查询，性能相对较低）。

eg2.已知有id,name,age,gender字段，且id为主键（为聚集索引，叶子节点为行数据），name建立了辅助索引（叶子节点为id），

①select * from tb_user where id=2;

②select * from tb_user where name=2;

③select id,name,gender from tb_user where name=’Mike’;

③中通过name辅助索引返回id和name，但gender需要根据id返回聚集索引返回gender,即回表查询

①比②的性能高，因为①使用聚集索引，而聚集索引的叶子存放的是行数据，而②中返回的是id，还需回表查询

enplain执行计划最后一个extra结果：

using index condition:查找使用了索引，但需要回表查询数据

using where,using index：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，不用回表查询数据（性能更高）

（10）前缀索引

当字段类型为字符串时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘IO，影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率

语法：

create index idx_name on tablename(column(n));

n为前缀长度：

可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值(基数)和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高则查询效率越高，
唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。

eg.email为一个索引，它的选择性计算语句如下：

select count(distinct email)/count(*) from tb_user;

得出选择性为1.0000

select count(distinct substring(email,1,5))/count(*) from tb_user;

得出选择性为0.9583

创建email索引：

create idx_email_5 on tb_user(email(5));

此时若查询email为‘[email protected]’的人的信息

select * from tb_user where email=‘[email protected]’;

前缀索引查询流程：

先截取目标email的前5个字符，再通过辅助索引返回id，最后根据id通过聚集索引返回行信息

  

 （11）单列索引与联合索引

    1）单列索引：一个索引值包含单个列

    2）联合索引（组合索引）：一个索引包含多个列

7.索引设计原则

1）针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引。
2）针对于常作为查询条件(where)、排序(order by)、分组(group by)操作的字段建立索引。
3）尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
4）如果是字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引。
5）尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率。
6）要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率。
7）如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。