简单MySQL索引优化基础第二弹~

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再来看下组合索引和前缀索引,这两个名词只是创建索引的技巧,而不是索引类型。

先来创建一张表:

CREATE TABLE `myIndex` (    `i_testID` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,    `vc_Name` VARCHAR(50) NOT NULL,    `vc_City` VARCHAR(50) NOT NULL,    `i_Age` INT NOT NULL,    `i_SchoolID` INT NOT NULL,    PRIMARY KEY (`i_testID`));

假设表内已有1000条数据,里面散乱的分布了 5 条 vc_Name=”erquan” 的记录,只不过 city,age,school 的值的组合各不相同。

来看个搜索的SQL:

## 关联搜索;SELECT `i_testID` FROM `myIndex` WHERE `vc_Name`='erquan' AND `vc_City`='郑州' AND `i_Age`=25;

先考虑MySQL单列索引方案优化,在 vc_Name 列上建立索引,执行SQL时,MySQL很快将目标锁定在 vc_Name=erquan 的 5 条记录上,取出来放到一中间结果集,在这个结果集里,先排除掉 vc_City 不等于”郑州”的记录,再排除 i_Age 不等于 25 的记录,最后筛选出唯一的符合条件的记录。

虽在 vc_Name 上建立了索引,查询时MySQL不扫描整张表,效率有提高,但离优化目标还有距离,同样,在 vc_City 和 i_Age 分别建立的MySQL单列索引的效率相似。

之后就要考虑MySQL组合索引方案了,就是将 vc_Name,vc_City,i_Age 建到一个索引里,实现SQL如下:

ALTER TABLE `myIndex` ADD INDEX `name_city_age` (vc_Name(10),vc_City,i_Age);

可以看到,建表时vc_Name 长度为 50,这里为啥用 10 呢?

因为一般情况下名字的长度不会超过 10,这样会加速索引查询速度,还会减少索引文件的大小,提高 INSERT 的更新速度。

创建完组合索引后,执行SQL,MySQL无需扫描任何记录就可找到唯一记录。

还有就是分别在 vc_Name,vc_City,i_Age 上建立单列索引,让该表有 3 个单列索引,查询时和上述的组合索引效率一样吗?

答案是大不一样,远远低于组合索引,虽然此时有了三个索引,但 MySQL 只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引,另外两个是用不到的,也就是说还是一个全表扫描的过程。

建立组合索引其实就相当于建立了如下三组索引:

  1. vc_Name,vc_City,i_Age

  2. vc_Name,vc_City

  3. vc_Name

那为啥没 vc_City,i_Age 等这样的组合索引呢?

因为 mysql 组合索引“最左前缀” 的结果,简单的理解就是只从最左面的开始组合,并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引。

像如下几个SQL会用到索引:

SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name=”erquan” AND vc_City=”郑州”SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name=”erquan”

如下SQL就不会用到索引:

SELECT * FROM myIndex WHREE i_Age=20 AND vc_City=”郑州” SELECT * FROM myIndex WHREE vc_City=”郑州”

可以看到,name_city_age(vc_Name(10),vc_City,i_Age) 从左到右进行索引,如果没有左前索引Mysql不执行索引查询。

再来看前缀索引。

索引列长度过长,创建索引时将会产生很大的索引文件,不便于操作,此时可用前缀索引方式进行索引前缀索引,应控制在0.31黄金值(大于这个值就可以创建)。

具体规则案例如下:

## 下述SQL的值大于0.31就可创建前缀索引,需使用Distinct去重复SELECT COUNT(DISTINCT(LEFT(`title`,10)))/COUNT(*) FROM Arctic;## 增加前缀索引SQL,将人名的索引建立在10。## 可减少索引文件大小,加快索引查询速度。ALTER TABLE `user` ADD INDEX `uname`(title(10));

来看看什么样的SQL不走索引:

## 索引列参与计算,所以不走索引SELECT `sname` FROM `stu` WHERE `age`+10=30;## 会使用索引,因为使用了函数运算,原理与上面相同SELECT `sname` FROM `stu` WHERE LEFT(`date`,4) <1990;## 走索引SELECT * FROM `houdunwang` WHERE `uname` LIKE'后盾%';## 不走索引SELECT * FROM `houdunwang` WHERE `uname` LIKE "%后盾%";## 正则表达式不使用索引## 字符串与数字进行比较,不使用索引CREATE TABLE `a` (`a` char(10));EXPLAIN SELECT * FROM `a` WHERE `a`="1" -- 走索引EXPLAIN SELECT * FROM `a` WHERE `a`=1 -- 不走索引## 如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用。## 要求使用的所有字段,都必须建立索引,尽量避免使用or关键字select * from dept where dname='xxx' or loc='xx' or deptno=45## 如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引

日常开发任务中,不要盲目的创建索引,只为查询操作频繁的列创建索引,创建索引会使查询操作变得更加快速,但是会降低增加、删除、更新操作的速度,因为执行这些操作的同时会对索引文件进行重新排序或更新。

在互联网应用中,查询语句远远大于DML的语句,甚至可占80%~90%,所以也不要太在意,只是在大数据导入时,可先删除索引,再批量插入数据,最后再添加索引。

最后聊下索引失效的几种情况:

  1. 查询条件包含or,可能导致索引失效。

  2. 字段类型是字符串,用引号括起来,否则索引失效。

  3. like通配符可能导致索引失效。

  4. 联合索引,查询时的条件列不是联合索引中的第⼀个列,索引失效。

  5. 在索引列上使用mysql内置函数,索引失效。

  6. 对索引列运算(如,+、-、*、/),索引失效。

  7. 索引字段上用(!= 或者 < >,not in)时,可能会导致索引失效。

  8. 索引字段上用is null, is not null,可能导致索引失效。

  9. 左连接查询或者右连接查询查询关联的字段编码格式不⼀样,可能导致索引失效。

  10. mysql估计使⽤全表扫描要比用索引快,则不使⽤索引

以上仅为个人观点,不一定准确,能帮到各位那是最好的。

好啦,到这里本文就结束了,喜欢的话就来个三连击吧。

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