目录
一、索引介绍
二、索引的优缺点
三、索引结构
3.1B+tree索引结构
3.2为什么innodb存储引擎选择使用B+tree索引结构
四、索引的分类
4.1聚集索引的选取规则
五、索引的语法
5.1创建索引
5.2查看索引
5.3删除索引
六、sql性能分析
6.1sql执行频率
6.2慢查询日志
6.3profile详情
6.4explain执行计划
七、索引使用
八、sql提示
九、覆盖索引
十、前缀索引
十一、索引设计原则
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。
优点:提高数据检索的效率,降低数据库的io成本,通过索引列队数据进行排序,降低数据排序的成本,降低CPU的消耗;
缺点:索引列也是要占用空间的,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,效率低。
mysql的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
索引结构;
B+tree索引 最常见的索引类型,大部分引擎都支持B+树索引;
hash索引 底层数据结构是用哈希表实现的,只有精确匹配索引列的查询才有效,不支持范围查询;
R-tree(空间索引):空间索引是myisam引擎的一个特殊索引类型,主要用于地理空间数据类型,通常使用较少;
Full-text(全文索引):是一种通过建立倒排索引,快速匹配文档的方式。类似于lucence,solr,es。
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,增加了指向相邻叶子节点的链表指针,就形成了带有顺序的指针的B+tree提高了区间访问的性能。
相对于二叉树,层级更少,搜素效率高;
对于B Tree,无论是叶子节点还是非叶子节点,都会保存数据,这样导致一页中的存储的键值减少,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;
相对于hash索引,B+tree支持范围匹配及排序操作。
主键索引:针对表中的主键创建的索引,默认自动创建,只能有一个;
唯一索引:避免同一个表中的数据重复,可以有多个;
常规索引:快速定位数据 可以有多个;
全文索引:全文索引查找的是文本中的关键词,而不是比较索引中的值。 可以有多个。
在存储引擎中,根据索引的存储形式,又可以分为以下两种:
聚集索引:将数据存储与索引放到一起,索引结构的叶子节点保存了行数据。 必须有,而且只有一个;
二级索引:将数据与索引分开存储,索引结构的叶子节点关联的是对应的主键。 可以存在多个。
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(unique)索引作为聚集索引;
如果表没有主键,或没有合适的唯一索引,则innodb会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。
create [unique][fulltext]index index_name on table_name (字段1,字段2.....)
show index from table_name;
drop index index_name on table_name;
mysql客户端连接成功后,通过show[session][global]status命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令,可以查看当前数据库的insert、update、delete、select的访问频次;
show global status like 'Com_______'; (7个下划线) 。
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)的所有sql语句的日志。
MySQL的慢查询日志是否开启 show varialbes like 'slow_query_log' ;
mysql的慢查询日志默认是没有开启的,需要在mysql的配置文件在/etc/my.cnf中添加如下配置:
#开启mysql慢日志查询开关
slow_query_log=1
#设置慢日志的时间为2s,sql语句执行时间超高2s,就会视为慢查询,记录慢查询日志。
long_query_time=2
配置完毕后,重启mysql服务器进行测试,查看慢日志文件中记录的信息。慢日志文件(在mysql的数据文件目录下)
/var/lib/mysql/localhost-slow.log
show profile能够在做sql优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have_profiling参数,能够看到当前mysql是否支持profile操作。
select @@have_profiling;
默认profiling是关闭的,可以通过set语句在session/g'lobal级别开启profiling。
set profiling=1;
执行一系列的业务sql的操作,然后通过如下指令查看指令的执行耗时:查看每一条sql的耗时基本情况:
show profiles;
查看指定的query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况:
show profile for query query_id;
查看指定query_id的sql语句,CPU的使用情况:
show profile cpu for query query_id;
explain或者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
直接在select语句之前加上关键字explain/desc
explain select 字段列表 from 表名 where 条件;explain执行计划各个字段含义
id
select查询的序列号,表示查询中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);
select_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type
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
possible_key
显示可能应用在这张表上的索引,一个或者多个;key
实际使用的索引,如果为null,则没有使用索引;key_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;rows
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;filtered
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。
最左前缀法则
如果索引了多列(联合索引),要遵循最左前缀法则,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,索引将部分失效(后面的字段索引失效);范围查询
联合索引中,出现范围查询(>,<),范围查询右侧的列索引失效;索引列运算
不要在索引列上进行运算操作,索引将会失效;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,索引失效;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,而后面的列没有索引,那么涉及的索引,都不会被用到;数据分布影响
如果mysql评估使用索引比全表扫描更慢,则不使用索引。
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的目的。
use index建议使用哪个索引
ignore index 忽略哪个索引
force index强制用哪个索引
尽量使用覆盖索引(查询使用了索引,并且需要返回的列,在该索引中已经全部能够找到),减少select*。
当字段类型为字符串(varchar,text等)时,有时候需要很长的字符串,这会让索引变的很大,查询时,浪费大量的磁盘io,影响查询效率。
此时可以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,从而提升索引的效率。语法
create index index_name on table_name(column(n));
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比值,索引选择性越高,查询效率越高。
唯一索引的选择性1,这是最好的索引选择性,性能也是最好的。
1、针对数据量大且查询比较频繁的表建立索引;
2、针对常作为查询条件(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、如果字符串类型的字段,字段的长度较长,可以针对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的用于查询。
难,才有意思,just do it!
自由的前提是自律,自律的顶端是享受,愿你以渺小启程,以伟大结局;
希望我们都能成为自由又自律的人。