MySQL数据库索引优化

一、引言

1. 索引的重要性

       MySQL数据库索引的重要性主要体现在，一是查询速度优化，索引可以极大地提高查询速度。对于没有索引的表，MySQL必须进行全部扫描来找到所需的行，如果表中数据量很大，那么通常很慢。通过适当的索引，可以快速定位到表中的数据，显著提高查询速度。二是可以保证数据完整性，比如唯一索引可以确保某列中的数据是唯一的，可以防止重复的数据。当然还有其他的一些好处，比如加速Order By、Group By等操作，这里就不一一列举了。

      不过尽管索引提供了很多好处，但是使用索引也有代价，主要是索引本身需要占用额外的磁盘空间，并且在数据发生变化时，相关的索引也要进行更新，影响写操作的性能。

2. 为什么需要进行索引优化

      MySQL索引优化的主要原因是提高查询速度，减少数据库的响应时间，提高系统的整体性能。

二、 索引的基本概念

1. 什么是索引

       索引是一种数据库结构，是对一列或者多列的值进行排序，从而达到快速访问表中特定信息，避免全表扫描。索引类似于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到内容。MySQL中，索引主要有两种结构：BTree和Hash，平时常用的是BTree。

2. 索引的基本原理

      索引是建立一个映射关系，将数据的关键字与其所在位置建立对应关系，这样在进行搜索的时候可以快速定位到目标数据的位置，而不需要遍历整个数据集。MySQL数据库的索引采用B+树的结构进行存储，B+树的特点是非叶子节点只存储索引（key），叶子节点存放所有索引和数值（Key+Value)，叶子节点具有相同深度，并且叶子节点之间按照顺序通过指针连接。结构如下：

        索引的存储，在innodb存储引擎下， 由段、区、页组成，区大小为1MB（一个区由64个联系页构成），页的默认值是16KB。

B+树的一个节点对应一个数据页，B+树的层越高，那么要读取到内存的数据页越多，IO次数越多，innodb存储引擎的B+树中的一个节点16KB

假设：key+指针大小是16byte，一行数据的大小为1KB,

那么一个非叶子节点可存储16KB/16byte=1024个； 每个叶子节点可存储1024行数据。

那么：

2层B+树，最大可容纳的记录数为： 1024*16=16384

3层B+数，最大可容纳的记录数为： 1024*1024*16=16777216

4层B+数，最大可容纳的记录数为： 1024*1024*1024*16=17179869184

三、索引的创建和使用

1. 如何创建索引

1.1 在MySQL中，可以使用以下语法来创建索引：

CREATE INDEX index_name ON table_name(column1, column2, ...);
其中， index_name是索引的名称， table_name是要创建索引的表名称，column1，column2是要创建索引的列名称

 举例示范：比如在RECV_LIST表创建telephone_list和status的索引

create index idx_recv_list_telephone_status on recv_list(telephone_list, status);

 由于该表有100万的数据，创建索引花费了32秒的时间。MySQL5.6版本之后，创建索引默认使用在线DDL(Data Definition Language)方法，意味着创建索引时不会锁定整个表。

1.2 在MySQL中，创建唯一索引

CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column1, column2, ...);

举例示范： 比如在RECV_LIST表创建ID的索引

create unique index idx_recv_list_id on recv_list(id);

 

四、索引优化策略

MySQL索引优化策略一般会从以下几个方面入手：

1. 查看数据库INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次

索引优化一般只针对查询多的表、库进行，如果该表或者库都是以INSERT为主的，那么其实没有必要进行索引优化。查看数据库INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次的语句如下：

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______'

Com后面是7个下横线。 查询结果如下所示：

2. 慢查询日志的分析

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）的所有SQL语句的日志，MySQL的慢查询日志默认没有开启，配置信息在my.ini（Linux系统在my.cnf）中。

查看long_query_time的配置参数

show variables like '%long_query_time%';

MySQL慢查询的参数long_query_time的默认值是10秒，只要sql的执行时间超过10秒，就会被记录在慢查询日志。如何查看慢查询是否开启，默认MySQL是不开启慢查询日志记录，开启慢查询日志记录会有一定性能的损耗。

查看慢日志记录是否开启

show variables like '%slow_query_log%';

可以看到，慢日志记录开启之后，日志保存的路径。

开启慢查询日志记录，在my.ini新增如下配置参数， 配置完参数后，重启MySQL服务。

#开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1

#设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2

完成配置后，再进行select count(*) from recv_list查询，由于表中有100万条数据，count时间比较长，就会被记录在slow日志文件中

 

3. show profiles

慢查询日志只是会记录sql执行时间超过了我们配置的慢查询时间，但是如果在业务系统里有执行频率很高的又比较接近慢查询时间，这些sql执行是不会记录在慢查询日志里的。 这个sql，我们可以通过show profiles来分析， show profiles能够在做sql优化时帮忙我们了解时间都消耗到哪里去了。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/global级别开启profiling

set profiling=1;

可以通过，select @@profiling查看开关是否打开。

select @@profiling;

 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query_id的sql语句每个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;

#查看指定query_id的sql语句cpu使用情况
show profile cpu for query query_id;

 

4. 使用explain进行sql语句执行计划的分析

上面三种方式都是从时间的层面判断sql语句的执行性能。explain命令是获取MySQL如何执行SELECT语句的信息，包括在SELECT语句执行过程中如何连接和连接的顺序。

explain select count(*) from recv_list;

 explain执行计划各字段含义：

id：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）。

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。

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；优化过程中尽量往前靠。当访问的时候，不访问任何表，这个时候是NULL，在业务系统中不太可能是NULL；system是访问系统表的时候，可能会出现的。

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岛，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任务必须要执行查询的行数，是一个估计值。

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。

 本篇主要在理论上针对MySQL索引的重要性、概念以及如何创建索引和索引优化策略作了介绍，下一篇，将针对实际的索引优化过程进行介绍。