Mysql索引优化

一：索引的存储分类

MyISAM存储引擎的表数据和索引是自动分开存储的，各自是独一的一个文件（frm，MYD，MYI），InnoDB存储引擎的表的数据和索引是存储在同一个表空间里面的，但可以有多个文件组成（ibdata1存储了共享表空间的所有数据以及索引文件）

二.sql语句优化：

1.使用like的查询，后面如果是常量并且只有%号不在第一个字符，索引才有可能会被使用

2.组合索引，如果where条件后面第一个不是组合索引的第一个，索引不会被使用

（例如：组合索引：type_status（type,status） where status=1不会被用到索引，如果 where type=1 会被使用到索引）

3.如果对大的文件进行搜索，使用全文索引而不使用like"%..%"

4.如果列名是索引，使用column_name is null将使用索引

三：存在索引但不使用索引

1.如果mysql估计使用索引比全表扫描更慢，则不使用索引。例如如果列key_part均匀分布在1到100之间，查询时使用索引就不是很好

sql => select * from test where key_part > 1 and key_part < 100;

2.如果使用MEMORY/HEAP表并且where条件中不使用“=”进行索引列，那么就不会使用索引。Heap表只有在“=”的条件下会使用索引。

3.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，那么涉及的索引都不会被使用

4.如果where后面的and其中一个为假，不使用索引

5.如果列类型是字符串，但在查询时把一个数值型常量赋值给一个字符型的列名name，那么虽然在name列上有索引，但是不会使用到

select * from test where name = 123;

6.如果索引正在工作，Handler_read_key的值将很高，这个值代了一个行被索引值读的次数，Handler_read_rnd_next的值高则意味着查询运行低效，并且应该建立索引补救

分析表：

1.检查表是否有错误：check table table_name;

2.优化表：原因：如果已经删除了表的一大部分，或者如果已经对含有可变长度行的表进行很多的改动，则需要做定期优化

optimize命令可以对MyISAM、BDB和InnoDB表起作用

大批量插入数据：

1.当用load命令导入数据的时候，适当设置可以提高导入的速度，对于MyISAM存储引擎的表，可以通过以下方式快速的导入大量的数据。

ALTER TABLE tbl_name DISABLE KEYS

loading the data

ALTER TABLE tbl_name ENABLE KEYS

DISABLE KEYS 和ENABLE KEYS用来打开或者关闭MYISAM表非唯一索引的更新，可以提高速度，注意：对InnoDB表无效

2.使用infile、outfile导入导出数据

导入导出数据优化：

1.关闭唯一性效验可以提高导入效率

在导入数据前先执行set unique_checks=0，关闭唯一性效验，在导入结束后执行set unique_checks=1，恢复唯一性效验，可以提高导入效率。

2.针对于InnoDB类型数据导入的优化：因为InnoDB表的按照主键顺序保存的，所以将导入的数据主键的顺序排列，可以有效地提高导入数据的效率

3.关闭自动提交可以提高导入效率

在导入数据前先执行set autocommit=0，关闭自动提交事务，在导入结束后执行set autocommit=1，恢复自动提交，可以提高导入效率

insert语句的优化：

1.尽量使用多个值的insert语句，这样可以大大缩短客户与数据库的连接、关闭等损耗（insert into test (name) values ('user1’），（‘user2');

2.可以使用insert delayed（马上执行）语句得到更高的效率

3.将索引文件和数据文件分别存放不同的磁盘上

4.可以增加bulk_insert_buffer_size变量值的方法来提高速度，但是只对myisam表使用

5.当从一个文件中装载一个表时，使用LOAD DATA INFILE。这个通常比使用很多insert语句要快20倍

group by语句优化：

如果查询包含group by，但用户想要避免排序结果的损耗，则可以使用order by null来禁止排序（group by默认是升序排序）

嵌套查询优化：

用更有效的连接查询（Join）代替嵌套查询