MySQL-索引-小小总结

索引

1.MySQL的三种存储引擎

1.1InnoDB和MyISAM

	InnoDB	MyISAM
事务	支持	不支持
外键	支持	不支持
锁	行级锁、表级锁，锁定粒度小，并发能力高	表级锁
文件格式	数据和索引集中存储（.ibd）；user.frm数据结构类型	数据和索引分开存储，数据(.MYD)，索引(.MYI)；user.frm数据结构类型
应用场景	频繁修改、涉及到安全性较高的应用	查询以及插入为主
B+树索引	聚簇索引，叶子结点存储行数据	非聚簇索引，叶子结点存储行数据的地址
哈希索引	支持	不支持
全文索引	不支持	支持

1.2Memory

• MEMORY是MySQL中一类特殊的存储引擎。它使用存储在内存中的内容来创建表，而且数据全部放在内存中。
• 每个基于MEMORY存储引擎的表实际对应一个磁盘文件。该文件中只存储表的结构。而其数据文件，都是存储在内存中，这样有利于数据的快速处理，提高整个表的效率。
• 服务器需要有足够的内存来维持MEMORY存储引擎的表的使用。如果不需要了，可以释放内存，甚至删除不需要的表。
• MEMORY默认使用哈希索引。

2.索引

2.1什么是索引

• 关键字与数据的映射关系称为索引（包含关键字和对应的记录在磁盘中的地址）。关键字是从数据当中提取的用于标识、检索数据的特定内容。
• 如果要查询的字段都建立过索引，那么引擎会直接在索引表中查询而不会访问原始数据（否则只要有一个字段没有建立索引就会做全表扫描），这叫索引覆盖。因此我们需要尽可能的在select后只写必要的查询字段，以增加索引覆盖的几率。这里值得注意的是不要想着为每个字段建立索引，因为优先使用索引的优势就在于其体积小。

2.2索引检索为什么快

• 关键字相对于数据本身，数据量小
• 关键字是有序的，二分查找可快速确定位置

2.3索引的几种类型

• 主键索引: 数据列不允许重复，不允许为NULL，一个表只能有一个主键。
• 唯一索引: 数据列不允许重复，允许为NULL值，一个表允许多个列创建唯一索引。
• 普通索引: 基本的索引类型，没有唯一性的限制，允许为NULL值。
• 全文索引： 是目前搜索引擎使用的一种关键技术。

2.4索引的数据结构

• B+树：
  • 数据只在叶子结点，叶子结点有一条链相连。
  • 非聚簇索引，MyISAM 引擎使用 B+Tree 作为索引结构,叶节点的 data 域存放的是数据记录的地址。在 MyISAM 中,主索引（也叫一级索引）和辅助索引(Secondary key)在结构上没有任何区别,只是主索引要求 key 是唯一的,而辅助索引的 key 可以重复。
  • 而聚簇索引，data域即为数据本身。辅助索引 data 域存储相应记录主键的值而不是地址。聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效,但是辅助索引搜索需要检索两遍索引:首先检索辅助索引获得主键,然后用主键到主索引中检索获得记录。
• 哈希索引：
  • hash索引底层就是hash表，进行查找时，调用一次hash函数就可以获取到相应的键值，之后进行回表查询获得实际数据。
  • hash索引进行等值查询更快(一般情况下)，但是却无法进行范围查询。

2.5创建索引的原则

• 索引虽好，但也不是无限制的使用，最好符合以下几个原则
• 最左前缀匹配原则，组合索引非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
• 较频繁作为查询条件的字段才去创建索引
• 更新频繁字段不适合创建索引
• 若是不能有效区分数据的列不适合做索引列(如性别，男女未知，最多也就三种，区分度实在太低)
• 尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。
• 定义有外键的数据列一定要建立索引。
• 对于那些查询中很少涉及的列，重复值比较多的列不要建立索引。
• 对于定义为text、image和bit的数据类型的列不要建立索引。

3.MySQL优化方法

3.1选取最适用的字段属性

• MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。

• 例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。

• 另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOTNULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。

• 对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。

3.2使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)

• 因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。

3.3使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

3.4使用事务

3.5锁定表

• LOCK TABLE inventory WRITE SELECT Quantity FROM inventory WHERE Item='book';
  
  ...
  
  UPDATE inventory SET Quantity=11 WHERE Item='book'; UNLOCKTABLES
  

3.6使用外键

• 锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。

3.7使用索引

• 对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。如果不加索引的话，那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描，如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少，那么不加索引会引起致命的性能下降。
• 但是也不是什么情况都非得建索引不可，比如性别可能就只有两个值，建索引不仅没什么优势，还会影响到更新速度，这被称为过度索引。

3.8优化SQL语句

• 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
• 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断、使用!=或<>操作符、使用or 来连接条件（可以改为UNION），否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
• 慢查询优化：
  • 首先分析语句，看看是否load了额外的数据，可能是查询了多余的行并且抛弃掉了，可能是加载了许多结果中并不需要的列，对语句进行分析以及重写。
  • 分析语句的执行计划，然后获得其使用索引的情况，之后修改语句或者修改索引，使得语句可以尽可能的命中索引。
  • 如果对语句的优化已经无法进行，可以考虑表中的数据量是否太大，如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。
• MySQL只对一下操作符才使用索引：<, <=, =, >, >=, between, in；以及某些时候的like(不以通配符%或_开头的情形)。
• Explain sql来分析sql语句：
  • table：显示这一行的数据是关于哪张表的
  • type：这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、index和ALL
    • const，system：当MySQL对某查询某部分进行优化，并转为一个常量时，使用这些访问类型。如果将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转化为一个常量。
    • eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配，常用于主键或者唯一索引扫描；
    • ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行，常见于使用非唯一索引即唯一索引的非唯一前缀进行查找；
    • range：索引范围扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值的行，常见与between ，< ,>等查询；
    • index ： index scan; index 和 all的区别在于index类型只遍历索引；
    • all: full table scan ;MySQL将遍历全表以找到匹配的行；
  • key： 实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。很少的情况下，MySQL会选择优化不足的索引。这种情况下，可以在SELECT语句中使用USE INDEX（indexname）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（indexname）来强制MySQL忽略索引
  • key_len：使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好
  • ref：显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数
  • rows：MySQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数
  • Extra：关于MySQL如何解析查询的额外信息。常见的有：
    • Using index 使用覆盖索引。
    • Using where 使用了用where子句来过滤结果集。
    • Using filesort 使用文件排序，使用非索引列进行排序时出现，非常消耗性能，尽量优化。
    • Using temporary 使用了临时表。

------本篇完------