4 索引及执行计划

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一. 索引作用

提供了类似于书中目录的作用,目的是为了优化查询

二. 索引的种类

B树索引
Hash索引
R树
Full text
GIS

三. B树基于不同的查找算法分类介绍

B-tree
在范围查询方面提供了更好的性能(> < >= <=)
B+Tree
B*Tree

四. 在功能上的分类

辅助索引(S)怎么构建B树结构的?

(1). 索引是基于表中,列(索引键)的值生成的B树结构
(2). 首先提取此列所有的值,进行自动排序
(3). 将排好序的值,均匀的分布到索引树的叶子节点中(16K)
(4). 然后生成此索引键值所对应得后端数据页的指针
(5). 生成枝节点和根节点,根据数据量级和索引键长度,生成合适的索引树高度
id name age gender
select * from t1 where id=10;
问题: 基于索引键做where查询,对于id列是顺序IO,但是对于其他列的查询,可能是随机IO.

聚集索引©

前提
(1)表中设置了主键,主键列就会自动被作为聚集索引.
(2)如果没有主键,会选择唯一键作为聚集索引.
(3)聚集索引必须在建表时才有意义,一般是表的无关列(ID)
辅助索引(S)怎么构建B树结构的?
(1) 在建表时,设置了主键列(ID)
(2) 在将来录入数据时,就会按照ID列的顺序存储到磁盘上.(我们又称之为聚集索引组织表)
(3) 将排好序的整行数据,生成叶子节点.可以理解为,磁盘的数据页就是叶子节点

五.辅助索引细分

1.普通的单列辅助索引
2.覆盖索引(联合索引)
多个列作为索引条件,生成索引树,理论上设计的好的,可以减少大量的回表查询
3.唯一索引
索引列的值都是唯一的.

六. 关于索引树的高度受什么影响

  1. 数据量级, 解决方法:分表,分库,分布式
  2. 索引列值过长 , 解决方法:前缀索引
  3. 数据类型:
    变长长度字符串,使用了char,解决方案:变长字符串使用varchar
    enum类型的使用enum (‘山东’,‘河北’,‘黑龙江’,‘吉林’,‘辽宁’,‘陕西’…)
    1 2 3

七. 索引的基本管理

索引建立前

db01 [world]>desc city;
+-------------+----------+------+-----+---------+----------------+
| Field      | Type    | Null | Key | Default | Extra          |
+-------------+----------+------+-----+---------+----------------+
| ID          | int(11)  | NO  | PRI | NULL    | auto_increment |
| Name        | char(35) | NO  |    |        |                |
| CountryCode | char(3)  | NO  | MUL |        |                |
| District    | char(20) | NO  |    |        |                |
| Population  | int(11)  | NO  |    | 0      |                |
+-------------+----------+------+-----+---------+----------------+
5 rows in set (0.00 sec)

Field :列名字
key :有没有索引,索引类型
PRI: 主键索引
UNI: 唯一索引
MUL: 辅助索引(单列,联和,前缀)

单列普通辅助索引

创建索引:

db01 [world]>alter table city add index idx_name(name);
                                       表                    索引名(列名)
db01 [world]>create index idx_name1 on city(name);
db01 [world]>show index from city;

在这里插入图片描述
注意:
以上操作不代表生产操作,我们不建议在一个列上建多个索引
同一个表中,索引名不能同名。
删除索引:

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db01 [world]>alter table city drop index idx_name1;
                                        表名                 索引名

覆盖索引(联合索引)

Master [world]>alter table city add index idx_co_po(countrycode,population);

前缀索引

db01 [world]>alter table city add index idx_di(district(5));

注意:数字列不能用作前缀索引。

唯一索引

db01 [world]>alter table city add unique index idx_uni1(name);
ERROR 1062 (23000): Duplicate entry 'San Jose' for key 'idx_uni1'

统计city表中,以省的名字为分组,统计组的个数

select district,count(id) from city group by district;

需求: 找到world下,city表中 name列有重复值的行,最后删掉重复的行

db01 [world]>select name,count(id) as cid from city group by name  having cid>1 order by cid desc;
db01 [world]>select * from city where name='suzhou';

八. 执行计划获取及分析

介绍

(1)
获取到的是优化器选择完成的,他认为代价最小的执行计划.
作用: 语句执行前,先看执行计划信息,可以有效的防止性能较差的语句带来的性能问题.
如果业务中出现了慢语句,我们也需要借助此命令进行语句的评估,分析优化方案。
(2) select 获取数据的方法

  1. 全表扫描(应当尽量避免,因为性能低)
  2. 索引扫描
  3. 获取不到数据

执行计划获取

获取优化器选择后的执行计划
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
更正: 上图 rows:997261 的含义为 查询结果集的行数

执行计划分析

重点关注的信息

table: city                               ---->查询操作的表    **
possible_keys: CountryCode,idx_co_po      ---->可能会走的索引  **
key: CountryCode	                      ---->真正走的索引    ***
type: ref	                              ---->索引类型        *****
Extra: Using index condition              ---->额外信息        *****

type详解
从左到右性能依次变好.
ALL,index,range,ref,eq_ref,system(const),NULL
(1) ALL: 代表的是全表扫描

desc select * from city;
desc select * from city where name like '%C%';
desc select * from city where name != 'CHN';
desc select * from city where countrycode not in ('CHN','USA');

注意:生产中几乎是没有这种需求的。尽量避免
(2) index: 全索引扫描
需要扫描整个索引树,获取到想要数据,比ALL性能好,顺序IO,可以减少回表查询

db01 [world]>desc select name from city;

(3) range : 索引范围查询

> < >= <

in
or
like ‘CH%’
between and

db01 [world]>desc select * from city where id<10;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key    | key_len | ref  | rows | filtered | Extra      |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | city  | NULL      | range | PRIMARY      | PRIMARY | 4      | NULL |    9 |  100.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
db01 [world]>desc select * from city where countrycode in ('CHN','USA');
+----+-------------+-------+------------+-------+-----------------------+-------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys        | key        | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                |
+----+-------------+-------+------------+-------+-----------------------+-------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | city  | NULL      | range | CountryCode,idx_co_po | CountryCode | 3      | NULL |  637 |  100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------+-----------------------+-------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
db01 [world]>desc select * from city where countrycode like 'CH%';
+----+-------------+-------+------------+-------+-----------------------+-------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys        | key        | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                |
+----+-------------+-------+------------+-------+-----------------------+-------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | city  | NULL      | range | CountryCode,idx_co_po | CountryCode | 3      | NULL |  397 |  100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------+-----------------------+-------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

B+树额外优化:
> < >= <=
between and
like ‘CH%’
in or无法享受B+树的额外优化,可以用union all来替代
(4) ref: 辅助索引的等值查询

db01 [world]>desc select * from city where countrycode = 'CHN';
+----+-------------+-------+------------+------+-----------------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys        | key        | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+-----------------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | city  | NULL      | ref  | CountryCode,idx_co_po | CountryCode | 3      | const |  363 |  100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+-----------------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+
db01 [world]>desc select * from city where countrycode in ('CHN','USA');
db01 [world]>desc select * from city where countrycode='CHN'
-> union all
-> select * from city where countrycode='USA';

(5) eq_ref :多表连接的表,On的条件是主键或唯一键
(6) system 或 const :主键或唯一键的等值查询

db01 [world]>desc select * from city where id=10;

(7) NULL , 索引中扫描不到这个数据

db01 [world]>desc select * from city where id=5000;

结论:在索引扫描类型方面,至少保证在range以上级别。

**其他字段解释: **
Extra:
Using filesort

desc select * from city where countrycode='CHN' order by population desc limit 10;
+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key        | key_len | ref  | rows | Extra                                              |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | city  | ref  | CountryCode  | CountryCode | 3      | const |  363 | Using index condition; Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+--------------------------
db01 [world]>alter table city add index idx_po(countrycode,population);
db01 [world]>desc select * from city where countrycode='CHN' order by population limit 10;

解决思路:
索引可以减少排序,可以很大程度减少CPU时间
辅助索引 应用顺序(优化器选择的)
如果查询条件:符合覆盖索引的顺序时,优先选择覆盖索引
不符合顺序,优先会走where条件的索引
优化方法,将where列和order列建立联合索引
alter table city add index idx_co_po(countrycode,population);
explain使用场景(面试题)
题目意思: 我们公司业务慢,请你从数据库的角度分析原因
1.mysql出现性能问题,我总结有两种情况:
(1)应急性的慢:突然夯住
应急情况:数据库hang(卡了,资源耗尽)
处理过程:
(1)show processlist; 获取到导致数据库hang的语句
(2)explain 分析SQL的执行计划,有没有走索引,索引的类型情况
(3)建索引,改语句
(2)一段时间慢(持续性的):
(1)记录慢日志slowlog,分析slowlog
(2)explain 分析SQL的执行计划,有没有走索引,索引的类型情况
(3)建索引,改语句

九. 索引效果压力测试

=压力测试=
1、模拟数据库数据

drop database if exists oldboy;
create database oldboy charset utf8mb4 collate utf8mb4_bin;
use oldboy;
create table t_100w (id int,num int,k1 char(2),k2 char(4),dt timestamp);
delimiter //
create  procedure rand_data(in num int)
begin
declare str char(62) default 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789';
declare str2 char(2);
declare str4 char(4);
declare i int default 0;
while i<num do
set str2=concat(substring(str,1+floor(rand()*61),1),substring(str,1+floor(rand()*61),1));
set str4=concat(substring(str,1+floor(rand()*61),2),substring(str,1+floor(rand()*61),2));
set i=i+1;
insert into t_100w values (i,floor(rand()*num),str2,str4,now());
end while;
end;
//
delimiter ;

插入100w条数据:

call rand_data(1000000);
commit;

2、检查数据可用性

mysql -uroot -p
select count(*) from oldboy. t_100w;

3、在没有优化之前我们使用mysqlslap来进行压力测试

mysqlslap --defaults-file=/etc/my.cnf \
--concurrency=100 --iterations=1 --create-schema='oldboy' \
--query="select * from oldboy.t1 where stuname='alexsb_100'" engine=innodb \
--number-of-queries=2000 -uroot -p123 -verbose

压力测试工具:
tpcc
sysbench

十.索引应用规范

业务:
1.产品的功能
2.用户的行为
"热"查询语句
"热"数据

建立索引的原则(DBA运维规范)

说明
为了使索引的使用效率更高,在创建索引时,必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。那么索引设计原则又是怎样的?
(必须的) 建表时一定要有主键,一般是个无关列
选择唯一性索引
唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录。
例如,学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。
如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度。
优化方案:
(1) 如果非得使用重复值较多的列作为查询条件(例如:男女),可以将表逻辑拆分
(2) 可以将此列和其他的查询类,做联和索引

select count(*) from world.city;
select count(distinct countrycode) from world.city;
select count(distinct countrycode,population ) from world.city;

(必须的) 为经常需要where 、ORDER BY、GROUP BY,join on等操作的字段,
排序操作会浪费很多时间。
where A B C ----》 A B C
in
where A group by B order by C
A,B,C
如果为其建立索引,优化查询
注:如果经常作为条件的列,重复值特别多,可以建立联合索引。
10.1.4 尽量使用前缀来索引
如果索引字段的值很长,最好使用值的前缀来索引。

------------------------以上的是重点关注的,以下是能保证则保证的--------------------

限制索引的数目
索引的数目不是越多越好。
可能会产生的问题:
(1) 每个索引都需要占用磁盘空间,索引越多,需要的磁盘空间就越大。
(2) 修改表时,对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引,会使更新表变得很浪费时间。
(3) 优化器的负担会很重,有可能会影响到优化器的选择.
percona-toolkit中有个工具,专门分析索引是否有用
删除不再使用或者很少使用的索引(percona toolkit)
表中的数据被大量更新,或者数据的使用方式被改变后,原有的一些索引可能不再需要。数据库管理
员应当定期找出这些索引,将它们删除,从而减少索引对更新操作的影响。
大表加索引,要在业务不繁忙期间操作
尽量少在经常更新值的列上建索引
建索引原则
(1) 必须要有主键,如果没有可以做为主键条件的列,创建无关列
(2) 经常做为where条件列 order by group by join on, distinct 的条件(业务:产品功能+用户行为)
(3) 最好使用唯一值多的列作为索引,如果索引列重复值较多,可以考虑使用联合索引
(4) 列值长度较长的索引列,我们建议使用前缀索引.
(5) 降低索引条目,一方面不要创建没用索引,不常使用的索引清理,percona toolkit(xxxxx)
(6) 索引维护要避开业务繁忙期

不走索引的情况(开发规范)

没有查询条件,或者查询条件没有建立索引

select * from tab;       全表扫描。
select  * from tab where 1=1;

在业务数据库中,特别是数据量比较大的表。
是没有全表扫描这种需求。
1、对用户查看是非常痛苦的。
2、对服务器来讲毁灭性的。

(1)select * from tab;

SQL改写成以下语句:

select  * from  tab  order by  price  limit 10 ;    需要在price列上建立索引

(2)

select  * from  tab where name='zhangsan'          name列没有索引

改:
1、换成有索引的列作为查询条件
2、将name列建立索引
查询结果集是原表中的大部分数据,应该是25%以上。
查询的结果集,超过了总数行数25%,优化器觉得就没有必要走索引了。
假如:tab表 id,name id:1-100w ,id列有(辅助)索引

select * from tab  where id>500000;

如果业务允许,可以使用limit控制。
怎么改写 ?
结合业务判断,有没有更好的方式。如果没有更好的改写方案
尽量不要在mysql存放这个数据了。放到redis里面。
索引本身失效,统计数据不真实
索引有自我维护的能力。
对于表内容变化比较频繁的情况下,有可能会出现索引失效。
一般是删除重建
查询条件使用函数在索引列上,或者对索引列进行运算,运算包括(+,-,*,/,! 等)
例子:
错误的例子:

select * from test where id-1=9;

正确的例子:

select * from test where id=10;

算术运算
函数运算
子查询
隐式转换导致索引失效.这一点应当引起重视.也是开发中经常会犯的错误.
这样会导致索引失效. 错误的例子:

mysql> alter table tab add index inx_tel(telnum);
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
mysql>
mysql> desc tab;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field  | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id    | int(11)    | YES  |    | NULL    |      |
| name  | varchar(20) | YES  |    | NULL    |      |
| telnum | varchar(20) | YES  | MUL | NULL    |      |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
3 rows in set (0.01 sec)
mysql> select * from tab where telnum='1333333';
+------+------+---------+
| id  | name | telnum  |
+------+------+---------+
|    1 | a    | 1333333 |
+------+------+---------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select * from tab where telnum=1333333;
+------+------+---------+
| id  | name | telnum  |
+------+------+---------+
|    1 | a    | 1333333 |
+------+------+---------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain  select * from tab where telnum='1333333';
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key    | key_len | ref  | rows | Extra                |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | tab  | ref  | inx_tel      | inx_tel | 63      | const |    1 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain  select * from tab where telnum=1333333;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra      |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | tab  | ALL  | inx_tel      | NULL | NULL    | NULL |    2 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain  select * from tab where telnum=1555555;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra      |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | tab  | ALL  | inx_tel      | NULL | NULL    | NULL |    2 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain  select * from tab where telnum='1555555';
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key    | key_len | ref  | rows | Extra                |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | tab  | ref  | inx_tel      | inx_tel | 63      | const |    1 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql>

10.2.6  <>  ,not in 不走索引(辅助索引)
EXPLAIN  SELECT * FROM teltab WHERE telnum  <> '110';
EXPLAIN  SELECT * FROM teltab WHERE telnum  NOT IN ('110','119');

mysql> select * from tab where telnum <> '1555555';
+------+------+---------+
| id  | name | telnum  |
+------+------+---------+
|    1 | a    | 1333333 |
+------+------+---------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from tab where telnum <> '1555555';

单独的>,<,in 有可能走,也有可能不走,和结果集有关,尽量结合业务添加limit
or或in 尽量改成union

EXPLAIN  SELECT * FROM teltab WHERE telnum  IN ('110','119');

改写成:

EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum='110'
UNION ALL
SELECT * FROM teltab WHERE telnum='119'

** like “%_” 百分号在最前面不走**
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE ‘31%’ 走range索引扫描
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE ‘%110’ 不走索引
%linux%类的搜索需求,可以使用elasticsearch+mongodb 专门做搜索服务的数据库产品在这里插入图片描述

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