原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/253
"
目录
索引是数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构.
类似于字典中的目录，查找字典内容可以根据目录查找到数据的存放位置，然后直接获取.
作用：约束和加速查找
常见的几种索引：
- 普通索引
- 唯一索引
- 主键索引
- 联合索引（多列）
-- 联合主键索引
-- 联合唯一索引
-- 联合普通索引
无索引和有索引的区别：
无索引：从前往后一条一条查询.
有索引：创建索引的本质，就是创建额外的文件，以某种格式存储，查询的时候，先去额外的文件找，确定了位置，然后再去原始表中直接查询，但是创建的索引越多，越会对硬盘有损耗.———————————
建立索引的目的：
- 额外的文件保存特殊的数据结构
- 查询快，但是插入更新删除依旧慢
- 创建索引之后，必须命中索引才能有效
索引的种类：
hash索引：查询单条快，范围查询慢
btre类索引：b+树，层数增多，数据量指数级增长（InnoDB默认支持btree索引，这里就使用它）
索引名词：
覆盖索引：在索引文件中直接获取数据
（例如：select name from userinfo where name = 'zyk';)索引合并：把多个单列索引合并使用
（例如：select name from userinfo where name = 'zyk' and sex = 'boy';）
-
# 查看索引
-
show
index
from 表名;
-
-
# Key_name字段为定义的索引名
-
# Column_name字段显示的是创建了索引的字段
-
# 注意：一个表中默认会有一个主键，主键默认为主键索引.
普通索引
作用：加速查找
-
# 创建表 + 普通索引
-
create
table userinfo(
-
nid
int
not
null auto_increment primary
key,
-
name
varchar(
20)
not
null,
-
index ix_name(
name) # 定义索引
-
);
-
-
# 添加普通索引
-
create
index 索引名
on 表名(列名);
-
-
# 删除索引
-
drop
index 索引名
on 表名;
唯一索引
作用：加速查找和唯一约束（包含null）
-
# 创建表 + 唯一索引
-
create
table userinfo(
-
nid
int
not
null auto_increment primary
key,
-
name
varchar(
20)
not
null,
-
unique
index ix_name(
name) # 添加索引
-
);
-
-
# 添加唯一索引
-
create
unique
index 索引名
on 表名(列名);
-
-
# 删除索引
-
drop
index 索引名
on 表名;
主键索引
作用：加速查找和唯一约束（不包含null）
-
# 添加表 + 主键索引
-
# 方法1:
-
create
table userinfo(
-
nid
int
not
null auto_increment primary
key, # 添加主键索引
-
name
varchar(
32)
not
null
-
);
-
-
# 方法2:
-
create
table userinfo(
-
nid
int
not
null auto_increment,
-
name
varchar(
32)
not
null,
-
primary
key(nid) # 添加主键索引
-
);
-
-
# 添加主键索引
-
alter
table 表名
add primary
key(列名);
-
-
# 删除主键索引
-
alter
table 表名
modify 列名
int,
drop primary
key;
组合索引
组合索引是将n个列组合成一个索引
应用场景：频繁的同时使用n列来进行查询（如：where name = 'zyk' and sex = 'boy'）
-
# 添加联合普通索引
-
create
index 索引名
on 表名(列名
1, 列名
2);
正确使用索引的情况
数据库中添加索引后确实会让查询速度起飞，但前提必须是正确的使用索引来查询，如果以错误的方式使用，则即使建立索引也不会奏效.
使用索引，我们必须知道：
(1) 创建索引
(2) 命中索引
(3) 正确使用索引
——————————————
准备100万条数据:
-
#1. 准备表
-
create
table userinfo(
-
id
int,
-
name
varchar(
20),
-
gender
char(
6),
-
email
varchar(
50)
-
);
-
-
-
# 创建存储过程，实现批量插入记录
-
delimiter $$ # 声明存储过程的结束符号为$$
-
create
procedure auto_insert1() # 定义存储过程名为：auto_insert1()
-
begin
-
declare i
int
default
1; # 定义i为1
-
while (i<1000000)
do
-
insert
into userinfo
-
values(i,
concat(
'zyk', i),
'male',
concat(
'zyk', i,
'@oldboy'));
-
set i = i +
1;
-
end
while;
-
end $$
-
delimiter ; 重新声明分号为结束符号
-
-
-
# 查看存储过程
-
show
create
procedure auto_insert\G
-
-
# 调用存储过程
-
call auto_insert1();
测试：
-
- like '%xx'
-
select *
from userinfo
where
name
like
'%al';
-
- 使用函数
-
select *
from userinfo
where
reverse(
name) =
'alex333';
-
- or
-
select *
from userinfo
where
id =
1
or email =
'alex122@oldbody';
-
特别的：当or条件中有未建立索引的列才失效，以下会走索引
-
select *
from userinfo
where
id =
1
or
name =
'alex1222';
-
select *
from userinfo
where
id =
1
or email =
'alex122@oldbody'
and
name =
'alex112'
-
- 类型不一致
-
如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来，不然...
-
select *
from userinfo
where
name =
999;
-
- !=
-
select
count(*)
from userinfo
where
name !=
'alex'
-
特别的：如果是主键，则还是会走索引
-
select
count(*)
from userinfo
where
id !=
123
-
- >
-
select *
from userinfo
where
name >
'alex'
-
特别的：如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引
-
select *
from userinfo
where
id >
123
-
select *
from userinfo
where
num >
123
-
-
order
by
-
select email
from userinfo
order
by
name
desc;
-
当根据索引排序时候，选择的映射如果不是索引，则不走索引
-
特别的：如果对主键排序，则还是走索引：
-
select *
from userinfo
order
by nid
desc;
-
-
- 组合索引最左前缀
-
如果组合索引为：(name,email)
-
name and email
-- 使用索引
-
name
-- 使用索引
-
email
-- 不使用索引
什么是最左前缀：
如果使用组合索引如上，name和email组合索引之后，查询：
（1）name and email # 使用索引
（2）name # 使用索引
（3）email # 不使用索引对于同时搜索n个条件，组合索引的性能好于多个单列索引.
索引的注意事项
- 不要使用select * # 对性能的损耗太大
应使用 count(1) 或 count(列名) 代替 count(*)后在查资料发现这些现在都没有区别了- 创建表时尽量使用char代替varchar # 查询速度
- 表的字段顺序：固定长度的字段优先
- 经常使用多个条件查询时，应建立组合索引代替多个单列索引
- 尽量使用短索引（create index ix_title on tb(title(16)); 特殊的数据类型，如text类型）
- 使用链接 join 来代替子查询
- 连表时注意条件类型需一致
- 索引散列（重复少）不适用于建索引，例如：性别不适合建索引
执行计划 axplain
explain + 查询SQL：用于显示SQL执行信息参数，根据参考信息可以进行SQL优化.
-
mysql>
explain
select *
from userinfo;
-
+
----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
-
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
-
+
----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
-
| 1 | SIMPLE | userinfo | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 997307 | 100.00 | NULL |
-
+
----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
-
1 row in
set,
1
warning (
0.00 sec)
-
-
mysql>
explain
select *
from (
select
id,
name
from userinfo
where
id <
20)
as A;
-
+
----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
-
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
-
+
----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
-
| 1 | SIMPLE | userinfo | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 997307 | 33.33 | Using where |
-
+
----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
-
1 row in
set,
1
warning (
0.00 sec)
各字段参数说明：
-
select_type：
-
查询类型
-
SIMPLE 简单查询
-
PRIMARY 最外层查询
-
SUBQUERY 映射为子查询
-
DERIVED 子查询
-
UNION 联合
-
UNION RESULT 使用联合的结果
-
table：
-
正在访问的表名
-
type：
-
查询时的访问方式，性能：all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const
-
ALL 全表扫描，对于数据表从头到尾找一遍
-
select *
from userinfo;
-
特别的：如果有limit限制，则找到之后就不在继续向下扫描
-
select *
from userinfo
where email =
'alex112@oldboy'
-
select *
from userinfo
where email =
'alex112@oldboy'
limit
1;
-
虽然上述两个语句都会进行全表扫描，第二句使用了limit，则找到一个后就不再继续扫描。
-
-
INDEX ： 全索引扫描，对索引从头到尾找一遍
-
select nid
from userinfo;
-
-
RANGE： 对索引列进行范围查找
-
select *
from userinfo
where
name <
'alex';
-
PS:
-
between and
-
in
-
> >= < <= 操作
-
注意：!= 和 > 符号
-
-
-
INDEX_MERGE： 合并索引，使用多个单列索引搜索
-
select *
from userinfo
where
name =
'alex'
or nid
in (
11,
22,
33);
-
-
REF： 根据索引查找一个或多个值
-
select *
from userinfo
where
name =
'alex112';
-
-
EQ_REF： 连接时使用primary key 或 unique类型
-
select userinfo2.id,userinfo.name
from userinfo2
left
join tuserinfo
on userinfo2.id = userinfo.id;
-
-
-
-
CONST：常量
-
表最多有一个匹配行,因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数,const表很快,因为它们只读取一次。
-
select
id
from userinfo
where
id =
2 ;
-
-
SYSTEM：系统
-
表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。
-
select *
from (
select
id
from userinfo
where
id =
1)
as A;
-
-
-
possible_keys：可能使用的索引
-
-
key：真实使用的
-
-
key_len： MySQL中使用索引字节长度
-
-
rows： mysql估计为了找到所需的行而要读取的行数
------ 只是预估值
-
-
extra：
-
该列包含MySQL解决查询的详细信息
-
“Using index”
-
此值表示mysql将使用覆盖索引，以避免访问表。不要把覆盖索引和index访问类型弄混了。
-
“Using where”
-
这意味着mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤，许多where条件里涉及索引中的列，当（并且如果）它读取索引时，就能被存储引擎检验，因此不是所有带where子句的查询都会显示“Using where”。有时“Using where”的出现就是一个暗示：查询可受益于不同的索引。
-
“Using temporary”
-
这意味着mysql在对查询结果排序时会使用一个临时表。
-
“Using filesort”
-
这意味着mysql会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行。mysql有两种文件排序算法，这两种排序方式都可以在内存或者磁盘上完成，
explain不会告诉你mysql将使用哪一种文件排序，也不会告诉你排序会在内存里还是磁盘上完成。
-
“
Range checked
for
each
record(
index
map: N)”
-
这个意味着没有好用的索引，新的索引将在联接的每一行上重新估算，N是显示在possible_keys列中索引的位图，并且是冗余的
慢日志记录
开启慢查询日志，可以让MySQL记录查询时长超过指定时间的语句，通过定位分析性能的瓶颈，能更好的优化数据库系统的性能.
-
(1) 查询是否开启了慢查询日志
-
mysql>
show
variables
like
'slow_query%';
-
+
---------------------+----------------------------------------+
-
| Variable_name | Value |
-
+
---------------------+----------------------------------------+
-
| slow_query_log | OFF |
-
| slow_query_log_file | /usr/local/mysql/data/MacBook-slow.log |
-
+
---------------------+----------------------------------------+
-
2 rows in
set (
0.01 sec)
-
# 参数解释：
-
slow_query_log：慢查询开启状态：
OFF为关闭
ON为开启
-
slow_query_log_file：慢查询日志存放的位置（注意用户权限）
-
-
(
2) 查看慢查询超时时间
-
mysql>
show
variables
like
'long%';
-
+
-----------------+-----------+
-
| Variable_name | Value |
-
+
-----------------+-----------+
-
| long_query_time | 10.000000 | # 默认为10妙
-
+
-----------------+-----------+
-
1 row in
set (
0.00 sec)
-
-
(
3) 开启慢日志
-
mysql>
set
global slow_query_log =
1; # 1表示开启，0表示关闭
-
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
-
-
(4) 修改查询超时时间
-
mysql>
set long_query_time =
1; # 直接指定秒
-
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
通过配置文件开启慢日志（推荐）：
-
[mysqld]
-
slow_query_log = 1
-
slow_query_log_file = /usr/local/mysql/data/localhost-slow.log
-
long_query_time = 1
-
-
参数说明：
-
slow_query_log：慢查询开启状态 1为开启
-
slow_query_log_file：慢查询日志存放的位置
-
long_query_time：查询时间超过多少秒才记录，默认10秒，这里修改为1秒
分页性能相关方案
(1) 只有上一页和下一页：
做一个记录：记录当前页的最大id或最小id
- 下一页：select * from userinfo where id>max_id limit 10;
- 上一页：select * from userinfo where id<min_id order by id desc limit 10;
(2) 中间有页码的情况
"