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MySQL索引

一、索引介绍  

  索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。

二、索引优缺点 

   优点:

  提高数据检索的效率,降低数据库的io成本通过索引列对数据进行排序,降低数据排序的成本,降低CPU的消耗。

 缺点:

  索引列也是要占用空间的。索引大大提高了查询效率,同时却也降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时,效率降低。

三、索引结构    

 通常我们所说的索引,没有特别指明,都是指B+树结构组织的索引

   B+Tree索引:最常见的索引类型,大部分引擎都支持B+树索引

   Hash索引:底层数据结构是用哈希表实现的,只有精确匹配索引列的查询才有效,不支持范围查询

   R-tree(空间索引):空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型,主要用于地理空间数据类型,通常使用较少

   Full-text(全文索引):是一种通过建立倒排索引,快速匹配文档的方式。类似于Lucene,Solr,ES

 

   1. 经典B+树  

       

   看结构和B树比较像,B+树与B树的区别在于:

      1.所有的元素都会出现在叶子节点,非叶子节点主要起到索引的作用,而叶子节点是用来存放数据的

      2.B+树的数据结构中,叶子节点形成了一个单向链表,每一个节点都会通过指针指向下一个元素

   2. MySQL中B+树索引  

  

  MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上,增加一个指向相邻叶子节点的链表指针,就形成了带有顺序指针的B+Tree,提高区间访问的性能,叶子节点双向链表+首尾相连,便于范围搜索和排序。

   3. Hash索引 

  哈希索引就是采用一定的hash算法,将键值换算成新的hash值,映射到对应的槽位上,然后存储在hash表中。

  如果两个(或多个)键值,映射到一个相同的槽位上,他们就产生了hash冲突(也称为hash碰撞),可以通过链表来解决。

  特点:

    1. Hash索引只能用于对等比较(=,in), 不支持范围查询(between, >,<, ...)
    2. 无法利用索引完成排序操作
    3. 查询效率高,通常只需要一次检索就可以了,效率通常要高于B+tree索引

  存储引擎支持:

    在MySQL中,支持hash索引的是Memory引擎,而InnoDB中具有自适应hash功能,hash索引是存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

   4. 为什么InnoDB选择B+树索引?       

  相对于二叉树,层级更少,搜索效率高;

  对于B-tree,无论是叶子节点还是非叶子节点,都会保存数据,这样导致一页中存储的键值减少,指针跟着减少,要同样保存大量数据,只能增加树的高度,导致性能降低;

  相对Hash索引,Hash索引只支持等值匹配,B+tree支持范围匹配及排序操作。

四、索引分类     

       

   在InnoDB存储引擎中,根据索引的存储形式,又可以分为以下两种:

  聚簇索引(Clustering Index):将数据存储与索引放到了一块,索引结构的叶子节点保存了行数据;必须有而且只有一个。

  二级索引(Secondary Index):将数据与索引分开存储,索引结构的叶子节点关联的是对应的主键;可以存在多个。

     聚簇索引选取规则:

    如果存在主键,主键索引就是聚簇索引。
    如果不存在主键,将使用第一个唯一(UNIQUE) 索引作为聚簇索引。
    如果表没有主键,或没有合适的唯一索引,则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚簇索引。

       

   如果是(非主键)条件查询,则采用回表查询,即先通过二级索引查找主键(聚簇索引),得到主键再通过聚簇索引查找这一行数据。 

  InnoDB主键索引的B+tree高度为多高呢?
  假设:
    一行数据大小为1k,一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB的指针占用6个字节的空间,主键即使为bigint,占用字节数为8。
  高度为2:
    n*8+(n+ 1)*6= 16*1024 , 算出n约为1170
    1171*16= 18736
  高度为3:
    1171 * 1171 * 16 = 21939856  

五、索引语法  

  创建索引
    CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_ name ON table_ name ( index_col_ name,.. ) ;
  查看索引
    SHOW INDEX FROM table_ name ;
  删除索引
    DROP INDEX index_ name ON table_ name ;

六、SQL性能分析  

   1. SQL执行频率   

  MySQL客户端连接成功后,通过show [session|global] status命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令,可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、 SELECT的访问频次:

show global status like \'Com_______\';

   2. 慢查询日志  

  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,默认10秒)的所有SQL语句的日志。

  MySQL的慢查询日志默认没有开启,需要在MySQL的配置文件(/etc/my.cnf) 中配置如下信息:

#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

  配置完毕之后,通过以下指令重新启动MySQL服务器进行测试,查看慢日志文件中记录的信息/var/lib/mysql/localhost-slow.log

  当某一操作时间多于2s则会被记录在慢查询日志中。

   3. profile详情  

  show profiles能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have_ profiling参数, 能够看到当前MySQL是否支持profile操作:

#查看当前数据库是否支持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: 

#开启profiling
set
profiling = 1;
#查看每一条SQL 的耗时基本情况
show profiles;

#查看指定query_ id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_ id;

#查看指定query_ id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;

    4. explain执行计划 

  EXPLAIN或者DESC命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息,包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。语法:

#直接在select语句之前加,上关键字explain / desc
EXPLAIN SELECT 字段列表FROM 表名WHERE 条件;

  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 。

   possible_ key

    显示可能应用在这张表上的索引,一个或多个。

   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度,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认为必须要执行查询的行数,在innodb引擎的表中,是-一个估计值,可能并不总是准确的。

   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。

七、索引使用  

   1. 索引效率 

  当数据量特别大时,在未建立索引之前,执行SQL,查询无索引字段SQL的耗时非常大。

  针对字段创建索引后。

  再次执行相同的SQL语句,SQL的耗时将大大减小。

   2. 联合索引

  最左前缀法则 

    如果索引了多列(联合索引) , 要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始,查询必须包含最左边的列(否则全部失败),并且不跳过索引中的列。

    如果跳跃某一列,索引将部分失效(后面的字段索引失效)。

       范围查询  

    联合索引中,出现范围查询(>,<),范围查询右侧的列索引失效,一般使用>=或者<=可以有效规避这种情况

   3. 索引失效

       索引列运算 

    不要在索引列上进行运算操作,索引将失效

       字符串不加引号

    字符串类型字段使用时,不加引号,索引将失效

       模糊查询

    如果仅仅是尾部模糊匹配,索引不会失效。如果是头部模糊匹配,索引失效。 

       or连接的条件

    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用到。只有两侧都使用索引时索引才会生效

       数据分布影响   

    如果MySQL评估使用索引比全表扫描更慢,则不使用索引、索引失效

   4. SQL提示  

  SQL提示,是优化数据库的一个重要手段,简单来说,就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。

#  use index:
explain select * from tb_name use index(索引名) where profession= \'xxxx\';
# ignore
index: explain select * from tb_name ignore index(索引名) where profession=\'xxxx\';
# force
index: explain select * from tb_name force index(索引名) where profession=\'xxxx\';

   5. 覆盖索引  

  尽量使用覆盖索引(查询使用了索引,并且需要返回的列,在该索引中已经全部能够找到),减少 select  * 。

  在Extra字段中出现的数据分析:

    using index condition:查找使用了索引,但是需要回表查询数据
    using where; using index:查找使用了索引,但是需要的数据都在索引列中能找到,所以不需要回表查询数据

   6. 前缀索引  

  当字段类型为字符串(varchar, text等 ),时,有时候需要索引很长的字符串,这会让索引变得很大,查询时,浪费大量的磁盘IO,影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀建立索引,这样可以大大节约索引空间,从而提高索引效率。

#语法
create index idx_xxx on table_ name(column(n)) ;
#前缀长度
可以根据索引的选择性来决定,而选择性是指不重复的索引值(基数)和数据表的记录总数的比值,索引选择性越高则查询效率越高,
唯一索引的选择性是1,这是最好的索引选择性,性能也是最好的。

# 求取选择性

 select count(distinct email)/ count(*) from tb_name ;
 select count(distinct substring(email,1 ,5)) / count(*) from tb_name ;

   7. 单列索引与联合索引  

  单列索引:即一个索引只包含单个列。

  联合索引:即一个索引包含了多个列。

  在业务场景中,如果存在多个查询条件,考虑针对于查询字段建立索引时,建议建立联合索引(效率较高、有效规避一些回表查询),而非单列索引。

  多条件联合查询时,MySQL优化器会评估哪个字段的索引效率更高,会选择该索引完成本次查询。当创建了联合索引时会有单列索引干扰,我们可以指定联合索引查询。

  联合索引情况:

              

八、索引设计原则  

  1. 针对于数据量较大,且查询比较频繁的表建立索引。

  2.针对于常作为查询条件(where) 、排序(order by)、分组(group by)操作的字段建立索引。

  3.尽量选择区分度高的列作为索引,尽量建立唯一索引,区分度越高,使用索引的效率越高

  4.如果是字符串类型的字段, 字段的长度较长,可以针对于字段的特点,建立前缀索引

  5.尽量使用联合索引, 减少单列索引,查询时,联合索引很多时候可以覆盖索引,节省存储空间,避免回表,提高查询效率。

  6.要控制索引的数量, 索引并不是多多益善,索引越多,维护索引结构的代价也就越大,会影响增删改的效率。

  7.如果索引列不能存储NULL值,请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时,它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。

 


来源:https://www.cnblogs.com/yclblogs/p/15983254.html
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