MySQL索引介绍和实战

索引是什么

MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据数据结构

可以得到索引的本质:索引是数据结构,索引的目的是提高查询效率,可以类比英语新华字典,根据目录定位词语

如果没有目录呢,就需要从A到Z,去遍历的查找一遍,一个一个找和直接根据目录定位到数据,差的就是天壤之别

 

索引底层数据结构

数据库除了存储数据本身之外,还维护着一个满足特定查找算法的数据结构,这些结构以某种方式指向数据,这样就可以基于这些数据结构实现高效查找算法。这种结构就是索引,MySQL中索引是B+树实现的,每个索引都对应一棵B+树

MySQL索引介绍和实战插图

 

索引的优势

  • 提高数据检索效率,降低数据库IO成本

  • 通过索引列对数据进行排序,降低数据排序成本,降低了CPU消耗

索引的劣势

  • 一个索引都为对应一棵B+树,树中每一个节点都是一个数据页,一个页默认会占用16KB的存储空间,所以一个索引也是会占用磁盘空间的。(空间的代价)

  • 索引是对数据的排序,当对表中的数据进行增、删、改操作时,都要维护修改内容涉及到的B+树索引。所以在进行这些操作时需要额外的时间进行一些记录移动,页面分裂、页面回收等操作来维护索引(时间上的代价)

索引语法

以test_user表为例,建表sql如下

CREATE TABLE `test_user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',
  `user_id` varchar(36) NOT NULL COMMENT '用户id',
  `user_name` varchar(30) NOT NULL COMMENT '用户名称',
  `phone` varchar(20) NOT NULL COMMENT '手机号码',
  `lan_id` int(9) NOT NULL COMMENT '本地网',
  `region_id` int(9) NOT NULL COMMENT '区域',
  `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_user_id` (`user_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1010001 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

 

 1.查看索引:SHOW INDEX FROM table_nameG

SHOW INDEX FROM test_user;

MySQL索引介绍和实战插图(1)

 

 

2.删除索引:DROP INDEX [indexName] ON mytable;

DROP INDEX idx_user_id ON test_user;

MySQL索引介绍和实战插图(2)

 

 

3.创建索引 alter tableName add [unique] index [indexName] on (columnName (length) )

ALTER TABLE test_user ADD INDEX idx_user_id(user_id);

MySQL索引介绍和实战插图(3)

 

 

哪些情况需要建索引

  • 主键自动建立唯一索引
  • 频繁作为查询的条件的字段应该创建索引
  • 查询中与其他表关联的字段,外键关系建立索引
  • 频繁更新的字段不适合创建索引:因为每次更新不单单是更新了记录还会更新索引,加重IO负担
  • Where条件里用不到的字段不创建索引
  • 单间/组合索引的选择问题(在高并发下倾向创建组合索引)
  • 查询中排序的字段,若通过索引去访问将大大提高排序的速度
  • 查询中统计或者分组字段

哪些不适合建索引

  • 表记录太少

  • 经常增删改的表

  • 数据重复且分布平均的表字段,如果某个数据列包含许多重复的内容,为它建立索引就没有太大的实际效果。

 

索引实战

我们在test_user表中有100万数据

MySQL索引介绍和实战插图(4)

 

 

优化一:使用全部索引

1.不加索引,关闭缓存查一条数据

SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `test_user` WHERE phone='15190427892' AND lan_id=317 AND region_id=92

MySQL索引介绍和实战插图(5)

 

2.加一条复合索引

ALTER TABLE test_user ADD INDEX idx_phone_lan_region(phone,lan_id,region_id);

再查一次,看结果

MySQL索引介绍和实战插图(6)

 

 可以看到,加了索引以后,查询效率提高了很多

这里我们建立的复合索引包含的3个字段,查询的时候全部用到了,而且where中的条件严格按照索引顺序,这样查询效率是最高的

我们使用EXPLAIN关键字看一下

MySQL索引介绍和实战插图(7)

 

优化二:最左前缀法则

我们把上面那个例子的第一个插件条件删掉

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `test_user` WHERE  lan_id=317 AND region_id=92;

我们使用EXPLAIN关键字看一下

MySQL索引介绍和实战插图(8)

 

 因此,我们得出结论:如果建立的是复合索引,索引的顺序要按照建立时的顺序,即从左到右,如:a->b->c(和 B+树的数据结构有关)

无效索引举例

  • a->c:a 有效,c 无效
  • b->c:b、c 都无效
  • c:c 无效

 

优化三:不要对索引做以下处理

  • 计算,如:+、-、*、/、!=、<>、is null、is not null、or
  • 函数,如:sum()、round()等等
  • 手动/自动类型转换,如:id = “1”,本来是数字,给写成字符串了

我们以!=为例演示,我们使用EXPLAIN关键字看一下

MySQL索引介绍和实战插图(9)

 

 

优化四:索引不要放在范围查询右边

比如复合索引:a->b->c,当 where a=”” and b>10 and c=””,这时候只能用到 a 和 b,c 用不到索引,因为在范围之后索引都失效(和 B+树结构有关)

如下



EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `test_user` WHERE phone='15190427892' AND lan_id>317 AND region_id=92;

我们使用EXPLAIN关键字看一下

MySQL索引介绍和实战插图(10)

 

 我们把最后一个条件删除,再看一下

MySQL索引介绍和实战插图(11)

 

 

优化五:减少 select * 的使用

select *会查询很多不必要的字段,造成不必要的网络传输和IO消耗

 

优化六:like 模糊搜索

失效情况

  • like “%张三%”
  • like “%张三”

MySQL索引介绍和实战插图(12)

 

解决方案

  • 使用复合索引,即 like 字段是 select 的查询字段,如:select name from table where name like “%张三%”
  • 使用 like “张三%”

MySQL索引介绍和实战插图(13)

 

 

MySQL索引介绍和实战插图(14)

 

优化七:order by 优化

当查询语句中使用 order by 进行排序时,如果没有使用索引进行排序,会出现 filesort 文件内排序,这种情况在数据量大或者并发高的时候,会有性能问题,需要优化。

filesort 出现的情况举例

  • order by 字段不是索引字段
  • order by 字段是索引字段,但是 select 中没有使用覆盖索引,如:select * from staffs order by age asc;
  • order by 中同时存在 ASC 升序排序和 DESC 降序排序,如:select a, b from staffs order by a desc, b asc;
  • order by 多个字段排序时,不是按照索引顺序进行 order by,即不是按照最左前缀法则,如:select a, b from staffs order by b asc, a asc;

如下情况没有索引

MySQL索引介绍和实战插图(15)

 

  filesort 文件内排序会在内存开辟一块空间,然后把数据复制了一份放到这个空间内,再进行排序,这个是很影响性能的

我们可以为这个字段建一个索引

ALTER TABLE test_user ADD INDEX idx_create_time(create_time);

MySQL索引介绍和实战插图(16)

索引层面解决方法

  • 使用主键索引排序
  • 按照最左前缀法则,并且使用覆盖索引排序,多个字段排序时,保持排序方向一致
  • 在 SQL 语句中强制指定使用某索引,force index(索引名字)
  • 不在数据库中排序,在代码层面排序

 

优化八:group by

其原理也是先排序后分组,其优化方式可参考order by。where高于having,能写在where限定的条件就不要去having限定了。

 

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