MySQL的索引原理以及查询优化详解

这篇文章主要为大家介绍了MySQL的索引原理以及查询优化,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,希望能够给你带来帮助

目录

  • 一、介绍

    • 1.什么是索引?
    • 2.为什么要有索引呢?
  • 二、索引的原理

    • 一 索引原理
    • 二 磁盘io与预读
  • 三、索引的数据结构

  • 四、mysql索引管理

    • 一、功能
    • 二、mysql的索引分类
    • 三、 索引的两大类型hash与btree
    • 四、创建/删除索引的语法
  • 五、测试索引

    • 1、准备
    • 2 、在没有索引的前提下测试查询速度
    • 3、 加上索引
  • 六、正确使用索引

    • 一、覆盖索引
    • 二、联合索引
    • 三、索引合并
  • 七、慢查询优化的基本步骤

  • 总结

一、介绍

1.什么是索引?

一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询,就不得不提到索引了。

2.为什么要有索引呢?

索引在mysql中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能

非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要。

索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。

索引相当于字典的音序表,如果要查某个字,如果不使用音序表,则需要从几百页中逐页去查。

二、索引的原理

一 索引原理

索引的目的在于提高查询效率,与我们查阅图书所用的目录是一个道理:先定位到章,然后定位到该章下的一个小节,然后找到页数。相似的例子还有:查字典,查火车车次,飞机航班等

本质都是:通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。

数据库也是一样,但显然要复杂的多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?我们回想字典的例子,能不能把数据分成段,然后分段查询呢?最简单的如果1000条数据,1到100分成第一段,101到200分成第二段,201到300分成第三段……这样查第250条数据,只要找第三段就可以了,一下子去除了90%的无效数据。但如果是1千万的记录呢,分成几段比较好?稍有算法基础的同学会想到搜索树,其平均复杂度是lgn,具有不错的查询性能。但这里我们忽略了一个关键的问题,复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的。而数据库实现比较复杂,一方面数据是保存在磁盘上的,另外一方面为了提高性能,每次又可以把部分数据读入内存来计算,因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右,所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。

二 磁盘io与预读

考虑到磁盘io是非常高昂的操作,计算机操作系统做了一些优化,当一次io时,不光把当前磁盘地址的数据,而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内,因为局部预读性原理告诉我们,当计算机访问一个地址的数据的时候,与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次io读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关,一般为4k或8k,也就是我们读取一页内的数据时候,实际上才发生了一次io,这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。

三、索引的数据结构

任何一种数据结构都不是凭空产生的,一定会有它的背景和使用场景,我们现在总结一下,我们需要这种数据结构能够做些什么,其实很简单,那就是:每次查找数据时把磁盘io次数控制在一个很小的数量级,最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢?就这样,b+树应运而生。

MySQL的索引原理以及查询优化详解

如上图,是一颗b+树,关于b+树的定义可以参见b+树,这里只说一些重点,浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块,可以看到每个磁盘块包含几个数据项(深蓝色所示)和指针(黄色所示),如磁盘块1包含数据项17和35,包含指针p1、p2、p3,p1表示小于17的磁盘块,p2表示在17和35之间的磁盘块,p3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据,只存储指引搜索方向的数据项,如17、35并不真实存在于数据表中。

###b+树的查找过程

如图所示,如果要查找数据项29,那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存,此时发生一次io,在内存中用二分查找确定29在17和35之间,锁定磁盘块1的p2指针,内存时间因为非常短(相比磁盘的io)可以忽略不计,通过磁盘块1的p2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存,发生第二次io,29在26和30之间,锁定磁盘块3的p2指针,通过指针加载磁盘块8到内存,发生第三次io,同时内存中做二分查找找到29,结束查询,总计三次io。真实的情况是,3层的b+树可以表示上百万的数据,如果上百万的数据查找只需要三次io,性能提高将是巨大的,如果没有索引,每个数据项都要发生一次io,那么总共需要百万次的io,显然成本非常非常高。

###b+树性质

1.索引字段要尽量的小:通过上面的分析,我们知道io次数取决于b+数的高度h,假设当前数据表的数据为n,每个磁盘块的数据项的数量是m,则有h=㏒(m+1)n,当数据量n一定的情况下,m越大,h越小;而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小,磁盘块的大小也就是一个数据页的大小,是固定的,如果数据项占的空间越小,数据项的数量越多,树的高度越低。这就是为什么每个数据项,即索引字段要尽量的小,比如int占4字节,要比bigint8字节少一半。这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点,一旦放到内层节点,磁盘块的数据项会大幅度下降,导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。

2.索引的最左匹配特性(即从左往右匹配):当b+树的数据项是复合的数据结构,比如(name,age,sex)的时候,b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的,比如当(张三,20,f)这样的数据来检索的时候,b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向,如果name相同再依次比较age和sex,最后得到检索的数据;但当(20,f)这样的没有name的数据来的时候,b+树就不知道下一步该查哪个节点,因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子,必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。比如当(张三,f)这样的数据来检索时,b+树可以用name来指定搜索方向,但下一个字段age的缺失,所以只能把名字等于张三的数据都找到,然后再匹配性别是f的数据了, 这个是非常重要的性质,即索引的最左匹配特性。

四、mysql索引管理

一、功能

#1. 索引的功能就是加速查找

#2. mysql中的primary key,unique,联合唯一也都是索引,这些索引除了加速查找以外,还有约束的功能

二、mysql的索引分类

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索引分类

1.普通索引index :加速查找

2.唯一索引

主键索引:primary key :加速查找+约束(不为空且唯一)

唯一索引:unique:加速查找+约束 (唯一)

3.联合索引

-primary key(id,name):联合主键索引

-unique(id,name):联合唯一索引

-index(id,name):联合普通索引

4.全文索引fulltext :用于搜索很长一篇文章的时候,效果最好。

5.空间索引spatial :了解就好,几乎不用

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1 举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。

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3 这个系统有一个会员表

4 有下列字段:

5 会员编号 int

6 会员姓名 varchar(10)

7 会员身份证号码 varchar(18)

8 会员电话 varchar(10)

9 会员住址 varchar(50)

10 会员备注信息 text

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12 那么这个 会员编号,作为主键,使用 primary

13 会员姓名 如果要建索引的话,那么就是普通的 index

14 会员身份证号码 如果要建索引的话,那么可以选择 unique (唯一的,不允许重复)

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16 #除此之外还有全文索引,即fulltext

17 会员备注信息 , 如果需要建索引的话,可以选择全文搜索。

18 用于搜索很长一篇文章的时候,效果最好。

19 用在比较短的文本,如果就一两行字的,普通的 index 也可以。

20 但其实对于全文搜索,我们并不会使用mysql自带的该索引,而是会选择第三方软件如sphinx,专门来做全文搜索。

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22 #其他的如空间索引spatial,了解即可,几乎不用

各个索引的应用场景

三、 索引的两大类型hash与btree

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#我们可以在创建上述索引的时候,为其指定索引类型,分两类

hash类型的索引:查询单条快,范围查询慢

btree类型的索引:b+树,层数越多,数据量指数级增长(我们就用它,因为innodb默认支持它)

#不同的存储引擎支持的索引类型也不一样

innodb 支持事务,支持行级别锁定,支持 b-tree、full-text 等索引,不支持 hash 索引;

myisam 不支持事务,支持表级别锁定,支持 b-tree、full-text 等索引,不支持 hash 索引;

memory 不支持事务,支持表级别锁定,支持 b-tree、hash 等索引,不支持 full-text 索引;

ndb 支持事务,支持行级别锁定,支持 hash 索引,不支持 b-tree、full-text 等索引;

archive 不支持事务,支持表级别锁定,不支持 b-tree、hash、full-text 等索引;

四、创建/删除索引的语法

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1 #方法一:创建表时

2   create table 表名 (

3 字段名1 数据类型 [完整性约束条件…],

4 字段名2 数据类型 [完整性约束条件…],

5 [unique | fulltext | spatial ] index | key

6 [索引名] (字段名[(长度)] [asc |desc])

7 );

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10 #方法二:create在已存在的表上创建索引

11 create [unique | fulltext | spatial ] index 索引名

12 on 表名 (字段名[(长度)] [asc |desc]) ;

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15 #方法三:alter table在已存在的表上创建索引

16 alter table 表名 add [unique | fulltext | spatial ] index

17 索引名 (字段名[(长度)] [asc |desc]) ;

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19 #删除索引:drop index 索引名 on 表名字;

创建/删除索引的语法

创建/删除索引的语法

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善用帮助文档

help create

help create index

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1.创建索引

-在创建表时就创建(需要注意的几点)

create table s1(

id int ,#可以在这加primary key

#id int index #不可以这样加索引,因为index只是索引,没有约束一说,

#不能像主键,还有唯一约束一样,在定义字段的时候加索引

name char(20),

age int,

email varchar(30)

#primary key(id) #也可以在这加

index(id) #可以这样加

);

-在创建表后在创建

create index name on s1(name); #添加普通索引

create unique age on s1(age);添加唯一索引

alter table s1 add primary key(id); #添加住建索引,也就是给id字段增加一个主键约束

create index name on s1(id,name); #添加普通联合索引

2.删除索引

drop index id on s1;

drop index name on s1; #删除普通索引

drop index age on s1; #删除唯一索引,就和普通索引一样,不用在index前加unique来删,直接就可以删了

alter table s1 drop primary key; #删除主键(因为它添加的时候是按照alter来增加的,那么我们也用alter来删)

帮助查看

MySQL的索引原理以及查询优化详解

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五、测试索引

1、准备

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#1. 准备表

create table s1(

id int,

name varchar(20),

gender char(6),

email varchar(50)

);

#2. 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()

begin

declare i int default 1;

while(i<3000000)do

insert into s1 values(i,concat('egon',i),'male',concat('egon',i,'@oldboy'));

set i=i+1;

end while;

end$$ #$$结束

delimiter ; #重新声明分号为结束符号

#3. 查看存储过程

show create procedure auto_insert1\\g

#4. 调用存储过程

call auto_insert1();

2 、在没有索引的前提下测试查询速度

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#无索引:从头到尾扫描一遍,所以查询速度很慢

mysql> select * from s1 where id=333;

+——+———+——–+—————-+

| id | name | gender | email |

+——+———+——–+—————-+

| 333 | egon333 | male | 333@oldboy.com |

| 333 | egon333 | f | alex333@oldboy |

| 333 | egon333 | f | alex333@oldboy |

+——+———+——–+—————-+

rows in set (0.32 sec)

mysql> select * from s1 where email='egon333@oldboy';

….

… rows in set (0.36 sec)

3、 加上索引

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#1. 一定是为搜索条件的字段创建索引,比如select * from t1 where age > 5;就需要为age加上索引

#2. 在表中已经有大量数据的情况下,建索引会很慢,且占用硬盘空间,插入删除更新都很慢,只有查询快

比如create index idx on s1(id);会扫描表中所有的数据,然后以id为数据项,创建索引结构,存放于硬盘的表中。

建完以后,再查询就会很快了

#3. 需要注意的是:innodb表的索引会存放于s1.ibd文件中,而myisam表的索引则会有单独的索引文件table1.myi

MySQL的索引原理以及查询优化详解

六、正确使用索引

一、覆盖索引

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#分析

select * from s1 where id=123;

该sql命中了索引,但未覆盖索引。

利用id=123到索引的数据结构中定位到该id在硬盘中的位置,或者说再数据表中的位置。

但是我们select的字段为*,除了id以外还需要其他字段,这就意味着,我们通过索引结构取到id还不够,

还需要利用该id再去找到该id所在行的其他字段值,这是需要时间的,很明显,如果我们只select id,

就减去了这份苦恼,如下

select id from s1 where id=123;

这条就是覆盖索引了,命中索引,且从索引的数据结构直接就取到了id在硬盘的地址,速度很快

MySQL的索引原理以及查询优化详解

二、联合索引

MySQL的索引原理以及查询优化详解

三、索引合并

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#索引合并:把多个单列索引合并使用

#分析:

组合索引能做到的事情,我们都可以用索引合并去解决,比如

create index ne on s1(name,email);#组合索引

我们完全可以单独为name和email创建索引

组合索引可以命中:

select * from s1 where name='egon' ;

select * from s1 where name='egon' and email='adf';

索引合并可以命中:

select * from s1 where name='egon' ;

select * from s1 where email='adf';

select * from s1 where name='egon' and email='adf';

乍一看好像索引合并更好了:可以命中更多的情况,但其实要分情况去看,如果是name='egon' and email='adf',

那么组合索引的效率要高于索引合并,如果是单条件查,那么还是用索引合并比较合理

MySQL的索引原理以及查询优化详解

若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果,我们在添加索引时,必须遵循以下原则

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#1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则,

create index ix_name_email on s1(name,email,)

– 最左前缀匹配:必须按照从左到右的顺序匹配

select * from s1 where name='egon'; #可以

select * from s1 where name='egon' and email='asdf'; #可以

select * from s1 where email='alex@oldboy.com'; #不可以

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。

#2.=和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器

会帮你优化成索引可以识别的形式

#3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*),

表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、

性别字段可能在大数据面前区分度就是0,那可能有人会问,这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,

这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条记录

#4.索引列不能参与计算,保持列“干净”,比如from_unixtime(create_time) = '2014-05-29'

就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,

但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本太大。

所以语句应该写成create_time = unix_timestamp('2014-05-29');

最左前缀示范

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mysql> select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='alex333@oldboy.com' and gender='male';

empty set (0.39 sec)

mysql> create index idx on s1(id,name,email,gender); #未遵循最左前缀

query ok, 0 rows affected (15.27 sec)

records: 0 duplicates: 0 warnings: 0

mysql> select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='alex333@oldboy.com' and gender='male';

empty set (0.43 sec)

mysql> drop index idx on s1;

query ok, 0 rows affected (0.16 sec)

records: 0 duplicates: 0 warnings: 0

mysql> create index idx on s1(name,email,gender,id); #遵循最左前缀

query ok, 0 rows affected (15.97 sec)

records: 0 duplicates: 0 warnings: 0

mysql> select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='alex333@oldboy.com' and gender='male';

empty set (0.03 sec)

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1 6. 最左前缀匹配

2 index(id,age,email,name)

3 #条件中一定要出现id(只要出现id就会提升速度)

4 id

5 id age

6 id email

7 id name

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9 email #不行 如果单独这个开头就不能提升速度了

10 mysql> select count(*) from s1 where id=3000;

11 +———-+

12 | count(*) |

13 +———-+

14 | 1 |

15 +———-+

16 1 row in set (0.11 sec)

17

18 mysql> create index xxx on s1(id,name,age,email);

19 query ok, 0 rows affected (6.44 sec)

20 records: 0 duplicates: 0 warnings: 0

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22 mysql> select count(*) from s1 where id=3000;

23 +———-+

24 | count(*) |

25 +———-+

26 | 1 |

27 +———-+

28 1 row in set (0.00 sec)

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30 mysql> select count(*) from s1 where name='egon';

31 +———-+

32 | count(*) |

33 +———-+

34 | 299999 |

35 +———-+

36 1 row in set (0.16 sec)

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38 mysql> select count(*) from s1 where email='egon3333@oldboy.com';

39 +———-+

40 | count(*) |

41 +———-+

42 | 1 |

43 +———-+

44 1 row in set (0.15 sec)

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46 mysql> select count(*) from s1 where id=1000 and email='egon3333@oldboy.com';

47 +———-+

48 | count(*) |

49 +———-+

50 | 0 |

51 +———-+

52 1 row in set (0.00 sec)

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54 mysql> select count(*) from s1 where email='egon3333@oldboy.com' and id=3000;

55 +———-+

56 | count(*) |

57 +———-+

58 | 0 |

59 +———-+

60 1 row in set (0.00 sec)

建联合索引,最左匹配

索引无法命中的情况需要注意:

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– like '%xx'

select * from tb1 where email like '%cn';

– 使用函数

select * from tb1 where reverse(email) = 'wupeiqi';

– or

select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven@live.com';

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 tb1 where nid = 1 or name = 'seven';

select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven@live.com' and email = 'alex'

– 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 tb1 where email = 999;

普通索引的不等于不会走索引

– !=

select * from tb1 where email != 'alex'

特别的:如果是主键,则还是会走索引

select * from tb1 where nid != 123

– >

select * from tb1 where email > '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 tb1 where nid > 123

select * from tb1 where num > 123

#排序条件为索引,则select字段必须也是索引字段,否则无法命中

– order by

select name from s1 order by email desc;

当根据索引排序时候,select查询的字段如果不是索引,则不走索引

select email from s1 order by email desc;

特别的:如果对主键排序,则还是走索引:

select * from tb1 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

– count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别了

– create index xxxx on tb(title(19)) #text类型,必须制定长度

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– 避免使用select *

– count(1)或count(列) 代替 count(*)

– 创建表时尽量时 char 代替 varchar

– 表的字段顺序固定长度的字段优先

– 组合索引代替多个单列索引(经常使用多个条件查询时)

– 尽量使用短索引

– 使用连接(join)来代替子查询(sub-queries)

– 连表时注意条件类型需一致

– 索引散列值(重复少)不适合建索引,例:性别不适合

MySQL的索引原理以及查询优化详解

七、慢查询优化的基本步骤

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0.先运行看看是否真的很慢,注意设置sql_no_cache

1.where条件单表查,锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起,单表每个字段分别查询,看哪个字段的区分度最高

2.explain查看执行计划,是否与1预期一致(从锁定记录较少的表开始查询)

3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查

4.了解业务方使用场景

5.加索引时参照建索引的几大原则

6.观察结果,不符合预期继续从0分析

总结

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