数据库-索引

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索引概述

索引是高效获取数据的数据结构;

索引结构

B+Tree:所有数据都存放在叶子结点,叶子结点间通过双向链表链接 Hash:查询效率高,只支持精确匹配;发生哈希碰撞会沿着链表去匹配对应的值

索引分类

主键索引 唯一索引 普通索引 全文索引

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:聚集索引(聚簇索引)、二级索引(非聚簇索引、辅助索引)。

索引语法

create [unique] index xxx on xxxx(xx);

show index from xxx;

drop index xxx on xxxx;

SQL性能分析

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:

-- session 是查看当前会话 ;
-- global 是查询全局数据 ;
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';   -- 七个英文的_

SQL执行频率查询.png

Com_delete: 删除次数 Com_insert: 插入次数 Com_select: 查询次数 Com_update: 更新次数

通过上述指令,我们可以查看到当前数据库到底是以查询为主,还是以增删改为主,从而为数据库优化提供参考依据。 如果是以增删改为主,我们可以考虑不对其进行索引的优化。 如果是以查询为主,那么就要考虑对数据库的索引进行优化了。

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,我们可以查看一下系统变量 slow_query_log。

show variables like 'slow_query_log';

查询是否开启慢查询日志.png

如果要开启慢查询日志,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。

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:

-- 是否支持profile
SELECT @@have_profiling;
-- 是否开启profile
select @@profiling;

profile详情是否支持和开启.png

当前MySQL是支持 profile操作的,但是开关是关闭的。可以通过set语句在session/global级别开启profiling:

SET profiling = 1;

执行一系列的SQL的操作,然后通过如下指令查看指令的执行耗时:

-- 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;

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执行效果.png

Explain 执行计划中各个字段的含义:

字段含义
idselect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 。
rowsMySQL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。

索引使用

最左前缀法则(最左匹配原则)

在某张表中有一个联合索引,联合索引顺序为A、B、C。在ABC的情况下都是走索引,在A AB AC情况下会产生部分索引失效,其他情况不走索引。

为什么没说BCA CAB等情况? 在进行查询的时候查询条件存在A B C就会走索引,和查询时A B C条件位置无关

注意 : 最左前缀法则中指的最左边的列,是指在查询时,联合索引的最左边的字段(即是第一个字段)必须存在,与我们编写SQL时,条件编写的先后顺序无关。

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。 当范围查询使用>= 或 <= 时,走联合索引了。所以,在业务允许的情况下,尽可能的使用类似于 >= 或 <= 这类的范围查询,而避免使用 > 或 <。

索引失效情况

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。 注:,如果字符串不加单引号,对于查询结果,没什么影响,但是数据库存在隐式类型转换,索引将失效。

模糊查询

在like模糊查询中,在关键字后面加%,索引可以生效。而如果在关键字前面加了%,索引将会失效。

or连接条件

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。 注:当or连接的条件,左右两侧字段都有索引时,索引才会生效。

数据分布影响

如果MySQL评估使用索引比全表更慢,则不使用索引。 注:MySQL在查询时,会评估使用索引的效率与走全表扫描的效率,如果走全表扫描更快,则放弃索引,走全表扫描。 因为索引是用来索引少量数据的,如果通过索引查询返回大批量的数据,则还不如走全表扫描来的快,此时索引就会失效。 eg:MySQL查询条件带有is null 、is not null是否走索引,得具体情况具体分析,并不是固定的。

SQL提示

如根据某一字段进行查询,该字段既有字段索引又有联合索引并且执行时符合最左前缀原则,最终选择的索引是自动选择的结果。 eg:possible_keys中 idx_user_pro_age_sta,idx_user_pro 这两个索引都可能用到,最终MySQL选择了idx_user_pro_age_sta索引。这是MySQL自动选择的结果。

能不能在查询的时候,自己来指定使用哪个索引呢? 答案是肯定的,此时就可以借助于MySQL的SQL提示来完成。

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。 1). use index : 建议MySQL使用哪一个索引完成此次查询(仅仅是建议,mysql内部还会再次进行评估)。

explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';

2). ignore index : 忽略指定的索引。

explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';

3). force index : 强制使用索引。

explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';

覆盖索引

覆盖索引是指 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 。

为什么尽量使用覆盖索引,减少select *? 覆盖索引通过查询建立的索引就可以查到所需内容,没有覆盖索引就可能会出现回表查询。 select * 除非对该表的所有字段建立联合索引,否则必然出现回表查询。

前缀索引

当字段类型为字符串(varchar,text,longtext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_xxxx on table_name(column(n)) ;

示例: 为tb_user表的email字段,建立长度为5的前缀索引。

create index idx_email_5 on tb_user(email(5));

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。

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

根据前缀索引(字符串太长,截取一部分建立索引)的查询并且需要该字段完整列值,在通过前缀索引查询到后会产生回表查询,再根据主键id查找出的该字段的具体内容做匹配再进行返回

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,而非单列索引。 单列索引在进行多列字段查询时,极易发生回表查询 联合索引在建立时也应注意每列字段的位置,设置不当这个索引就失效了,MySQL就会进行全表扫描

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。