Mysql索引

好记忆不如烂笔头, 能记下点什么, 就记下点什么, 方便后期的巩固.

• 一.介绍
  • 1.什么是索引？
  • 2.为什么要有索引呢？
• 二.索引的原理
  • 1.原理
  • 2.磁盘IO与预读
  • 3.索引的数据结构
  • 4.b+树的查找过程
  • 5.b+树性质
• 三.索引管理
  • 1.MySQL的索引分类
  • 2.各索引应用场景
  • 3.索引类型
  • 4.操作索引
  • 5.唯一索引
• 四.测试
  • 1. 准备表
  • 2.创建存储过程，实现批量插入记录
  • 3.查看存储过程
  • 4.调用存储过程
  • 5.查询
• 五.索引优化
  • 1.覆盖索引
  • 2.联合索引
  • 3.索引选择情况
  • 4.最左前缀示范
  • 5.索引无法命中的情况需要注意
  • 6.避免
  • 7.慢查询优化
  •  

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

1.原理

索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书的目录是一个道理：先定位到类别，比如成功的秘诀，再定位到章节，比如1.成功需要考虑的五件事，再定位到页数，比如120页。

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。

2.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。

3.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。

如上图，是一颗b+树，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。

4.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。

5.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=n/m，当数据量N一定的情况下，m越大，h越小；同样数据，每个层的m，数量项数量越多，那层次高度必然会降低。

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。这样就有更多的数据项数量了

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。查询的时候和挨个查询没区别。

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。

三.索引管理

1.MySQL的索引分类

索引分类

1. 1.普通索引index :加速查找
2. 2.唯一索引
3. 主键索引：primary key ：加速查找+约束（不为空且唯一）
4. 唯一索引：unique：加速查找+约束 （唯一）
5. 3.联合索引
6. -primary key(id,name):联合主键索引
7. -unique(id,name):联合唯一索引
8. -index(id,name):联合普通索引
9. 4.全文索引fulltext :用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。
10. 5.空间索引spatial :了解就好，几乎不用

2.各索引应用场景

举个例子来说，比如你在为某商场做一个会员卡的系统。

这个系统有一个会员表
有下列字段：
会员编号 INT
会员姓名 VARCHAR(10)
会员身份证号码 VARCHAR(18)
会员电话 VARCHAR(10)
会员住址 VARCHAR(50)
会员备注信息 TEXT

那么这个 会员编号，作为主键，使用 PRIMARY
会员姓名 如果要建索引的话，那么就是普通的 INDEX
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）

除此之外还有全文索引，即FULLTEXT
会员备注信息 ， 如果需要建索引的话，可以选择全文搜索。
用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。
用在比较短的文本，如果就一两行字的，普通的 INDEX 也可以。
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。

其他的如空间索引SPATIAL，了解即可，几乎不用

3.索引类型

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；

4.操作索引

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
);

在创建表后再创建
create index name on s1(name); #添加普通索引
create unique index age on s1(age); 添加唯一索引
alter table s1 add primary key(id); #添加主键索引，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

查看索引
mysql> show index from stu; 查看sut表的索引
删除索引
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)

对student字段前8个字符建立索引，而不是对整个
create index index_name on student(name(8));

提示:按条件列查询数据时， 联合索引是有前缀生效特性的index(a,b,c)仅 a,ab,abc 三个查询条件列可以走索引， b,bc,ac,c 等无法使用索引了尽量把最常用作为查询条件的列，放在第一位置

联合索引，并前10个字符
create index index_name_and_dept on student(name(10),dept(10));

5.唯一索引

一个表可以有多个UNIQUE字段
对应的字段值不允许有重复
UNQIUE字段的KEY标志是UNI
UNIQUE字段的值允许为NULL，当将其修改为不允许为NULL，则此字段限制与主键相同

建表时候添加
UNIQUE(id));

删除唯一索引
drop index name on s2;

配置
create UNIQUE index name on s2(name);

四.测试

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

有关存储过程，请看参考

以下为用mysql字典的存储过程功能，批量写入数据300万条数据

1. delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$
2. create procedure auto_insert1()
3. BEGIN
4. declare i int default 1;
5. while(i<3000000)do
6. insert into s1 values(i,concat('egon',i),'male',concat('egon',i,'@oldboy'));
7. set i=i+1;
8. end while;
9. END$$ #$$结束
10. 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

需要等待30分钟左右
call auto_insert1();

5.查询

查询在1秒左右
select * from s1 where id=333;

添加id作为普通索引
create index name on s1(id);

查询0.0秒
select * from s1 where id=3334;

五.索引优化

1.覆盖索引

该sql命中了索引，但未覆盖索引。
select * from s1 where id=123;

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

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
select id from s1 where id=123;

2.联合索引

create index idn on s1(1d,name);

3.索引选择情况

1. #1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，
2. create index ix_name_email on s1(name,email,)
3. - 最左前缀匹配：必须按照从左到右的顺序匹配
4. select * from s1 where name='egon'; #可以
5. select * from s1 where name='egon' and email='asdf'; #可以
6. select * from s1 where email='alex@oldboy.com'; #不可以
7. mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，
8. 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，
9. 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。
10.  
11. #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
12. 会帮你优化成索引可以识别的形式
13.  
14. #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(*)，
15. 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、
16. 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，
17. 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
18.  
19. #4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’
20. 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，
21. 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。
22. 所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);
23.  
24. #5.需要在那些上面建立索引
25. 解答： select user,host from mysql.user where password=...
26.  
27. 索引一定要创建在 where 后的条件列上，而不是 select 后的选择数据的列上，另外，我们要尽量选择在唯一值多的大表上的列建立索引，例如:男女性别列唯一值， 不适合建立索引

4.最左前缀示范

1. mysql> select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='alex333@oldboy.com' and gender='male';
2. Empty set (0.39 sec)
3.  
4. mysql> create index idx on s1(id,name,email,gender); #未遵循最左前缀
5. Query OK, 0 rows affected (15.27 sec)
6. Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
7.  
8. mysql> select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='alex333@oldboy.com' and gender='male';
9. Empty set (0.43 sec)
10.  
11.  
12. mysql> drop index idx on s1;
13. Query OK, 0 rows affected (0.16 sec)
14. Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
15.  
16. mysql> create index idx on s1(name,email,gender,id); #遵循最左前缀
17. Query OK, 0 rows affected (15.97 sec)
18. Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
19.  
20. mysql> select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='alex333@oldboy.com' and gender='male';
21. Empty set (0.03 sec)

5.索引无法命中的情况需要注意

1. - like '%xx'
2. select * from tb1 where email like '%cn';
3.  
4.  
5. - 使用函数
6. select * from tb1 where reverse(email) = 'wupeiqi';
7.  
8.  
9. - or
10. select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven@live.com';
11.  
12.  
13. 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
14. select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven';
15. select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven@live.com' and email = 'alex'
16.  
17.  
18. - 类型不一致
19. 如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来，不然...
20. select * from tb1 where email = 999;
21.  
22. 普通索引的不等于不会走索引
23. - !=
24. select * from tb1 where email != 'alex'
25.  
26. 特别的：如果是主键，则还是会走索引
27. select * from tb1 where nid != 123
28. - >
29. select * from tb1 where email > 'alex'
30.  
31.  
32. 特别的：如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引
33. select * from tb1 where nid > 123
34. select * from tb1 where num > 123
35.  
36.  
37. #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
38. - order by
39. select name from s1 order by email desc;
40. 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
41. select email from s1 order by email desc;
42. 特别的：如果对主键排序，则还是走索引：
43. select * from tb1 order by nid desc;
44.  
45. - 组合索引最左前缀
46. 如果组合索引为：(name,email)
47. name and email -- 使用索引
48. name -- 使用索引
49. email -- 不使用索引
50.  
51.  
52. - count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别了
53.  
54. - create index xxxx on tb(title(19)) #text类型，必须制定长度

6.避免

1. - 避免使用select *
2. - count(1)或count(列) 代替 count(*)
3. - 创建表时尽量时 char 代替 varchar
4. - 表的字段顺序固定长度的字段优先
5. - 组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时）
6. - 尽量使用短索引
7. - 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
8. - 连表时注意条件类型需一致
9. - 索引散列值（重复少）不适合建索引，例：性别不适合

7.慢查询优化

1. 先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE
2. 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
3. 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）
4. order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查
5. 了解业务方使用场景
6. 加索引时参照建索引的几大原则
7. 观察结果，不符合预期继续从0分析