CentOS MySQL索引

Posted 2022-08-15 白菜素三鲜丶

索引及执行计划

什么是索引

类似书的目录

• 索引就好比一本书的目录，它能让你更快的找到自己想要的内容。
• 让获取的数据更有目的性，从而提高数据库检索数据的性能。

注意：给指定的字段，排序，添加目录功能，索引并不是越多越好，也不是每个字段都必须加索引

mysql中索引的类型

• )BTREE:B+树索引
• HASH：HASH索引
• FULLTEXT：全文索引
• RTREE：R树索引

Btree算法

• Btree

三路Btree

• 根节点
• 枝节点
• 叶子结点

select * from tb1 where id=15; 精确查询：3次IO
select * from tb1 where id>10 and id<30; 范围查询：6次

• B+tree

select * from tb1 where id=15;  精确查询：3次
select * from tb1 where id>10 and id<30; 范围查询：4次

# B+tree和Btree比
1.优化了范围查询
2.在叶子节点上添加了相邻的指针

• B*tree(了解即可)

索引管理

索引建立在表的列上(字段)的。 在where后面的列建立索引才会加快查询速度。

索引分类

• 主键索引
  • 联合索引
• 唯一索引
  • 前缀索引
  • 联合索引
• 普通索引
  • 前缀索引
  • 联合索引

如何创建索引

## 创建索引
alter table score add  index idx_sno(sno);

## 查看索引
show index from 表名;
show index from stu;

desc:查看索引
PRI:主键索引
UNI:唯一键索引
MUL:普通索引

## 删除索引
alter table score drop index idx_sno;
alter table score drop key idx_sno;

## 添加主键索引
mysql> create table test(id int,name varchar(10) not null);
Query OK, 0 rows affected (0.13 sec)

mysql> desc test;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id    | int(11)     | YES  |     | NULL    |       |
| name  | varchar(10) | NO   |     | NULL    |       |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql> alter table test add primary key(id);

## 删除主键索引
mysql> alter table test drop primary key;

## 添加唯一键索引
mysql> alter table test add unique key uni_name(name);

# 添加唯一键要求：该字段的数据不能有重复的
mysql> alter table linux50.teacher add unique key uni_tanme(tname);
ERROR 1062 (23000): Duplicate entry 徐亮伟 for key uni_tanme

### 判断是否可以在name字段上创建唯一键
1.先统计该字段总共有多少行
mysql> select count(tname)from linux50.teacher;
+--------------+
| count(tname) |
+--------------+
|            6 |
+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

2.再统计，去重后，该字段有多少行
mysql> select count(distinct(tname)) from linux50.teacher;
+------------------------+
| count(distinct(tname)) |
+------------------------+
|                      3 |
+------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

# 如果两个数值一样，则可以创建唯一键索引，如果两个数值不一样，则无法创建唯一键索引（有重复值）

## 删除唯一键索引
alter table test drop index 索引名;
alter table test drop index uni_name;

前缀索引

给某一字段数据内容特别长的列，创建前缀索引

## 普通前缀索引的创建
mysql> alter table city add index idx_district(district(4));
# 优先按前四个字符排序

## 唯一索引前缀索引创建
alter table student2 add unique key uni_name(name(3));

# 原则
1.避免对大列（数据长的列）建索引
2.如果有，就使用前缀索引

联合索引

将多个字段，做成一个索引

联合索引的查询顺序要和创建时的顺序一致，才可以提高效率
A B C D E

## 创建联合索引为B,A,C
all_(B,A,C)

## select 查询时也要按这个顺序查
select B,A,C

# 走索引的,其余的搜索都是不走索引的
A,C
B,C

## 普通联合索引创建
mysql> alter table student add index idx_all(sname,sage,ssex);

## 主键联合索引
mysql> alter table score add primary key (cno,mark);
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> desc score;
+-------+------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type       | Null | Key | Default | Extra |
+-------+------------+------+-----+---------+-------+
| sno   | bigint(20) | NO   |     | NULL    |       |
| cno   | bigint(20) | NO   | PRI | NULL    |       |
| mark  | float(4,1) | NO   | PRI | NULL    |       |
+-------+------------+------+-----+---------+-------+
3 rows in set (0.00 sec)

## 唯一键联合索引
mysql> alter table score drop primary key;

mysql> alter table score add unique key uni_all(sno,cno);
Query OK, 0 rows affected (0.13 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> desc score;
+-------+------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type       | Null | Key | Default | Extra |
+-------+------------+------+-----+---------+-------+
| sno   | bigint(20) | NO   | PRI | NULL    |       |
| cno   | bigint(20) | NO   | PRI | NULL    |       |
| mark  | float(4,1) | NO   |     | NULL    |       |
+-------+------------+------+-----+---------+-------+
3 rows in set (0.00 sec)

### 索引删除
普通索引
唯一索引
alter table 表名 drop index 索引名;

主键索引
alter table 表名 drop primary key;
alter table 表名 drop primary;

联合索引
idx_all(id,name,age)

alter table 表名 drop index idx_all;

索引，无法直接修改，删除索引后，重新创建。

索引的执行计划

## explain(执行计划)
检测一个SQL语句的执行效率
将explain加入在要执行的SQL语句之前即可

mysql> explain select * from score;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | score | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    9 | NULL  |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> desc select * from score;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | score | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    9 | NULL  |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+

## 查看SQL语句的执行效率，主要看type列
分类:
    - 全表扫描
        - ALL:效率最低,且最好不要出现的类型
    - 索引扫描
        - index:全索引扫描
        - range:范围查询
        - ref:非唯一键或者唯一键的前缀索引的精确查询
        - eq_ref:连表查询的时候
        - system、const:主键索引精确查询
        - NULL:无法查出数据时,效率最高

## 全表扫描
ALL:企业中绝对不会出现
    1.业务确实要获取所有数据
    2.不走索引导致的全表扫描
        - 没索引
        - 索引创建有问题
        - 语句有问题
        - 索引损坏

## 索引扫描
# index:全索引扫描,创建索引的列,全部数据都查询出来了
mysql> explain select sno from score;

# range:范围查询,一般来说,一条SQL语句,只要达到range级别,就OK
mysql> explain select sno from score where sno>2;

# ref:唯一索引的前缀扫描或者非唯一索引扫描(精确查询)
mysql> explain select sno from score where sno=2;

# eq_ref:连表查询,传统连接,join on
explain select city.countrycode,country.name as 国家,city.name as 城市,city.population as 城市人口数 from city join country on city.country.countrycode=country.code and city.population<100;

# const、system:主键精确查询
mysql[world]> explain select * from city where id=10;

# null:不进行表的扫描,没有这样的数据
explain select * from city where id>100000000000000000000000000000000000000000000000;

### 范围查询优化
mysql[world]> explain select * from city where countrycode=CHN or countrycode=USA;
mysql[world]> explain select * from city where countrycode in (CHN,USA);

### 联合查询优化，or精确范围
explain select * from city where countrycode=CHN union all select * from city where countrycode=USA;

索引建立的原则

索引的创建，是为了提示查询的效率，需要知道在哪些字段上创建索引

索引不是每一个字段都要创建，也不是越多越好

根据用户的喜好，被查询的越多的字段，要创建索引

不走索引的原因

数据库查询效率低，导致网站加载速度慢，如何解决？

在企业中，开启MySQL的慢日志（慢查询日志）

查看，哪一条SQL语句执行的速度慢，取出SQL语句，使用explain查看该SQL语句是否走索引

没有走索引

mysql> explain select * from linux50.course;
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table  | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | course | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    3 | NULL  |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

## 没有走索引

1.全表扫描，使用select *查询没有加条件

## 使用limit来优化
mysql> explain select * from world.city where limit 60;

2.查询结果集是原表中的大部分数据，应该是25％以上

mysql> explain select * from world.city where population>50 limit 60;

3.条件本身做运算

## 不走索引
mysql> explain select * from city where id-1=9;

# 不能使用字段做计算

4.隐式转换导致索引失效

mysql> create table test1(id int,name varchar(10),phone char(11));
Query OK, 0 rows affected (0.14 sec)

mysql> alter table test1 add index idx_phone(phone);
Query OK, 0 rows affected (0.13 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> desc test1;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id    | int(11)     | YES  |     | NULL    |       |
| name  | varchar(10) | YES  |     | NULL    |       |
| phone | char(11)    | YES  | MUL | NULL    |       |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
3 rows in set (0.00 sec)

## 不走索引
mysql> mysql> explain select * from test1 where phone=133;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | test1 | ALL  | idx_phone     | NULL | NULL    | NULL |    1 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

## 走索引
mysql> explain select * from test1 where phone=133;
+----+-------------+-------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key       | key_len | ref   | rows | Extra                 |
+----+-------------+-------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | test1 | ref  | idx_phone     | idx_phone | 34      | const |    1 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)

## 优化方案:
    1.查看字段的创建数据类型
    2.告诉开发,在查询的时候,一定要按照字段的数据类型来查询
    3.如果是字符串,就加引号
    4.如果是整形,就不加引号

5.不等于 或者 not in

使用不等于或者not in会影响到结果集

## 优化方案：
    - 使用limit来优化
    - 单独的>,<,in 有可能走，也有可能不走，和结果集有关，尽量结合业务添加limit 、or或in尽量改成union

6.使用like模糊查询%在前面

mysql>  explain select * from city where countrycode like %HN;

## 优化方案：
    - 尽量不要使用%在前面的SQL语句，尽量将%放在后面
    - 那就不要使用MySQL，使用搜索引擎式数据库：elasticsearch

7.使用联合索引查数据时

不走索引，要根据联合索引创建的顺序来查询数据
创建顺序 ：ABC
查询顺序：ABC  AB AC  BC

8.索引损坏或失效

删了重建