mysql索引问题?

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了mysql索引问题?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

现在我的查询是:
select `id` from `table` where `age`>=24 and `age`<=30
age是索引
结果用:explain 分析发现问题如下:
1、为什么没有使用到索引。
2、这类型的查询应该怎么做,如何写条件或建立索引?

要看你的age值的分布了,如果比较分散的话会使用索引,如果值比较少。mysql会选择做全表扫描的。。
打个比方。。(25, 25, 26, 26, 26, 27, 30, 28, 24, 24, 31)
如果你选择的记录已经占了全表比例比较大的时候是不会使用索引的。。使用索引反而慢。。
所以是否使用索引是mysql自己判断的。当然你可以强制使用索引,我觉得是没有必要的
同时,像性别(只有男、女两个值)这种字段加索引也是白费。值不够分散,索引起不了作用。
参考技术A 好像就这句SQL。只有用到等于时才会命中索引 参考技术B mysql在使用索引时是采取的开销最低原则,也就是如果mysql发现直接filesort的开销要低于使用索引的话,它是不会使用索引的 参考技术C 看一下你的 type 列 , 如果你的索引选择性基数很小 , 那么 MYSQL 优化器会判断出所返回的结果大于全表的 25% 则不使用任何索引 . 参考技术D 楼上的各位兄弟姐妹们说的很清楚了,在此不再赘述,但是我可以给楼主一个建议:看看sql优化,在里面它会告诉你你的索引为什么失效了!!!

Mysql 索引问题集锦

一、Mysql 中的索引
  • 索引:顾名思义用来检索、查找数据的key (字段)

  • 几种Mysql 中的常见索引分类:普通索引(联合索引)、唯一索引、主键索引、全文索引

  • 优点:使得查询数据变快

  • 缺点:更新数据时,也需要更新索引。所以更新速度变慢,占据磁盘空间
    注意:myisam中可以延迟更新索引

 

1.1 Mysql中都有那些索引
  • MySQL有哪些索引类型,这是个半开放式命题;
  1. 从数据结构角度分:
    B+树索引、哈希索引、以及不常用的FULLTEXT索引(现在MyISAM和InnoDB引擎都支持了)和R-Tree索引(用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引);

  2. 从物理存储角度分:
    聚集索引(clustered index)、非聚集索引(non-clustered index);

  3. 从逻辑角度分:
    主键索引、普通索引,或者单列索引、多列索引、唯一索引、非唯一索引等等。需要掌握这些不同概念之间的区别,例如主键索引和唯一索引的区别是什么。

为什么InnoDB表最好要有自增列做主键;
为什么需要设置双1才能保证主从数据的一致性;
有几种binlog格式*,及其区别是什么;
如何确认MySQL replication真正的复制延迟是多少;

 

1.1.0 主键索引和唯一索引的区别
 
  1. 主键是一种约束,唯一索引是一种索引,两者在本质上是不同的。

  2. 主键创建后一定包含一个唯一性索引,唯一性索引并不一定就是主键。

  3. 唯一性索引列允许空值,而主键列不允许为空值。

  4. 主键列在创建时,已经默认为空值 + 唯一索引了。

  5. 主键可以被其他表引用为外键,而唯一索引不能。

  6. 一个表最多只能创建一个主键,但可以创建多个唯一索引。

  7. 主键更适合那些不容易更改的唯一标识,如自动递增列、身份证号等。

  8. 在 RBO 模式下,主键的执行计划优先级要高于唯一索引。 两者可以提高查询的速度。

 

1.1.0.1 为什么innodb优先使用自增列做主键
 
  1. B+ 树的特点:
     
    (1)所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引),且链表中的关键字恰好是有序的;
     
    (2)不可能在非叶子结点命中;
     
    (3)非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引),叶子结点相当于是存储(关键字)数据的数据层;

  1. 如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。(关于内置三个字段中的ROWID:全称- DB_ROW_ID,默认自增)点击此处了解

  2. 数据记录本身被存于主索引(一颗B+Tree)的叶子节点上。这就要求同一个叶子节点内(大小为一个内存页或磁盘页)的各条数据记录按主键顺序存放,因此每当有一条新的记录插入时,MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置,如果页面达到装载因子(InnoDB默认为15/16),则开辟一个新的页(节点)

  3. 如果表使用自增主键,那么每次插入新的记录,记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置,当一页写满,就会自动开辟一个新的页

  4. 如果使用非自增主键(如果身份证号或学号等),由于每次插入主键的值近似于随机,因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置,此时MySQL不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据,甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉,此时又要从磁盘上读回来,这增加了很多开销,同时频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片,得到了不够紧凑的索引结构,后续不得不通过OPTIMIZE TABLE来重建表并优化填充页面。

综上总结,如果InnoDB表的数据写入顺序能和B+树索引的叶子节点顺序一致的话,这时候存取效率是最高的,也就是下面这几种情况的存取效率最高:

  1. 使用自增列(INT/BIGINT类型)做主键,这时候写入顺序是自增的,和B+数叶子节点分裂顺序一致;

  2. 该表不指定自增列做主键,同时也没有可以被选为主键的唯一索引(上面的条件),这时候InnoDB会选择内置的ROWID作为主键,写入顺序和ROWID增长顺序一致;
    除此以外,如果一个InnoDB表又没有显示主键,又有可以被选择为主键的唯一索引,但该唯一索引可能不是递增关系时(例如字符串、UUID、多字段联合唯一索引的情况),该表的存取效率就会比较差。

 

1.1.1 Myisam 下的非聚集索引
  关于B+Tree 内容 Myisam 和 innodb 内容
  • myisam 为mysql 5.5 版本前的默认数据库引擎:
    myisam 使用B+Tree 结构存储数据。只有(只支持)主键索引、表锁,不支持外键,不支持事务,B+Tree 所有的非叶子节点都只存储 key
    myisam 在叶子节点 data 域存储的是数据的地址,不是数据,当myisam引擎进行查找时,先根据索引在索引表中找到位置,去对应的data域拿到数据所在地址
    然后去该地址提取出数据

 

1.1.2 innodb 下的聚集索引
  • innodb 为mysql 5.5 版本后的默认数据库引擎.
     
    innodb 也使用 B+Tree 结构存储数据,与myisam不同的有:支持外键、行锁、事务,B+Tree 的所有非叶子节点一样只存储 key
     
    innodb 在叶子节点 data 域存储的是数据,叶子节点数据类型[key, data], 当 innodb引擎进行查找时,根据索引找到 data 位置,直接将data 中的数据取出
     
    innodb 辅助索引(非主键索引外)进行查找时,根据辅助索引查找到 主键索引,再拿着主键索引到主键索引表中查找到 data 取出data。注意辅助索引并不存数据,

 

二、什么时候使用索引
  1. 经常使用在 where、group by 、order by 的后面查询的字段,可设置索引
  1. 减少使用子查询

  2. 多使用limit 这样数据量被限制较小,能提高查询速度

  3. 适度增加冗余字段,减少跨表查询,常用数据和不常用数据分表one2one保存

  4. 尽量不使用 * 查询数据,需要什么字段就查什么字段

  5. 别再数据库里面使用函数计算

  6. 尽量根据索引来检索数据

  7. 核心业务中别使用 like 语句模糊查询

  8. 将区分度字段写在where前面

 

三、添加索引
  1. 创建表时添加索引:
    create table tb_name(
    --> id int not null auto_increment primary key,
    --> name char(32) not null,
    --> identify_num bigint not null,
    --> unique key(identify_num),
    --> index name_index (name(32))
    --> );

  2. 更新表结构时添加:alter table tb_name add
    alter table tb_name add index name_index(name(32));
     
    create unique index identify_index on tb_name(identify_num)

 

四、索引失效
 
  1. like会导致索引失效
     
    like "%name" //失效的
     
    like "name%" //不失效

  2. 字段使用函数来修饰
     
    例:select * from u1 where md5(name) = \'j\'

  3. 联合索引中字段,将区分度较大的字段放大前面

以上是关于mysql索引问题?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Mysql: mysql between 日期索引 索引问题-日期索引使用

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mysql创建索引需要注意啥

mysql联合索引字段顺序

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