MySQL如何使用索引

Posted 2020-12-24 palapala

初始化测试数据

创建一个测试用的表

create table dept(
id int primary key auto_increment ,
deptName varchar(32) not null unique,
salary decimal(12,6) not null,
remark varchar(256),
createDate date);

使用存储过程在表中插入一万条数据

DELIMITER $$

CREATE
    /*[DEFINER = { user | CURRENT_USER }]*/
    PROCEDURE `test`.`insert_data`()
    /*LANGUAGE SQL
    | [NOT] DETERMINISTIC
    | { CONTAINS SQL | NO SQL | READS SQL DATA | MODIFIES SQL DATA }
    | SQL SECURITY { DEFINER | INVOKER }
    | COMMENT \'string\'*/
    BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
WHILE(i<=10000) DO
BEGIN
SELECT i;
SET i=i+1;
INSERT INTO dept(deptName,salary,createDate,remark) VALUES(i,20000,NOW(),\'test\');
END ;
END WHILE;
    END$$

通过EXPLAIN分析SQL的执行计划

type:表示mysql在表中找到所需行的方式，或者叫访问类型，常见类型如下(从左到右，性能由差到好)

ALL  index  range ref eq_ref  const,system  NULL

ALL: 全表扫描

index: 索引全扫描

range:索引范围扫描

ref:使用非唯一索引扫描

eq_ref:使用唯一索引扫描

const，system:单表中最多只有一个匹配行

---

以上:通过explain分析type是ALL 是性能最差的一种 以下:开始优化。

MySQL中BTREE索引的用法

普通的BTREE索引

优化前 explain select remark from dept where deptName = ?;  type ALL

增加索引 ALTER TABLE dept ADD INDEX index_remark (`remark`); 

优化测试  explain select remark from dept where deptName = ?; type ref

联合BTREE索引

增加联合索引 ALTER TABLE dept ADD INDEX index_all (`deptName`,`remark`,`createDate`);  

explain select deptName,remark,createDate from dept where deptName=\'2\' and remark = \'test\'and createDate =\'2018-07-22\'; type ref

但是explain select deptName,remark,createDate from dept where remark = \'test\'and createDate =\'2018-07-22\'; type index

 ——type从ref(使用非唯一索引扫描)变成了index(索引全扫描)，

上面两个SQL 索引相同 Type不同是因为 BTREE索引中匹配最左前缀 比如给col1+col2+col3字段上加联合索引能够被包含

col1+col2 、col1+col2+col3、col1+col3使用(顺序没有影响 比如 where col1=? and col2=? 和 where col2=? and col1=? 结果一样)

使用联合索引 相当于一下子创建了如上的三个索引，这就是联合索引的好处

存在索引但不能使用索引的经典场景

例句：explain select deptName,remark,createDate from dept where deptName=\'2\' and remark = \'test\'and createDate =\'2018-07-22\'; type ref

下面是反面教材:

1.以%开头的LIKE查询不能使用BTREE索引

explain select deptName,remark,createDate from dept where deptName like\'%2\' and remark = \'test\'and createDate =\'2018-07-22\'; type index

2.数据类型出现隐式转换时也不能使用索引

 explain select deptName,remark,createDate from dept where deptName =2 and remark = \'test\'and createDate =\'2018-07-22\'; type index

3.复合索引时 不符合最左匹配原则(上面已经提到)

explain select deptName,remark,createDate from dept where remark = \'test\'and createDate =\'2018-07-22\'; type index

复合索引最左匹配原则的成因：

Mysql创建复合索引的规则是首先会对复合索引最左边，也就是第一个字段的索引进行排序，

在第一个字段排序的基础上，在对第二个字段进行排序，所以直接使用第二个字段是没有顺序的

4.用or分隔开的条件，如果or前的条件中的列有索引，后面的列中没有索引，那么涉及到的索引都不会使用到

explain select deptName,remark,createDate from dept where deptName =\'2\' and remark = \'test\'and createDate =\'2018-07-22\' or salary =200; type ALL

建议or之间的每个条件都要有索引

优化 Order By语句、Group By语句 和Limit语句

1)Order By

　　order by 字段混合使用DESC ASC 不会使用索引

　　　　select * from table order by key1 desc,key2 asc (尽量不要出现这种混合排序)

　　Where条件过滤的关键字和Order by中所使用的不同 不会使用索引

　　　　select * from table where key2 = ? order by key1 (order by 出现的关键字 尽量 在where条件中也出现)

2)Grouy By

　　当我们的SQL语句需要Group By分组时: 默认情况下，mysql在使用group by之后，会产生临时表，而后进行排序（此处排序默认是快排），这会消耗大量的性能

　　group by column 默认会按照column分组, 然后根据column升序排列;  group by column order by null 则默认按照column分组,然后根据标的主键ID升序排列

　　explain分析SQL的时候 Extra那一列有时候会出现 using Filesort表示需要额外的排序(对 group by 产生临时表的排序 此时我强制order by salary 才出现Using filesort)

我用Mysql8.0做实验，发现grouy by 默认是按照主键ID升序排列，而不是group的column，8.0的版本 MySQL应该做了优化

3) Limit

MySQL分页查询的时候一个比较头疼的问题是 limit 100,10 此时MySQL需要排序前110个数据然后返回100-110这十条数据

解决方案：

　　1.在索引上完成排序分页操作，根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容

　　　　select * from t  t1 join (select id from t limit 100,10 ) t2 on (t1.id=t2.id) 

　　2.把limit查询转换成某个位置的查询(仅适用主键自增的列 而且主键不能出现断层) 

　　　　select * from t where id >100 limit 10

推荐文章：MySQL分页为什么越往后越慢

4）配置MySQL慢日志查询

更改my.cnf文件

开启查询日志 general_log=1

配置查询日志文件 general_log_file = mysql_query.log  (var/lib/mysql 数据目录下)

　　1）配置slow_query_log=1 开启MySQL慢查询日志

　　2）配置查询日志名称 slow_query_log_file=show_query.log

　　3）配置慢查询阀值 long_query_time=10   (超过10s为慢查询)

B+索引和Hash索引的区别，主键索引和普通索引的区别

1）B+索引和Hash索引：

B+索引的数据结构是红黑树，查询的时间复杂度是Ologn级别的 Hash索引的存储数据结构是哈希表，查询时间复杂度是O(1)级别的，

我们之所以用B+索引是因为Hash无序，不支持范围查找和排序功能

2）主键索引和普通索引的区别：

平时我们用索引的时候 进来用主键查询：因为主键索引的data存的是那一行的数据(innodb引擎)，而普通索引(辅助索引)的data存的是主键，需要通过主键回表再次查询

MySQL索引原理