MySql索引以及优化-日常充电

Posted 2021-08-29 JF Coder

索引是帮助MySql高效获取数据的排好序的数据结构

索引的数据结构

二叉树，红黑树，Hash表，B-Tree

创建索引

ALTER TABLE用来创建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list)
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list)
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_list)

CREATE INDEX可对表增加普通索引或UNIQUE索引。

CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list)
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_list)

其中table_name是要增加索引的表名，column_list指出对哪些列进行索引;另外，不能用CREATE INDEX语句创建PRIMARY KEY索引。

删除索引

可利用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来删除索引。类似于CREATE INDEX语句，DROP INDEX可以在ALTER TABLE内部作为一条语句处理，语法如下。

DROP INDEX index_name ON talbe_name
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name
ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY

索引存储方式

• B+Tree（mysql默认索引存储数据结构）

• Hash

• 对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置

• 很多时候Hash索引要比B+Tree索引高效

• 仅满足“=”，“IN”,不支持范围查询

• hash冲突问题

如图Hash的算法：value % 13 = index

• 扩展B树（注意和B+Tree的区别）

MyISAM和InnoDB实现BTree索引方式的区别

MyISAM存储引擎索引实现

B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候，首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其 data 域的值，然后以 data 域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。

MyISAM索引文件和数据文件是分离的 ；如图：myisam表文件

InnoDB存储引擎索引实现

其数据文件本身就是索引文件。相比MyISAM，索引文件和数据文件是分离的，其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引（或聚集索引）”

InnoDB表数据文件本身就是主索引 如图：innodb表文件

聚集索引的优点

聚集索引查找的速度非常的快，因为整个B+树本身就是的多叉平衡树，叶子节点是有序的，所以找到了索引就等于是找到了相应的数据

聚集索引的缺点

1. 依赖于有序的数据。B+树本身就是多叉平衡树，如果索引的数据不是有序的，那么就需要在插入的时候进行排序，如果数据是整刑还比较好操作，如果是字符串或者是uuid这种又长又难比较的数据，插入和查找的速度肯定就很慢了

2. 更新代价比较大。如果索引列的数据被修改，那么相应的索引也要修改，加上聚集索引的叶子节点上还存放了数据，修改的代价就更大了。所以对于主键索引来说，一般主键是不允许修改的。

为什么建议InnoDB的表要建议设置主键，并且推荐使用整型的自增主键？ 如果没有设置主键，InnoDB会选择一个不包含null值的唯一索引作为主键索引；如果没有选到唯一值的索引列，mysql会帮忙建立一个隐藏列，维护一个唯一id，以此来组织索引，那么为了避免 mysql选择索引列和建立隐藏列的性能损耗，建议手动建立一个主键。

索引分类

1. 单值(普通)索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单值索引；NORMAL
2. 唯一索引：索引列的值必须唯一，单允许空值；UNIQUE
3. 全文索引：表示全文收索，在检索长文本的时候，效果最好；FULLTEXT
4. 空间索引：MYSQL使用SPATIAL关键字进行扩展，使得能够用于创建正规索引类型的语法创建空间索引。创建空间索引的列，必须将其声明为NOT NULL，空间索引只能在存储引擎为MYISAM的表中创建；

建议需要创建索引

1. 主键自动建立唯一索引（设置表的主键就自动创建索引）
2. 频繁作为查询条件的字段应该创建索引
3. 查询中与其它表关联的字段，外键关系建立索引
4. 频繁更新的字段不适合创建索引，因为每次更新记录还会更新索引
5. where条件里用不到的字段不创建索引
6. 单键/组合索引的选择（高并发下倾向创建组合索引）
7. 查询中排序的字段，排序字段若通过索引访问将提高排序速度
8. 查询中统计或者分组字段（orderby 分组前要排序）

不建议创建索引

1. 表记录太少
2. 经常增删改的表
3. 某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果

性能分析

用EXPLAIN关键字，来查看索引是否正在被使用，并且输出其使用的索引信息

**id：**为SELECT的识别符。这是SELECT的查询序列号,如果是子查询，id序号会递增，id的值越大优先级越高。
**select_type：**表示使用SELECT的查询类型，SIMPLE表示为简单的SELECT，不适用于UNION或子查询，就是简单的SELECT。也就是说该SELECT查询时会使用索引。其他取值：

**PRIMARY：**最外面的SELECT，在有子查询时，就会出现两个以上的SELECT。

**UNION：**union(两张表连接)中的第二个或后面的select语句。

**SUBQUERY：**在子查询中，第二个SELECT。

**table：**数据表的名字。按照被读取的先后顺序排列，这里只查询一张表，所以只显示book。

**type：**显示的是访问类型，是较为重要的指标，结果值从好到坏(一般大于range就差不多了)system（系统表）>const>eq_ref>ref>range>index>All。

Type	访问类型 system（系统表）>const>eq_ref>ref>range>index>All
const	表示通过索引一次就找到了，const用于比较primary key或者unique索引
eq_ref	唯一索引扫描，表中一条记录与之匹配
ref	非唯一索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行
range	只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行，比index强
index	index和All都是读全表，但是index是从索引中读取的，而All是从硬盘中读取的
建议：	最好达到range以上，可做sql优化达到

**possible_keys：**显示可能应用在这张表中的索引，一个或者多个。

**key：**实际选用的索引，如果为null则没有使用索引。

key_len：显示了mysql使用索引的长度(也就是使用的索引个数)，长度越短越好。注意，key_len的值可以告诉你在联合索引中mysql会真正使用了哪些索引。

ref：用于连接程序使用键的最左前缀或者是该键不是 primary key 或 unique索引；可能的取值有 system、const、eq_ref、index和All。

**rows：**根据表统计信息及索引引用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数。

**extra：**提供了与关联操作有关的信息，没有则什么都不写。

extra	提供了与关联操作有关的信息
Using filesort	说明mysql会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行，Mysql无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
Using temporary	使用了临时表保存中间结果，Mysql在对查询结果排序时使用临时表，常见于排序orderby和分组查询groupby，union等；
Using index	表示相应的select操作使用了覆盖索引（Covering Index），避免访问表的数据行，如果同时出现using where，表明索引被用来执行索引键值的查找；如果没有出现using where，表明索引用来读取数据而非执行查找动作；
Using where	表示使用了where查询
using join buffer	使用了连接缓存 （使用join多了，配置文件的join buffer可以调大）
impossible where	where子句的值总是false，不能用来获取元组

覆盖索引（Covering Index）：索引是可以高效找到行的方法，但是一般数据库也能使用索引找到一个列的数据，因此不必读取整个行；毕竟索引叶子节点（BTree）存储了要索引的数据，当能通过读取索引就可以拿到数据，就不需要读取行了，一个索引包含（覆盖）了满足查询结果的数据就叫做覆盖索引;可以减少回表查询；

案例分析

待完善