MySQL(十六)索引优化:索引失效的情况分析
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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(十六)索引优化:索引失效的情况分析相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
索引优化
有哪些维度可以进行数据库调优?
- 索引失效,没有充分利用到索引 --- 建立索引
- 关联查询join太多(设计缺陷或不得已的需求) --- SQL优化
- 服务器调优及各个参数的设计(缓冲、线程池等) --- 调整my.cnf
- 数据过多,SQL优化也到达了极限 --- 分库分表
SQL查询优化可以分为物理查询优化
和逻辑查询优化
:
- 物理查询优化:通过
索引
和表连接
的方式来进行优化 - 逻辑查询优化:通过SQL
等值变换
提升查询效率,即换一种执行效率更高的sql写法
1 数据准备
创建表
CREATE TABLE `class` (
`id` INT(11) NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
`class_name` VARCHAR(30) DEFAULT NULL,
`address` VARCHAR(40) DEFAULT NULL,
`monitor` INT NULL
)ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE `student` (
`id` INT(11) NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
`stu_no` INT NOT NULL,
`name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
`age` INT(3) DEFAULT NULL,
`class_id` INT(11) DEFAULT NULL
)ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8
两个随机函数
-- 函数返回随机字符串
DELIMITER //
CREATE FUNCTION `rand_string`(n INT) RETURNS varchar(255) CHARSET utf8mb4
BEGIN
DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT \'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ\';
DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT \'\';
DECLARE i INT DEFAULT 0;
WHILE i < n DO
SET return_str =CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));
SET i = i + 1;
END WHILE;
RETURN return_str;
END //
DELIMITER ;
-- rand_num
DELIMITER //
CREATE FUNCTION `rand_num`(from_num INT ,to_num INT) RETURNS int
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET i = FLOOR(from_num +RAND()*(to_num - from_num+1)) ;
RETURN i;
END //
DELIMITER ;
创建存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_stu( START INT, max_num INT)
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET autocommit=0;
REPEAT
SET i = i + 1;
INSERT INTO student(stu_no, name, age, class_id) VALUES
((START+i), rand_string(6), rand_num(1, 50), rand_num(1, 1000));
UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT;
END //
DELIMITER;
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE `insert_class` (max_num INT)
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET autocommit = 0;
REPEAT
SET i = i + 1;
INSERT INTO class (class_name, address, monitor) VALUES
(rand_string(8), rand_string(10), rand_num(1, 100000));
UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT;
END //
DELIMITER;
执行存储过程
CALL insert_class(10000);
CALL insert_stu(100000, 500000)
2 索引失效案例
索引是否使用最终都是由优化器
决定的,优化器则是根据SQL执行开销cost
来判断的。另外,SQL语句是否使用索引,跟数据库版本、数据量、数据选择度都有关系。
数据选择度即如Select *需要使用大量聚簇索引进行回表
1 全值匹配
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND class_id = 4;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND class_id = 4 AND NAME = \'abcd\';
-- 0.147s
-- 0.053s 添加idx_age后
-- 0.037s idx_age_class_id
-- 0.032s idx_age_class_id_name
SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND class_id = 4 AND NAME = \'abcd\';
CREATE INDEX idx_age ON student(age);
CREATE INDEX idx_age_class_id ON student(age, class_id);
CREATE INDEX idx_age_class_id_name ON student(age, class_id, name)
优化器会自动选择包含查询条件涉及列值较多的索引,因为这样可以减少回表操作,SQL语句的消耗较少。
2 最左前缀原则
针对联合索引的使用,过滤条件要使用索引,必须按照联合索引建立的顺序,依次满足,一旦跳过某个字段后面的字段都将无法使用,因为底层通过B+树存储,只能按照一个索引列的大小进行排列。
-- key : idx_age
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age = 30 AND student.name = \'abcd\';
-- key : null
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.class_id = 30 AND student.name = \'abcd\';
-- key : idx_age_class_id_name
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age = 30 AND student.name = \'abcd\' AND student.class_id=18;
3 主键插入顺序
对于一个使用InnoDB
存储引擎的表来说,表中的数据实际上是存储在聚簇索引的叶子节点上的,而记录又是存储在数据页中的,数据页和记录又是按照记录主键值从小到大的顺序
进行排序,因此如果主键值是从小到大的顺序插入的话,就能插满一个数据页后继续插后面的数据页,而如果插入的主键值忽大忽小
的话,就容易造成页的分裂和合并,浪费性能,如下所示,所以建议让主键具有AUTO_INCREMENT
或者让存储引擎自己为表生成主键。
MySQL从入门到精通高级篇(二十六)建了索引就能用么?我看未必。来看看几种索引失效的情况吧
文章目录
- 3.3. 范围条件右边的列索引失效
- 3.4. 不等于索引失效
- 3.5. is not null 不能使用索引(is null可以使用索引)
- 3.6. like (左匹配能使用索引,右匹配或者全模糊查询不能使用索引)
- 3.7. OR 前后存在非索引的列
- 总结
- 粉丝福利
1. 简介
1. 简介
上一篇文章我们介绍了
【MySQL从入门到精通】【高级篇】(二十五)EXPLAIN中ref、rows、filtered、Extra字段的剖析 通过前面几篇文章的学习,相信小伙伴们对EXPLAIN命令有了一个更加深入理解。这篇文章我们将来学习索引失效的11种情况。有时候并不是说加了索引,就一定能用上索引,还是要具体情况具体分析。
都有哪些维度可以进行数据库调优?简而言之:
- 索引失效,没有充分利用到索引—索引建立
- 关联查询太多JOIN (设计缺陷或不得已的需求) — SQL优化
- 服务器调优及各个参数设置(缓冲,线程数等)---- 调整my.cnf
- 数据过多 ----分库分表
关于数据库调优的知识点非常分散,不同的DBMS,不同的公司,不同的职位,不同的项目遇到的问题都不尽相同。
虽然SQL查询优化的技术有很多,但是大方向上完全可以分成物理查询优化和逻辑查询优化 两大块。
- 物理查询优化是通过索引和表连接方式等技术来进行优化,这里重点需要掌握索引的使用。
- 逻辑查询优化就是通过等价变换提升查询效率,直白一点就是说,换一种查询写法执行效率可能更高。
2. 数据准备
学生表(student)插入50万条数据,班级表(class)插入1万条数据。
2.1. 建表
-- 班级表
CREATE TABLE class(
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
classname VARCHAR(30) DEFAULT NULL,
address VARCHAR(40) DEFAULT NULL,
monitor INT NULL,
PRIMARY KEY(id)
)ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
-- 学生表
CREATE TABLE student(
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
stuno INT NOT NULL,
name VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
age INT(3) DEFAULT NULL,
classId INT(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY(id)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
2.2. 设置参数
命令开启,允许创建函数设置:
set global log_bin_trust_function_creators=1; #不加global只是当前窗口有效
2.3. 创建函数
保证每条数据都不同
CREATE FUNCTION `rand_string`(n INT) RETURNS varchar(255) CHARSET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci
BEGIN
DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ;
DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT ;
DECLARE i INT DEFAULT 0;
WHILE i<n DO
SET return_str=CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));
SET i=i+1;
END WHILE;
RETURN return_str;
END
随机生成班级编号
CREATE FUNCTION `rand_num`(from_num INT,to_num INT) RETURNS int(11)
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET i=FLOOR(from_num+RAND()*(to_num-from_num+1));
RETURN i;
END
2.4. 创建存储过程
创建往student表中插入数据的存储过程
-- 创建往student表中插入数据的存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_stu(START INT,max_num INT)
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET autocommit=0; #设置手动提交事务
REPEAT #循环
SET i=i+1; #赋值
INSERT INTO student(stuno,name,age,classId) VALUES
((START+i),rand_string(6),rand_num(1,50),rand_num(1,1000));
UNTIL i=max_num
END REPEAT;
COMMIT; #提交事务
END //
DELIMITER;
创建往class表中插入数据的存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_class(max_num INT)
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET autocommit=0; #设置手动提交事务
REPEAT #循环
SET i=i+1; #赋值
INSERT INTO class(classname,address,monitor) VALUES
(rand_string(8),rand_string(10),rand_num(1,100000));
UNTIL i=max_num
END REPEAT;
COMMIT;
END //
DELIMITER;
2.5. 调用存储过程
class
-- 执行存储过程,往class表添加1万条数据
CALL insert_class(10000);
student
CALL insert_stu(100000, 500000);
3. 索引失效的情况
MySQL中提高性能的一个最有效的方式是对数据表设计合理的索引。索引提供了高效访问数据的方法,并且加快了查询的速度,因此索引对查询的速度有着至关重要的影响。
- 使用索引可以快速地定位表中的某条记录,从而提高数据库查询的速度,提高数据库的性能。
- 如果查询时没有使用索引,查询语句就会扫描表中的全部记录。在数据量大的情况下,这样查询的速度会很慢。
大多数情况下都默认采用B+树来构建索引,只是空间列类型的索引使用R树,并且MEMORY表还支持hash索引。
其实用不用索引最终都是优化器说了算,优化器是基于什么的优化器?基于cost开销(CostBaseOptimizer), 它不是基于规则(Rule-BaseOptimizer),也不是基于语义。怎么样开销小就怎么样来。另外,SQL语句是否使用索引,跟数据库版本,
3.1. 索引使用的简单说明
- 全值匹配的话,如果在字段上添加索引,那么可以使用到索引
- 最佳左前缀法则:即在MySQL建立联合索引的时会遵循最佳左前缀匹配原则,即最左优先,在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。
举例:
在student表中建立一个联合索引
CREATE INDEX idx_age_classid_name ON student(age,classId,name);
直接使用 name 字段进行查询的话则不能使用索引,不明白原理的话可以看下【MySQL从入门到精通】【高级篇】(七)设计一个索引&InnoDB中的索引方案,简单的说,就是在构建索引是是从最左边的字段开始构建的。
-- 不能使用到索引
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE `name`=张三;
能使用索引的情况:
-- 能使用到索引(其中一个字段)
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE age=19 AND `name`=张三;
-- 能使用到索引(其中两个字段)
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE age=19 AND `classId`=111;
从key_len 字段的值就能够验证我们的结论。
结论:MySQL可以为多个字段创建索引,一个索引可以包含16个字段,对于多列索引,过滤条件要使用索引必须按照索引建立时的顺序,依次满足,一旦跳过某个字段,索引后面的字段都无法被使用。 如果查询条件中没有使用这些字段中第一个个字段时,多列(或联合)索引不会被使用。
Aibaba《Java开发手册》中指出:索引文件具有B+树的最左前缀匹配特性,如果左边的值未确定,那么无法使用此索引。
- 主键插入顺序
对于一个使用InnoDB存储引擎的表来说,在我们没有显式的创建索引时,表中的数据实际上都是存储在聚簇索引的叶子节点的。 而记录又是存储在数据页中的,数据页和记录又是按照主键值从小到大的顺序进行排序,所以我们插入的记录的主键值依次增大的。那我们每插入满一个数据页就换到下一个数据页继续插入,如果我们插入的主键值忽大忽小的话,就比较麻烦了,假设某个数据页存储的记录已经满了,它存储的主键值在1~100之间: - 可这个数据页已经满了,在插进来咋办呢?我们需要把当前页面分裂成两个页面,把本页中的一些记录移动到新创建的这个页中。页面分裂和记录移位意味着什么?意味着:性能损耗!所以如果我们想尽量避免这样无谓的性能损耗,最好让插入的记录的主键值一次递增,这样就不会发生这样的性能损耗了,所以我们建议:让主键具有AUTO_INCREMENT。
3.2. 计算、函数、类型转换(自动或手动)导致索引失效
在MySQL中对查询字段使用函数,或者对字段进行统计,又或者发生隐式转换的情况下会导致索引失效。
3.2.1. 在字段上使用计算
在查询字段上使用计算时,即使该字段上创建了索引,MySQL也不能使用该索引。举例如下:
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_stuno ON student(stuno);
-- 不使用计算,能使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE stuno=100007;
-- 使用计算,不能使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE stuno+1=100007;
3.2.2. 使用函数
在student表的name字段上创建索引idx_name,查询name字段的前缀是abc开头的字段,第一个查询没有使用函数,第二个查询在查询字段上使用了字段。举例如下:
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);
-- 不使用函数,能使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.`name` LIKE abc%;
-- 使用函数,不能使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE LEFT(student.`name`,3)=abc;
3.2.3. 类型转换导致索引失效
student 表的name字段的数据类型是varchar类型,正常的话需要传入一个字符串,如果我们传入一个数字给该字段会发生什么呢?
-- 没有类型转换,索引有效
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE name=VcByPC;
-- 有类型转换的情况,索引失效
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE name=111111;
3.3. 范围条件右边的列索引失效
让我们先来看一个例子:
-- 删除其他索引
ALTER TABLE student DROP INDEX idx_name;
ALTER TABLE student DROP INDEX idx_stuno;
-- 创建一个联合索引
CREATE INDEX idx_classid_age_name ON student(classId,age,name);
-- 正常使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE classId=1211 AND age=10 and NAME=VcByPC;
-- 范围条件右边的列索引失效
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE classId=1211 AND age>10 and NAME=VcByPC;
首先,创建一个名为idx_classid_age_name的联合索引,列的顺序是classId,age,name。
接着两个查询都是用到了这三个列作为查询条件,两者唯一的区别第一个查询是全值匹配, 而第二个查询中 age的查询条件是age>10 是一个范围条件,让我们来看看最终的效果:
从效果图可以看出,两个查询都使用到了联合索引idx_classid_age_name,两者的区别在于key_len字段差别很大,第一个查询的key_len有73=20*3
+1+2+5+5,因为 name字段的类型varchar(20),长度为20, 在utf-8中一个字符占用3个字节,那么就是20*3
,并且name有可能为空就需要加1,而且name字段是变长的,那么需要1个字节存储长度,存储索引1个字节。而classId字段和age字段都是int类型,utf8中int类型占用4个字节,存储索引信息1个字节,而第二个查询的key_len则只有10。
应用开发中范围查询,例如:金额查询,日期查询往往都是范围查询。应将查询条件放置where语句最后。
3.4. 不等于索引失效
字段的条件是不等于的情况下,在字段上建立的索引会失效。
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_stuno ON student(stuno);
-- 等于,能使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE stuno=100007;
-- 不等于,不能使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE stuno!=100007;
等于查询是精确的等值查询,能直接用上在该字段上建的索引,而不等于查询在是范围查询,需要全表遍历。
3.5. is not null 不能使用索引(is null可以使用索引)
如下在name字段上建立索引之后,一个查询的条件是:name IS NULL
,另一个查询的条件是: NAME IS NOT NULL
。
CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);
-- IS NULL可以触发索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE `name` IS NULL;
-- IS NOT NULL不能触发索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE NAME IS NOT NULL;
结果如上图所示:IS NULL可以触发索引,而IS NOT NULL 则无法触发索引。由此我们可以得出如下结论:最好在设计数据表就将字段设置为 NOT NULL 约束,比如你可以将INT类型的字段,默认值设置为0,将字符串类型的默认值设置为空字符串(’ )。
同理,在查询中使用 not like 也无法使用索引,导致全表查询。
3.6. like (左匹配能使用索引,右匹配或者全模糊查询不能使用索引)
在使用 LIKE 关键字进行查询的查询语句中,如果匹配字符串的第一个字符为**‘%’,索引就不会起作用,只有’%** 不在第一个位置,索引才会起作用。
-- 左匹配,能使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE `name` LIKE abc%;
-- 右匹配,不能使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE `name` LIKE %abc;
在用like进行模糊查询时,建议使用左匹配,禁用全模糊查询,遇到全模糊查询时应该考虑走索引。
3.7. OR 前后存在非索引的列
在WHERE子句中,如果在OR前的条件进行索引,而在OR后的条件列没有进行索引,那么索引会失效,也就是说,OR前后的两个条件中的列都是索引时,查询中才使用索引。
因为OR的含义就是两个只要满足一个即可,因此只有一个条件里进行了索引是没有意义的。只要有条件列没有进行索引,就会进行全表扫描。因此索引也会失效。
-- 未使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE `name`=VcByPC OR age=10;
总结
本文详细介绍了索引失效的六种情况,其实大家也不用去背诵这几种情况,只需要深入的理解索引的结构就能够想明白。MySQL的InnoDB的索引本质上是一个平衡多叉树,按照索引字段的大小从小到大构建。尤其适合唯一性高的字段的全值匹配查询。
以上是关于MySQL(十六)索引优化:索引失效的情况分析的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
MySQL从入门到精通高级篇(二十六)建了索引就能用么?我看未必。来看看几种索引失效的情况吧
MySQL从入门到精通高级篇(二十六)建了索引就能用么?我看未必。来看看几种索引失效的情况吧