索引与慢查询优化

Posted 2021-03-19 cyfdtz

索引与慢查询优化

索引在mysql中也叫键，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构

primary key

unique key

index key

注意：外键（foreign key）不是用来加速查询的，以上的三种key都是用来加速查询的，还具有额外的约束条件（primary key：非空且唯一，unique key：唯一），index key没有任何约束功能，只能iasu查询

索引是一种数据结构，类似于书的目录。

本质 ：通过不断缩小想要的数据的范围来筛选出最终的结果，同时把随机的事件变成 顺序的事件，即我们可以通过同一种查找方式来锁定数据

索引的影响：

在表中由大量的数据的前提下，创建索引的速度会很慢

在索引创建完毕后，对表的查询性能会大幅度提升但是写的性能会降低。

b+树

只有叶子节点是真实数据，根与树枝节点存的是虚拟数据

查询的次数由树的层数决定，层数越低次数越少

聚集索引（primary key）

所谓聚集索引就是主键，innodb引擎规定一张表里必须要有主键

特点：叶子节点存放的是一条完整的记录

辅助索引（unique，index）

辅助索引：查询数据时不可能只用id作为筛选条件，为此需要给其他字段建立索引，这些索引就是辅助索引

特点：叶子节点存放的是辅助索引字段对应的那条记录的主键值

栗子：

#1.准备表
create table s1(
id int,
name varchar(20),
gender char(6),
email varchar(50)
);
#2.创建存储过程，实现批量插入记录
delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$
create procedure auto_insert1()
BEGIN
    declare i int default 1;
    while(i<30)do
        insert into s1 values(i,‘jason‘,‘male‘,concat(‘jason‘,i,‘@oldboy‘));
        set i=i+1;
    end while;
END$$ #$$结束
delimiter ; #重新声明分号为结束符号
#3.查看存储过程
show create procedure auto_insert1G 
#4.调用存储过程
call auto_insert1();
#5.表没有任何索引的情况下
select * from s1 where id=30000;
#6.避免打印带来的时间损耗
select count(id) from s1 where id = 30000;
select count(id) from s1 where id = 1;
#7.给id做一个主键
alter table s1 add primary key(id);  # 速度很慢
?
select count(id) from s1 where id = 1;  # 速度相较于未建索引之前两者差着数量级
select count(id) from s1 where name = ‘jason‘  # 速度仍然很慢
"""
范围问题
"""
# 并不是加了索引，以后查询的时候按照这个字段速度就一定快   
select count(id) from s1 where id > 1;  # 速度相较于id = 1慢了很多
select count(id) from s1 where id >1 and id < 3;
select count(id) from s1 where id > 1 and id < 10000;
select count(id) from s1 where id != 3;
alter table s1 drop primary key;  # 删除主键 单独再来研究name字段
select count(id) from s1 where name = ‘jason‘;  # 又慢了
?
create index idx_name on s1(name);  # 给s1表的name字段创建索引
select count(id) from s1 where name = ‘jason‘  # 仍然很慢！！！
"""
再来看b+树的原理，数据需要区分度比较高，而我们这张表全是jason，根本无法区分
那这个树其实就建成了“一根棍子”
"""
select count(id) from s1 where name = ‘xxx‘;  
# 这个会很快，我就是一根棍，第一个不匹配直接不需要再往下走了
select count(id) from s1 where name like ‘xxx‘;
select count(id) from s1 where name like ‘xxx%‘;
select count(id) from s1 where name like ‘%xxx‘;  # 慢 最左匹配特性
?
# 区分度低的字段不能建索引
drop index idx_name on s1;
?
# 给id字段建普通的索引
create index idx_id on s1(id);
select count(id) from s1 where id = 3;  # 快了
select count(id) from s1 where id*12 = 3;  # 慢了  索引的字段一定不要参与计算
?
drop index idx_id on s1;
select count(id) from s1 where name=‘jason‘ and gender = ‘male‘ and id = 3 and email = ‘xxx‘;
# 针对上面这种连续多个and的操作，mysql会从左到右先找区分度比较高的索引字段，先将整体范围降下来再去比较其他条件
create index idx_name on s1(name);
select count(id) from s1 where name=‘jason‘ and gender = ‘male‘ and id = 3 and email = ‘xxx‘;  # 并没有加速
?
drop index idx_name on s1;
# 给name，gender这种区分度不高的字段加上索引并不难加快查询速度
?
create index idx_id on s1(id);
select count(id) from s1 where name=‘jason‘ and gender = ‘male‘ and id = 3 and email = ‘xxx‘;  # 快了  先通过id已经讲数据快速锁定成了一条了
select count(id) from s1 where name=‘jason‘ and gender = ‘male‘ and id > 3 and email = ‘xxx‘;  # 慢了  基于id查出来的数据仍然很多，然后还要去比较其他字段
?
drop index idx_id on s1
?
create index idx_email on s1(email);
select count(id) from s1 where name=‘jason‘ and gender = ‘male‘ and id > 3 and email = ‘xxx‘;  # 快 通过email字段一剑封喉 
?

联合索引

select count(id) from s1 where name=‘jason‘ and gender = ‘male‘ and id > 3 and email = ‘xxx‘;  
# 如果上述四个字段区分度都很高，那给谁建都能加速查询
# 给email加然而不用email字段
select count(id) from s1 where name=‘jason‘ and gender = ‘male‘ and id > 3; 
# 给name加然而不用name字段
select count(id) from s1 where gender = ‘male‘ and id > 3; 
# 给gender加然而不用gender字段
select count(id) from s1 where id > 3; 
?
# 带来的问题是所有的字段都建了索引然而都没有用到，还需要花费四次建立的时间
create index idx_all on s1(email,name,gender,id);  # 最左匹配原则，区分度高的往左放
select count(id) from s1 where name=‘jason‘ and gender = ‘male‘ and id > 3 and email = ‘xxx‘;  # 速度变快