第六章 索引管理

Posted 2020-11-30 ronglianbing

图2·B*tree索引

3.索引管理

 

索引建立在表的列上(字段)的。
在where后面的列建立索引才会加快查询速度。
pages<---索引（属性）<----查数据。

• 1、索引分类：

主键索引
普通索引*****
唯一索引

• 2、添加索引：

#创建索引
alter table test add index index_name(name);
#创建索引
create index index_name on test(name);
#查看索引
desc table;
#查看索引
show index from table;
#删除索引
alter table test drop key index_name;
#添加主键索引（略）
#添加唯一性索引
alter table student add unique key uni_xxx(xxx);
#查看表中数据行数
select count(*) from city;
#查看去重数据行数
select count(distinct name) from city;

• 3、前缀索引和联合索引

前缀索引

根据字段的前N个字符建立索引

alter table test add index idx_name(name(10));

避免对大列建索引
如果有，就使用前缀索引

联合索引

多个字段建立一个索引

例：
where a.女生 and b.身高 and c.体重 and d.身材好
index(a,b,c)
特点：前缀生效特性
a,ab,ac,abc,abcd 可以走索引或部分走索引
b bc bcd cd c d ba ... 不走索引

原则：把最常用来做为条件查询的列放在最前面

#创建people表
create table people (id int,name varchar(20),age tinyint,money int ,gender enum(‘m‘,‘f‘));
#创建联合索引
alter table people add index  idx_gam(gender,age,money);

二.explain详解

 

explain命令使用方法

mysql> explain select name,countrycode from city where id=1;

explain命令应用

查询数据的方式

 

• 1.全表扫描1）在explain语句结果中type为ALL
  2）什么时候出现全表扫描?

   

  •   2.1 业务确实要获取所有数据
  •   2.2 不走索引导致的全表扫描
    •     2.2.1 没索引
    •     2.2.2 索引创建有问题
    •     2.2.3 语句有问题

生产中,mysql在使用全表扫描时的性能是极其差的，所以MySQL尽量避免出现全表扫描

• 2.索引扫描

2.1 常见的索引扫描类型:
1）index
2）range
3）ref
4）eq_ref
5）const
6）system
7）null

从上到下，性能从最差到最好，我们认为至少要达到range级别

index：Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树。
range：索引范围扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值域的行。显而易见的索引范围扫描是带有between或者where子句里带有<,>查询。

mysql> alter table city add index idx_city(population);
mysql> explain select * from city where population>30000000;

ref：使用非唯一索引扫描或者唯一索引的前缀扫描，返回匹配某个单独值的记录行。

mysql> alter table city drop key idx_code;
mysql> explain select * from city where countrycode=‘chn‘;
mysql> explain select * from city where countrycode in (‘CHN‘,‘USA‘);
mysql> explain select * from city where countrycode=‘CHN‘ union all select * from city where countrycode=‘USA‘;

eq_ref：类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件A

join B 
on A.sid=B.sid

const、system：当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。

如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量

mysql> explain select * from city where id=1000;

NULL：MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。

mysql> explain select * from city where id=1000000000000000000000000000;

---

Extra（扩展）
Using temporary
Using filesort 使用了默认的文件排序（如果使用了索引，会避免这类排序）
Using join buffer

如果出现Using filesort请检查order by ,group by ,distinct,join 条件列上没有索引

mysql> explain select * from city where countrycode=‘CHN‘ order by population;

当order by语句中出现Using filesort，那就尽量让排序值在where条件中出现

mysql> explain select * from city where population>30000000 order by population;
mysql> select * from city where population=2870300 order by population;

key_len: 越小越好

• 前缀索引去控制

rows: 越小越好

---

三.建立索引的原则（规范）

 

为了使索引的使用效率更高，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。

那么索引设计原则又是怎样的?

• 1、选择唯一性索引

唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。

例如:
学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。
如果使用姓名的话，可能存在同名现象，从而降低查询速度。
主键索引和唯一键索引，在查询中使用是效率最高的。

select count(*) from world.city;
select count(distinct countrycode) from world.city;
select count(distinct countrycode,population ) from world.city;

注意：如果重复值较多，可以考虑采用联合索引

• 2．为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引

例如:
经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段，排序操作会浪费很多时间。
如果为其建立索引，可以有效地避免排序操作

• 3．为常作为查询条件的字段建立索引
  如果某个字段经常用来做查询条件，那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。
  因此，为这样的字段建立索引，可以提高整个表的查询速度。

   

  •   3.1 经常查询
  •   3.2 列值的重复值少

注：如果经常作为条件的列，重复值特别多，可以建立联合索引

• 4．尽量使用前缀来索引

如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索
会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。

----------------------------------------------------------------------------- 我是华丽的分割线 ---------------------------------------------------------------------------

• 5．限制索引的数目
  索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。
  修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。
• 6．删除不再使用或者很少使用的索引
  表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。数据库管理
  员应当定期找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响。

---------------------------------------------------------------------------- 是的，没错，又是我 -------------------------------------------------------------------------

重点关注：

• 1.没有查询条件，或者查询条件没有建立索引

#全表扫描
select * from table;
select  * from tab where 1=1;

在业务数据库中，特别是数据量比较大的表,是没有全表扫描这种需求。
1）对用户查看是非常痛苦的。
2）对服务器来讲毁灭性的。
3）SQL改写成以下语句：

#情况1
#全表扫描
select * from table;
#需要在price列上建立索引
selec  * from tab  order by  price  limit 10;
#情况2
#name列没有索引
select * from table where name=‘zhangsan‘; 
1、换成有索引的列作为查询条件
2、将name列建立索引

• 2.查询结果集是原表中的大部分数据，应该是25％以上

mysql> explain select * from city where population>3000 order by population;

1）如果业务允许，可以使用limit控制。
2）结合业务判断，有没有更好的方式。如果没有更好的改写方案就尽量不要在mysql存放这个数据了，放到redis里面。

• 3.索引本身失效，统计数据不真实
  

  索引有自我维护的能力。
  对于表内容变化比较频繁的情况下，有可能会出现索引失效。
  重建索引就可以解决

• 4.查询条件使用函数在索引列上或者对索引列进行运算，运算包括(+，-，*等)

#例子
错误的例子：select * from test where id-1=9; 
正确的例子：select * from test where id=10;

• 5.隐式转换导致索引失效.这一点应当引起重视.也是开发中经常会犯的错误

mysql> create table test (id int ,name varchar(20),telnum varchar(10));
mysql> insert into test values(1,‘zs‘,‘110‘),(2,‘l4‘,120),(3,‘w5‘,119),(4,‘z4‘,112);
mysql> explain select * from test where telnum=120;
mysql> alter table test add index idx_tel(telnum);
mysql> explain select * from test where telnum=120;
mysql> explain select * from test where telnum=120;
mysql> explain select * from test where telnum=‘120‘;

• 6． <> ，not in 不走索引

mysql> select * from tab where telnum <> ‘1555555‘;
mysql> explain select * from tab where telnum <> ‘1555555‘;

单独的>,<,in 有可能走，也有可能不走，和结果集有关，尽量结合业务添加limit
or或in尽量改成union

EXPLAIN  SELECT * FROM teltab WHERE telnum IN (‘110‘,‘119‘);
#改写成
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum=‘110‘
UNION ALL
SELECT * FROM teltab WHERE telnum=‘119‘

• 7．like "%_" 百分号在最前面不走

#走range索引扫描
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE ‘31%‘;
#不走索引
EXPLAIN SELECT * FROM teltab WHERE telnum LIKE ‘%110‘;

%linux%类的搜索需求，可以使用Elasticsearch -------> ELK

• 8.单独引用联合索引里非第一位置的索引列

CREATE TABLE t1 (id INT,NAME VARCHAR(20),age INT ,sex ENUM(‘m‘,‘f‘),money INT);
ALTER TABLE t1 ADD INDEX t1_idx(money,age,sex);
DESC t1
SHOW INDEX FROM t1
#走索引的情况测试
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND age=30  AND sex=‘m‘;
#部分走索引
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30 AND age=30;
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE money=30  AND sex=‘m‘; 
#不走索引
EXPLAIN SELECT  NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE age=20
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE age=30 AND sex=‘m‘;
EXPLAIN SELECT NAME,age,sex,money FROM t1 WHERE sex=‘m‘;