一 索引使用

1.1 概述

1. 定义
索引帮助MySQL高效获取数据的数据结构(按照一定规则)。
2. 定义解释
MySQL在存储数据之外，数据库系统还维护者满足特定查找算法的 数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就 可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
3. 优缺点

优点 
提高数据检索效率，降低数据库IO成本。通过索引对数据进
行排序降低数据排序成本，降低CPU消耗。

缺点 
实际上索引也是一张表，该表中保存了主键与索引字段，并指向实体类的记录，所以索引列也是要占用空间的。更新表时，MySQL 不
仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字
段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。

1.2 索引结构(InnoDB)

MySQL数据库中默认的存储引擎InnoDB的索引结构为B+树，而根据
叶子节点的内存存储不同，索引类型分为主键索引和非主键索引。
1. 主键索引（聚簇索引）
主键索引的叶子节点存储的是整行数据，其结构如下：

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2. 非主键索引(二级索引或辅助索引)
而非主键索引的叶子节点内容存储时的主键的值，其结构如下：
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1.3 索引使用规则

没有建立索引，执行计划如下

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建立索引

create index idx_seller_name_status_address on tb_seller(name, status, seller);

1. 全值匹配，对索引所有列都制定具体值

explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1' and
address='北京市';

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2. 最左前缀法制
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违背最左法则，索引失效
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如果符合最左法则，但是出现跳跃某一列，只有最左列索引生效：
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3. 范围查询右边的列，不能使用索引
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根据前面的两个字段name，status查询是走索引的，但是最后一 个条件address 没有用到索引。
4. 索引列上进行运算操作，索引失效
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5. 字符串不加单引号，造成索引失效
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由于，在查询是，没有对字符串加单引号，MySQL的查询优化器， 会自动的进行类型转换，造成索引失效。
6. 用or分割开的条件
示例，name字段是索引列 ， 而createtime不是索引列，中间是 or进行连接是不走索引的 ：

explain select * from tb_seller where name='黑马程序员' or createtime = '2088-01-01 12:00:00'\G;

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7. 以%开头的Like模糊查询，索引失效。
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解决方案
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8. 如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引
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9. is NULL，is NOT NULL有时索引失效。
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10. in，not in有时索引失效
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11. 尽量使用覆盖索引，避免select
尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列完全包含查询列）），减少select。

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如果查询列，超出索引列，也会降低性能。

using index ：使用覆盖索引的时候就会出现
using where：在查找使用索引的情况下，需要回表去查询所需的数据
using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查询数据
using index ; using where：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要
回表查询数据

1.4 索引设计原则

索引的设计可以遵循一些已有的原则，创建索引的时候请尽量考 虑符合这些原则，便于提升索引的使用效率，更高效的使用索引。

对查询频次较高，且数据量比较大的表建立索引。

索引字段的选择，最佳候选列应当从where子句的条件中提取，如
果where子句中的组合比较多，那么应当挑选最常用、过滤效果最
好的列的组合。

使用唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。

索引可以有效的提升查询数据的效率，但索引数量不是多多益
善，索引越多，维护索引的代价自然也就水涨船高。对于插入、
更新、删除等DML操作比较频繁的表来说，索引过多，会引入相当
高的维护代价，降低DML操作的效率，增加相应操作的时间消耗。
另外索引过多的话，MySQL也会犯选择困难病，虽然最终仍然会找
到一个可用的索引，但无疑提高了选择的代价。

使用短索引，索引创建之后也是使用硬盘来存储的，因此提升索
引访问的I/O效率，也可以提升总体的访问效率。假如构成索引的
字段总长度比较短，那么在给定大小的存储块内可以存储更多的
索引值，相应的可以有效的提升MySQL访问索引的I/O效率。

利用最左前缀，N个列组合而成的组合索引，那么相当于是创建了
N个索引，如果查询时where子句中使用了组成该索引的前几个字
段，那么这条查询SQL可以利用组合索引来提升查询效率。

二 常见SQL优化

2.1 数据库准备

1. sql

CREATE TABLE `emp` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(100) NOT NULL,
  `age` int(3) NOT NULL,
  `salary` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('1','Tom','25','2300');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`)
values('2','Jerry','30','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`)
values('3','Luci','25','2800');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('4','Jay','36','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`)
values('5','Tom2','21','2200');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`)
values('6','Jerry2','31','3300');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`)
values('7','Luci2','26','2700');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`)
values('8','Jay2','33','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`)
values('9','Tom3','23','2400');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`)
values('10','Jerry3','32','3100');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`)
values('11','Luci3','26','2900');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`)
values('12','Jay3','37','4500');
create index idx_emp_age_salary on emp(age,salary);

2.2 order by优化

1. filesort 排序
第一种是通过对返回数据进行排序，也就是通常说的 filesort排 序，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort排 序。

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2. using index
第二种通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为 using index，不需要额外排序，操作效率高。
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多字段排序
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了解了MySQL的排序方式，优化目标就清晰了：尽量减少额外的排
序，通过索引直接返回有序数据。where 条件和Order by 使用 相同的索引，并且Order By 的顺序和索引顺序相同， 并且 Order by 的字段都是升序，或者都是降序。否则肯定需要额外的 操作，这样就会出现FileSort。
3. 对上面两种进行优化
通过创建合适的索引，能够减少 Filesort 的出现，但是在某些 情况下，条件限制不能让Filesort消失，那就需要加快Filesort 的排序操作。对于Filesort ， MySQL 现在采用的是一次扫描算
法：一次性取出满足条件的所有字段，然后在排序区 sortbuffer 中排序后直接输出结果集。排序时内存开销较大，但是排序效率 比两次扫描算法要高。

MySQL 通过比较系统变量 max_length_for_sort_data 的大小 和Query语句取出的字段总大小， 来判定是否那种排序算法，如 果max_length_for_sort_data 更大，那么使用第二种优化之后 的算法；否则使用第一种。

可以适当提高 sort_buffer_size max_length_for_sort_data 系统变量，来增大排序区的大小，提高排序的效率。

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2.3 group by优化

由于GROUP BY 实际上也同样会进行排序操作，而且与ORDER BY 相比，GROUP BY 主要只是多了排序之后的分组操作。当然，如果 在分组的时候还使用了其他的一些聚合函数，那么还需要一些聚 合函数的计算。所以，在GROUP BY 的实现过程中，与 ORDER BY 一样也可以利用到索引。

如果查询包含 group by 但是用户想要避免排序结果的消耗， 则 可以执行order by null 禁止排序。如下 ：

drop index idx_emp_age_salary on emp;
explain select age,count(*) from emp group by age;

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优化后

explain select age,count(*) from emp group by age order by null;

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从上面的例子可以看出，第一个SQL语句需要进行"filesort"，而 第二个SQL由于order by null 不需要进行 "filesort"， 而上 文提过Filesort往往非常耗费时间。

创建索引

create index idx_emp_age_salary on emp(age,salary);

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2.4 limit优化

一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能。一 个常见又非常头疼的问题就是 limit5000000,10 ，此时需要 MySQL排序前5000010 记录，仅仅返回5000000 - 5000010 的记 录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大 。

limit分页操作, 越往后, 性能越低 :

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优化方案

select * from tb_sku t , (select id from tb_sku order by id limit 9000000,1) a where t.id = a.id;

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2.5 count优化

在很多的业务系统中，都需要考虑进行分页操作，但是当我们执 行分页操作时，都需要进行一次count操作，求取总记录数，如果 数据库表的数据量大，在InnoDB引擎中，执行count操作的性能是 比较低的，需要遍历全表数据，对计数进行累加。

优化方案

①. 在大数据量的查询中，只查询数据，而不展示总记录数 ；
②. 通过缓存redis维护一个表的计数，来记录数据库表的总记录数，在执行插入/删除时，需要动态更新；
③. 在数据库表中定义一个大数据量的计数表，在执行插入/删除时，需要动态更新。

2.6 大批量插入优化

1. 环境准备

CREATE TABLE `tb_user` (
  `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` VARCHAR(50) NOT NULL,
  `password` VARCHAR(50) NOT NULL,
  `name` VARCHAR(20) NOT NULL,
  `birthday` DATE DEFAULT NULL,
  `sex` CHAR(1) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `unique_user_username` (`username`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 ;

当使用 load 命令导入数据的时候，适当的设置可以提高导入的效率。

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对于InnoDB 类型的表，有以下几种方式可以提高导入的效率：
主键顺序插入
因为InnoDB类型的表是按照主键的顺序保存的，所以将导入的数 据按照主键的顺序排列，可以有效的提高导入数据的效率。如果 InnoDB表没有主键，那么系统会自动默认创建一个内部列作为主 键，所以如果可以给表创建一个主键，将可以利用这点，来提高 导入数据的效率。

脚本文件介绍 :
  sql1.log ----> 主键有序
  sql2.log ----> 主键无序

插入ID顺序排列数据：

load data local infile '/root/sql1.log' into table `tb_user` fields terminated by ',' lines terminated by '\n';

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插入ID无序排列数据：
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关闭唯一性校验
在导入数据前执行 SET UNIQUE_CHECKS=0，关闭唯一性校验，在 导入结束后执行 SET UNIQUE_CHECKS=1，恢复唯一性校验，可以 提高导入的效率。
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手动提交事务
如果应用使用自动提交的方式，建议在导入前执行 SET AUTOCOMMIT=0，关闭自动提交，导入结束后再执行 SET AUTOCOMMIT=1，打开自动提交，也可以提高导入的效率。
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