索引的简介
类似于一本书的目录,起到优化查询的内容
索引的分类
- BTREE
- RTREE
- Hash innodb中自适应hash算法,自动维护
- fullText:全文索引(实现和es差不多的功能,把一句话拆分成一个个词,但效果不怎么理想,因为MySQL是结构化存储,es是json格式存储)
- Gis:地理位置索引(学的mongodb,一般存储地图)
BTREE 索引的演变
BTREE 索引原理图.png上层节点存放下层节点的最小值,即根节点存放枝节点的最小值,枝节点存放叶子节点的最小值
BTREE+树在叶子节点增加了双向指针,BTREE*是在叶子节点和枝节点增加双向指针
辅助索引(二级索引)
1 .管理员选择一个列建立辅助索引
2 .MySQL自动将此列取出来
3 .将此列值排好序(从小到大)
4 .将排好的数据均匀的分配到叶子节点上
5 .生成枝节点和跟节点
6 .在叶子节点中的值,都会存储主键ID
聚集索引
1 .如果用的是辅助索引,拿到辅助索引叶子节点的聚集索引的ID值,去遍历,然后去查找数据
2 .MySQL会自动选择主键,作为聚集索引,没有主键会选择唯一主键,如果都没有会生成隐藏的
3 .MySQL进行存储数据时,会按照聚集索引列的值的顺序,有序的存储数据行
4 .聚集索引直接将原表数据页,作为叶子节点,然后提取聚集索引列向上生成枝节点和根节点
辅助索引细分
- 单列辅助索引
- 联合索引(覆盖索引)【重要】
- 唯一索引
索引树高度问题
索引树高度一般越低越好,一般维持在3-4层最佳
数据行多的时候
采用分布式架构,进行分库分表
字段长度
尽量选择,字符串长度短的列作为索引列,如果业务不允许,则采用前缀索引
数据类型
char 和varchar的选择,enum的选择
关于索引操作的问题
查询索引
desc 表名;
PRI ===> 主键索引(聚集索引)
MUL===> 普通索引(辅助)
UNI====> 唯一索引
show index from 表名; //查的比较全
创建索引
# 创建普通索引
alter table city add index idx_name(name)
这也是属于DDL语句,也会锁表。在业务不繁忙时间做,或者使用pt-osc工具
# 创建联合索引
alter table city add index idx_c_p(countrycode,population);
# 建立唯一索引
alter table city add index uniqe uniqx_dis(district);
注: 唯一索引列的值必须是唯一的,不能有重复值
# 建立前缀索引
alter table city add index idx_dis(district(5))
执行计划分析
作用
将优化器选择后的执行计划,给截取出来,给管理员判断执行效率。(在语句执行之前,把执行计划拿到)
获取执行计划
desc sql语句;
explain sql语句;
分析执行计划
table
表名,如果是多表连接,可能一个表出现问题,此时这个table就有作用了
type 重要
查询类型,MySQL查询中有两大类型 全表扫描和索引扫描
索引扫描的级别为: index,range,ref,eq_ref,const(system),null 从左到右的性能依次变好
-
index: 全索引扫描(整个索引列都进行遍历)
desc select id from ctiy
-
range: 索引范围扫描(>,<,>=,<=,between and, in,and ,or,like)
desc select id from city where id <100; desc select * from city countrycode='CHN' and countrycode='USA'
like,>,<,>=,<=的性能要比and,or,between and,in 好,因为MySQL采用BTREE* 树索引,枝节点和叶子节点都有双向指针。and,or,in,between and 都用不了双向指针,一般要把and和or改写为union all对于辅助索引来说,!=和not in 不走索引,但对于主键来讲 !=和not in 等语句是走range -
ref: 辅助索引等值查询
desc select * from city where countrycode='CHN'
-
eq_ref: 在多表连接时,子表使用主键列或唯一键作为连接条件
A join B on A.x = B.y
,B作为子表,B.y为主键列时,为eq_ref ,A为驱动表,是不走索引的desc select b.name,a.name,a.population from city as a join country as b on a.countrycode=b.code where a.population<100
-
const(system): 两个一样,当主键或者唯一键的等值查询时
desc select * from city where id=2
- NULL: 所查询的数据,在数据中没有时。
possible_key
可能会用到的key
key
最后用到的key
key_len
索引覆盖长度,当前列可以为空时,其中有一个字节标识是否为空
单列索引长度
注: 所有列的可以为空,utf8mb4的字符集
varchar(20) 说明
- 能存任意20个字符
- 不管存储的字符,数字,中文,都是1个字符最大预留长度是4字节
- 对于中文,1个字符占4个字节
- 对于数字和字母,1个字符实际占用大小是1个字节
-
select length(列名) from 表名
查看这一列,每行的长度
int(5) ===> 4+1 ==》 1 为标识该列是否为空
char(2) ===> 4+4+1 ==》 1 为标识该列是否为空
varchar(2) ===> 4+4+1+1+1 ===> 1 为标识该列是否为空 其余两个1位开始位置和结束位置
联合索引
add index idx(a,b,c,d)
- 唯一值多的列放在左侧
- 只要我们将来的查询,所有的列都是等值查询,无关顺序排序
(a,b,c,d),(b,d,c,a),(a,b,d,c)……
,因为优化器自动将我们查询条件进行排序了 - 不连续的部分条件
cda ==> a,c,d 只走a索引,因b没有了。建立联合索引的时候是按照a,b,c,d的顺序建立的===>优化建议,可以删除原来索引,在新建一个cda的索引。(在业务支持的情况下)
所有列相同的不同的索引会相互影响。
- 在where查询中如果出现不等值(>,<,>=,<=,like)
add index idx(a,b,c,d)
…… where a=1 and b>3 and c=2 and d=5 如果出现不等值查询,索引只会卡在b那,即走a和b的索引
优化建议:
1 .把不等值查询放在最后面(不过优化器会自动排序)
2 .更改联合索引的顺序,删了重新建(重点)
- 对于多子句的情况,应用联合索引
需要按照语句的执行顺序,建立联合索引
为什么要用联合索引,而不是单列索引。因为MySQL默认只会使用一种索引
Extra
额外执行的命令
重点: using filesort
额外的排序 ,出现此语句,说明select排序的条件列中,没有合理的用到索引,涉及到排序的条件order by,group by,distinct,union
索引的应用规范
建立索引的原则(DBA的运维规范)
- 建表必须要有主键,一般是无关列,自增长
- 经常为where条件列 order by,group by,join on,distinct的条件
- 最好使用唯一值多的列,做为联合索引的最左列,其余的按照优化细节来做
- 列值较长的索引列,我们建议使用前缀索引
- 降低索引条目,一方面不要创建没用的索引,不常使用的索引进行清除,percona toolkit(xxx),
pt-duplicate-key-checker ---检查数据库重复索引
- 索引维护,要避开业务繁忙期
- 小表不建索引
不走索引的情况(开发规范)
- 没用查询条件,或者条件没用建立索引
select * from city
,select * from city where 1=1
- 查询结果集是原表的绝大部分数据,应该是25%以上
- 索引本身失效,统计数据不真实
- 查询条件调用函数在索引列上,或者对索引列进行运算,运算包括(+,-,*,/,!)等
例desc select * from city where id-99=1
- 隐式转换导致索引失效
CREATE TABLE ttt(id INT,num CHAR(2))
INSERT INTO ttt VALUES(1,2),(2,'3');
ALTER TABLE ttt ADD INDEX idx(num)
DESC SELECT * FROM ttt WHERE num=2 //不走索引
DESC SELECT * FROM ttt WHERE num='2' //走索引
num=2 ,MySQL会通过函数将2 转换为字符串类型,根据上一条,索引列有函数,将不会走索引
- <>(相当于!),not ni 不走索引(辅助索引)
- like '%aa' ,百分号在前面时
- 联合索引 ???
联合索引,意外情况
将表中所有列建立联合索引,每个列作为查询条件都会走索引
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