MySQL--索引优化实战篇(1)

前言:

我们常说的SQL优化,简单来说就是索引优化,通过合理创建索引,调整SQL语法等,来提升查询效率,想要进行SQL优化,就必须知道索引的原理,而且能够看懂SQL的执行计划。

MySQL--索引底层数据结构详解
MySQL--索引类型详解
MySQL--explain执行计划详解

准备数据:

sql 复制代码
#创建user表
CREATE TABLE `user` (
  `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',
  `user_name` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL COMMENT '用户姓名',
  `user_code` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL COMMENT '用户工号',
  `age` tinyint DEFAULT NULL COMMENT '用户年龄',
  `address` varchar(200) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL COMMENT '用户地址',
  `hobby` varchar(200) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL COMMENT '用户爱好',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
  KEY `index_name` (`user_name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='用户表';

#准备数据
INSERT INTO `user`(id, user_name, user_code, age, address, hobby)VALUES(1, '张三', 'TC-00000001', 25, '湖北', '篮球');
INSERT INTO `user`(id, user_name, user_code, age, address, hobby)VALUES(2, '李四', 'TC-00000002', 26, '湖南', '足球');
INSERT INTO `user`(id, user_name, user_code, age, address, hobby)VALUES(3, '王五', 'TC-00000003', 23, '广东', '电影');

#创建索引
create index  index_name on user(user_name);
#创建 user_name,age,address联合索引
create index  index_name_age_address on user(user_name,age,address);

查看user表中的所有索引:

sql 复制代码
show index from user;

结果:

案例一:

sql 复制代码
explain select * from user where user_name='张三';

执行计划:

分析执行计划:

  • 我们知道可能用到的索引是 index_name,index_name_age_address,实际我们用到的索引是 index_name,没有问题。
  • 再来看看key_len:202,我们的user_name 字段是 varchar(50) utf8mb4编码,50 * 4 + 2 = 202没有问题,确实是使用了index_name索引。
  • rows:1,张三只有一条数据,没有问题。
  • filtered:100,经过过滤后只有一条,且只需要一条,没有问题。

案例二:

sql 复制代码
explain select * from user where user_name='张三' and age=25;

执行计划:

分析执行计划:

  • 我们知道可能用到的索引是 index_name,index_name_age_address,这次我们用到的索引还是 index_name,为什么没有使用联合索引 index_name_age_address ,这里是因为表中只有三条数据,而user_name 等于 张三 的只有一条,使用 index_name 结果就已经确定,就没必要使用 联合索引了。
  • 再来看看key_len:202,我们的user_name 字段是 varchar(50) utf8mb4编码,50 * 4 + 2 = 202没有问题,确实是使用了index_name索引。
  • rows:1,张三只有一条数据,没有问题。
  • filtered:33.33,经过过滤后只有一条,且只需要一条,为什么是33.33呢?这个我也没有明白,还需要继续探讨。

案例三:

sql 复制代码
#再次拆入一条用户数据
INSERT INTO `user`(id, user_name, user_code, age, address, hobby)VALUES(1, '张三', 'TC-00000004', 28, '广东', '足球');

user 表数据情况:

再次执行案例二同样的SQL:

sql 复制代码
explain select * from user where user_name='张三' and age=25;

执行计划:

分析执行计划:

  • 我们知道可能用到的索引是 index_name,index_name_age_address,这次我们用到的索引是 index_name_age_address,同样的SQL在数据情况发生改变的时候使用到的索引不一样,现在是因为user_name 等于 张三 的有两条数据,再使用 index_name 索引就无法准确定位到数据了,测试MySQL就自动使用了 index_name_age_address 联合索引。
  • 再来看看key_len:204,我们的user_name 字段是 varchar(50) utf8mb4编码,50 * 4 + 2 = 202,age字段 tinyint 类型占用一个字节,且age字段可以为空,再占用一个字节,202没有问题,确实是使用了index_name索引。
  • rows:1,user_name 为张三, age=25的只有一条数据,没有问题。
  • filtered:100,经过过滤后只有一条,且只需要一条,没有问题。

总结:同样的SQL在不同的在不同数据的情况下会使用不同的索引,因此我们更要谨慎的设计索引,写完SQL一定要看执行计划。

如有不正确的地方请各位指出纠正。

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