索引
索引概述
索引是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构(有序)。
优点:
- 提高查找效率
- 提高排序效率
缺点:
- 索引占用空间
- 降低更新表的效率(维护索引结构)
索引结构
索引结构概述
索引在引擎层实现
索引结构 | 描述 |
---|---|
B+Tree索引 | 最常见的索引类型,大部分引擎都支持B+树索引 |
Hash索引 | 底层数据结构是用哈希表实现的,只有精确匹配索引列的查询才有效,不支持范围查询 |
R-tree(空间索引) | 空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型,主要用于地理空间数据类型,通常使用较少 |
Full-text(全文索引) | 通过建立倒排索引,快速匹配文档的方式。类似于Lucene, Solr, ES |
索引对于不同引擎的支持:
索引 | InnoDB | MyISAM | Memory |
---|---|---|---|
B+tree索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
Hash索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
R-tree索引 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
Full-text | 5.6版本之后支持 | 支持 | 不支持 |
B+Tree索引
B树(多路平衡查找树)
B+树
B+树可视化:B+ Tree Visualization (usfca.edu)](https://www.cs.usfca.edu/\~galles/visualization/BPlusTree.html)
MySQL优化的B+树
MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。
在原B+Tree的基础上,将单向链表变成了双向循环链表。
为什么使用B+树?
- 相对于二叉树,层次更少,搜索效率高
- 对于B-tree,无论是叶子节点还是非叶子节点,都会保存数据。由于在页中要存储数据,使得一页中存储的键值变少,这样指针减少,层级加深。
- 相对Hash索引,B+tree支持范围匹配及排序操作
Hash索引
采用hash算法,将键值换算成新的hash值,映射到对应的槽位上,然后存储在hash表中。
hash碰撞:使用链表连接
特点:
- Hash索引只能用于对等比较,不支持范围查询
- 无法利用索引完成排序操作
- 查询效率高,通常只需要一次检索就可以了,效率通常要高于B+tree索引
存储引擎支持:Memory
索引分类
类型 | 描述 | 关键字 |
---|---|---|
主键索引 | 针对表中主键创建的唯一索引 | primary |
唯一索引 | 确保表中某数据列中的值不重复 | unique |
常规索引 | 快速定位特定数据 | |
全文索引 | 用于文本中关键词的查找 | fulltext |
分类 | 含义 | 特点 |
---|---|---|
聚集索引 | 将数据存储与索引放在一起,叶子节点保存行数据 | 必须有且仅有一个 |
二级索引 | 数据与索引分开存储,叶子节点关联对应主键 | 可以存在多个 |
- 如果存在主键,主键索引就是聚集索引。
- 如果不存在主键,将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引。
- 如果表没有主键,或没有合适的唯一索引,则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。
回表查询: 先到二级索引中查找数据,找到主键值,然后再到聚集索引中根据主键值获取数据
索引语法
创建索引
sql
CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name ( index_col_name,... ) ;
查看索引
sql
SHOW INDEX FROM table_name ;
删除索引
sql
DROP INDEX index_name ON table_name ;
SQL性能分析
SQL 执行频率
通过 show [session|global] status
命令可以提供服务器状态信息
sql
-- session 是查看当前会话
-- global 是查询全局数据
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';
- Com_delete: 删除次数
- Com_insert: 插入次数
- Com_select: 查询次数
- Com_update: 更新次数
慢查询日志
慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_query_time,单位:秒,默认10秒)的所有SQL语句的日志。
MySQL的慢查询日志默认没有开启,我们可以查看一下系统变量 slow_query_log
。
sql
show variables like 'slow_query_log'
开启慢查询日志:需要在MySQL的配置文件(/etc/my.cnf
)中配置如下信息
sh
# 开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1
# 设置慢日志的时间为2秒,SQL语句执行时间超过2秒,就会视为慢查询,记录慢查询日志
long_query_time=2
查看慢日志文件中记录的信息:/var/lib/mysql/localhost-slow.log
。
profile详情
查看当前MySQL是否支持profile操作:
sql
SELECT @@have_profiling ;
查看profiling 是否打开
sql
SELECT @@profiling ;
开启 profiling:
sql
SET profiling = 1;
令查看指令的执行耗时:
sql
-- 查看每一条SQL的耗时基本情况
show profiles;
-- 查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;
-- 查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;
explain 执行计划
EXPLAIN 或者 DESC命令:获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息,包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
sql
-- 直接在select语句之前加上关键字 explain / desc
EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件 ;
索引使用原则
最左前缀法则
如果索引了多列(联合索引),要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始,并且不跳过索引中的列。
如果跳跃某一列,索引将会部分失效(后面的字段索引失效)。
与编写SQL时,条件编写的先后顺序无关。
范围查询
联合索引中,出现范围查询(>,<),范围查询右侧的列索引失效。
当范围查询使用>= 或 <= 时,走联合索引了,但是索引的长度为54,就说明所有的字段都是走索引的。
所以,在业务允许的情况下,尽可能的使用类似于 >= 或 <= 这类的范围查询,而避免使用 > 或 < 。
索引列运算
不要在索引列上进行运算操作, 索引将失效。
sql
-- 索引生效
explain select * from tb_user where phone = '17799990015';
-- 索引失效
explain select * from tb_user where substring(phone,10,2) = '15';
字符串不加引号
字符串类型字段使用时,不加引号,索引将失效。
字符串不加单引号,对于查询结果,没什么影响,但是数据库存在隐式类型转换,索引将失效。
sql
-- 索引生效
explain select * from tb_user where phone = '17799990015';
-- 索引失效
explain select * from tb_user where phone = 17799990015;
模糊查询
如果仅仅是尾部模糊匹配,索引不会失效。如果是头部模糊匹配,索引失效。
sql
-- 索引生效
explain select * from tb_user where profession like '软件%';
-- 索引失效
explain select * from tb_user where profession like '%工程';
-- 索引失效
explain select * from tb_user where profession like '%工%';
or 连接条件
用 or 分割开的条件, 如果or前的条件中的列有索引,而后面的列中没有索引,那么涉及的索引都不会被用到。
当 or 连接的条件,只有左右两侧字段都有索引时,索引才会生效。
数据分布影响
如果MySQL评估使用索引比全表更慢,则不使用索引。
因为索引是用来索引少量数据的,如果通过索引查询返回大批量的数据,则还不如走全表扫描来的快,此时索引就会失效。
SQL 提示
在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的
use index : 建议使用哪一个索引(mysql内部还会再次进行评估)
sql
explain
select *
from tb_user
use index(idx_user_pro)
where profession = '软件工程';
ignore index : 忽略指定的索引。
sql
explain
select *
from tb_user
ignore index(idx_user_pro)
where profession = '软件工程';
force index : 强制使用索引。
sql
explain
select *
from tb_user
force index(idx_user_pro)
where profession = '软件工程';
覆盖索引
查询使用了索引,并且需要返回的列在该索引中已经全部能够找到,减少 select *
。(避免回表查询数据)
前缀索引
对于长字符串,可以将字符串的一部分前缀,建立索引,这样可以大大节约索引空间,从而提高索引效率。
sql
-- 构建索引
create index idx_xxxx on table_name(column(n));
索引的选择性是指不重复的索引值与数据表记录总数的比例。选择性越高,查询效率也越高。最优的选择性为1,即唯一索引,这样的索引性能最佳。
sql
select count(distinct email) / count(*) from tb_user ;
select count(distinct substring(email,1,5)) / count(*) from tb_user ;
单列索引与联合索引
单列索引:一个索引只包含单个列。
联合索引:一个索引包含了多个列
在业务场景中,如果存在多个查询条件,考虑针对于查询字段建立索引时,建议建立联合索引,而非单列索引。
索引设计原则
- 针对于数据量较大,且查询比较频繁的表建立索引。
- 针对于常作为查询条件(where)、排序(order by)、分组(group by)操作的字段建立索引。
- 尽量选择区分度高的列作为索引,尽量建立唯一索引,区分度越高,使用索引的效率越高。
- 如果是字符串类型的字段,字段的长度较长,可以针对于字段的特点,建立前缀索引。
- 尽量使用联合索引,减少单列索引,查询时,联合索引很多时候可以覆盖索引,节省存储空间,避免回表,提高查询效率。
- 要控制索引的数量,索引并不是多多益善,索引越多,维护索引结构的代价也就越大,会影响增删改的效率。
- 如果索引列不能存储NULL值,请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时,它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。