10、MySQL-索引 - 技术栈

介绍：索引(index)是帮助MySQ高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着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

优势：

提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本

通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPN的消耗。

劣势：

索引列也是要占用空间的。

索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低。

2、索引结构

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引警有不同的结构，主要包含以下几种:

我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引。

2.1 BTree

介绍：多路平衡查找树

以一颗最大度数(max-degree)为5(5阶)的BTree为例(每个节点最多存储4个key，5个指针):

知识小贴士: 树的度数指的是一个节点的子节点个数。

2.2 B+Tree

以一颗最大度数(max-degree)为4(4阶)的B+Tree 为例:

相对于BTree区别:

所有的数据都会出现在叶子节点

叶子节点形成一个单向链表

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，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能。

2.3 Hash

哈希索引就是采用一定的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。

如果两个(或多个)键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突(也称为hash碰撞)，可以通过链表来解决。

Hash索引特点

Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询(between，>，<，...)

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

在MySQL中，支持hash索引的是Memory引擎，而InnoD8中具有自适应hash功能，hash索引是存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

为什么InnoDB存储引擎选择使用B+ Tree索引结构?

相对于二叉树，层级更少，搜索效率高

对于BTree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低

相对Hash索引，B+Tree支持范围匹配及排序操作

3、索引分类

在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

聚集索引选取规则:

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。

4、索引语法

4.1 创建索引
sql 复制代码
CREATE [UNIQUE|FULLTEXT] INDEX index_name ON table_name (index_col_name,...) 
4.2 查看索引
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SHOW INDEX FROM table_name;
4.3 删除索引
sql 复制代码
DROP INDEX index_name ON table_name;
案例：

表数据：

需求：

1、name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引。
sql 复制代码
CREATE INDEX idx_user_name ON tb_user(name)
2、phone手机号字段的值，是非空，且唯一的，为该字段创建唯一索引。
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CREATE UNIQUE INDEX idx_user_phone ON tb_user(phone)
3、为profession、age、status创建联合索引。
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CREATE INDEX idx_user_pro_age_sta ON tb_user(profession,age,status)
4、为email建立合适的索引来提升查询效率
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CREATE INDEX idx_user_email ON tb_user(email)

5、SQL性能分析

5.1 SQL执行频率

MySQL 客户端连接成功后，通过 show[sessionlglobal status 命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次:
sql 复制代码
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com____';
5.2 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，需要在MySQL的配置文件(/etc/my.cnf)中配置如下信息:

查看慢查询日志是否开启
sql 复制代码
SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log'
开启慢查询日志
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SET GLOBAL slow_query_log='ON'
关闭慢查询日志
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SET GLOBAL slow_query_log='OFF'
5.3 profile详情

show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have_profiling参数，能够看到当前MySQL是否支持

profile操作:
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SELECT @@have_profiling
默认profiling是关闭的，可以通过set语句在session/global级别开启profiling:
sql 复制代码
SET PROFILING=1
执行一系列的业务SQL的操作，然后通过如下指令查看指令的执行耗时:
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-- 查看每一条SOL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;
5.4 explain执行计划

EXPLAIN 或者 DESC命令获取 MVSOL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 复制代码
-- 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;
EXPLAIN 执行计划各字段含义:

1、id

select查询的序列号，表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序(id相同，执行顺序从上到下;id不同，值越大，越先执行)。

2、select_type

表示 SELECT的类型，常见的取值有SIMPLE(简单表，即不使用表连接或者子查询)、PRIMARY(主查询，即外层的查询)、UNION(UNION 中的第二个或者后面的查询语句)、SUBOUERY(SELECT/WHERE之后包含了子查询)等

3、type

表示连接类型，性能由好到差的连接类型为NULL、system、const、eg ref、ref、range、index、all

4、possible_key

显示可能应用在这张表上的索引，一个或多个

5、Key

实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引

6、Key_len

表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好

7、rows

MySQL认为必须要执行查询的行数，在innodb引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的

8、filtered

表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered 的值越大越好

6、索引使用

6.1 验证索引效率

在未建立索引之前，执行如下SQL语句，查看SQL的耗时。
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SELECT * FROM tb_sku WHERE sn='100000003145001'
针对字段创建索引
sql 复制代码
create index idx_sku_sn on tb_sku(sn)
然后再次执行相同的SQL语句，再次查看SQL的耗时。
sql 复制代码
SELECT * FROM tb_sku WHERE sn='100000003145001'
6.2 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，索引将部分失效(后面的字段索引失效)
sql 复制代码
explain select * from tb_user where profession ='软件工程' and age = 31 and status ='0'

explain select * from tb_user where profession ='软件工程' and age = 31

explain select * from tb_user where profession='软件工程'

explain select * from tb_user where age = 31 and status = '0'

explain select * from tb_user where status = '0'