第5章：索引和性能优化
5.1 索引基础
5.1.1 什么是索引
5.1.2 索引类型
5.1.3 创建和管理索引
- CREATE INDEX语法
- ALTER TABLE添加索引
- 删除索引
- 索引维护
5.2 性能分析
5.2.1 EXPLAIN分析
- EXPLAIN基本用法
- 执行计划解读
- 关键指标分析
5.2.2 慢查询日志
5.3 查询优化技巧
5.3.1 索引优化
5.3.2 SQL语句优化
- 避免全表扫描
- 减少子查询
- 使用JOIN代替子查询
- 批量操作
5.3.3 表结构优化
5.4 高级性能优化
5.4.1 缓存策略
- MySQL查询缓存
- 第三方缓存方案
- 缓存穿透和雪崩
5.4.2 硬件优化
代码实践
5.1 索引基础实践
5.1.1 创建测试数据表
sql
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-- 创建大数据量测试表
CREATE TABLE performance_test (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
username VARCHAR(50),
email VARCHAR(100),
age INT,
city VARCHAR(50),
registration_date DATE
);
-- 插入大量测试数据
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_test_data()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
WHILE i < 1000000 DO
INSERT INTO performance_test
(username, email, age, city, registration_date)
VALUES (
CONCAT('user_', i),
CONCAT('user_', i, '@example.com'),
FLOOR(RAND() * 50 + 18),
CASE FLOOR(RAND() * 5)
WHEN 0 THEN '北京'
WHEN 1 THEN '上海'
WHEN 2 THEN '广州'
WHEN 3 THEN '深圳'
ELSE '杭州'
END,
DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL FLOOR(RAND() * 3650) DAY)
);
SET i = i + 1;
END WHILE;
END //
DELIMITER ;
-- 调用存储过程插入数据
CALL insert_test_data();
5.1.2 不同类型索引
sql
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-- 普通索引
CREATE INDEX idx_username ON performance_test(username);
-- 唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX idx_email ON performance_test(email);
-- 复合索引
CREATE INDEX idx_age_city ON performance_test(age, city);
-- 全文索引（需要FULLTEXT引擎）
CREATE FULLTEXT INDEX idx_fulltext_username ON performance_test(username);
5.2 性能分析实践
5.2.1 EXPLAIN分析查询
sql
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-- 未优化查询
EXPLAIN SELECT * FROM performance_test
WHERE username = 'user_500000';
-- 使用索引后的查询
EXPLAIN SELECT * FROM performance_test
WHERE username = 'user_500000';
5.2.2 慢查询日志分析
sql
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-- 配置慢查询日志（需要在MySQL配置文件中设置）
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
SET GLOBAL long_query_time = 1; -- 记录超过1秒的查询
-- 模拟慢查询
SELECT * FROM performance_test
WHERE age > 30
ORDER BY registration_date
LIMIT 10000;
5.3 查询优化技巧
5.3.1 索引优化
sql
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-- 不走索引的查询
EXPLAIN SELECT * FROM performance_test
WHERE YEAR(registration_date) = 2022;
-- 优化后的查询
CREATE INDEX idx_registration_date ON performance_test(registration_date);
-- 避免在索引列使用函数
EXPLAIN SELECT * FROM performance_test
WHERE registration_date >= '2022-01-01';
5.3.2 JOIN优化
sql
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-- 创建关联表
CREATE TABLE user_orders (
order_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
user_id INT,
order_amount DECIMAL(10, 2),
order_date DATE
);
-- 插入测试数据
INSERT INTO user_orders (user_id, order_amount, order_date)
SELECT
id,
ROUND(RAND() * 1000, 2),
DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL FLOOR(RAND() * 365) DAY)
FROM performance_test
LIMIT 100000;
-- 未优化的连接查询
EXPLAIN SELECT
pt.username,
uo.order_amount
FROM performance_test pt
JOIN user_orders uo ON pt.id = uo.user_id
WHERE pt.age > 30;
-- 添加索引优化
CREATE INDEX idx_user_id ON user_orders(user_id);
CREATE INDEX idx_age ON performance_test(age);
5.3.3 分页优化
sql
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-- 传统分页（性能较差）
EXPLAIN SELECT * FROM performance_test
ORDER BY id
LIMIT 100000, 20;
-- 优化的分页查询
EXPLAIN SELECT * FROM performance_test
WHERE id > (
SELECT id FROM performance_test
ORDER BY id
LIMIT 100000, 1
)
ORDER BY id
LIMIT 20;
5.4 高级性能优化
5.4.1 查询缓存（MySQL 8.0以下）
sql
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-- 查看查询缓存状态
SHOW VARIABLES LIKE 'query_cache%';
-- 开启查询缓存
SET GLOBAL query_cache_type = 1;
SET GLOBAL query_cache_size = 67108864; -- 64MB
5.4.2 表结构优化
sql
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-- 选择合适的数据类型
CREATE TABLE optimized_table (
id INT UNSIGNED PRIMARY KEY, -- 无符号整数
username VARCHAR(50) CHARACTER SET utf8mb4,
age TINYINT UNSIGNED, -- 使用更小的整数类型
registration_timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
) ENGINE=InnoDB;