发布时间:2018-06-20 10:03:25编辑:Run阅读(4924)
索引的介绍
数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构。类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置吗,然后直接获取
索引的作用
约束和加速查找
常见的几种索引:
单列:普通索引,唯一索引,主键索引
多列:联合索引(多列),比如:联合主键索引、联合唯一索引、联合普通索引
联合索引,也称之为组合索引
总结:
单列: 唯一索引: 加速查找 + unique(约束)可以为空 普通索引: 仅有一个功能:加速查找 create index ix_name on userinfo(name); 主键索引: 加速查找+约束(不为空) 多列: 组合索引
主键索引比普通索引快
无索引和有索引的区别以及建立索引的目的
无索引: 从前往后一条一条查询
有索引:创建索引的本质,就是创建额外的文件(某种格式存储,查询的时候,先去格外的文件找,定好位置,然后再去原始表中直接查询。但是创建索引越多,会对硬盘也是有损耗。
建立索引的目的:
a.额外的文件保存特殊的数据结构
b.查询快,但是插入更新删除依然慢
c.创建索引之后,必须命中索引才能有效
索引的种类
hash索引和BTree索引
(1)hash类型的索引:查询单条快,范围查询慢
(2)btree类型的索引:b+树,层数越多,数据量指数级增长(我们就用它,因为innodb默认支持它)
总结:
Hash索引 优点:单条数据查询速度要快 缺点: > < like 查询速度不一定快,因为hash索引生成hash值的是无序的,所以不能使用排序 BTREE索引 innodb引擎 默认是Btree索引,这个是根据二分查找查询
普通索引
作用:仅有一个加速查找
创建表+普通索引
create table userinfo( nid int not null auto_increment primary key, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, index ix_name(name) );
创建普通索引
create index 索引的名字 on 表名(列名)
删除普通索引
drop index 索引的名字 on 表名
查看索引
show index from 表名
唯一索引
唯一索引有两个功能:加速查找和唯一约束(可含null)
创建表+唯一索引
create table userinfo( id int not null auto_increment primary key, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, unique index ix_name(name) );
创建唯一索引
create unique index 索引名 on 表名(列名)
删除唯一索引
drop unique index 索引名 on 表名
主键索引
主键索引有两个功能: 加速查找和唯一约束(不含null)
创建表+主键索引
create table userinfo( id int not null auto_increment primary key, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, unique index ix_name(name) ); 或者 create table userinfo( id int not null auto_increment, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, primary key(id), unique index ix_name(name) );
创建主键索引
alter table 表名 add primary key(列名);
删除主键索引
alter table 表名 drop primary key; alter table 表名 modify 列名 int, drop primary key;
组合索引
组合索引是将n个列组合成一个索引
其应用场景为:频繁的同时使用n列来进行查询,如:where name = 'sam' and email = 'sam@qq.com'
create index 索引名 on 表名(列名1,列名2);
索引名词
#覆盖索引:在索引文件中直接获取数据 例如: select name from userinfo where name = 'Sam50000'; #索引合并:把多个单列索引合并成使用 例如: select * from userinfo where name = 'Sam13131' and id = 13131;
直接用索引字段查询,这种行为叫做覆盖索引
组合索引查询速度 > 索引合并查询速度
正确使用索引的情况
数据库表中添加索引后确实会让查询速度起飞,但前提必须是正确的使用索引来查询,如果以错误的方式使用,则即使建立索引也会不奏效。
使用索引,我们必须知道:
(1)创建索引
(2)命中索引
(3)正确使用索引
准备300w条数据:
测试
- like '%xx' select * from userinfo where name like '%zhang'; - 使用函数 select * from userinfo where reverse(name) = 'zhangsan333'; - or select * from userinfo where id = 1 or email = 'zhangsan122@qq.com'; 特别的:当or条件中有未建立索引的列才失效,以下会走索引 select * from userinfo where id = 1 or name = 'zhangsan1222'; select * from userinfo where id = 1 or email = 'zhangsan122@qq.com' and name = 'zhangsan112'; - 类型不一致 如果列是字符串类型,传入条件是必须用引号引起来,不然... select * from userinfo where name = 999; - != select count(*) from userinfo where name != 'zhangsan'; 特别的:如果是主键,则还是会走索引 select count(*) from userinfo where id != 123; - > select * from userinfo where name > 'zhangsan' 特别的:如果是主键或索引是整数类型,则还是会走索引 select * from userinfo where id > 123; - order by select email from userinfo order by name desc; 当根据索引排序时候,选择的映射如果不是索引,则不走索引 特别的:如果对主键排序,则还是走索引: select * from userinfo order by id desc; - 组合索引最左前缀 如果组合索引为:(name,email) name and email -- 使用索引 name -- 使用索引 email -- 不使用索引
尽量使用组合索引
什么是最左前缀呢?
#最左前缀匹配: #创建组合索引,name和email组合 create index ix_name_email on userinfo(name,email); #执行下面3个sql select * from userinfo where name = 'zhangsan'; select * from userinfo where name = 'zhangsan' and email='zhangsan@qq.com'; select * from userinfo where email='zhangsan@qq.com'; name和email组合索引之后,查询: (1)name ---使用索引 (2)name和email ---使用索引 (3)email ---不使用索引,因为没有name或者email字段 对于同时搜索n个条件时,组合索引的性能好于多个单列索引 ******组合索引的性能>索引合并的性能*********
索引的注意事项(重点)
(1)避免使用select * (2)count(1)或count(列) 代替count(*) (3)创建表时尽量使用char代替varchar (4)表的字段顺序固定长度的字段优先 (5)组合索引代替多个单列索引(经常使用多个条件查询时) (6)尽量使用短索引 (create index ix_title on tb(title(16));特殊的数据类型 text类型) (7)使用连接(join)来代替子查询 (8)连表时注意条件类型需一致 (9)索引散列(重复少)不适用于建索引,例如:性别不合适
关于第7点,目前mysql5.7版本,没有区别。它和子查询速度是一样的。
关于第8点,假设有2个表,a和b。查询语句如下:
select * from a left join b on b.pid=a.id
务必保证on后面等式的字段类型是一致的
执行计划
explain + 查询SQL - 用于显示SQL执行信息参数,根据参考信息可以进行SQL优化
mysql> explain select * from userinfo; +----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------+ | 1 | SIMPLE | userinfo | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2973016 | NULL | +----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------+ mysql> explain select * from (select id,name from userinfo where id <20) as A; +----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 19 | NULL | | 2 | DERIVED | userinfo | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 19 | Using where | +----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ rows in set (0.05 sec)
参数说明:
select_type: 查询类型 SIMPLE 简单查询 PRIMARY 最外层查询 SUBQUERY 映射为子查询 DERIVED 子查询 UNION 联合 UNION RESULT 使用联合的结果 table: 正在访问的表名 type: 查询时的访问方式,性能:all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const ALL 全表扫描,对于数据表从头到尾找一遍 select * from userinfo; 特别的:如果有limit限制,则找到之后就不在继续向下扫描 select * from userinfo where email = 'zhangsan112@qq.com' select * from userinfo where email = 'zhangsan112@qq.com' limit 1; 虽然上述两个语句都会进行全表扫描,第二句使用了limit,则找到一个后就不再继续扫描。 INDEX : 全索引扫描,对索引从头到尾找一遍 select nid from userinfo; RANGE: 对索引列进行范围查找 select * from userinfo where name < 'zhangsan'; PS: between and in > >= < <= 操作 注意:!= 和 > 符号 INDEX_MERGE: 合并索引,使用多个单列索引搜索 select * from userinfo where name = 'zhangsan' or nid in (11,22,33); REF: 根据索引查找一个或多个值 select * from userinfo where name = 'zhangsan112'; EQ_REF: 连接时使用primary key 或 unique类型 select userinfo2.id,userinfo.name from userinfo2 left join tuserinfo on userinfo2.id = userinfo.id; CONST:常量 表最多有一个匹配行,因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数,const表很快,因为它们只读取一次。 select id from userinfo where id = 2 ; SYSTEM:系统 表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。 select * from (select id from userinfo where id = 1) as A; possible_keys:可能使用的索引 key:真实使用的 key_len: MySQL中使用索引字节长度 rows: mysql估计为了找到所需的行而要读取的行数 ------ 只是预估值 extra: 该列包含MySQL解决查询的详细信息 "Using index" 此值表示mysql将使用覆盖索引,以避免访问表。不要把覆盖索引和index访问类型弄混了。 "Using where" 这意味着mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤,许多where条件里涉及索引中的列,当(并且如果)它读 取索引时,就能被存储引擎检验,因此不是所有带where子句的查询都会显示"Using where"。有时"Using where"的 出现就是一个暗示:查询可受益于不同的索引。 "Using temporary" 这意味着mysql在对查询结果排序时会使用一个临时表。 "Using filesort" 这意味着mysql会对结果使用一个外部索引排序,而不是按索引次序从表里读取行。mysql有两种文件排序算法,这 两种排序方式都可以在内存或者磁盘上完成,explain不会告诉你mysql将使用哪一种文件排序,也不会告诉你排序 会在内存里还是磁盘上完成。 "Range checked for each record(index map: N)" 这个意味着没有好用的索引,新的索引将在联接的每一行上重新估算,N是显示在possible_keys列中索引的位图, 并且是冗余的
重点:
查询时的访问方式,性能:all<index<range<index_merge<ref_or_null<ref<eq_ref<system/const
尽量使用主键索引,它的查询速度是最快的。
预估sql语句的查询性能
mysql慢日志记录
开启慢查询日志,可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句,通过定位分析性能的瓶颈,才能更好的优化数据库系统的性能。
(1) 进入MySql 查询是否开了慢查询 show variables like 'slow_query%'; 参数解释: slow_query_log 慢查询开启状态 OFF 未开启 ON 为开启 slow_query_log_file 慢查询日志存放的位置(这个目录需要MySQL的运行帐号的可写权限,一般设置为MySQL的数据存放目录) (2)查看慢查询超时时间 show variables like 'long%'; ong_query_time 查询超过多少秒才记录 默认10秒 (3)开启慢日志(1)(是否开启慢查询日志,1表示开启,0表示关闭。) set global slow_query_log=1; (4)再次查看 show variables like '%slow_query_log%'; (5)开启慢日志(2):(推荐) 在my.cnf 文件中 找到[mysqld]下面添加: slow_query_log =1 slow_query_log_file=C:\mysql-5.6.40-winx64\data\localhost-slow.log long_query_time = 1 参数说明: slow_query_log 慢查询开启状态 1 为开启 slow_query_log_file 慢查询日志存放的位置 long_query_time 查询超过多少秒才记录 默认10秒 修改为1秒
修改配置文件之后,需要重启mysql服务
执行一个超过1秒的sql,查看慢日志文件
#执行慢sql,超过1秒的 mysql> select * from userinfo where name = 999; Empty set, 65535 warnings (1.77 sec) #查看慢日志文件路径 mysql> show variables like '%slow_query_log%'; +---------------------+--------------------------------------------------------------------------+ | Variable_name | Value | +---------------------+--------------------------------------------------------------------------+ | slow_query_log | ON | | slow_query_log_file | D:\Program Files (x86)\mysql-5.7.22-winx64\data\DESKTOP-CFMVJ8G-slow.log | +---------------------+--------------------------------------------------------------------------+ 2 rows in set, 1 warning (0.00 sec) #打开文件DESKTOP-CFMVJ8G-slow.log,内容如下: MySQL, Version: 5.7.22 (MySQL Community Server (GPL)). started with: TCP Port: 3306, Named Pipe: MySQL Time Id Command Argument MySQL, Version: 5.7.22-log (MySQL Community Server (GPL)). started with: TCP Port: 3306, Named Pipe: (null) Time Id Command Argument # Time: 2018-06-19T12:19:53.239515Z # User@Host: root[root] @ localhost [::1] Id: 2 # Query_time: 1.767427 Lock_time: 0.003748 Rows_sent: 0 Rows_examined: 3000000 use db1; SET timestamp=1529410793; select * from userinfo where name = 999; 可以看到Query_time的时间为1.767427秒
分页性能相关方案
第1页: select * from userinfo limit 0,10; 第2页: select * from userinfo limit 10,10; 第3页: select * from userinfo limit 20,10; 第4页: select * from userinfo limit 30,10; ...... 第2000010页 select * from userinfo limit 2000000,10; PS:会发现,越往后查询,需要的时间约长,是因为越往后查,全文扫描查询,会去数据表中扫描查询
最优的解决方案
(1) 只有上一页和下一页
语法:
下一页: select * from userinfo where id>max_id limit 10; 上一页: select * from userinfo where id<min_id order by id desc limit 10;
因为使用where id<min_id,默认是从1开始的。但是min_id是一个中间值,所以需要order by id desc,才能得到想要的id,最后使用limit取出指定的长度,就是最终的结果
(2) 中间有页码的情况
语法:
select * from (select * from userinfo where id > pre_max_id limit (cur_max_id-pre_max_id))*10) as A order by id desc limit 10;
上一篇: mysql-视图
下一篇: centos7 安装python3
47604
45983
36909
34467
29079
25713
24565
19714
19245
17756
5564°
6155°
5690°
5737°
6704°
5482°
5484°
5988°
5965°
7295°