MySQL索引优化总结 |
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MySQL索引优化总结
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前言：相信大家都知道索引可以大大提高MySQL的检索速度，但是真正在平时工作中写SQL，真的会考虑到这条SQL如何能够用上索引提升执行效率？本篇博客详细的介绍了索引优化的20个原则，只要在工作中能够随时应用到，相信你写出的SQL能够命中索引，效率杠杠的。 一、索引的分类索引可以大大提高MySQL的检索速度。索引就像书中的目录一样为了让我们更快的寻找到自己想要的数据，下面是MySQL常用的索引简介。
(1) 普通索引 这是最基本的索引，它没有任何限制。 如何使用？ //方式1 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ( column )比如：ALTER TABLE users ADD INDEX index_users( id ) //方式2 CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name)比如：CREATE INDEX index_users ON users (id) (2) 唯一索引 与普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须一。 如何使用？ //方式1 ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE [indexName] (column)比如：ALTER TABLE users ADD UNIQUE index_users( id ) //方式2 CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_name)比如：CREATE UNIQUE INDEX index_users ON users(id) (3) 主键索引 它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候指定了主键，就会自动创建主键索引， CREATE INDEX不能用来创建主键索引，使用 ALTER TABLE来代替。 如何使用？ //方式1 ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY ( column )比如：ALTER TABLE users ADD PRIMARY KEY ( id ) 方式2：创建表的时候指定主键 1.2、聚集索引和非聚集索引（1）聚集索引 聚集索引，又叫聚簇索引，所有的数据都存在聚集索引上，叶子节点直接对应数据，从中间级的索引页的索引行直接对应数据页。InnoDB存储引擎中的主键默认就会创建一个聚集索引，每张表只能创建一个聚集索引。记录的索引顺序与物理顺序相同，更适合between and和order by操作。 InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录，因此， InnoDB必须要有，且只有一个聚集索引： （1）如果表定义了PK，则PK就是聚集索引； （2）如果表没有定义PK，则第一个not NULL unique列是聚集索引； （3）否则，InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索引 画外音：所以PK查询非常快，直接定位行记录。 打个比方，一个表就像是我们以前用的新华字典，聚集索引就像是拼音目录，而每个字存放的页码就是我们的数据物理地址，我们如果要查询一个“哇”字，我们只需要查询“哇”字对应在新华字典拼音目录对应的页码，就可以查询到对应的“哇”字所在的位置，而拼音目录对应的A-Z的字顺序，和新华字典实际存储的字的顺序A-Z也是一样的，如果我们中文新出了一个字，拼音开头第一个是B，那么他插入的时候也要按照拼音目录顺序插入到A字的后面。 （2）非聚集索引 非聚集索引，又叫非聚簇索引、辅助索引，所有的数据和索引的目录是分开存的，叶子节点不存放具体的整行数据（叶子结点不直接指向数据页），而是存储的这一行的主键的值。 记录的索引顺序与物理顺序无关。每张表可以有多个非聚集索引，需要更多磁盘和内存，多个索引会影响insert和update的速度。 画外音：非聚集索引需要回表查询，先定位主键值，再定位行记录，因为要扫描两遍索引树，它的性能较扫一遍索引树更低。 其实按照定义，除了聚集索引以外的索引都是非聚集索引，只是人们想细分一下非聚集索引，分成普通索引，唯一索引，全文索引。如果非要把非聚集索引类比成现实生活中的东西，那么非聚集索引就像新华字典的偏旁字典，他结构顺序与实际存放顺序不一定一致。 1.3、联合索引最左匹配原则联合索引又叫复合索引，对表上的多个字段同时建立的索引(有顺序，ABC，ACB是完全不同的两种联合索引。)以联合索引(a,b,c)为例，建立这样的索引相当于建立了索引a、ab、abc三个索引。 遵循最左前缀原则（必须带着最左边的列做条件才能命中索引），且从出现范围开始索引失效； 当遇到范围查询(>、1 and c =1; 这条语句只有 a,b 会用到索引，c 都不能用到索引。 create index mix_ind on 表名 (id,name,email); select * from 表名 where id = 123; # 命中索引 select * from 表名 where id = 123 and name = 'pamela'; # 命中索引 select * from 表名 where id > 123 and name = 'pamela'; # id命中，name不命中索引，因为出现范围 select * from 表名 where id = 123 and email = '[email protected]'; # 命中索引 select * from 表名 where email = '[email protected]'; # 不命中索引，因为条件中没有id select * from 表名 where name='pamela' and email = '[email protected]'; # 不命中 A:select * from student where age = 16 and name = '小张' B:select * from student where name = '小张' and sex = '男' C:select * from student where name = '小张' and sex = '男' and age = 18 D:select * from student where age > 20 and name = '小张' E:select * from student where age != 15 and name = '小张'A遵从最左匹配原则，age是在最左边，所以A走索引； B直接从name开始，没有遵从最左匹配原则，所以不走索引； C虽然从name开始，但是有索引最左边的age，mysql内部会自动转成where age = '18' and name = '小张' and sex = '男' 这种，所以还是遵从最左匹配原则； D这个是因为age>20是范围，范围字段会结束索引对范围后面索引字段的使用，所以只有走了age这个索引； E这个虽然遵循最左匹配原则，但是不走索引，因为!= 不走索引； question1:如何给下列sql语句加上联合索引？ select * from test where a = 1 and b = 1 and c = 1;answer： 咱们一看，直接加索引(a,b,c)就可以了，其实不然，也不能说这个答案不对，只能说这个答案不够完整。因为mysql在执行的时候会经历优化器过程，所以会把sql语句自动优化成符合索引的顺序，所以索引(a,b,c) (a,c,b) 或者是(c,b,a)都是可以的，那我们究竟如何确定索引呢？这个就得根据实际情况来了，比如a字段是表示性别的，只有0，1和2三个值来表示 未知，男，女三种性别，那么把a字段放在联合索引的最后会比较合适，反正哪个字段的内容重复率越高，就把哪个字段往联合索引的后面放。 question2:如何给下列sql语句加上索引？ SELECT * FROM table WHERE a > 1 and b = 2;answer： 如果咱们建立索引(a,b),那么a>1是可以走到索引的，但是b=2就没法走到索引了。但是如果咱们建立索引(b,a),那么sql语句会被自动优化成 where b=2 and a> 1，这样a和b都能走到索引，所以建立索引(b,a)比较合适 1.4、索引覆盖和回表使用聚集索引（主键或第一个唯一索引）就不会回表，非聚集索引就会回表。当select的数据列被所建索引覆盖时不需要回表，可以直接取得数据。 覆盖索引是select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，换句话说查询列要被所建的索引覆盖。覆盖索引在查询过程中不需要回表。只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据，无需回表速度更快。 覆盖索引其核心就是只从辅助索引要数据。那么, 普通索引(单字段)和联合索引，以及唯一索引都能实现覆盖索引的作用。explain的输出结果Extra字段为Using index时，能够触发索引覆盖。 create index ind_id on 表名(id); # 对id字段创建了索引 select id from 表名 where id > 100; # 覆盖索引：在查找一条数据的时候，命中索引，不需要再回表 select max(id) from 表名 where id > 100; # 覆盖索引：在查找一条数据的时候，命中索引，不需要再回表 select count(id) from 表名 where id > 100; # 覆盖索引：在查找一条数据的时候，命中索引，不需要再回表 select name from 表名 where id > 100; # 相对慢(1) 如何实现索引覆盖？ 常见的方法是：将被查询的字段，建立到联合索引里去。 select id,name from user where name='shenjian';
能够命中name索引，索引叶子节点存储了主键id，通过name的索引树即可获取id和name，无需回表，符合索引覆盖，效率较高。 Extra：Using index。 (2)哪些场景可以利用索引覆盖来优化SQL？ 场景1：全表count查询优化
原表为：user(PK id, name, sex)；不能利用索引覆盖 select count(name) from user;添加索引，就能够利用索引覆盖提效 alter table user add key(name);场景2：列查询回表优化 这个例子不再赘述，将单列索引(name)升级为联合索引(name, sex)，即可避免回表。 场景3：分页查询 将单列索引(name)升级为联合索引(name, sex)，也可以避免回表。 1.5、前缀索引前缀索引说白了就是对文本的前几个字符（具体是几个字符在建立索引时指定）建立索引，这样建立起来的索引更小，所以查询更快。 ALTER TABLE table_name ADD KEY(column_name(prefix_length));MySQL 前缀索引能有效减小索引文件的大小，提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处：MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引，也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)。 1.6、索引合并深入理解 index merge 是使用索引进行优化的重要基础之一。理解了 index merge 技术，我们才知道应该如何在表上建立索引。 为什么会有index merge？ 我们的 where 中可能有多个条件(或者join)涉及到多个字段，它们之间进行 AND 或者 OR，那么此时就有可能会使用到 index merge 技术。index merge 技术如果简单的说，其实就是：对多个索引分别进行条件扫描，然后将它们各自的结果进行合并(intersect/union)。 MySQL5.0之前，一个表一次只能使用一个索引，无法同时使用多个索引分别进行条件扫描。但是从5.1开始，引入了 index merge 优化技术，对同一个表可以使用多个索引分别进行条件扫描。 索引合并是指分别创建的两个索引，在某一次查询中临时合并成一条索引。 # 索引合并 create index ind_id on 表名(id); create index ind_email on 表名(email); select * from 表名 where id=100 or email = '[email protected]' # 索引合并，临时把两个索引ind_id和ind_email合并成一个索引 1.7、索引下推(1)索引下推简介 索引条件下推(Index Condition Pushdown),简称ICP。MySQL5.6新添加，用于优化数据的查询。 通过索引下推对于非主键索引进行优化，可有效减少回表次数，从而提高效率。 如果没有索引下推优化（或称ICP优化），当进行索引查询时，首先根据索引来查找记录，然后再根据where条件来过滤记录；在支持ICP优化后，MySQL会在取出索引的同时，判断是否可以进行where条件过滤再进行索引查询，也就是说提前执行where的部分过滤操作，在某些场景下，可以大大减少回表次数，从而提升整体性能。 当你不使用ICP,通过使用非主键索引（普通索引or二级索引）进行查询，存储引擎通过索引检索数据，然后返回给MySQL服务器，服务器再判断是否符合条件。 使用ICP，当存在索引的列做为判断条件时，MySQL服务器将这一部分判断条件传递给存储引擎，然后存储引擎通过判断索引是否符合MySQL服务器传递的条件，只有当索引符合条件时才会将数据检索出来返回给MySQL服务器。 (2)适用场景 当需要整表扫描，e.g.:range,ref,eq_ref.... 适用InnoDB引擎和MyISAM引擎查询（5.6版本不适用分区查询，5.7版本可以用于分区表查询）。 InnoDB引擎仅仅适用二级索引。（原因InnoDB聚簇索引将整行数据读到InnoDB缓冲区）。 子查询条件不能下推。触发条件不能下推，调用存储过程条件不能下推。 二、索引优化规则查询的条件字段尽量用索引字段 2.0、and/or条件相连and条件相连，有一列有索引就会命中索引，加快查询速度；or条件相连，所有列都有索引才能命中索引，加快查询速度； create index mix_ind on 表名 (id); select * from 表名 where id = 123 and name = 'pamela'; # 有一列有索引，速度快 select * from 表名 where id = 123 or name = 'pamela'; # 不是所有列都有索引，速度慢 2.1、like语句的前导模糊查询不能使用索引 select * from doc where title like '%XX'； --不能使用索引 select * from doc where title like 'XX%'； --非前导模糊查询，可以使用索引因为页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要可以使用搜索引擎来解决。 2.2、union、in、or 都能够命中索引，建议使用 inunion能够命中索引，并且MySQL 耗费的 CPU 最少。 select * from doc where status=1 union all select * from doc where status=2;in能够命中索引，查询优化耗费的 CPU 比 union all 多，但可以忽略不计，一般情况下建议使用 in。 select * from doc where status in (1, 2);or 新版的 MySQL（MySQL5.0后） 索引合并能够命中索引，查询优化耗费的 CPU 比 in多，不建议频繁用or。 select * from doc where status = 1 or status = 2补充：有些地方说在where条件中使用or，索引会失效，造成全表扫描，这是个误区： 要求where子句使用的所有字段，都必须建立索引； 如果数据量太少，mysql制定执行计划时发现全表扫描比索引查找更快，所以会不使用索引； 确保mysql版本5.0以上，且查询优化器开启了index_merge_union=on, 也就是变量optimizer_switch里存在index_merge_union且为on。 2.3、负向条件查询不能使用索引负向条件有：!=、、not in、not exists、not like 等。 例如下面SQL语句： select * from doc where status != 1 and status != 2;可以优化为 in 查询： select * from doc where status in （0,3,4）; 2.4、联合索引最左前缀原则如果在(a,b,c)三个字段上建立联合索引，那么他会自动建立 a| (a,b) | (a,b,c)组索引。联合索引遵循最左前缀原则（必须带着最左边的列做条件才能命中索引），且从出现范围开始索引失效； create index mix_ind on 表名 (id,name,email); select * from 表名 where id = 123; # 命中索引 select * from 表名 where id > 123; # 不命中索引，因为出现范围 select * from 表名 where id = 123 and name = 'pamela'; # 命中索引 select * from 表名 where id > 123 and name = 'pamela'; # 不命中索引，因为出现范围 select * from 表名 where id = 123 and email = '[email protected]'; # 命中索引 select * from 表名 where email = '[email protected]'; # 不命中索引，因为条件中没有id select * from 表名 where name='pamela' and email = '[email protected]'; # 不命中索引，因为条件中没有id登录业务需求，SQL语句如下： select uid, login_time from user where login_name=? andpasswd=?可以建立(login_name, passwd)的联合索引。因为业务上几乎没有passwd 的单条件查询需求，而有很多login_name 的单条件查询需求，所以可以建立(login_name, passwd)的联合索引，而不是(passwd, login_name)。 2.5、不能使用索引中范围条件右边的列（范围列可以用到索引），范围列之后列的索引全失效。范围条件有：=、between等。 索引最多用于一个范围列，如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。 假如有联合索引 (empno、title、fromdate)，那么下面的 SQL 中 emp_no 可以用到索引，而title 和 from_date 则使用不到索引。 select * from employees.titles where emp_no < 10010' and title='Senior Engineer'and from_date between '1986-01-01' and '1986-12-31' 2.6、不要在索引列上面做任何操作（计算、函数），否则会导致索引失效而转向全表扫描。例如下面的 SQL 语句，即使 date 上建立了索引，也会全表扫描： select * from doc where YEAR(create_time) |
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