浅谈MySQL索引以及执行计划
MySQL索引及执行计划
- 🐪索引的作用
- 🐫索引的分类(算法)
- 🦙BTREE索引算法演变
- 🦒Btree索引功能上的分类
- 4.1 辅助索引
- 4.2 聚集索引
- 4.3 辅助索引和聚集索引的区别
- 🐘辅助索引分类
- 🦏索引树高度
- 🐭索引的命令操作
- 查询索引情况
- 1.方法一
- 2.方法二
- 🐿️执行计划分析
- (1) table 表名
- (2) type 查询的类型
- (3) possible_keys :可能会用到的索引
- (4) key :真正用到的索引
- (5) key_len : 索引的覆盖长度
- (6) Extra
- 🐨关于索引应用的规范
- 建立索引的原则
- 不走索引的情况
🐪索引的作用
类似一本书的目录,起优化查询作用
🐫索引的分类(算法)
- B树 默认使用的索引类型
- R树
- Hash
- FullText
- GIS索引(MongoDB 谷歌 百度地图等)
🦙BTREE索引算法演变
B-Tree 只有根节点、枝节点和叶子节点
B+Tree 在B-Tree基础上增加了data(粉色部分)双向指针
B*Tree 在B+Tree基础上增加了各枝节点间的双向指针
🦒Btree索引功能上的分类
4.1 辅助索引
(1) 提取索引列的所有值,进行排序
(2) 将排好序的值,均匀的存放在叶子节点,进一步生成枝节点和根节点
(3) 在叶子节点中的值,都会对应存储主键ID
4.2 聚集索引
(1) MySQL会自动选择主键作为聚集索引列,没有主键会选择唯一键,如果都没有会生成隐藏的键
(2) MySQL进行存储数据时,会按照聚集索引列值得顺序,有序的存储数据行
(3) 聚集索引直接将原表数据页,作为叶子节点,然后提取聚集索引列向上生成枝和根
4.3 辅助索引和聚集索引的区别
(1) 表中任何一个列都可以创建辅助索引列(索引名字不能重复)
(2) 在一张表中,聚集索引只能有一个,一般是主键(没有主键则选择唯一键,没有唯一键则会在底层默认生成一个)
(3) 辅助索引,叶子节点只存储索引列的有序值+聚集索引列值
(4) 聚集索引,叶子节点存储的是有序的整行数据
(5) MySQL 的表数据存储时聚集索引组织表
🐘辅助索引分类
单列辅助索引
联合索引(覆盖索引)
唯一索引
🦏索引树高度
索引树高度越低越好,一般维持在3-4行
数据行数较多优化:
分表
分片(也叫分库分表或分布式架构)
字段长度较长优化:
业务允许,尽量选择字符长度短的列作为索引列
业务不允许,采用前缀索引
数据类型影响优化:
char 和 varchar
enum
🐭索引的命令操作
查询索引情况
1.方法一
desc addess;
key 表示的是索引键
PRI ===> 主键索引
MUL ===> 辅助索引
UNI ===> 唯一索引
2.方法二
show index from addess;
-- 创建单列辅助索引
alter table addess add index idx_name_cs(address);
-- 创建多列辅助索引
alter table addess add index idx_i_a(id,address);
-- 创建唯一索引(假如address列是唯一的)
alter table addess add unique index uidx_add(address);
-- 注意:若该列不是唯一的则会报错
-- 创建前缀索引(前缀索引只能在 字符串 列创建)
alter table addess add index idx_add(address(6)); -- 取address字段前6个字段作为索引
删除索引
-- 1.先查看表的所有索引名
show index from addess; -- 找到 Key_name列
-- 2.删除
alter table addess drop index idx_name_cs;
🐿️执行计划分析
作用:将优化器 选择后执行计划截取出来,便于管理,判断语句的执行效率
获取执行计划:
desc SQL语句
explain SQL语句
例子:
desc select * from faagent where AgentCode = 'E100000999999';
(1) table 表名
(2) type 查询的类型
①全表扫描 :ALL
②索引扫描 :INDEX,RANGE,REF,EQ_REF,CONST(或SYSTEM),NULL 性能从左到右依次变好
INDEX:全索引扫描
例子:
desc select AgentCode from faagent;
RANGE: 索引范围扫描 (> < >= <= between and or in like 等)
例子: mysql> desc select * from faagent where AgentCode > ‘1’;
REF:辅助索引等值查询
例子: 用 union all 代替 or
EQ_REF: 多表连接时,子表(除了from后的所有表)使用主键列或唯一键列作为链接条件时
例子:left join b b.xx xx为主键或唯一键
CONST(或SYSTEM):主键或唯一键的等值查询
例子:
desc select * from faagent where AgentCode = 'E101010106999';
NULL:表示没有查询到所需要的数据,返回的都是null
注意:
对于辅助索引来讲, != 或<> ,not in ,like ‘%xx’ 等语句是不走索引的
对于主键列(主键索引可以,唯一键索引不行)来讲, != 或<> ,not in 等语句是走 RANGE 的
意外情况:将表中所有列建立联合索引,没有个列做查询条件都会走索引
(3) possible_keys :可能会用到的索引
(4) key :真正用到的索引
(5) key_len : 索引的覆盖长度
– 前提 utf8md4 (md4表示一个字符占四个字节长度,utf8表示一个字符占三个字节长度,表想从utf8md4变成utf8 执行以下命令 : alter table表名 charset utf8; 建完之后需要重建索引)
int(10…):最大是4个长度
char(2):最大是24+1=9个长度 其中1是存了一个是否是空的判断字节(若该字段是唯一键则长度为8)
varchar(2):最大是24+1+2=11个长度 其中1是存了一个是否是空的判断字节,2是开始和结束都会有一个空的字节
①varchar(20):能存20个任意字节
②varchar(20):不管存储的是字符,数字,还是中文,都是1个字符最大预留长度是4个字节
③varchar(20):对于中文,1个占4个字节,对于数字,1个实际占用1个字节
单列索引越小越好
联合索引覆盖的越大越好
联合索引 add index idx(a,b,c,d)
规范:唯一值多的放到最左侧
1.只要我们将来的查询,所有索引列都是<等值>查询条件下,无关排列顺序(跟mysql版本有关,之前版本要按照建索引的顺序查询才能走索引。最新版本可以无序,mysql会自动排序)
例如: acdb 、badc、cdab、dacb等
原因:优化器,会自动做查询条件的排列
2.不连续部分条件
cad —> 自动排序后: acd ----> 走 a :可以优化:单独建索引 add index idx_cad(c,a,d)
dba —> 自动排序后: abd ----> 走 ab :可以优化:单独建索引 add index idx_dba(d,b,a)
3.在where查询中如果出现 > < >= <= like 则索引只会走到该符号处
例如:select * from table where a=1 and b>2 and c=3 and d = 4;
这里索引只会到 ab
这里若想优化 分两步 ①新建索引(原来的索引需要删除) 顺序为 add index idx(a,c,d,b) ②修改语句:select * from table where a=1 and c=3 and d = 4 and b>2 ;
4.多子句查询,应用联合索引
例如 :select * from test where a = 1 order by b;
应建索引 :alter table test add index idx2(a,b);
(6) Extra
出现 Using filesotr 说明在查询中有关排序的条件没有合理的引用索引
相关的排序语句有 : distinct 、 order by 、group by 、union
关注 key_len 应用的长度
🐨关于索引应用的规范
建立索引的原则
- 必须要有主键,如果没有可以作为主键条件的列,创建无关列
- 经常作为where条件列 order by 、group by 、join on 、distinct的条件
- 最好使用唯一键值多的列作为联合索引的前导列
- 列值长度较长的索引列,我们建议使用前缀索引
- 降低索引条目,一方面不要创建没有用的索引,不常使用的索引清理,percona toolkit(xxxxx) pt-duplicate-key-checker
表中的数据被大量更新,或者数据的使用方式被改变后,原有的一些索引可能不再需要了,数据库管理员应当定期找出这些索引,将它们删除,从而减少索引对更新操作的影响。 - 索引维护要避开业务繁忙期 (mysql_8.0版本之后可以把索引制成隐藏或可用状态,无须再删除)
- 小表不建索引
不走索引的情况
- 没有查询条件,或者查询条件没有建立索引
- 查询结果集是原表中的大部分数据,应该是25%以上
- 索引本身失效,统计数据不真实
例子:同一个语句突然变慢(统计信息过旧导致索引失效) - 查询条件使用函数在索引列上,或者对索引列进行运算,运算包括(+ - * / ! 等)
- 隐式转换导致索引失效
- <> 、not in 不走索引(辅助索引)
- like ‘%aa’ 百分号在前边不走索引
- 联合索引
- 建立索引时,将等值查询条件往前放,不等值的往后放。
a = xxx and b > xxx and c = xxx ===> idx(a,c,b) - 多子句时:
where c xxx order by a,b; ====>idx(c,a,b)
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