原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/253
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索引是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，查找字典内容可以根据目录查找到数据的存放位置，然后直接获取.
作用：约束和加速查找
常见的几种索引：
- 普通索引
- 唯一索引
- 主键索引
- 联合索引（多列）
-- 联合主键索引
-- 联合唯一索引
-- 联合普通索引
无索引和有索引的区别：
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，以某种格式存储，查询的时候，先去额外的文件找，确定了位置，然后再去原始表中直接查询，但是创建的索引越多，越会对硬盘有损耗.———————————
建立索引的目的：
- 额外的文件保存特殊的数据结构
- 查询快，但是插入更新删除依旧慢
- 创建索引之后，必须命中索引才能有效
索引的种类：
hash索引：查询单条快，范围查询慢
btre类索引：b+树，层数增多，数据量指数级增长（InnoDB默认支持btree索引，这里就使用它）
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 = 'zyk';)索引合并：把多个单列索引合并使用
（例如：select name from userinfo where name = 'zyk' and sex = 'boy';）
# 查看索引show index from 表名; # Key_name字段为定义的索引名# Column_name字段显示的是创建了索引的字段# 注意：一个表中默认会有一个主键，主键默认为主键索引.
普通索引
作用：加速查找
# 创建表 + 普通索引create table userinfo( nid int not null auto_increment primary key, name varchar(20) not null, index ix_name(name) # 定义索引 ); # 添加普通索引create index 索引名 on 表名(列名); # 删除索引drop index 索引名 on 表名;
唯一索引
作用：加速查找和唯一约束（包含null）
# 创建表 + 唯一索引create table userinfo( nid int not null auto_increment primary key, name varchar(20) not null, unique index ix_name(name) # 添加索引 ); # 添加唯一索引create unique index 索引名 on 表名(列名); # 删除索引drop index 索引名 on 表名;
主键索引
作用：加速查找和唯一约束（不包含null）
# 添加表 + 主键索引# 方法1:create table userinfo( nid int not null auto_increment primary key, # 添加主键索引 name varchar(32) not null ); # 方法2:create table userinfo( nid int not null auto_increment, name varchar(32) not null, primary key(nid) # 添加主键索引 ); # 添加主键索引alter table 表名 add primary key(列名); # 删除主键索引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
应用场景：频繁的同时使用n列来进行查询（如：where name = 'zyk' and sex = 'boy'）
# 添加联合普通索引create index 索引名 on 表名(列名1, 列名2);
正确使用索引的情况
数据库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，则即使建立索引也不会奏效.
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
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准备100万条数据:
#1. 准备表create table userinfo( id int, name varchar(20), gender char(6), email varchar(50) ); # 创建存储过程，实现批量插入记录delimiter $$ # 声明存储过程的结束符号为$$create procedure auto_insert1() # 定义存储过程名为：auto_insert1()begin declare i int default 1; # 定义i为1 while (i<1000000) do insert into userinfovalues(i, concat('zyk', i), 'male', concat('zyk', i, '@oldboy')); set i = i + 1; end while;end $$delimiter ; 重新声明分号为结束符号 # 查看存储过程show create procedure auto_insert\G # 调用存储过程call auto_insert1();
测试：
- like '%xx' select * from userinfo where name like '%al';- 使用函数 select * from userinfo where reverse(name) = 'alex333';- or select * from userinfo where id = 1 or email = 'alex122@oldbody'; 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 = 'alex1222'; select * from userinfo where id = 1 or email = 'alex122@oldbody' and name = 'alex112'- 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 != 'alex' 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 > 'alex' 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 select * from userinfo where num > 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 nid 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
什么是最左前缀：
# 建立组合索引create index ix_name_email on user info(name, email); # where name：使用索引mysql> select * from userinfo where name like 'zyk123456%'; +--------+-----------+--------+------------------+| id | name | gender | email |+--------+-----------+--------+------------------+| 123456 | zyk123456 | male | zyk123456@oldboy |+--------+-----------+--------+------------------+1 row in set (0.00 sec) # 0.00 # where name and email：使用索引mysql> select * from userinfo where name like 'zyk123456%' and email like 'zyk123456%';+--------+-----------+--------+------------------+| id | name | gender | email |+--------+-----------+--------+------------------+| 123456 | zyk123456 | male | zyk123456@oldboy |+--------+-----------+--------+------------------+1 row in set (0.00 sec) # 0.00 # where email：不使用索引mysql> select * from userinfo where email like 'zyk123456%'; +--------+-----------+--------+------------------+| id | name | gender | email |+--------+-----------+--------+------------------+| 123456 | zyk123456 | male | zyk123456@oldboy |+--------+-----------+--------+------------------+1 row in set (0.60 sec) # 注意：0.60如果使用组合索引如上，name和email组合索引之后，查询：
（1）name and email # 使用索引
（2）name # 使用索引
（3）email # 不使用索引对于同时搜索n个条件，组合索引的性能好于多个单列索引.
索引的注意事项
- 不要使用select * # 对性能的损耗太大
应使用 count(1) 或 count(列名) 代替 count(*)后在查资料发现这些现在都没有区别了- 创建表时尽量使用char代替varchar # 查询速度
- 表的字段顺序：固定长度的字段优先
- 经常使用多个条件查询时，应建立组合索引代替多个单列索引
- 尽量使用短索引（create index ix_title on tb(title(16)); 特殊的数据类型，如text类型）
- 使用链接 join 来代替子查询
- 连表时注意条件类型需一致
- 索引散列（重复少）不适用于建索引，例如：性别不适合建索引
执行计划 axplain
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 | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+| 1 | SIMPLE | userinfo | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 997307 | 100.00 | NULL |+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec) mysql> explain select * from (select id,name from userinfo where id < 20) as A;+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+| 1 | SIMPLE | userinfo | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 997307 | 33.33 | Using where |+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
各字段参数说明：
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 = 'alex112@oldboy' select * from userinfo where email = 'alex112@oldboy' 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 < 'alex'; 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 = 'alex' or nid in (11,22,33); REF： 根据索引查找一个或多个值 select * from userinfo where name = 'alex112'; 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
慢日志记录
开启慢查询日志，可以让MySQL记录查询时长超过指定时间的语句，通过定位分析性能的瓶颈，能更好的优化数据库系统的性能.
(1) 查询是否开启了慢查询日志mysql> show variables like 'slow_query%';+---------------------+----------------------------------------+| Variable_name | Value |+---------------------+----------------------------------------+| slow_query_log | OFF || slow_query_log_file | /usr/local/mysql/data/MacBook-slow.log |+---------------------+----------------------------------------+2 rows in set (0.01 sec)# 参数解释： slow_query_log：慢查询开启状态：OFF为关闭 ON为开启 slow_query_log_file：慢查询日志存放的位置（注意用户权限） (2) 查看慢查询超时时间mysql> show variables like 'long%';+-----------------+-----------+| Variable_name | Value |+-----------------+-----------+| long_query_time | 10.000000 | # 默认为10妙+-----------------+-----------+1 row in set (0.00 sec) (3) 开启慢日志mysql> set global slow_query_log = 1; # 1表示开启，0表示关闭Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) (4) 修改查询超时时间mysql> set long_query_time = 1; # 直接指定秒Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
通过配置文件开启慢日志（推荐）：
[mysqld]slow_query_log = 1slow_query_log_file = /usr/local/mysql/data/localhost-slow.loglong_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：查询时间超过多少秒才记录，默认10秒，这里修改为1秒
分页性能相关方案
(1) 只有上一页和下一页：
做一个记录：记录当前页的最大id或最小id
- 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;
(2) 中间有页码的情况
select * from userinfo where id in( select id from (select * from userinfo where id > pre_max_id limit (cur_max_id-pre_max_id)*10) as A order by A.id desc limit 10 );