MySQL的索引优化分析(一)

一、SQL分析

性能下降、SQL慢、执行时间长、等待时间长

• 查询语句写的差
• 索引失效关联查询太多join(设计缺陷)
  • 单值索引：在user表中给name属性创建索引，create index idx_name on user(name);
  • 复合索引：在user表中给name、email属性创建索引，create index idx_name_email on user(name,email);
• 服务器调优及各个参数设置(缓冲、线程数等)

二，join查询

1，SQL执行顺序

　　a）手写SQL

    

　　b）机读

   

　　c）总结

  

2，JOIN查询

　　

a）建表语句

CREATE TABLE tbl_dept(
    id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    deptName VARCHAR(30) DEFAULT NULL,
    locAdd VARCHAR(40) DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY(id)
)ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE tbl_emp (
    id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    NAME VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
    deptId INT(11) DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (id),
    KEY fk_dept_Id (deptId)
    #CONSTRAINT 'fk_dept_Id' foreign key ('deptId') references 'tbl_dept'('Id')
)ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO tbl_dept(deptName,locAdd) VALUES('RD',11);
INSERT INTO tbl_dept(deptName,locAdd) VALUES('HR',12);
INSERT INTO tbl_dept(deptName,locAdd) VALUES('MK',13);
INSERT INTO tbl_dept(deptName,locAdd) VALUES('MIS',14);
INSERT INTO tbl_dept(deptName,locAdd) VALUES('FD',15);

INSERT INTO tbl_emp(NAME,deptId) VALUES('z3',1);
INSERT INTO tbl_emp(NAME,deptId) VALUES('z4',1);
INSERT INTO tbl_emp(NAME,deptId) VALUES('z5',1);
INSERT INTO tbl_emp(NAME,deptId) VALUES('w5',2);
INSERT INTO tbl_emp(NAME,deptId) VALUES('w6',2);
INSERT INTO tbl_emp(NAME,deptId) VALUES('s7',3);
INSERT INTO tbl_emp(NAME,deptId) VALUES('s8',4);
INSERT INTO tbl_emp(NAME,deptId) VALUES('s9',51);

b）满足条件的join语句

#左连接
SELECT * FROM tbl_dept t1 LEFT JOIN tbl_emp t2 on t1.id = t2.deptId;
#右连接
SELECT * FROM tbl_dept t1 RIGHT JOIN tbl_emp t2 on t1.id = t2.deptId;
#内连接(交集)
SELECT * FROM tbl_dept t1 INNER JOIN tbl_emp t2 on t1.id = t2.deptId;
#左连接(只取A独有的)
SELECT * FROM tbl_dept t1 LEFT JOIN tbl_emp t2 on t1.id = t2.deptId WHERE t2.deptId is NULL;
#右连接(只取B独有的)
SELECT * FROM tbl_dept t1 RIGHT JOIN tbl_emp t2 on t1.id = t2.deptId WHERE t1.id is NULL; 
#A和B均有
SELECT * FROM tbl_dept t1 LEFT JOIN tbl_emp t2 on t1.id = t2.deptId
UNION 
SELECT * FROM tbl_dept t1 RIGHT JOIN tbl_emp t2 on t1.id = t2.deptId;
#A和B均是独有
SELECT * FROM tbl_dept t1 LEFT JOIN tbl_emp t2 on t1.id = t2.deptId WHERE t2.deptId is NULL
UNION
SELECT * FROM tbl_dept t1 RIGHT JOIN tbl_emp t2 on t1.id = t2.deptId WHERE t1.id is NULL;

三、索引

1，索引是什么

• 索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
• 排好序的快速查找数据结构，即索引 = 排序 + 查找
• 一般来说索引本身占用内存空间也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以文件形式存储在硬盘上
• 聚集索引，次要索引，覆盖索引，复合索引，前缀索引，唯一索引默认都是使用B+树索引，统称索引。当然，除了B+树这种类型的索引之外，还有哈希索引(hash index)等。

2，索引原理

3，索引优劣势

a)索引的优势

• 索引能提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本
• 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性
• 在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间
• 加速两个表之间的连接，一般在外键上创建索引

b)劣势

• 实际上索引也是一张表，该表保存了主键和索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占用空间的
• 虽然索引大大提高了查询速度，同时却也会降低更新表的速度，如对表insert、update和delete。因为更新表时，不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。
• 索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立优秀的索引，或优化查询语句

4，MySQL索引分类

1. 普通索引：是最基本的索引，它没有任何限制，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引；建议一张表索引不要超过5个，优先考虑复合索引
2. 唯一索引：与前面的普通索引类似，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，则列值的组合必须唯一
3. 主键索引：是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引
4. 复合索引：指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合
5. 全文索引：主要用来查找文本中的关键字，而不是直接与索引中的值相比较。fulltext索引跟其它索引大不相同，它更像是一个搜索引擎，而不是简单的where语句的参数匹配

5，MySQL索引语法

• 创建索引

CREATE [UNIQUE] INDEX  index_name ON mytable(column_name(length));

• 删除索引

DROP INDEX index_name ON mytable;

• 查看索引(G表示将查询到的横向表格纵向输出，方便阅读)

SHOW INDEX FROM table_nameG

• 采用alter方式添加索引

#该语句添加一个主键，这意味着索引值必须是唯一的，且不能为NULL。
ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY(column_list)
#这条语句创建索引的值必须是唯一的（除了NULL外，NULL可能会出现多次）
ALTER TABLE tbl_name ADD UNIQUE index_name(column_list)
#添加普通索引，索引值可出现多次。
ALTER TABLE tbl_name ADD INDEX index_name(column_list)
#该语句指定了索引为FULLTEXT，用于全文索引。
ALTER TABLE tbl_name ADD FULLTEXT index_name(column_list)

6，MySQL的索引结构

　　详情可查看：多路查找树(B-Tree，B+Tree，B*Tree)

a）B-Tree与B+Tree的区别

　　B-树的关键字（数据项）和记录是放在一起的； B+树的非叶子节点中只有关键字和指向下一个节点的索引， 记录只放在叶子节点中。

b）B+Tree 与 BTree 的查找过程

1. 在 B 树中， 越靠近根节点的记录查找时间越快， 只要找到关键字即可确定记录的存在； 而 B+ 树中每个记录的查找时间基本是一样的， 都需要从根节点走到叶子节点， 而且在叶子节点中还要再比较关键字。
2. 从这个角度看 B 树的性能好像要比 B+ 树好， 而在实际应用中却是 B+ 树的性能要好些。 因为 B+ 树的非叶子节点不存放实际的数据，这样每个节点可容纳的元素个数比 B 树多， 树高比 B 树小， 这样带来的好处是减少磁盘访问次数。
3. 尽管 B+ 树找到一个记录所需的比较次数要比 B 树多， 但是一次磁盘访问的时间相当于成百上千次内存比较的时间， 因此实际中B+ 树的性能可能还会好些， 而且 B+树的叶子节点使用指针连接在一起， 方便顺序遍历（范围搜索）， 这也是很多数据库和文件系统使用 B+树的缘故。

7，创建索引的场景

　　a）何时需要创建索引

1. 主键自动建立唯一索引
2. 频繁作为查询的条件的字段应该创建索引
3. 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引
4. 频繁更新的字段不适合创建索引
5. Where 条件里用不到的字段不创建索引
6. 单间/组合索引的选择问题（在高并发下倾向创建组合索引）
7. 查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序的速度
8. 查询中统计或者分组字段

　　b）何时不创建索引

1. 表记录太少
2. 经常增删改的表
3. 数据重复且分布平均的表字段。如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。

四、Explain

1，作用

1. 表的读取顺序（id 字段，越大优先级越高）
2. 数据读取操作的操作类型（select_type 字段）
3. 哪些索引可以使用（possible_keys 字段）
4. 哪些索引被实际使用（keys 字段）
5. 表之间的引用（ref 字段）
6. 每张表有多少行被优化器查询（rows 字段）

2，id

• id相同，执行顺序由上至下
• id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行
• id相同不同，同时存在：id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行；衍生=DERIVED

       

2，select_type

　　select_type：查询的类型，主要用于区别普通查询、联合查询、子查询等复杂查询

1. SIMPLE：简单的select查询，查询中不包含子查询或者UNION
2. PRIMARY：查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为PRIMARY
3. SUBQUERY：在SELECT或者WHERE列表中包含了子查询
4. DERIVED：在FROM列表中包含的子查询被标记为DERIVED（衍生）MySQL会递归执行这些子查询，把结果放在临时表里
5. UNION：若第二个SELECT出现在UNION之后，则被标记为UNION；若UNION包含在FROM子句的子查询中，外层SELECT将被标记为：DERIVED
6. UNION RESULT：从UNION表获取结果的SELECT

3，table

　　table：显示这一行的数据是关于哪张表的

4，type

　　type：访问类型排列，显示查询使用了何种类型，其中从好到坏依次是：system>const>eq_ref>ref>fultext>ref_or_null>index_merge>unique_subquery>index_subquery>range>index>ALL。其中，相比比较重要的指标为：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

• system：表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例，平时不会出现，这个也可以忽略不计
• const：表示通过索引一次就能找到了，const用于比较primary key或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量　　

　　

• eq_ref：唯一性索引，对于每个索引建，表中只有一条记录与之匹配，常见于主键或唯一索引扫描

　　

• ref：非唯一索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行。不过，它可能找到多个符合条件的行，所以它应该属于查找和扫描的混合体

　　

• range：只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key列显示使用了哪个索引，一般就是你的where语句中出现了between、<、>、in等的查询，这种范围扫描索引比全表扫描要好，因为他只需要开始索引的某一个点，而结束于另一点，不用扫描全部索引

　　

• index：Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树。这通常比ALL快，因为索引文件通常比数据文件小。(也就是说虽然all和index都是读全表，但index是从索引中读取的，而all是从硬盘数据库文件中读的)

　　

• ALL：Full Table Scan，将遍历全表以找到匹配的行(全表扫描)

　　

5，possible_keys

• 显示可能应用在这张表上的索引，一个或多个
• 若查询涉及的字段上存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用

6，key

• 实际使用的索引，如果为null，则没有使用索引
• 若查询中使用了覆盖索引，则该索引仅出现在key列表中

　　

7，key_len

• 表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好
• key_len显示的值为索引最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的

 　　

8，ref

• 显示索引哪一列被使用了，如果可能的话，最好是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引列上的值
• 由key_len可知t1表的的索引idx_col1_col2被充分使用，t1表的col1匹配t2表的col1，t1表的col2匹配一个常量('ac')

　　

9，rows

　　根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数

　　

10，Extra

a）Using filesort(文件排序)

• 在使用order by关键字的时候，如果待排序的内容不能由所使用的索引直接完成排序的话，那么mysql有可能就要进行文件排序
• filesort是通过相应的排序算法,将取得的数据在内存中进行排序
• MySQL需要将数据在内存中进行排序，所使用的内存区域也就是我们通过sort_buffer_size 系统变量所设置的排序区

　　

b）Using temporary(创建临时表)

• using temporary一般出现在多张表的数据需要排序的情况下. MySQl会先使用using temporary保存临时数据, 然后再在临时表上使用filesort进行排序
• 如果有ORDER BY子句和一个不同的GROUP BY子句, 或者如果ORDER BY或GROUP BY中的字段都来自其他的表而非连接顺序中的第一个表的话, 就会创建一个临时表了。
• MySQL首先创建heap引擎的临时表, 如果临时的数据过多, 超过max_heap_table_size配置的大小, 会自动把临时表转换成MyISAM引擎的表来使用

　　

c）Using indexing(覆盖索引)

• 表示相应的select操作中使用了覆盖索引（Coveing Index），避免访问了表的数据行。

• 如果同时出现using where，表明索引被用来执行索引键值的查找

• 如果没有同时出现using where，表明索引用来读取数据而非执行查找动作　　

　　

覆盖索引:
　　理解方式一：就是select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，MySQL可以利用索引返回select列表中的字段，而不必根据索引再次读取数据文件，换句话说查询列要被所建的索引覆盖。
　　理解方式二：索引是高效找到行的一个方法，但是一般数据库也能使用索引找到一个列的数据，因此它不必读取整个行。毕竟索引叶子节点存储了它们索引的数据；当能通过读取索引就可以得到想要的数据，那就不需要读取行了。一个索引包含了（或覆盖了）满足查询结果的数据就叫做覆盖索引。
　　注意：如果要使用覆盖索引，一定要注意select列表中只取出需要的列，不可select * ，因为如果将所有字段一起做索引会导致索引文件过大，查询性能下降。

d）Using where

　　表示使用了where过滤

e）Using join buffer

　　表示使用了连接缓存

f）impossible where

　　where子句的值总是false，不能用来获取任何元组

　　

g）select tables optimized away

　　在没有GROUP BY子句的情况下，基于索引优化MIN/MAX操作或者对于MyISAM存储引擎优化COUNT(*)操作，不必等到执行阶段再进行计算，查询执行计划生成的阶段即完成优化。

　　

h）distinct

　　优化distinct，在找到第一匹配的元组后即停止找同样值的工作