mysql优化----大数据下的分页，延迟关联，索引与排序的关系，重复索引与冗余索引，索引碎片与维护

理想的索引，高效的索引建立考虑：
1:查询频繁度（哪几个字段经常查询就加上索引） 2:区分度要高  3:索引长度要小  4: 索引尽量能覆盖常用查询字段（如果把所有的列都加上索引，那么索引就会变得很大）

1: 索引长度直接影响索引文件的大小,影响增删改的速度,并间接影响查询速度(占用内存多).

针对列中的值,从左往右截取部分,来建索引
1: 截的越短, 重复度越高,区分度越小, 索引效果越不好
2: 截的越长, 重复度越低,区分度越高, 索引效果越好,但带来的影响也越大--增删改变慢,并间影响查询速度.

所以, 我们要在  区分度 + 长度  两者上,取得一个平衡.

惯用手法: 截取不同长度,并测试其区分度,

mysql> select count(distinct left(word,6))/count(*) from dict; 
+---------------------------------------------------+
| count(distinct left(word,6))/count(*) |
+---------------------------------------------------+
|                        0.9992 |
+---------------------------------------------------+
1 row in set (0.30 sec)

对于一般的系统应用: 区别度能达到0.1,索引的性能就可以接受.

2:对于左前缀不易区分的列 ,建立索引的技巧
如 url列http://www.baidu.com，http://www.zixue.it，列的前11个字符都是一样的,不易区分, 可以用如下2个办法来解决。

1: 把列内容倒过来存储,并建立索引 
Moc.udiab.www//:ptth
Ti.euxiz.www//://ptth
这样左前缀区分度大,

2: 伪hash索引效果，存一个伪哈希列，把字符串转成整形降低索引长度。
同时存 url_hash列
explain select * from t9 where url=’http://www.baidu.com’ G 
mysql> select crc32('http://wwww.baidu.com.cn');
+-----------------------------------+
| crc32('http://wwww.baidu.com.cn') |
+-----------------------------------+
|                        3865391929 |
+-----------------------------------+
索引长度key_len:50，
mysql> select * from t41 where crcstr=3865391929;

大数据下的分页：
limit 及翻页优化，limit offset,N,  当offset非常大时, 效率极低,
原因是mysql并不是跳过offset行,然后单取N行,
而是取offset+N行（跳过100万行，就是返回100万行，然后返回n行，再把其他的行扔掉）
效率较低,当offset越大时,效率越低

mysql> select * from emp limit 1000000,3;
+---------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+
| empno   | ename  | job      | mgr | hiredate   | sal     | comm   | deptno |
+---------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+
| 1100002 | JItXJo | SALESMAN |   1 | 2018-01-05 | 2000.00 | 400.00 |    266 |
| 1100003 | LdkQxP | SALESMAN |   1 | 2018-01-05 | 2000.00 | 400.00 |    347 |
| 1100004 | YOcUrZ | SALESMAN |   1 | 2018-01-05 | 2000.00 | 400.00 |    460 |
+---------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+
3 rows in set (0.48 sec)
mysql> select * from emp limit 3000000,3;
+---------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+
| empno   | ename  | job      | mgr | hiredate   | sal     | comm   | deptno |
+---------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+
| 3100002 | HsQcNK | SALESMAN |   1 | 2018-01-05 | 2000.00 | 400.00 |    106 |
| 3100003 | TOpgMq | SALESMAN |   1 | 2018-01-05 | 2000.00 | 400.00 |    202 |
| 3100004 | XHtWAN | SALESMAN |   1 | 2018-01-05 | 2000.00 | 400.00 |    143 |
+---------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+
3 rows in set (1.11 sec)
当跳过数量过多时，时间就长了。



优化办法:
1: 从业务上去解决
办法: 不允许翻过100页
以百度为例,一般翻页到70页左右.

1:不用offset,用条件查询.
例:
mysql> select id,name from lx_com limit 5000000,10;
+---------+--------------------------------------------+
| id      | name                                       |
+---------+--------------------------------------------+
| 5554609 | 温泉县人民政府供暖中心          |
..................
| 5554618 | 温泉县邮政鸿盛公司                |
+---------+--------------------------------------------+
10 rows in set (5.33 sec)

mysql> select id,name from lx_com where id>5000000 limit 10;
+---------+--------------------------------------------------------+
| id      | name                                                   |
+---------+--------------------------------------------------------+
| 5000001 | 南宁市嘉氏百货有限责任公司                |
.................
| 5000002 | 南宁市友达电线电缆有限公司                |
+---------+--------------------------------------------------------+
10 rows in set (0.00 sec)
这种方式要求数据没有删过，id是连续的。

问题: 2次的结果不一致
原因: 数据被物理删除过,有空洞.
解决: 数据不进行物理删除(可以逻辑删除).



(一般来说,大网站的数据都是不物理删除的,只做逻辑删除，逻辑标记 ,比如 is_delete=1)

3: 非要物理删除,还非要用offset精确查询,还不能限制用户分页，用户可以直接跳到100万页，怎么办? 延迟关联。
分析: 优化思路是 不查,少查,查索引,少取.
我们现在必须要查,则只查索引,不查数据,得到id，id索引再内存里面， 再用id去查具体条目.  这种技巧就是延迟索引.
mysql> select id,name from lx_com inner join (select id from lx_com limit 5000000,10) as tmp using(id);

之前的select * from emp limit 5000000,10;是在索引数上找了500万行并且回行了500万次来找name,因此回行到硬盘找了500万次。
select id,name from lx_com inner join (select id from lx_com limit 5000000,10) as tmp using(id);这个是先再索引树上找到10行，然后回行10次到硬盘就可以了。

　　

+---------+-----------------------------------------------+
| id      | name                                          |
+---------+-----------------------------------------------+
| 5050425 | 陇县河北乡大谈湾小学                |
........
| 5050434 | 陇县堎底下镇水管站                   |
+---------+-----------------------------------------------+
10 rows in set (1.35 sec)

延迟关联：
mysql> select * from it_area where name like '%东山%';
+------+-----------+------+
| id   | name      | pid  |
+------+-----------+------+
|  757 | 东山区 |  751 |
| 1322 | 东山县 | 1314 |
| 2118 | 东山区 | 2116 |
| 3358 | 东山区 | 3350 |
+------+-----------+------+
4 rows in set (0.00 sec)

分析: 这句话用到了索引覆盖没有?
答: 没有,1 查询了所有列, 没有哪个索引,覆盖了所有列.
   2  like %xx%”,左右都是模糊查询, name本身,都没用上索引

第2种做法:
select a.* from it_area as a inner join (select id from it_area where name like '%东山%') as t on a.id=t.id;

Show profiles; 查看效率:
|       18 | 0.00183800 | select * from it_area where name like '%东山%'                                                                                                                                        
|       20 | 0.00169300 | select a.* from it_area as a inner join (select id from it_area where name like '%东山%') as t on a.id=t.id         |

发现 第2种做法,虽然语句复杂,但速度却稍占优势.

第2种做法中, 内层查询,只沿着name索引层顺序走, name索引层包含了id值的.
所以,走完索引层之后,找到所有合适的id,
再通过join, 用id一次性查出所有列. 走完name列再取.

第1种做法: 沿着name的索引文件走, 走到满足的条件的索引,就取出其id,
并通过id去取数据, 边走边回行取.

通过id查找硬盘行的过程被延后了. --- 这种技巧,称为”延迟关联”.

　　

3:多列索引
 3.1 多列索引的考虑因素---  
列的查询频率 , 列的区分度, 
以ecshop商城为例, goods表中的cat_id,brand_id,做多列索引
从区分度看,Brand_id区分度更高, 
mysql> select count(distinct cat_id) / count(*) from  goods;
+-----------------------------------+
| count(distinct cat_id) / count(*) |
+-----------------------------------+
|                            0.2903 |
+-----------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select count(distinct brand_id) / count(*) from  goods;
+-------------------------------------+
| count(distinct brand_id) / count(*) |
+-------------------------------------+
|                              0.3871 |
+-------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)


但从 商城的实际业务业务看, 顾客一般先选大分类->小分类->品牌,
最终选择 index(cat_id,brand_id)来建立索引

有如下表(innodb引擎), sql语句在笔记中, 
给定日照市,查询子地区, 且查询子地区的功能非常频繁,
如何优化索引及语句?

+------+-----------+------+
| id   | name      | pid  |
+------+-----------+------+
| .... | .... | .... |
| 1584 | 日照市 | 1476 |
| 1586 | 东港区 | 1584 |
| 1587 | 五莲县 | 1584 |
| 1588 | 莒县    | 1584 |
+------+-----------+------+

1: 不加任何索引,自身连接查询
mysql> explain select s.id,s.name from it_area as p inner join it_area as s on p.id=s.pid   where p.name='日照市' G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: p
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 3263
        Extra: Using where
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: s
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 3263
        Extra: Using where; Using join buffer
2 rows in set (0.00 sec)



2: 给name加索引
mysql> explain select s.id,s.name from it_area as p inner join it_area as s on p.id=s.pid   where p.name='日照市' G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: p
         type: ref
possible_keys: name
          key: name
      key_len: 93
          ref: const
         rows: 1
        Extra: Using where
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: s
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 3243
        Extra: Using where; Using join buffer
2 rows in set (0.00 sec)


3: 在Pid上也加索引
mysql> explain select s.id,s.name from it_area as p inner join it_area as s on p.id=s.pid   where p.name='日照市' G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: p
         type: ref
possible_keys: name
          key: name
      key_len: 93
          ref: const
         rows: 1
        Extra: Using where
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: s
         type: ref
possible_keys: pid
          key: pid
      key_len: 5
          ref: big_data.p.id
         rows: 4
        Extra: Using where
2 rows in set (0.00 sec)

　　

索引与排序的关系：
排序可能发生2种情况:
1: 对于覆盖索引,直接在索引上查询时,就是有顺序的, using index
2: 先取出数据,形成临时表做filesort(文件排序,但文件排序可能在磁盘上,也可能在内存中)

我们的争取目标-----取出来的数据本身就是有序的! 免得还要排序。也就是利用索引来排序.索引不仅仅是利用在where查询上，排序也可以的。

比如: goods商品表, (cat_id,shop_price)组成联合索引,
where cat_id=N order by shop_price ,可以利用索引来排序,
select goods_id,cat_id,shop_price from goods order by shop_price;
order by shop_price按照shop_price索引取出的结果,本身就是有序的.不用file sort了。

select goods_id,cat_id,shop_price from goods order by click_count;
// using filesort 用到了文件排序,即取出的结果再次排序，order by click_count要根据click_count排序，而click_count无序。

所以索引可以提高查询、排序、分组效率。

　　

重复索引与冗余索引：
重复索引:一个列增加了多次索引，index1(x)给x加一个索引名字叫index1，后来忘记了又加一个index2(x)给x又加了一个索引叫index2。叫重复索引, mysql允许重复索引，但是重复索引没有任何帮助,只会增大索引文件,拖慢更新速度, 去掉.

冗余索引:
冗余索引是指2个索引所覆盖的列有重叠, 称为冗余索引，比如 x,m,列，给x单加索引index x(x),  给x和m加多列索引index xm(x,m)，两者的x列重叠了，这种情况,称为冗余索引。

Index(m,x)与index(x,m)叫冗余索引，不叫重复索引，因为这2个索引不是同一回事。(m,x)是再m排好序的基础上排x，而(x,m)是在x的下面排m。他们2个的索引文件是截然不同的，不是同一个索引。

　　

索引碎片与维护：
在长期的数据更改过程中, 索引文件和数据文件,都将产生空洞,形成碎片。比如删除之后就会留下空的地方，增大了就会多出来地方。 这时候索引的效率和表的查询效率都会降低。 
我们可以通过一个nop操作(no operate不产生对数据实质影响的操作), 来修改表.
比如: 表的引擎为innodb , 可以 alter table xxx engine innodb也可以optimize table 表名 ,也可以修复，重新规整数据和文件。（表大的话比较耗时，夜间操作）

注意: 修复表的数据及索引碎片,就会把所有的数据文件重新整理一遍,使之对齐.
这个过程,如果表的行数比较大,也是非常耗费资源的操作.所以,不能频繁的修复.

如果表的Update操作很频率,可以按周/月,来修复.如果不频繁,可以更长的周期来做修复.