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MySQL索引及優(yōu)化的知識(shí)點(diǎn)有哪些

發(fā)布時(shí)間:2023-03-30 16:23:10 來(lái)源:億速云 閱讀:143 作者:iii 欄目:MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)

這篇文章主要介紹“MySQL索引及優(yōu)化的知識(shí)點(diǎn)有哪些”的相關(guān)知識(shí),小編通過實(shí)際案例向大家展示操作過程,操作方法簡(jiǎn)單快捷,實(shí)用性強(qiáng),希望這篇“MySQL索引及優(yōu)化的知識(shí)點(diǎn)有哪些”文章能幫助大家解決問題。

索引是什么?

  • 索引是幫助MySQL進(jìn)行高效查詢的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。好比一本書的目錄,能加快查詢的速度

索引的結(jié)構(gòu)?

索引可以有B-Tree索引,Hash索引。索引是在存儲(chǔ)引擎中實(shí)現(xiàn)的

InnoDB / MyISAM 僅支持 B-Tree索引

Memory/Heap 支持B-Tree索引和Hash索引

  • B-Tree

    B-Tree是一種非常適合用于磁盤操作的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它是一棵多路平衡查找樹。其高度一般在2-4,其非葉子節(jié)點(diǎn),葉子節(jié)點(diǎn),都會(huì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。其所有的葉子節(jié)點(diǎn),都在同一層。下圖是一顆B-Tree

MySQL索引及優(yōu)化的知識(shí)點(diǎn)有哪些

  •  B+ Tree:B+樹是在B-Tree基礎(chǔ)上的一種優(yōu)化。它和B樹的主要區(qū)別在于:B+樹的數(shù)據(jù)全部存儲(chǔ)在葉子節(jié)點(diǎn)中,且葉子節(jié)點(diǎn)被一個(gè)鏈表串了起來(lái)。下圖是一顆B+樹

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InnoDB中一個(gè)頁(yè)的大小為16KB(一個(gè)頁(yè)即B+樹上的一個(gè)節(jié)點(diǎn)),若表的主鍵為INT,大小為4字節(jié),那一個(gè)節(jié)點(diǎn)也能夠存儲(chǔ)4K個(gè)鍵值,假設(shè)指針和鍵值都占相同大小,那么高度為3的B+樹,第二層有2048個(gè)節(jié)點(diǎn),第三層的葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)為2048*2048 = 4194304,一個(gè)節(jié)點(diǎn)為16KB,則一共可容納67108864KB,即65536MB,即64G的數(shù)據(jù)。

由于葉子節(jié)點(diǎn)是被一個(gè)鏈表串起來(lái)的,所以若order by 索引列,則默認(rèn)已經(jīng)是排好序的,所以效率會(huì)很高。

  • MyISAM索引
    MyISAM的索引和數(shù)據(jù)是分開存放的。在MyISAM的主鍵索引中,B+樹葉子節(jié)點(diǎn)里,存的是記錄的地址,故MyISAM通過索引查詢,需要經(jīng)過2次IO

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MyISAM的輔助索引和主鍵索引一樣,唯一的區(qū)別是,輔助索引中的key可以重復(fù),而主鍵索引的key不能重復(fù)

  • InnoDB索引
    InnoDB的數(shù)據(jù)和索引是存放在一起的,又稱聚集索引。數(shù)據(jù)通過主鍵索引,存放在主鍵索引B+樹的葉子節(jié)點(diǎn)上。
    InnoDB主鍵索引,數(shù)據(jù)已經(jīng)包含在了葉子節(jié)點(diǎn)中,即索引和數(shù)據(jù)存放在一起,是為聚集索引。

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 InnoDB的輔助索引,葉子節(jié)點(diǎn)中存的是主鍵值,而不是地址。走輔助索引,需要檢索2次。

MySQL索引及優(yōu)化的知識(shí)點(diǎn)有哪些

InnoDB和MyISAM索引的區(qū)別:

  • InnoDB使用聚集索引,其主鍵索引葉子節(jié)點(diǎn)中直接存儲(chǔ)了數(shù)據(jù),而其輔助索引中葉子節(jié)點(diǎn)存的是主鍵的值

  • MyISAM使用非聚集索引,數(shù)據(jù)和索引不在同一個(gè)文件中,其主鍵索引中葉子節(jié)點(diǎn)上存的是該行記錄所在的地址,其輔助索引中葉子節(jié)點(diǎn)上存的也是記錄所在的地址,只是輔助索引的key可以重復(fù),而主鍵索引的key不能重復(fù)
     

問題

  • InnoDB為什么不要使用過長(zhǎng)的字段做主鍵
    過長(zhǎng)的主鍵,會(huì)使得輔助索引所占空間變得很大

  • 為什么推薦InnoDB使用自增主鍵?
    若使用自增主鍵,則每次插入新的記錄,就會(huì)順序的將新記錄添加到當(dāng)前索引節(jié)點(diǎn)的后續(xù)位置,一頁(yè)寫滿了,才會(huì)進(jìn)行開辟新的一頁(yè),這樣使得索引結(jié)構(gòu)很緊湊,且每次插入時(shí)不需要移動(dòng)已有數(shù)據(jù),非常高效。而如果不使用自增主鍵,則每次插入新記錄時(shí),都要選擇一個(gè)插入位置,并且可能需要移動(dòng)數(shù)據(jù),使得效率不高,且索引結(jié)構(gòu)不緊湊

  • 為什么要用B+樹,不用B樹

索引存在哪兒?

  • 索引本身也比較大,一般會(huì)存儲(chǔ)在磁盤中,索引和數(shù)據(jù)可能是分開存放的(MyISAM的非聚集索引),也可能是一起存放的(InnoDB的聚集索引)

索引的優(yōu)缺點(diǎn)?

  • 優(yōu)點(diǎn)

    • 降低IO成本,提高數(shù)據(jù)查詢效率

    • 降低排序成本(被索引的列會(huì)自動(dòng)排序,使用order by 效率會(huì)提高很多)

  • 缺點(diǎn)

    • 索引會(huì)額外占據(jù)存儲(chǔ)空間

    • 索引會(huì)降低更新表數(shù)據(jù)的效率。進(jìn)行增刪改操作時(shí),不僅要保存數(shù)據(jù),還要更新對(duì)應(yīng)的索引

索引的分類

  • 單列索引

    • 主鍵索引

    • 唯一索引

    • 普通索引

  • 組合索引

 索引使用

  • 建立索引

 CREATE INDEX index_name ON table_name(col_name);
-- 或者
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(col_name)
  • 刪除索引

DROP INDEX index_name ON table_name;
  • 需要建立索引的場(chǎng)景

    • 頻繁作為查詢條件的列,需建索引

    • 多表關(guān)聯(lián)中,關(guān)聯(lián)字段需建索引

    • 查詢中排序的字段,需建索引

  • 不適用索引的場(chǎng)景

    • 寫多讀少的表,不適合建索引

    • 頻繁更新的字段,不適合建索引

explain執(zhí)行計(jì)劃

現(xiàn)有一張user表,其索引如下所示

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其中name,age,address 三個(gè)字段作為一個(gè)組合索引

可以使用explain對(duì)某個(gè)SQL語(yǔ)句進(jìn)行性能分析

explain select * from user where name = 'am';

MySQL索引及優(yōu)化的知識(shí)點(diǎn)有哪些

possible_keys
可能用到的索引
key
實(shí)際用到的索引
key_len
用于查詢的索引的長(zhǎng)度
ref
如果是等值查詢,這里會(huì)會(huì)是const
rows
預(yù)計(jì)需要掃描的行數(shù)(不是精確值)
extra

額外信息,如

  • using where
    表示存儲(chǔ)引擎返回的結(jié)果,還需要在SQL Layer層過濾

  • using index
    表示不需要回表查詢,一般在使用了覆蓋索引時(shí)會(huì)是這個(gè)值。覆蓋索引指的是,select中的列,全是索引列。不需要回表查詢指的是,直接走輔助索引,就能拿到索引列的值,不需要再去主鍵索引上取記錄了

  • using index condition
    MySQL 5.6.x之后支持ICP特性(Index Condition Pushdown),可以把檢查條件下推到存儲(chǔ)引擎層,不符合條件的記錄,直接不讀取,而不是像原來(lái)一樣,先讀取出來(lái),再在SQL Layer層過濾,這樣減少了存儲(chǔ)引擎層掃描的行數(shù)

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  • using filesort
    排序時(shí)無(wú)法用到索引

type

  • system : 表中只有1行數(shù)據(jù),或空表

  • const : 使用唯一索引或主鍵索引,且用where等值查詢,返回記錄是1行,又叫唯一索引掃描

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  • ref : 針對(duì)非唯一索引,使用等值where條件,或者最左前綴規(guī)則的查詢。

下面是滿足了最左前綴規(guī)則,即對(duì)idx_name_age_add來(lái)說(shuō),滿足了最左前綴,第一個(gè)索引為name

MySQL索引及優(yōu)化的知識(shí)點(diǎn)有哪些

  • range:索引范圍掃描,常見于>,<,between,in,like等查詢

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MySQL索引及優(yōu)化的知識(shí)點(diǎn)有哪些

注意like時(shí),通配符%不能放在開頭,否則會(huì)導(dǎo)致全表掃描

MySQL索引及優(yōu)化的知識(shí)點(diǎn)有哪些

  • index : 沒有完全匹配上索引,但不用回表查詢的

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  • all: 全表掃描,然后再在SQL Layer層過濾符合要求的記錄

索引使用規(guī)范(索引失效分析)

  1. 全值匹配
    在索引列上使用等值查詢

explain select * from user where name = 'y' and age = 15;

MySQL索引及優(yōu)化的知識(shí)點(diǎn)有哪些

2. 最左前綴

組合索引中,查詢條件要從組合索引的最左列開始,如上述example中組合索引idx_name_age_add,是建立在三個(gè)列name,age,address的,若跳過name,直接用age查詢,則會(huì)變?yōu)槿頀呙?/p>

explain select * from user where age = 15;

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3. 不要在索引列上做計(jì)算

4. 范圍條件右側(cè)的索引列會(huì)失效

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看到第一個(gè)SQL語(yǔ)句,沒有用上addresss索引

5. 盡量使用覆蓋索引

explain select name,age from user where name = 'y' and age = 1;

可以避免回表查詢

6. 索引字段不要使用不等(!= 或 <>),不要判斷null(is null/ is not null)
會(huì)導(dǎo)致索引失效,轉(zhuǎn)為全表掃描

MySQL索引及優(yōu)化的知識(shí)點(diǎn)有哪些

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7. 索引字段上使用like時(shí),不要以%開頭

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8. 索引字段如果是字符串,記得加單引號(hào)

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9. 索引字段不要用or

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例子總結(jié):

MySQL索引及優(yōu)化的知識(shí)點(diǎn)有哪些

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