MySQL 索引管理与执行计划 | CLSN

1.1 索引的介绍

　　索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。

　　索引的一个主要目的就是加快检索表中数据的方法，亦即能协助信息搜索者尽快的找到符合限制条件的记录ID的辅助数据结构。

1.1.1 唯一索引

　　唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。

　　例如，如果在employee表中职员的姓(lname)上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。

1.1.2 主键索引

　　数据库表经常有一列或多列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。

　　该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。

1.1.3 聚集索引

　　在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。

　　聚集索引和非聚集索引的区别，如字典默认按字母顺序排序，读者如知道某个字的读音可根据字母顺序快速定位。因此聚集索引和表的内容是在一起的。如读者需查询某个生僻字，则需按字典前面的索引，举例按偏旁进行定位，找到该字对应的页数，再打开对应页数找到该字。

　　这种通过两个地方而查询到某个字的方式就如非聚集索引。

1.1.4 索引列

　　可以基于数据库表中的单列或多列创建索引。多列索引可以区分其中一列可能有相同值的行。如果经常同时搜索两列或多列或按两列或多列排序时，索引也很有帮助。

　　例如，如果经常在同一查询中为姓和名两列设置判据，那么在这两列上创建多列索引将很有意义。

　　检查查询的WHERE和JOIN子句。在任一子句中包括的每一列都是索引可以选择的对象。对新索引进行试验以检查它对运行查询性能的影响。考虑已在表上创建的索引数量。最好避免在单个表上有很多索引。

　　检查已在表上创建的索引的定义。最好避免包含共享列的重叠索引。

检查某列中唯一数据值的数量，并将该数量与表中的行数进行比较。比较的结果就是该列的可选择性，这有助于确定该列是否适合建立索引，如果适合，确定索引的类型。

1.1.5 B树算法

　　B树的搜索，从根结点开始，如果查询的关键字与结点的关键字相等，那么就命中；否则，如果查询关键字比结点关键字小，就进入左边；如果比结点关键字大，就进入右边；如果左边或右边的指针为空，则报告找不到相应的关键。

如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多（平衡），那么B树的搜索性能逼近二分查找；但它比连续内存空间的二分查找的优点是，改变B树结构（插入与删除结点）不需要移动大段的内存数据，甚至通常是常数开销。

1.1.6 B+树算法

B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树：

　　 B+的搜索与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在非叶子结点命中），其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找；

B+的特性：

1.1.7 HASH：HASH算法

　　哈希索引只有Memory, NDB两种引擎支持，Memory引擎默认支持哈希索引，如果多个hash值相同，出现哈希碰撞，那么索引以链表方式存储。

　　但是，Memory引擎表只对能够适合机器的内存切实有限的数据集。

　　要使InnoDB或MyISAM支持哈希索引，可以通过伪哈希索引来实现，叫自适应哈希索引。

　　主要通过增加一个字段，存储hash值，将hash值建立索引，在插入和更新的时候，建立触发器，自动添加计算后的hash到表里。

1.1.8 其他的索引

1.2 MySQL索引管理

　　索引建立在表的列上(字段)的。

　　在where后面的列建立索引才会加快查询速度。

　　pages<-–索引（属性）<-—查数据。

添加索引的方法：

语法格式:

1.2.1 创建普通索引

创建普通索引方法一：

创建普通索引方法二：

1.2.2 删除索引

1.3 MySQL中的约束索引

主键索引

　　只能有一个主键。

　　主键索引:列的内容是唯一值,例如学号.

　　表创建的时候至少要有一个主键索引，最好和业务无关。

普通索引

　　加快查询速度，工作中优化数据库的关键。

　　在合适的列上建立索引，让数据查询更高效。

用了索引，查一堆内容。

　　在where条件关键字后面的列建立索引才会加快查询速度.

唯一索引

　　内容唯一，但不是主键。

1.3.1 创建主键索引

　　建立表时

　　建立表后增加

增加自增主键

1.3.2 使用字段前缀创建索引及联合索引

前缀索引：根据字段的前N个字符建立索引

联合索引：多个字段建立一个索引。

示例:

创建表

创建联合索引

查看索引的类型

建立唯一键索引

查看数据表

　　联合主键是联合索引的特殊形式

前缀加联合索引

1.4 SQL语句优化

1.4.1 企业SQL优化思路

　　1、把一个大的不使用索引的SQL语句按照功能进行拆分

　　2、长的SQL语句无法使用索引，能不能变成2条短的SQL语句让它分别使用上索引。

　　3、对SQL语句功能的拆分和修改

　　4、减少“烂”SQL由运维（DBA）和开发交流（确认），共同确定如何改，最终由DBA执行

　　5、制定开发流程

1.4.2 不适合走索引的场景

　　1、唯一值少的列上不适合建立索引或者建立索引效率低。例如：性别列

　　2、小表可以不建立索引，100条记录。

　　3、对于数据仓库，大量全表扫描的情况，建索引反而会慢

1.4.3 查看表的唯一值数量

1.4.4 建立索引流程

　　1、找到慢SQL。

　　　　记录慢查询日志。

　　2、explain select句,条件列多。

　　3、查看表的唯一值数量：

　　4、建立索引(流量低谷)

　　6、like ‘%%‘不用mysql

　　7、进行判断重复的行数

查看行数:

查看去重后的行数：

1.5 用explain查看SQL的执行计划

　　在工作中，我们用于捕捉性能问题最常用的就是打开慢查询，定位执行效率差的SQL，那么当我们定位到一个SQL以后还不算完事，我们还需要知道该SQL的执行计划，比如是全表扫描，还是索引扫描，这些都需要通过EXPLAIN去完成。

　　EXPLAIN命令是查看优化器如何决定执行查询的主要方法。可以帮助我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。

　　需要注意的是，生成的QEP并不确定，它可能会根据很多因素发生改变。MySQL不会将一个QEP和某个给定查询绑定，QEP将由SQL语句每次执行时的实际情况确定，即便使用存储过程也是如此。尽管在存储过程中SQL语句都是预先解析过的，但QEP仍然会在每次调用存储过程的时候才被确定。

1.5.1 查看 select 语句的执行过程

使用where****条件查找

1.5.2 通过执行计划可以知道什么？

1.5.3 MySQL执行计划调用方式

1.5.4 执行计划包含的信息

1.5.5 id

　　包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序

【示例一】id相同，执行顺序由上至下

【示例二】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

【示例三】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

1.5.6 select_type

说明：

【示例】

内容说明：

1.5.7 type

　　表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”，常见类型如下:

　　从左到右，性能从最差到最好

【示例一】ALL：Full Table Scan， MySQL将遍历全表以找到匹配的行

【示例二】index：Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树

【示例三】range:索引范围扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值域的行。

显而易见的索引范围扫描是带有between或者where子句里带有<, >查询。当mysql使用索引去查找一系列值时，例如IN()和OR列表，也会显示range（范围扫描）,当然性能上面是有差异的。

【示例四】ref：使用非唯一索引扫描或者唯一索引的前缀扫描，返回匹配某个单独值的记录行

【示例五】eq_ref：类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件。

【示例六】const、system：当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。

　　如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量

【示例七】NULL：MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。

1.5.8 possible_keys

　　指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用

1.5.9 key

　　显示MySQL在查询中实际使用的索引，若没有使用索引，显示为NULL

【示例】

1.5.10 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（key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，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）。

1.5.11 ref

　　表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值。

1.5.12 rows

　　表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数。

【示例】

1.5.13 Extra

　　包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息

【示例一】Using index

该值表示相应的select操作中使用了覆盖索引（Covering Index）

　　　　覆盖索引（Covering Index）

　　　　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

　　　　包含所有满足查询需要的数据的索引称为覆盖索引（Covering Index）

**　　　　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

【示例二】Using where

　　表示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字句的查询都会显示"Using where"。

　　有时"Using where"的出现就是一个暗示：查询可受益与不同的索引。

【示例三】Using temporary

　　表示MySQL需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询

　　这个值表示使用了内部临时(基于内存的)表。一个查询可能用到多个临时表。有很多原因都会导致MySQL在执行查询期间创建临时表。两个常见的原因是在来自不同表的上使用了DISTINCT,或者使用了不同的ORDER BY和GROUP BY列。可以强制指定一个临时表使用基于磁盘的MyISAM存储引擎。这样做的原因主要有两个：

　　　　1)内部临时表占用的空间超过min(tmp_table_size，max_heap_table_size)系统变量的限制

　　　　2)使用了TEXT/BLOB 列

【示例四】Using filesort

　　MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”

　　该值强调了在获取连接条件时没有使用索引，并且需要连接缓冲区来存储中间结果。

　　如果出现了这个值，那应该注意，根据查询的具体情况可能需要添加索引来改进能。

删除t1索引

删除t2索引

经常查找

【示例六】Impossible where

　　这个值强调了where语句会导致没有符合条件的行。

【示例七】Select tables optimized away

　　这个值意味着仅通过使用索引，优化器可能仅从聚合函数结果中返回一行.

【示例八】Index merges

　　当MySQL 决定要在一个给定的表上使用超过一个索引的时候，就会出现以下格式中的一个，详细说明使用的索引以及合并的类型。

1.5.14 小结

　　EXPLAIN不会告诉你关于触发器、存储过程的信息或用户自定义函数对查询的影响情况。

　　EXPLAIN不考虑各种Cache。

　　EXPLAIN不能显示MySQL在执行查询时所作的优化工作。

　　部分统计信息是估算的，并非精确值。

　　EXPALIN只能解释SELECT操作，其他操作要重写为SELECT后查看执行计划。

1.6 mysql不走索引的原因

1.6.1 一些常见的原因

　　1) 没有查询条件，或者查询条件没有建立索引

　　2) 在查询条件上没有使用引导列

　　3) 查询的数量是大表的大部分，应该是30％以上。

　　4) 索引本身失效

　　5) 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)

　　6) 对小表查询

　　7) 提示不使用索引

　　8) 统计数据不真实

　　9) CBO计算走索引花费过大的情况。其实也包含了上面的情况，这里指的是表占有的block要比索引小。

　　10)隐式转换导致索引失效.这一点应当引起重视.也是开发中经常会犯的错误.

　　11) 注意使用的特殊符号

　　12)like “%_” 百分号在前.

　　13) not in ,not exist.

　　14) in 尽量改成 union 。

　　15)当变量采用的是times变量，而表的字段采用的是date变量时.或相反情况。

　　16)B-tree索引is null不会走,is not null会走,位图索引 is null,is not null 都会走。

　　17)联合索引 is not null 只要在建立的索引列（不分先后）都会走,

　　in null时必须要和建立索引第一列一起使用,当建立索引第一位置条件是is null 时,其他建立索引的列可以是is null（但必须在所有列都满足is null的时候）,或者=一个值；

　　当建立索引的第一位置是=一个值时,其他索引列可以是任何情况（包括is null =一个值）,以上两种情况索引都会走。其他情况不会走。

1.6.2 需要注意的一些

1.7 数据库索引的设计原则

　　为了使索引的使用效率更高，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。

1.7.1 那么索引设计原则又是怎样的

1．选择唯一性索引

　　唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。

　　例如，学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话，可能存在同名现象，从而降低查询速度。

2．为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引

　　经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段，排序操作会浪费很多时间。

如果为其建立索引，可以有效地避免排序操作。

3．为常作为查询条件的字段建立索引

　　如果某个字段经常用来做查询条件，那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。因此，

　　为这样的字段建立索引，可以提高整个表的查询速度。

4．限制索引的数目

　　索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。

5．尽量使用数据量少的索引

　　如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。例如，对一个CHAR（100）类型的字段进行全文检索需要的时间肯定要比对CHAR（10）类型的字段需要的时间要多。

6．尽量使用前缀来索引

　　如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。

7．删除不再使用或者很少使用的索引

　　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。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。

8.小表不应建立索引

　　包含大量的列并且不需要搜索非空值的时候可以考虑不建索引

1.8 参考文献

<li>
  <a href="#12_MySQL">1.2 MySQL索引管理</a><ul>
    <li>
      <a href="#121">1.2.1 创建普通索引</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#122">1.2.2 删除索引</a>
    </li>
  </ul>
</li>

<li>
  <a href="#13_MySQL">1.3 MySQL中的约束索引</a><ul>
    <li>
      <a href="#131">1.3.1 创建主键索引</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#132">1.3.2 使用字段前缀创建索引及联合索引</a>
    </li>
  </ul>
</li>

<li>
  <a href="#14_SQL">1.4 SQL语句优化</a><ul>
    <li>
      <a href="#141_SQL">1.4.1 企业SQL优化思路</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#142">1.4.2 不适合走索引的场景</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#143">1.4.3 查看表的唯一值数量</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#144">1.4.4 建立索引流程</a>
    </li>
  </ul>
</li>

<li>
  <a href="#15_explainSQL">1.5 用explain查看SQL的执行计划</a><ul>
    <li>
      <a href="#151_select">1.5.1 查看 select 语句的执行过程</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#152">1.5.2 通过执行计划可以知道什么？</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#153_MySQL">1.5.3 MySQL执行计划调用方式</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#154">1.5.4 执行计划包含的信息</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#155_id">1.5.5 id</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#156_select_type">1.5.6 select_type</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#157_type">1.5.7 type</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#158_possible_keys">1.5.8 possible_keys</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#159_key">1.5.9 key</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#1510_key_len">1.5.10 key_len</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#1511_ref">1.5.11 ref</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#1512_rows">1.5.12 rows</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#1513_Extra">1.5.13 Extra</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#1514">1.5.14 小结</a>
    </li>
  </ul>
</li>

<li>
  <a href="#16_mysql">1.6 mysql不走索引的原因</a><ul>
    <li>
      <a href="#161">1.6.1 一些常见的原因</a>
    </li>
    <li>
      <a href="#162">1.6.2 需要注意的一些</a>
    </li>
  </ul>
</li>

<li>
  <a href="#17">1.7 数据库索引的设计原则</a><ul>
    <li>
      <a href="#171">1.7.1 那么索引设计原则又是怎样的</a>
    </li>
  </ul>
</li>

<li>
  <a href="#18">1.8 参考文献</a>
</li>

1.1 索引的介绍

1.1.1 唯一索引

1.1.2 主键索引

1.1.3 聚集索引

1.1.4 索引列

1.1.5 B树算法

1.1.6 B+树算法

1.1.7 HASH：HASH算法

1.1.8 其他的索引

1.2 MySQL索引管理

1.2.1 创建普通索引

1.2.2 删除索引

1.3 MySQL中的约束索引

1.3.1 创建主键索引

1.3.2 使用字段前缀创建索引及联合索引

1.4 SQL语句优化

1.4.1 企业SQL优化思路

1.4.2 不适合走索引的场景

1.4.3 查看表的唯一值数量

1.4.4 建立索引流程

1.5 用explain查看SQL的执行计划

1.5.1 查看 select 语句的执行过程

1.5.2 通过执行计划可以知道什么？

1.5.3 MySQL执行计划调用方式

1.5.4 执行计划包含的信息

1.5.5 id

1.5.6 select_type

1.5.7 type

1.5.8 possible_keys

1.5.9 key

1.5.10 key_len

1.5.11 ref

1.5.12 rows

1.5.13 Extra

1.5.14 小结

1.6 mysql不走索引的原因

1.6.1 一些常见的原因

1.6.2 需要注意的一些

1.7 数据库索引的设计原则

1.7.1 那么索引设计原则又是怎样的

1.8 参考文献

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