MySQL索引详解和优化技巧

myskya · 发表于 2019-12-9 11:33:39

索引（MySQL中也叫“键（Key)"）在数据越大的时候越重要。规模小、负载轻的数据库即使没有索引，也能
有好的性能，但是当数据增加的时候，性能就会很快下降。理解索引如何工作的最简单的方式就是把索引看成
一本书。为了找到书中一个特定的话题，你须要查看目录，它会告诉你页码。索引会让查询锁定更少的列
在InnoDB中，只有事务提交后才会解锁

索引包含了来自于表中某一列或多个列的值。如果索引了多列数据，那么列的顺序非常重要，因为MySQL只
能高效地搜索索引的最左前缀（Leftmost Prefix）。如你所见，创建一个双列索引和两个单列索引是不一样的。

B-TREE
能使用B-Tree索引的查询类型。B一Tree索引能很好地用于全键值、键值范围或键前缀查找。它们只有在查找
使用了素引的最左前缀（Leftmost Prcfix）的时候才有用。上节中的索引对于以下类型的查询有用。

% R2 Q6 J0 D% _9 T, B% c$ ~
CREATE TABLE People(
3 C, X/ U4 {* ~# d. o
last_name varchar(50) not null" |$ \9 N- @' u: B+ O1 _7 L% l# F
first_name varchar(50) not null
7 H) ~, v0 n* @( M3 @5 t% a
dob date not null
) f8 I, z, J! C; }6 R* \
gende enum('m','f') not null: C' R i. L: `8 p8 a/ D
key(last_name,first_name,dob)

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匹配全名
全键值匹配指和索引中的所有列匹配。例如，索引可以帮你找到一个叫CubaAllen并且出生于1960-01-01。
的人。
匹配最左前缀
B-Tree索引可以帮你找到姓为Allen的所有人。这仅仅适用了索引中的第一列。
匹配列前缀
可以匹配某列的值的开头部分。这种索引能帮你找到所有姓氏以J开头的人。这只会使用索引的第1列。
匹配范围值
这种索引能帮你找到姓大干Allen并且小干Barrymore的人。这也只会使用索引第一列．
精确匹配一部分并且匹配某个范围中的另一部分
这种索引能帮你找到姓为Allen并且名字以字母K(Kim、Karl等）开头的人。它精确匹配了last
列并且对first name列进行了范囤查询。
name
只访问索引的查询
B-Tree索引通常能支持只访问索引的查询，它不会访问数据行。

由于树的节点是排好序的，它们可以用于查找（查找值）和ORDER BY查询（以排序的方式查找值）。通常来说，
如果B-Tree能以某种特殊的方式找到某行，那么它也能以同样的方式对行进行排序。因此，上面讨论的所有查
找方式也可以同等地应用于ORDER BY。

下面是B-Tree索引的一些局限：

1,如果查找没有从索引列的最左边开始，它就没什么用处。例如，这种索引不能帮你找到所有叫Bill的人，
也不能找到所有出生在某天的人，因为这些列不在索引的最左边。同样，你不能使用该索引查找某个姓
氏以特定字符结尾的人。

2,不能跳过索引中的列。也就是说，不能找到所有姓氏为Smith并且出生在某个特定日期的人。如果不定
义first_name列的值，MySQL就只能使用索引的第一列。

3,存储引擎不能优化访问任何在第一个范围条件右边的列．比如，如果查询是where last_name='Smith' AND first_name LIKE 'J%' and dob ='1967-12-23'，访问就只能使用索引的头两列，因为LIKE是
范围条件（但是服务器能把其余列用于其他目的）。对于某个只有有限值的列，通常使用等干条件，而
不是范围条件来绕过这个问题。本章稍后的索引案例中我们会举出详细的例子。

哈希索引，空间索引和全文索引等，暂时没有设计

高性能索引策略

1，隔离列，意思就是不要对查询条件中列进行计算等操作
2，前缀索引，针对blob和text，较长的varchar类型，使用前缀索引
Select count(distinct 列) /count(*) from table;
看看这个值时多少，如0.0312
那么就是说，如果前缀的选择率能够接近0.0312，基本就可以了。可以在同一个查询中对不同长长度进行计算
，这对于大表很有用。
Select  count(distinct left(列,3)) /count(*)  as  sel1,
count(distinct left(列,4)) /count(*)  as  sel1  ,
count(distinct left(列,5)) /count(*)  as  sel1,
count(distinct left(列,6)) /count(*)  as  sel1,
count(distinct left(列,7)) /count(*)  as  sel1 from table;
找到接近0.0312即可。

Alter table table_name add key (列(7))
3,覆盖索引
包含或者覆盖所有满足查询的数据索引叫做覆盖索引
explain时，extra中的会显示using index
这里一个重要的原则是
select后面的列不能使用*，要使用单独的需要查找的列，使用带索引的列
如select id from table_name;

很容易把Extra列的“使用索引（Using Index)”和type列的“索引（index)”弄混淆。然而，它们完全不
一样。type列和覆盖索引没有任何关系，它显示了查询的访问类型，或者说是查询查找数据行的类型。

Explain Select * from table_name where col ='nam' and col1 like '%name%';
) C6 o- q5 P4 G5 W6 \
Extra:using where

复制代码

该索引不能覆盖查询的原因：
1，
没有索引覆盖查询，因为从表中选择了所有的列，并且没有索引覆盖所有列。MySQL理论上有一个捷径可以使用，但是，WHERE子句只提到了索引覆盖的列，因此MysQL可以使用索引找到col并检查col1是否匹配，这只能通过读取整行进行。
2，
MySQL不能在索弓l中执行LIKE操作。这是低层次存储引擎API的限制，它只允许在索引进行简单比较。MysQL能在索引中执行前缀匹配的LIKE模式是因为能把它们转化为简单比较，但是查询中前导的通配符是存储引擎无法转化匹配的。因此，MySQL服务器自己将不得不提取和匹配行的数据，而不是索引值。
有办法可以解决这个问题，那就是合并索引及重写查询。可以把索引进行延伸，让它覆盖（artist,title,prod_id）并且按照下面的方式重写查询：

4,为排序使用索引扫描
mysql有两种产生排序结果的方式：使用文件排序（fileSort），或者扫描有序索引。
explain输出type为index，表示mysql会扫描索引

扫描索引本身是很快的，因为它只需要从一条索引记录移到另外一条记录。然而，如果MySQL没有使用索引覆盖查询，就不得不查找在索引中发现的每一行。这基本是随机I/O的，因此以索引顺序读取数据通常比顺序扫描表慢得多，尤其对于I/O密集的工作负载．

MySQL能为排序和查找行使用同样的索引。如果可能，按照这样一举两得的方式设计索引是个好主意。

按照索引对结果进行排序，只有当索引的顺序和ORDER BY子句中的顺序完全一致，并且所有列排序的方向（升序或降序）一样才可以。如果查询联接了多个表，只有在ORDER BY子句的所有列引用的是第一个表才可以。查找查询中的ORDER BY子句也有同样的局限：它要使用索引的最左前级。在其他所有情况下，MySQL使用文件排序。

ORDER BY无须定义索引的最左前级的一种情况是前导列为常量（也就是说第一个索引不能是范围查询，如果是组合索引应该以此为常量）。如果WHERE子句和JOIN子句为这些列定义了常量，它们就能弥补索引的缺陷。

使用join可能情况会有不同

5，压缩索引（myisam）
6，多余和重复索引（应该避免）

多余索引（Redundant Index）和重复索引有一些不同。如果列（A,B）
上有索引，那么另外一个列（A）上的
索引就是多余的。这就是说，(A,B）上的索引能被当成（A）上的索引。（这种多余只适合于B一Tree索引。）
然而，(B,A）上的索引不会是多余的，（B）上的索引也不是，因为列B不是列（A,B）的最左前缀。还有，不同类型的索引（例如哈希或全文索引）对于B一Tree索引不是多余的，无论它们针对的是哪一列。

要点：
在任何可能的地方，都要试着扩展索引（之前是一个列A上面有索引，现在两个列A，B上建立索引），而不是新增索引。通常维护一个多列索引要比维护多个单列索引容易。如果不知道查询的分布，就要尽可能地使索引变得更有选择性，因为高选择性的索引通常更有好处．

即使InnoDB使用了索引，它也能锁定不需要的行，这个问题在它不能使用索引找到并锁定行的时候会更严重：如果没有索引，mysql不管是否需要行，都会进行全表扫描并锁定每一行

myskya · 发表于 2019-12-9 11:34:27

创建索引时，

拥有唯一值的列选择性最高，那些具有很多相同值的不适合创建索引

一个通用的规则：保持表上的所有选项。当你设计索引的时候，不要只想着已有查询需要的索

引，也要想着优化查询。如果看到需要某个索引，但是一些查询会因它而受到损害，就要问问自己是否应该改变这些查询。应该一起优化查询和索引，以找到最佳的折中。没有必要闭门造车，以得到最好的索引。

一个在多列上面的索引，为了是这个索引生效，必须满足最左原则。

例如inex（a,b,c）,这个时候如果只是用了a,c。没有使用b这个时候就不会使用索引。怎么处理

这里如果b是一个可以枚举的类型那么可以使用in（…）,将b全部列出。这样相当于b没有起到筛选的作用，但是却可以是索引发挥作用。这个方法也不能滥用，因为会出现n*n的结果，如果枚举数相乘过大，应该选择其他方式

避免多个范围条件，只能对其中一个使用索引

索引和表维护

表维护的主要目标：查找和修复损坏，维护精确的索引统计，并且减少碎片.

check table table_name;
repair table table_name;
Show index from table_name;检查索引的基数性

主要关注cardinality列，显示存储引擎估计的索引中唯一值的数量

B-Tree索引能变成碎片，它降低了性能。碎片化的索引可能会以很差或非顺序的方式保存在磁盘上。

表数据也能变成碎片化。两种类型：

1，行碎片

当行披存储在多个地方的多个片段中时，就会是这种碎片。即使查询只从索引中找一行数据，行碎片也会降低性能。

2，内部行碎片

当逻辑上顺序的页面或行在磁盘上没有被顺序存储的时候，就会产生这种碎片。它影响了诸如全表扫描和

聚集素引范围扫描这样的操作。这些操作通常从磁盘上的顺序数据布局得益。

为了消除碎片，可以允许OPTIMIZE TABLE或转储并重新加载数据。

ALTER TABLE <table> ENGINE=<engine>

加速ALTER TABLE

MySQL的ALTER TABLE的性能在遇到很大的表的时候会出问题。MySQL执行大部分更改操作都是新建一个需

要的结构的空表，然后把所有老的数据插入到新表中，最后删除旧表．这会耗费很多时间，尤其是在内存紧张，

而表很大并含有很多索引的时候．许多人都遇到过ALTER TABLE操作需要几小时或几天才能完成的情况。

传统：

ALTER TABLE table_name MODIFY COLUMN col TINYINT(3) NOT NULL DEFAULT 5;
理论上，MySQL能跳过构建一个新表的方式。列的默认值实际保存在表的.frm文件中，因此可以不接触表而更
改它。MySQL没有使用这种优化，然而，任何MODIFY COLUMN都会导致表重建。

变化：

ALTER TABLE table_name ALTER COLUMN col SET DEFAULT 5;
这个命令更改了.frm文件并且没有改动表。它非常快。
还有一个CHANGE COLUMN

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