Mysql索引优化

小伙伴们对数据库编程感兴趣吗？是否正在学习相关知识点？如果是，那么本文《Mysql索引优化》，就很适合你，本篇文章讲解的知识点主要包括MySQL。在之后的文章中也会多多分享相关知识点，希望对大家的知识积累有所帮助！

一、索引的数据结构 B-Tree（mysql主要使用 B-tree 平衡树）

聚簇索引与非聚簇索引

聚簇索引：索引的叶节点指向数据
非聚簇索引：索引的叶节点指向数据的引用

索引类型	优	劣
聚簇索引	查询数据少时，无须回行	不规则插入数据，频繁的页分裂

myisam使用非聚簇索引，innodb使用聚簇索引

对于innodb引擎：

1. 主键索引既存储索引值，又在叶中存储行数据
2. 如果没有主键，则会使用 unique key 做主键
3. 如果没有unique，则mysql会生成一个rowid做主键　　

二、索引类型

1. 主键索引

primary key() 要求关键字不能重复，也不能为null,同时增加主键约束
主键索引定义时，不能命名

2. 唯一索引

unique index() 要求关键字不能重复，同时增加唯一约束

3. 普通索引

index() 对关键字没有要求

4. 全文索引

fulltext key() 关键字的来源不是所有字段的数据，而是字段中提取的特别关键字

关键字：可以是某个字段或多个字段，多个字段称为复合索引

建表：
creat table student(
    stu_id int unsigned not null auto_increment,
    name varchar(32) not null default '',
    phone char(11) not null default '',
    stu_code varchar(32) not null default '',
    stu_desc text,
    primary key ('stu_id'),     //主键索引
    unique index 'stu_code' ('stu_code'), //唯一索引
    index 'name_phone' ('name','phone'),  //普通索引，复合索引
    fulltext index 'stu_desc' ('stu_desc'), //全文索引
) engine=myisam charset=utf8;

更新：
alert table student
    add primary key ('stu_id'),     //主键索引
    add unique index 'stu_code' ('stu_code'), //唯一索引
    add index 'name_phone' ('name','phone'),  //普通索引，复合索引
    add fulltext index 'stu_desc' ('stu_desc'); //全文索引

删除：
alert table sutdent
    drop primary key,
    drop index 'stu_code',
    drop index 'name_phone',
    drop index 'stu_desc';

三、索引使用原则

1. 列独立

保证索引包含的字段独立在查询语句中，不能是在表达式中

2. 左前缀

like:匹配模式左边不能以通配符开始，才能使用索引
注意：前缀索引在排序 order by 和分组 group by 操作的时候无法使用。

3. 复合索引由左到右生效

建立联合索引，要同时考虑列查询的频率和列的区分度。

1. index(a,b,c)

语句	索引是否发挥作用
where a=3	是，只使用了a
where a=3 and b=5	是，使用了a,b
where a=3 and b=5 and c=4	是，使用了a,b,c
where b=3 or where c=4	否
where a=3 and c=4	是，仅使用了a
where a=3 and b>10 and c=7	是，使用了a,b
where a=3 and b like '%xx%' and c=7	使用了a,b

or的两边都有存在可用的索引，该语句才能用索引。

4. 不要滥用索引，多余的索引会降低读写性能

即使满足了上述原则，mysql还是可能会弃用索引，因为有些查询即使使用索引，也会出现大量的随机io，相对于从数据记录中的顺序io开销更大。

四、mysql 中能够使用索引的典型应用

测试库下载地址：https://downloads.mysql.com/d...

1. 匹配全值（match the full value）

对索引中所有列都指定具体值，即是对索引中的所有列都有等值匹配的条件。
例如，租赁表 rental 中通过指定出租日期 rental_date + 库存编号 inventory_id + 客户编号 customer_id 的组合条件进行查询，熊执行计划的 key he extra 两字段的值看到优化器选择了复合索引 idx_rental_date:

MySQL [sakila]> explain select * from rental where rental_date='2005-05-25 17:22:10' and inventory_id=373 and customer_id=343 \G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: rental
   partitions: NULL
         type: const
possible_keys: rental_date,idx_fk_inventory_id,idx_fk_customer_id
          key: rental_date
      key_len: 10
          ref: const,const,const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

explain 输出结果中字段 type 的值为 const，表示是常量；字段 key 的值为 rental_date, 表示优化器选择索引 rental_date 进行扫描。

2. 匹配值的范围查询（match a range of values）

对索引的值能够进行范围查找。
例如，检索租赁表 rental 中客户编号 customer_id 在指定范围内的记录：

MySQL [sakila]> explain select * from rental where customer_id >= 373 and customer_id 

类型 type 为 range 说明优化器选择范围查询，索引 key 为 idx_fk_customer_id 说明优化器选择索引 idx_fk_customer_id 来加速访问，注意到这个列子中 extra 列为 using index codition ,表示 mysql 使用了 ICP（using index condition） 来进一步优化查询。

3. 匹配最左前缀（match a leftmost prefix）

仅仅使用索引中的最左边列进行查询，比如在 col1 + col2 + col3 字段上的联合索引能够被包含 col1、(col1 + col2)、（col1 + col2 + col3）的等值查询利用到，可是不能够被 col2、（col2、col3）的等值查询利用到。
最左匹配原则可以算是 MySQL 中 B-Tree 索引使用的首要原则。

4. 仅仅对索引进行查询（index only query）

当查询的列都在索引的字段中时，查询的效率更高，所以应该尽量避免使用 select *，需要哪些字段，就只查哪些字段。

5. 匹配列前缀（match a column prefix）

仅仅使用索引中的第一列，并且只包含索引第一列的开头一部分进行查找。
例如，现在需要查询出标题 title 是以 AFRICAN 开头的电影信息，从执行计划能够清楚看到，idx_title_desc_part 索引被利用上了：

MySQL [sakila]> create index idx_title_desc_part on film_text(title (10), description(20));
Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

MySQL [sakila]> explain select title from film_text where title like 'AFRICAN%'\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: film_text
   partitions: NULL
         type: range
possible_keys: idx_title_desc_part,idx_title_description
          key: idx_title_desc_part
      key_len: 32
          ref: NULL
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: Using where
 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

extra 值为 using where 表示优化器需要通过索引回表查询数据。

6. 能够实现索引匹配部分精确而其他部分进行范围匹配（match one part exactly and match a range on another part）

例如，需要查询出租日期 rental_date 为指定日期且客户编号 customer_id 为指定范围的库存：

MySQL [sakila]> MySQL [sakila]> explain select inventory_id from rental where rental_date='2006-02-14 15:16:03' and customer_id >= 300 and customer_id 

7. 如果列名是索引，那么使用 column_name is null 就会使用索引。

例如，查询支付表 payment 的租赁编号 rental_id 字段为空的记录就用到了索引：

MySQL [sakila]> explain select * from payment where rental_id is null \G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: payment
   partitions: NULL
         type: ref
possible_keys: fk_payment_rental
          key: fk_payment_rental
      key_len: 5
          ref: const
         rows: 5
     filtered: 100.00
        Extra: Using index condition
 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

五、存在索引但不能使用索引的典型场景

有些时候虽然有索引，但是并不被优化器选择使用，下面举例几个不能使用索引的场景。

1.以%开头的 like 查询不能利用 B-Tree 索引，执行计划中 key 的值为 null 表示没有使用索引

MySQL [sakila]> explain select * from actor where last_name like "%NI%"\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: actor
   partitions: NULL
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 200
     filtered: 11.11
        Extra: Using where
 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

因为 B-Tree 索引的结构，所以以%开头的插叙很自然就没法利用索引了。一般推荐使用全文索引（Fulltext）来解决类似的全文检索的问题。或者考虑利用 innodb 的表都是聚簇表的特点，采取一种轻量级别的解决方式：一般情况下，索引都会比表小，扫描索引要比扫描表更快，而Innodb 表上二级索引 idx_last_name 实际上存储字段 last_name 还有主键 actot_id,那么理想的访问应该是

首先扫描二级索引 idx_last_name 获得满足条件的last_name like '%NI%' 的主键 actor_id 列表，之后根据主键回表去检索记录，这样访问避开了全表扫描演员表 actor 产生的大量 IO 请求。

ySQL [sakila]> explain select * from (select actor_id from actor where last_name like '%NI%') a , actor b where a.actor_id = b.actor_id \G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: actor
   partitions: NULL
         type: index
possible_keys: PRIMARY
          key: idx_actor_last_name
      key_len: 137
          ref: NULL
         rows: 200
     filtered: 11.11
        Extra: Using where; Using index
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: b
   partitions: NULL
         type: eq_ref
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 2
          ref: sakila.actor.actor_id
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL

从执行计划中能够看出，extra 字段 using wehre；using index。理论上比全表扫描更快一下。

2. 数据类型出现隐式转换的时候也不会使用索引

当列的类型是字符串，那么一定记得在 where 条件中

把字符常量值用引号引起来

，否则即便这个列上有索引，mysql 也不会用到，因为 MySQL 默认把输入的常量值进行转换以后才进行检索。

例如，演员表 actor 中的姓氏字段 last_name 是字符型的，但是 sql 语句中的条件值 1 是一个数值型值，因此即便存在索引 idx_last_name, mysql 也不能正确的用上索引，而是继续进行全表扫描：

MySQL [sakila]> explain select * from actor where last_name = 1 \G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: actor
   partitions: NULL
         type: ALL
possible_keys: idx_actor_last_name
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 200
     filtered: 10.00
        Extra: Using where
 1 row in set, 3 warnings (0.00 sec)

MySQL [sakila]> explain select * from actor where last_name = '1'\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: actor
   partitions: NULL
         type: ref
possible_keys: idx_actor_last_name
          key: idx_actor_last_name
      key_len: 137
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

3. 复合索引的情况下，假如查询条件不包含索引列最左边部分，即不满足最左原则 leftmost，是不会使用复合索引的。

4. 如果 MySQL 估计使用索引比全表扫描更慢，则不使用索引。

5. 用 or 分割开的条件，如果 or 前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。

六、查看索引使用情况

如果索引正在工作， Handler_read_key 的值将很高，这个值代表了一个行被索引值读的次数，很低的值表名增加索引得到的性能改善不高，因为索引并不经常使用。
Handler_read_rnd_next 的值高则意味着查询运行低效，并且应该建立索引补救。这个值的含义是在数据文件中读下一行的请求数。如果正在进行大量的表扫描，Handler_read_rnd_next 的值较高，则通常说明表索引不正确或写入的查询没有利用索引，具体如下。

MySQL [sakila]> show status like 'Handler_read%';
+-----------------------+-------+
| Variable_name         | Value |
+-----------------------+-------+
| Handler_read_first    | 1     |
| Handler_read_key      | 5     |
| Handler_read_last     | 0     |
| Handler_read_next     | 200   |
| Handler_read_prev     | 0     |
| Handler_read_rnd      | 0     |
| Handler_read_rnd_next | 0     |
+-----------------------+-------+

七、使用索引的小技巧

1. 字符串字段权衡区分度与长度的技巧

截取不同长度，测试区分度

# 这里假设截取6个字符长度计算区别度，直到区别度达到0.1，就可以把这个字段的这个长度作为索引了
mysql> select count(distinct left([varchar]],6))/count(*) from table;

#注意：设置前缀索引时指定的长度表示字节数，而对于非二进制类型(CHAR, VARCHAR, TEXT)字段而言的字段长度表示字符数，所
#      以，在设置前缀索引前需要把计算好的字符数转化为字节数，常用字符集与字节的关系如下：
# latin      单字节：1B
# GBK        双字节：2B
# UTF8       三字节：3B
# UTF8mb4    四字节：4B     
# myisam 表的索引大小默认为 1000字节，innodb 表的索引大小默认为 767 字节，可以在配置文件中修改 innodb_large_prefix 
# 项的值增大 innodb 索引的大小，最大 3072 字节。

区别度能达到0.1，就可以。

2. 左前缀不易区分的字段索引建立方法

这样的字段，左边有大量重复字符，比如url字段汇总的http://

1. 倒过来存储并建立索引
2. 新增伪hash字段 把字符串转化为整型

3. 索引覆盖

概念：如果查询的列恰好是索引的一部分，那么查询只需要在索引文件上进行，不需要回行到磁盘，这种查询，速度极快，江湖人称——索引覆盖

4. 延迟关联

在根据条件查询数据时，如果查询条件不能用的索引，可以先查出数据行的id，再根据id去取数据行。
eg.

//普通查询 没有用到索引
select * from post where content like "%新闻%";
//延迟关联优化后 内层查询走content索引，取出id,在用join查所有行
select a.* from post as a inner join (select id from post where content like "%新闻%") as b on a.id=b.id; 

5. 索引排序　

排序的字段上加入索引，可以提高速度。

6. 重复索引和冗余索引

重复索引：在同一列或者相同顺序的几个列建立了多个索引，成为重复索引，没有任何意义，删掉
冗余索引：两个或多个索引所覆盖的列有重叠，比如对于列m,n ，加索引index m(m),indexmn(m,n),称为冗余索引。

7. 索引碎片与维护

在数据表长期的更改过程中，索引文件和数据文件都会产生空洞，形成碎片。修复表的过程十分耗费资源，可以用比较长的周期修复表。

//清理方法
alert table xxx engine innodb; 
//或
optimize table xxx;

8. innodb引擎的索引注意事项

Innodb 表要尽量自己指定主键，如果有几个列都是唯一的，要选择最常作为访问条件的列作为主键，另外，Innodb 表的普通索引都会保存主键的键值，所以主键要尽可能选择较短的数据类型，可以有效的减少索引的磁盘占用，提高索引的缓存效果。

理论要掌握，实操不能落！以上关于《Mysql索引优化》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！