深入理解MySQL索引

2023年5月2日 235次阅读 来源: mysql

一、介绍

1.什么是索引？

一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。

2.为什么要有索引呢？

索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能
非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对于性能的影响愈发重要。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
索引相当于字典的音序表，如果要查某个字，如果不使用音序表，则需要从几百页中逐页去查。

二、索引的原理

一 、索引原理

索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。相似的例子还有：查字典，查火车车次，飞机航班等

本质都是：通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。

数据库也是一样，但显然要复杂的多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？我们回想字典的例子，能不能把数据分成段，然后分段查询呢？最简单的如果1000条数据，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段……这样查第250条数据，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的无效数据。但如果是1千万的记录呢，分成几段比较好？稍有算法基础的同学会想到搜索树，其平均复杂度是lgN，具有不错的查询性能。但这里我们忽略了一个关键的问题，复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的。而数据库实现比较复杂，一方面数据是保存在磁盘上的，另外一方面为了提高性能，每次又可以把部分数据读入内存来计算，因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右，所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。

 二、 磁盘IO与预读

考虑到磁盘IO是非常高昂的操作，计算机操作系统做了一些优化，当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，因为局部预读性原理告诉我们，当计算机访问一个地址的数据的时候，与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关，一般为4k或8k，也就是我们读取一页内的数据时候，实际上才发生了一次IO，这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。

三、Mysql索引

3.1功能

  1. 索引的功能就是加速查找
  2. mysql中的primary key，unique，联合唯一也都是索引，这些索引除了加速查找以外，还有约束的功能

3.2MySQL的索引分类

  1. 主键索引：即主索引，根据主键pk_clolum（length）建立索引，不允许重复，不允许空值；
  2. 唯一索引：用来建立索引的列的值必须是唯一的，允许空值
  3. 普通索引：用表中的普通列构建的索引，没有任何限制
  4. 全文索引：用大文本对象的列构建的索引（下一部分会讲解）
  5. 组合索引：用多个列组合构建的索引，这多个列中的值不允许有空值

3.3索引的两大类型hash与btree

我们可以在创建上述索引的时候，为其指定索引类型，分两类
    1.hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢
    2.btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量指数级增长（我们就用它，因为innodb默认支持它）

不同的存储引擎支持的索引类型也不一样
     InnoDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
     MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
     Memory 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；
     NDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；
     Archive 不支持事务，支持表级别锁定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；

3.4创建/删除索引的语法

#方法一：创建表时
    　　CREATE TABLE 表名 (
                字段名1  数据类型 [完整性约束条件…],
                字段名2  数据类型 [完整性约束条件…],
                [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]   INDEX | KEY
                [索引名]  (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) 
                );


#方法二：CREATE在已存在的表上创建索引
        CREATE  [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]  INDEX  索引名 
                     ON 表名 (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) ;


#方法三：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引
        ALTER TABLE 表名 ADD  [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX
                             索引名 (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) ;
                             
#删除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;

创建/删除索引的语法

具体代码

1.创建索引
    -在创建表时就创建（需要注意的几点）
    create table s1(
    id int ,#可以在这加primary key
    #id int index #不可以这样加索引，因为index只是索引，没有约束一说，
    #不能像主键，还有唯一约束一样，在定义字段的时候加索引
    name char(20),
    age int,
    email varchar(30)
    #primary key(id) #也可以在这加
    index(id) #可以这样加
    );
    -在创建表后在创建
    create index name on s1(name); #添加普通索引
    create unique age on s1(age);添加唯一索引
    alter table s1 add primary key(id); #添加住建索引，也就是给id字段增加一个主键约束
    create index name on s1(id,name); #添加普通联合索引
2.删除索引
    drop index id on s1;
    drop index name on s1; #删除普通索引
    drop index age on s1; #删除唯一索引，就和普通索引一样，不用在index前加unique来删，直接就可以删了
    alter table s1 drop primary key; #删除主键(因为它添加的时候是按照alter来增加的，那么我们也用alter来删)

四、索引的使用策略、

什么时候要使用索引？

  • 主键自动建立唯一索引；
  • 经常作为查询条件在WHERE或者ORDER BY 语句中出现的列要建立索引；
  • 作为排序的列要建立索引；
  • 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引
  • 高并发条件下倾向组合索引

什么时候不要使用索引？

  • 经常增删改的列不要建立索引；
  • 有大量重复的列不建立索引；
  • 表记录太少不要建立索引；

使用索引注意事项

*在组合索引中不能有列的值为NULL，如果有，那么这一列对组合索引就是无效的；

*在一个SELECT语句中，索引只能使用一次，如果在WHERE中使用了，那么在ORDER BY中就不要用了；

*LIKE操作中，’%aaa%’不会使用索引，也就是索引会失效，但是‘aaa%’可以使用索引；

*在索引的列上使用表达式或者函数会使索引失效，例如：select * from users where YEAR(adddate)<2007，将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成：select * from users where adddate<’2007-01-01′。

*在查询条件中使用正则表达式时，只有在搜索模板的第一个字符不是通配符的情况下才能使用索引。

*在查询条件中使用<>会导致索引失效。

*在查询条件中使用IS NULL会导致索引失效。

*在查询条件中使用OR连接多个条件会导致索引失效，这时应该改为两次查询，然后用UNION ALL连接起来。

*尽量不要包括多列排序，如果一定要，最好为这队列构建组合索引；

*只有当数据库里已经有了足够多的测试数据时，它的性能测试结果才有实际参考价值。如果在测试数据库里只有几百条数据记录，它们往往在执行完第一条查询命令之后就被全部加载到内存里，这将使后续的查询命令都执行得非常快–不管有没有使用索引。只有当数据库里的记录超过了1000条、数据总量也超过了MySQL服务器上的内存总量时，数据库的性能测试结果才有意义。

五、索引的优化

 

1、最左前缀

索引的最左前缀和和B+Tree中的“最左前缀原理”有关，举例来说就是如果设置了组合索引<col1,col2,col3>那么以下3中情况可以使用索引：col1，<col1,col2>，<col1,col2,col3>，其它的列，比如<col2,col3>，<col1,col3>，col2，col3等等都是不能使用索引的。

根据最左前缀原则，我们一般把排序分组频率最高的列放在最左边，以此类推。

2、带索引的模糊查询优化

在上面已经提到，使用LIKE进行模糊查询的时候，’%aaa%’不会使用索引，也就是索引会失效。如果是这种情况，只能使用全文索引来进行优化（上文有讲到）。

为检索的条件构建全文索引，然后使用
 

SELECT * FROM tablename MATCH(index_colum) ANGAINST(‘word’);

 

 

    原文作者：mysql
    原文地址: https://blog.csdn.net/Bonie_juzi/article/details/88096011
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