MySQL索引及优化的知识点都有哪些
发布时间：2023-07-10 14:56:19 所属栏目：MySql教程 来源：
导读：这篇文章主要介绍“MySQL索引及优化的知识点有哪些”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“MySQL索引及优化的知识点有哪些”文章能帮助大家
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这篇文章主要介绍“MySQL索引及优化的知识点有哪些”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“MySQL索引及优化的知识点有哪些”文章能帮助大家解决问题。 索引是什么？ 索引是帮助MySQL进行高效查询的一种数据结构。好比一本书的目录，能加快查询的速度 索引的结构？ 索引可以有B-Tree索引，Hash索引。索引是在存储引擎中实现的 InnoDB / MyISAM 仅支持 B-Tree索引 Memory/Heap 支持B-Tree索引和Hash索引 B-TreeB-Tree是一种非常适合用于磁盘操作的数据结构。它是一棵多路平衡查找树。其高度一般在2-4，其非叶子节点，叶子节点，都会存储数据。其所有的叶子节点，都在同一层。下图是一颗B-Tree B+ Tree：B+树是在B-Tree基础上的一种优化。它和B树的主要区别在于：B+树的数据全部存储在叶子节点中，且叶子节点被一个链表串了起来。下图是一颗B+树 InnoDB中一个页的大小为16KB（一个页即B+树上的一个节点），若表的主键为INT，大小为4字节，那一个节点也能够存储4K个键值，假设指针和键值都占相同大小，那么高度为3的B+树，第二层有2048个节点，第三层的叶子节点数为2048*2048 = 4194304，一个节点为16KB，则一共可容纳67108864KB，即65536MB，即64G的数据。 由于叶子节点是被一个链表串起来的，所以若order by 索引列，则默认已经是排好序的，所以效率会很高。 MyISAM索引 MyISAM的索引和数据是分开存放的。在MyISAM的主键索引中，B+树叶子节点里，存的是记录的地址，故MyISAM通过索引查询，需要经过2次IO MyISAM的辅助索引和主键索引一样，唯一的区别是，辅助索引中的key可以重复，而主键索引的key不能重复 InnoDB索引 InnoDB的数据和索引是存放在一起的，又称聚集索引。数据通过主键索引，存放在主键索引B+树的叶子节点上。 InnoDB主键索引，数据已经包含在了叶子节点中，即索引和数据存放在一起，是为聚集索引。 InnoDB的辅助索引，叶子节点中存的是主键值，而不是地址。走辅助索引，需要检索2次。 InnoDB和MyISAM索引的区别： InnoDB使用聚集索引，其主键索引叶子节点中直接存储了数据，而其辅助索引中叶子节点存的是主键的值 MyISAM使用非聚集索引，数据和索引不在同一个文件中，其主键索引中叶子节点上存的是该行记录所在的地址，其辅助索引中叶子节点上存的也是记录所在的地址，只是辅助索引的key可以重复，而主键索引的key不能重复 问题： InnoDB为什么不要使用过长的字段做主键？ 过长的主键，会使得辅助索引所占空间变得很大 为什么推荐InnoDB使用自增主键？ 若使用自增主键，则每次插入新的记录，就会顺序的将新记录添加到当前索引节点的后续位置，一页写满了，才会进行开辟新的一页，这样使得索引结构很紧凑，且每次插入时不需要移动已有数据，非常高效。而如果不使用自增主键，则每次插入新记录时，都要选择一个插入位置，并且可能需要移动数据，使得效率不高，且索引结构不紧凑 为什么要用B+树，不用B树 索引存在哪儿？ 索引本身也比较大，一般会存储在磁盘中，索引和数据可能是分开存放的（MyISAM的非聚集索引），也可能是一起存放的（InnoDB的聚集索引） 索引的优缺点? 优点 降低IO成本，提高数据查询效率 降低排序成本（被索引的列会自动排序，使用order by 效率会提高很多） 缺点 索引会额外占据存储空间 索引会降低更新表数据的效率。进行增删改操作时，不仅要保存数据，还要更新对应的索引 索引的分类 单列索引 主键索引 唯一索引 普通索引 组合索引 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) 删除索引 DROP INDEX index_name ON table_name; 需要建立索引的场景 频繁作为查询条件的列，需建索引 多表关联中，关联字段需建索引 查询中排序的字段，需建索引 不适用索引的场景 写多读少的表，不适合建索引 频繁更新的字段，不适合建索引 explain执行计划 现有一张user表，其索引如下所示 其中name,age,address 三个字段作为一个组合索引 可以使用explain对某个SQL语句进行性能分析 explain select * from user where name = 'am'; possible_keys 可能用到的索引 key 实际用到的索引 key_len 用于查询的索引的长度 ref 如果是等值查询，这里会会是const rows 预计需要扫描的行数（不是精确值） extra 额外信息，如 using where 表示存储引擎返回的结果，还需要在SQL Layer层过滤 using index 表示不需要回表查询，一般在使用了覆盖索引时会是这个值。覆盖索引指的是，select中的列，全是索引列。不需要回表查询指的是，直接走辅助索引，就能拿到索引列的值，不需要再去主键索引上取记录了 using index condition MySQL 5.6.x之后支持ICP特性（Index Condition Pushdown），可以把检查条件下推到存储引擎层，不符合条件的记录，直接不读取，而不是像原来一样，先读取出来，再在SQL Layer层过滤，这样减少了存储引擎层扫描的行数 using filesort 排序时无法用到索引 type system : 表中只有1行数据，或空表 const : 使用唯一索引或主键索引，且用where等值查询，返回记录是1行，又叫唯一索引扫描 ref : 针对非唯一索引，使用等值where条件，或者最左前缀规则的查询。 下面是满足了最左前缀规则，即对idx_name_age_add来说，满足了最左前缀，第一个索引为name range：索引范围扫描，常见于>，<，between，in，like等查询 注意like时，通配符%不能放在开头，否则会导致全表扫描 index ： 没有完全匹配上索引，但不用回表查询的 all: 全表扫描，然后再在SQL Layer层过滤符合要求的记录 索引使用规范（索引失效分析） 全值匹配 在索引列上使用等值查询 explain select * from user where name = 'y' and age = 15; 2. 最左前缀 组合索引中，查询条件要从组合索引的最左列开始，如上述example中组合索引idx_name_age_add，是建立在三个列name，age，address的，若跳过name，直接用age查询，则会变为全表扫描 explain select * from user where age = 15; 3. 不要在索引列上做计算 4. 范围条件右侧的索引列会失效 看到第一个SQL语句，没有用上addresss索引 5. 尽量使用覆盖索引 explain select name,age from user where name = 'y' and age = 1; 可以避免回表查询 6. 索引字段不要使用不等（!= 或 <>）,不要判断null（is null/ is not null） 会导致索引失效，转为全表扫描 7. 索引字段上使用like时，不要以%开头 8. 索引字段如果是字符串，记得加单引号 9. 索引字段不要用or （编辑：聊城站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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