mysql优化(更新中)

桃扇骨 2023-03-13 11:42 28阅读 0赞

# 一、创建索引 **[参考链接][Link 1]** #

## 索引介绍： ##

索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引，MySQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行，表越大查询数据所花费的时间就越多。如果表中查询的列有索引，MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件，而不必查看所有数据，那么将会节省很大一部分时间。索引可以快速查询数据，避免全表扫描查找数据，提升检索效率。

例如：有一张person表，其中有2W条记录，记录着2W个人的信息。有一个Phone的字段记录每个人的电话号码，现在想要查询出电话号码为xxxx的人的信息。

如果没有索引，那么将从表中第一条记录一条条往下遍历，直到找到该条信息为止。

如果有了索引，那么会将 Phone 字段，通过一定的方法进行存储，好让查询该字段上的信息时，能够快速找到对应的数据，而不必在遍历2W条数据了。其中MySQL中的索引的存储类型有两种：BTREE、HASH。 也就是用树或者Hash值来存储该字段，更详细的查找逻辑就需要会算法的知识了。我们现在只需要知道索引的作用，功能是什么就行。

## 索引优缺点： ##

优点：

1、所有的MySql列类型(字段类型)都可以被索引，也就是可以给任意字段设置索引。

2、大大加快数据的查询速度。

缺点：

1、创建索引和维护索引要耗费时间，并且随着数据量的增加所耗费的时间也会增加。

2、索引也需要占空间，我们知道数据表中的数据也会有最大上线设置的，如果我们有大量的索引，索引文件可能会比数据文件更快达到上线值。

3、当对表中的数据进行增加、删除、修改时，索引也需要动态的维护，降低了数据的维护速度。

使用原则：

通过上面说的优点和缺点，我们应该可以知道，并不是每个字段都设置为索引好，也不是索引越多越好，而是需要自己合理的使用。

1、对经常更新的表就避免对其设置过多的索引，对经常用于查询的字段应该创建索引。

2、数据量小的表最好不要使用索引，因为由于数据较少，可能查询全部数据花费的时间比遍历索引的时间还要短，索引就可能不会产生优化效果。

3、在一个列上(字段上)不同值较少的不要建立索引，比如在学生表的"性别"字段上只有男，女两个不同值。相反的，在一个字段上不同值较多的可是建立索引。

以上简单的说下索引的优缺点，在以后的使用中再慢慢总结。

## 索引的分类 ##

索引是在存储引擎中实现的，也就是说不同的存储引擎，会使用不同的索引：

MyISAM和InnoDB存储引擎：只支持BTREE索引， 也就是说默认使用BTREE，不能够更换。（但是innoDB存储引擎支持hash索引是自适应的，innoDB存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成hash索引，不能人为干预是否在一张表中生成hash索引。后续再整理）

MEMORY/HEAP存储引擎：支持HASH和BTREE索引。

存储引擎的类型及特点：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzA4NTc5Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70]

索引我们分为四类：单列索引(普通索引，唯一索引，主键索引)、组合索引、全文索引、空间索引。

单列索引：一个索引只包含单个列，但一个表中可以有多个单列索引。 这里不要搞混淆了。

1、普通索引：MySQL中基本索引类型，没有什么限制，允许在定义索引的列中插入重复值和空值，纯粹为了查询数据更快一点。

2、唯一索引：索引列中的值必须是唯一的，但是允许为空值，

3、主键索引：是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。

组合索引：一个的索引包含多个列，只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时，索引才会被使用，使用组合索引时遵循最左前缀。会在后面的例子细说。
    全文索引：要求只有在MyISAM引擎上才能使用，只能在CHAR、VARCHAR、TEXT类型字段上使用全文索引。就是在一堆文字中，通过其中的某个关键字等，就能找到该字段所属的记录行，比如有"你是个大煞笔，二货 ..." 通过大煞笔，可能就可以找到该条记录。这里说的是可能，因为全文索引的使用涉及了很多细节。具体文章
    空间索引：空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，MySQL中的空间数据类型有四种，GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。

在创建空间索引时，使用SPATIAL关键字。

要求，引擎为MyISAM，创建空间索引的列，必须将其声明为NOT NULL。具体细节看下面

## **索引类型** ##

normal：表示普通索引

unique：表示唯一的，不允许重复的索引，如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时，可设置为unique

full textl: 表示 全文搜索的索引。 FULLTEXT 用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。用在比较短的文本，如果就一两行字的，普通的 INDEX 也可以。

SPATIAL：空间索引

总结，索引的类别由建立索引的字段内容特性来决定，通常normal最常见。

## 索引方法 ##

**一、B-Tree**

B-Tree是最常见的索引类型，所有值（被索引的列）都是排过序的，每个叶节点到跟节点距离相等。所以B-Tree适合用来查找某一范围内的数据，而且可以直接支持数据排序（ORDER BY）  
B-Tree在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同：  
MyISAM表数据文件和索引文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的磁盘地址  
InnoDB表数据文件本身就是主索引，叶节点data域保存了完整的数据记录

**二、Hash索引**

1.仅支持"=",“IN"和”<=>"精确查询，不能使用范围查询：  
由于Hash索引比较的是进行Hash运算之后的Hash值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的Hash算法处理之后的Hash  
2.不支持排序：  
由于Hash索引中存放的是经过Hash计算之后的Hash值，而且Hash值的大小关系并不一定和Hash运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算  
3.在任何时候都不能避免表扫描：  
由于Hash索引比较的是进行Hash运算之后的Hash值，所以即使取满足某个Hash键值的数据的记录条数，也无法从Hash索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果  
4.检索效率高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以Hash索引的查询效率要远高于B-Tree索引  
5.只有Memory引擎支持显式的Hash索引，但是它的Hash是nonunique的，冲突太多时也会影响查找性能。Memory引擎默认的索引类型即是Hash索引，虽然它也支持B-Tree索引

**三、R-Tree索引**

R-Tree在MySQL很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。

## 索引查询，几种特殊情况：[参考链接地址][Link 2] ##

**使用like关键字的查询语句**

使用like关键字的查询语句。在使用like关键字进行查询的查询语句中，如果匹配字符串的第一个字符为"%"，索引不会起作用。只有"%"不在第一个位置，索引才会起到作用。

使用模糊查询，”%“在前面的结果，显示索引没有起了作用了的。”%“在后面的结果，显示索引起了作用了的。

**使用or关键字的查询语句**

使用语句的查询条件中只有or关键字，且or前后的两个条件中的列都有索引时，查询中才使用索引。否则，查询将不适用索引。

## 建索引的几大原则 \[参考链接\](https://blog.csdn.net/weixin\_41580948/article/details/79573932 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzA4NTc5Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。

2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式

3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(\*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录

4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from\_unixtime(create\_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create\_time = unix\_timestamp(’2014-05-29’);

5.尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可

[Link 1]: https://www.cnblogs.com/nananana/p/10387720.html
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzA4NTc5Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230312/e7136e19616540728049203de3c5d5d8.png
[Link 2]: https://www.cnblogs.com/biehongli/p/10194259.html
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