MySQL学习笔记（三）—— 索引及优化

港控/mmm° 2023-07-17 15:31 11阅读 0赞

## 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-Tree
    
    B-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  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZjajEwMDk3ODQ4MTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]
 *  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 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZjajEwMDk3ODQ4MTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
    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  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZjajEwMDk3ODQ4MTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
    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。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZjajEwMDk3ODQ4MTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
    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。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZjajEwMDk3ODQ4MTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
    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**  
    [https://draveness.me/whys-the-design-mysql-b-plus-tree][https_draveness.me_whys-the-design-mysql-b-plus-tree]

## 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;
 *  查看索引
    
        SHOW INDEX FROM 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  
![在这里插入图片描述][20200322192029422.png]  
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';

![在这里插入图片描述][2020032219153160.png]  
**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  
    ![在这里插入图片描述][20200322194300145.png]
 *  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  
    ![在这里插入图片描述][20200322191753254.png]
 *  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  
    ![在这里插入图片描述][20200322191903623.png]
 *  range：索引范围扫描，常见于>，<，between，in，like等查询  
    ![在这里插入图片描述][20200322192300314.png]  
    ![在这里插入图片描述][20200322192331803.png]  
    注意like时，通配符%不能放在开头，否则会导致全表扫描  
    ![在这里插入图片描述][20200322192409932.png]
 *  index ： 没有完全匹配上索引，但不用回表查询的  
    ![在这里插入图片描述][20200322192655994.png]  
    ![在这里插入图片描述][20200322192722642.png]
 *  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） ##

1.  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;

![在这里插入图片描述][20200322194531601.png]  
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;

![在这里插入图片描述][2020032219473435.png]  
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  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZjajEwMDk3ODQ4MTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
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  
![在这里插入图片描述][20200322195329638.png]  
![在这里插入图片描述][20200322195348754.png]  
7. 索引字段上使用like时，不要以%开头  
![在这里插入图片描述][20200322195425176.png]  
8. 索引字段如果是字符串，记得加单引号  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZjajEwMDk3ODQ4MTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
9. 索引字段不要用or  
![在这里插入图片描述][20200322195559510.png]  
例子总结：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZjajEwMDk3ODQ4MTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
顺口溜：  
全值匹配我最爱，最左前缀不放开。  
带头大哥不能死，中间兄弟不能断。  
索引列上不计算，范围查询后全断。  
like百分号写最右，覆盖索引搞起来。  
不等空值以及or，索引通通说拜拜。

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