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一、索引概述
1.1 基本介绍
1.2 基本演示
1.3 特点及优势
二、索引结构
2.1 概述
2.2 二叉树
2.3 B-Tree
2.4 B+Tree
2.5 Hash
2.5.1 结构
2.5.2 特点
2.5.3 存储引擎支持
三、索引的分类
3.1 索引分类
3.2 聚集索引和二级索引
3.2.1 聚集索引和二级索引的具体结构如下:
3.2.2 查询过程如下
四、索引语法
4.1 基本语法
4.2 案例演示
五、SQL性能分析
5.1 SQL执行频率
5.2 慢查询日志
5.3 profile详情
5.4 explain
六、索引使用
6.1 最左前缀法则
6.2 范围查询
6.3 索引失效情况
6.3.1 索引列运算
6.3.2 字符串不加引号
6.3.3 模糊查询
6.3.4 or连接条件
6.3.5 数据分布影响
6.4 SQL提示
6.4.1 引例
6.4.2 介绍及语法
6.5 覆盖索引
6.5.1 引例
6.5.2 流程示意图
6.6 前缀索引
6.6.1 基本语法
6.6.2 前缀长度
6.7 单列索引与联合索引
七、索引设计原则
一、索引概述
1.1 基本介绍
索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据, 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。
1.2 基本演示
假如我们要执行的SQL语句为 : select * from user where age = 45;
第一种(无索引的情况):在无索引情况下,就需要从第一行开始扫描,一直扫描到最后一行,我们称之为全表扫描,性能很低。
第二种(有索引的情况): 如果我们针对于这张表建立了索引,假设索引结构就是二叉树,那么也就意味着,会对age这个字段建 立一个二叉树的索引结构。
1.3 特点及优势
二、索引结构
2.1 概述
MySQL的索引是在存储引擎层实现的,不同的存储引擎有不同的索引结构,主要包含以下几种:
上述是MySQL中所支持的所有的索引结构,接下来,我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持情况。
2.2 二叉树
假如说MySQL的索引结构采用二叉树的数据结构,比较理想的结构如下(左图);如果主键是顺序插入的,则会形成一个单向链表,结构如下(右图)
所以,如果选择二叉树作为索引结构,会存在以下缺点:
1. 顺序插入时,会形成一个链表,查询性能大大降低。
2. 大数据量情况下,层级较深,检索速度慢。
由于红黑树也是一颗二叉树,所以也会存在一个缺点: 大数据量情况下,层级较深,检索速度慢。
2.3 B-Tree
B-Tree,B树是一种多叉路衡查找树,相对于二叉树,B树每个节点可以有多个分支,即多叉。
以一颗最大度数(max-degree)为5(5阶)的b-tree为例,那这个B树每个节点最多存储4个key,5 个指针:
可以通过一个数据结构可视化的网站来简单演示一下:
特点:
1. 5阶的B树,每一个节点最多存储4个key,对应5个指针。
2. 一旦节点存储的key数量到达5,就会裂变,中间元素向上分裂。
3. 在B树中,非叶子节点和叶子节点都会存放数据。
2.4 B+Tree
B+Tree是B-Tree的变种,我们以一颗最大度数(max-degree)为4(4阶)的b+tree为例,来看一 下其结构示意图:
A. 绿色框框起来的部分,是索引部分,仅仅起到索引数据的作用,不存储数据。
B. 红色框框起来的部分,是数据存储部分,在其叶子节点中要存储具体的数据。
通过可视化网站进行在线展示:
B+Tree 与 B-Tree相比,主要有以下三点区别:
1. 所有的数据都会出现在叶子节点。
2. 叶子节点形成一个单向链表。
3. 非叶子节点仅仅起到索引数据作用,具体的数据都是在叶子节点存放的。
MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上,增加一个指向相邻叶子节点 的链表指针,就形成了带有顺序指针的B+Tree,提高区间访问的性能,利于排序。
2.5 Hash
MySQL中除了支持B+Tree索引,还支持一种索引类型---Hash索引。
2.5.1 结构
哈希索引就是采用一定的hash算法,将键值换算成新的hash值,映射到对应的槽位上,然后存储在 hash表中。
如果两个(或多个)键值,映射到一个相同的槽位上,他们就产生了hash冲突(也称为hash碰撞),可 以通过链表来解决。
2.5.2 特点
A. Hash索引只能用于对等比较(=,in),不支持范围查询(between,>,< ,...)
B. 无法利用索引完成排序操作
C. 查询效率高,通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索就可以了,效率通常要高于B+tree索引
2.5.3 存储引擎支持
在MySQL中,支持hash索引的是Memory存储引擎。 而InnoDB中具有自适应hash功能,hash索引是InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。
三、索引的分类
3.1 索引分类
在MySQL数据库,将索引的具体类型主要分为以下几类:主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。
3.2 聚集索引和二级索引
而在在InnoDB存储引擎中,根据索引的存储形式,又可以分为以下两种:
聚集索引选取规则:
A. 如果存在主键,主键索引就是聚集索引。
B. 如果不存在主键,将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引。
C. 如果表没有主键,或没有合适的唯一索引,则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。
3.2.1 聚集索引和二级索引的具体结构如下:
1) 聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据 。
2) 二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。
3.2.2 查询过程如下
回表查询: 这种先到二级索引中查找数据,找到主键值,然后再到聚集索引中根据主键值,获取 数据的方式,就称之为回表查询。
具体过程如下:
①. 由于是根据name字段进行查询,所以先根据name='Arm'到name字段的二级索引中进行匹配查 找。但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10。
②. 由于查询返回的数据是*,所以此时,还需要根据主键值10,到聚集索引中查找10对应的记录,最 终找到10对应的行row。
③. 最终拿到这一行的数据,直接返回即可。
四、索引语法
4.1 基本语法
1). 创建索引
CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (index_col_name,... ) ;
2). 查看索引
SHOW INDEX FROM table_name ;
3). 删除索引
DROP INDEX index_name ON table_name ;
4.2 案例演示
数据准备如下:
create table tb_user(
id int primary key auto_increment comment '主键',
name varchar(50) not null comment '用户名',
phone varchar(11) not null comment '手机号',
email varchar(100) comment '邮箱',
profession varchar(11) comment '专业',
age tinyint unsigned comment '年龄',
gender char(1) comment '性别 , 1: 男, 2: 女',
status char(1) comment '状态',
createtime datetime comment '创建时间'
) comment '系统用户表';
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('吕布', '17799990000', 'lvbu666@163.com', '软件工程', 23, '1',
'6', '2001-02-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('曹操', '17799990001', 'caocao666@qq.com', '通讯工程', 33,
'1', '0', '2001-03-05 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('赵云', '17799990002', '17799990@139.com', '英语', 34, '1',
'2', '2002-03-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('孙悟空', '17799990003', '17799990@sina.com', '工程造价', 54,
'1', '0', '2001-07-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('花木兰', '17799990004', '19980729@sina.com', '软件工程', 23,
'2', '1', '2001-04-22 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('大乔', '17799990005', 'daqiao666@sina.com', '舞蹈', 22, '2',
'0', '2001-02-07 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('露娜', '17799990006', 'luna_love@sina.com', '应用数学', 24,
'2', '0', '2001-02-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('程咬金', '17799990007', 'chengyaojin@163.com', '化工', 38,
'1', '5', '2001-05-23 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('项羽', '17799990008', 'xiaoyu666@qq.com', '金属材料', 43,
'1', '0', '2001-09-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('白起', '17799990009', 'baiqi666@sina.com', '机械工程及其自动
化', 27, '1', '2', '2001-08-16 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('韩信', '17799990010', 'hanxin520@163.com', '无机非金属材料工
程', 27, '1', '0', '2001-06-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('荆轲', '17799990011', 'jingke123@163.com', '会计', 29, '1',
'0', '2001-05-11 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('兰陵王', '17799990012', 'lanlinwang666@126.com', '工程造价',
44, '1', '1', '2001-04-09 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('狂铁', '17799990013', 'kuangtie@sina.com', '应用数学', 43,
'1', '2', '2001-04-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('貂蝉', '17799990014', '84958948374@qq.com', '软件工程', 40,
'2', '3', '2001-02-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('妲己', '17799990015', '2783238293@qq.com', '软件工程', 31,
'2', '0', '2001-01-30 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('芈月', '17799990016', 'xiaomin2001@sina.com', '工业经济', 35,
'2', '0', '2000-05-03 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('嬴政', '17799990017', '8839434342@qq.com', '化工', 38, '1',
'1', '2001-08-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('狄仁杰', '17799990018', 'jujiamlm8166@163.com', '国际贸易',
30, '1', '0', '2007-03-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('安琪拉', '17799990019', 'jdodm1h@126.com', '城市规划', 51,
'2', '0', '2001-08-15 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('典韦', '17799990020', 'ycaunanjian@163.com', '城市规划', 52,
'1', '2', '2000-04-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('廉颇', '17799990021', 'lianpo321@126.com', '土木工程', 19,
'1', '3', '2002-07-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('后羿', '17799990022', 'altycj2000@139.com', '城市园林', 20,
'1', '0', '2002-03-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('姜子牙', '17799990023', '37483844@qq.com', '工程造价', 29,
'1', '4', '2003-05-26 00:00:00');
案例演示如下:
A. name字段为姓名字段,该字段的值可能会重复,为该字段创建索引。
CREATE INDEX idx_user_name ON tb_user(name); -- 未指定类型,会默认B-tree
B. phone手机号字段的值,是非空,且唯一的,为该字段创建唯一索引。
CREATE UNIQUE INDEX idx_user_phone ON tb_user(phone);
C. 为profession、age、status创建联合索引。
CREATE INDEX idx_user_pro_age_sta ON tb_user(profession,age,status);
D. 为email建立合适的索引来提升查询效率。
CREATE INDEX idx_email ON tb_user(email);
五、SQL性能分析
5.1 SQL执行频率
MySQL 客户端连接成功后,通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信 息。通过如下指令,可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次:
-- session 是查看当前会话 ;
-- global 是查询全局数据 ;
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';
Com_delete: 删除次数
Com_insert: 插入次数
Com_select: 查询次数
Com_update: 更新次数
通过上述指令,我们可以查看到当前数据库到底是以查询为主,还是以增删改为主,从而为数据 库优化提供参考依据。 如果是以增删改为主,我们可以考虑不对其进行索引的优化。 如果是以 查询为主,那么就要考虑对数据库的索引进行优化了。
5.2 慢查询日志
慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_query_time,单位:秒,默认10秒)的所有 SQL语句的日志。
MySQL的慢查询日志默认没有开启,我们可以查看一下系统变量 slow_query_log。
show variables like 'slow_query_log';
如果要开启慢查询日志,需要在MySQL的配置文件(/etc/my.cnf)中配置如下信息:
# 开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1
# 设置慢日志的时间为2秒,SQL语句执行时间超过2秒,就会视为慢查询,记录慢查询日志
long_query_time=2
5.3 profile详情
show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have_profiling 参数,能够看到当前MySQL是否支持profile操作:
SELECT @@have_profiling ;
可以看到,当前MySQL是支持 profile操作的,但是开关是关闭的。可以通过set语句在 session/global级别开启profiling:
SET profiling = 1;
开关已经打开了,接下来,我们所执行的SQL语句,都会被MySQL记录,并记录执行时间消耗到哪儿去 了。 我们直接执行如下的SQL语句(表为4.2所创建的):
select * from tb_user;
select * from tb_user where id = 1;
select * from tb_user where name = '白起';
执行一系列的业务SQL的操作,然后通过如下指令查看指令的执行耗时(如下代码):
-- 查看每一条SQL的耗时基本情况
show profiles;
-- 查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况
-- show profile for query query_id;
show profile for query 113;
-- 查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;
5.4 explain
EXPLAIN 或者 DESC命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息,包括在 SELECT 语句执行 过程中表如何连接和连接的顺序。
语法:
-- 直接在select语句之前加上关键字 explain / desc
--EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件 ;
explain select *from tb_user where id = 18;
Explain 执行计划中各个字段的含义:
可以使用子查询来验证效果会更加!!!
六、索引使用
6.1 最左前缀法则
如果索引了多列(联合索引),要遵守最左前缀法则(顺序是字段在创建联合索引时的顺序,在查询过程中的放置顺序无关,只要字段存在就行)。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始, 并且不跳过索引中的列。如果跳跃某一列,索引将会部分失效(后面的字段索引失效)。
数据准备:
create table tb_user(
id int primary key auto_increment comment '主键',
name varchar(50) not null comment '用户名',
phone varchar(11) not null comment '手机号',
email varchar(100) comment '邮箱',
profession varchar(11) comment '专业',
age tinyint unsigned comment '年龄',
gender char(1) comment '性别 , 1: 男, 2: 女',
status char(1) comment '状态',
createtime datetime comment '创建时间'
) comment '系统用户表';
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('吕布', '17799990000', 'lvbu666@163.com', '软件工程', 23, '1',
'6', '2001-02-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('曹操', '17799990001', 'caocao666@qq.com', '通讯工程', 33,
'1', '0', '2001-03-05 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('赵云', '17799990002', '17799990@139.com', '英语', 34, '1',
'2', '2002-03-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('孙悟空', '17799990003', '17799990@sina.com', '工程造价', 54,
'1', '0', '2001-07-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('花木兰', '17799990004', '19980729@sina.com', '软件工程', 23,
'2', '1', '2001-04-22 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('大乔', '17799990005', 'daqiao666@sina.com', '舞蹈', 22, '2',
'0', '2001-02-07 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('露娜', '17799990006', 'luna_love@sina.com', '应用数学', 24,
'2', '0', '2001-02-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('程咬金', '17799990007', 'chengyaojin@163.com', '化工', 38,
'1', '5', '2001-05-23 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('项羽', '17799990008', 'xiaoyu666@qq.com', '金属材料', 43,
'1', '0', '2001-09-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('白起', '17799990009', 'baiqi666@sina.com', '机械工程及其自动
化', 27, '1', '2', '2001-08-16 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('韩信', '17799990010', 'hanxin520@163.com', '无机非金属材料工
程', 27, '1', '0', '2001-06-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('荆轲', '17799990011', 'jingke123@163.com', '会计', 29, '1',
'0', '2001-05-11 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('兰陵王', '17799990012', 'lanlinwang666@126.com', '工程造价',
44, '1', '1', '2001-04-09 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('狂铁', '17799990013', 'kuangtie@sina.com', '应用数学', 43,
'1', '2', '2001-04-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('貂蝉', '17799990014', '84958948374@qq.com', '软件工程', 40,
'2', '3', '2001-02-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('妲己', '17799990015', '2783238293@qq.com', '软件工程', 31,
'2', '0', '2001-01-30 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('芈月', '17799990016', 'xiaomin2001@sina.com', '工业经济', 35,
'2', '0', '2000-05-03 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('嬴政', '17799990017', '8839434342@qq.com', '化工', 38, '1',
'1', '2001-08-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('狄仁杰', '17799990018', 'jujiamlm8166@163.com', '国际贸易',
30, '1', '0', '2007-03-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('安琪拉', '17799990019', 'jdodm1h@126.com', '城市规划', 51,
'2', '0', '2001-08-15 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('典韦', '17799990020', 'ycaunanjian@163.com', '城市规划', 52,
'1', '2', '2000-04-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('廉颇', '17799990021', 'lianpo321@126.com', '土木工程', 19,
'1', '3', '2002-07-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('后羿', '17799990022', 'altycj2000@139.com', '城市园林', 20,
'1', '0', '2002-03-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('姜子牙', '17799990023', '37483844@qq.com', '工程造价', 29,
'1', '4', '2003-05-26 00:00:00');
show index from tb_user;
-- 创建联合索引
CREATE INDEX idx_user_pro_age_sta ON tb_user(profession,age,status);
show index from tb_user;
在 tb_user 表中,有一个联合索引,这个联合索引涉及到三个字段,顺序分别为:profession, age,status。
对于最左前缀法则指的是,查询时,最左变的列,也就是profession必须存在,否则索引全部失效。 而且中间不能跳过某一列,否则该列后面的字段索引将失效。 接下来,我们来演示几组案例,看一下 具体的执行计划:
-- 下面代码均会走联合索引进行查询
select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0';
select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 ;
select * from tb_user where profession = '软件工程' ;
-- 索引长度也会依次递减 ,从而推断出索引长度
-- 可以通过加 explain 进行查看
--explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0';
而通过上面的这两组测试,我们也可以看到索引并未生效,原因是因为不满足最左前缀法则,联合索引最左边的列profession不存在。
explain select * from tb_user where age = 31 and status = '0';
explain select * from tb_user where status = '0';
-- 而通过上面的这两组测试,我们也可以看到索引并未生效,原因是因为不满足最左前缀法则,联合索引最左边的列profession不存在。
下面的SQL查询时,存在profession字段,最左边的列是存在的,索引满足最左前缀法则的基本条
件。但是查询时,跳过了age这个列,所以后面的列索引是不会使用的,也就是索引部分生效,所以索
引的长度就是profession字段的索引长度
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and status = '0';
6.2 范围查询
联合索引中,出现范围查询(>,<),范围查询右侧的列索引失效。(案例数据为6.1所创建的数据)
范围查询右边的status字段是没有走索引的。
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age > 30 and status = '0';
当范围查询使用>= 或 <= 时,走联合索引了
所以,在业务允许的情况下,尽可能的使用类似于 >= 或 <= 这类的范围查询,而避免使用 > 或 <
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age >= 30 and status = '0';
6.3 索引失效情况
6.3.1 索引列运算
不要在索引列上进行运算操作, 索引将失效。
数据准备如下:
create table tb_user(
id int primary key auto_increment comment '主键',
name varchar(50) not null comment '用户名',
phone varchar(11) not null comment '手机号',
email varchar(100) comment '邮箱',
profession varchar(11) comment '专业',
age tinyint unsigned comment '年龄',
gender char(1) comment '性别 , 1: 男, 2: 女',
status char(1) comment '状态',
createtime datetime comment '创建时间'
) comment '系统用户表';
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('吕布', '17799990000', 'lvbu666@163.com', '软件工程', 23, '1',
'6', '2001-02-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('曹操', '17799990001', 'caocao666@qq.com', '通讯工程', 33,
'1', '0', '2001-03-05 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('赵云', '17799990002', '17799990@139.com', '英语', 34, '1',
'2', '2002-03-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('孙悟空', '17799990003', '17799990@sina.com', '工程造价', 54,
'1', '0', '2001-07-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('花木兰', '17799990004', '19980729@sina.com', '软件工程', 23,
'2', '1', '2001-04-22 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('大乔', '17799990005', 'daqiao666@sina.com', '舞蹈', 22, '2',
'0', '2001-02-07 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('露娜', '17799990006', 'luna_love@sina.com', '应用数学', 24,
'2', '0', '2001-02-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('程咬金', '17799990007', 'chengyaojin@163.com', '化工', 38,
'1', '5', '2001-05-23 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('项羽', '17799990008', 'xiaoyu666@qq.com', '金属材料', 43,
'1', '0', '2001-09-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('白起', '17799990009', 'baiqi666@sina.com', '机械工程及其自动
化', 27, '1', '2', '2001-08-16 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('韩信', '17799990010', 'hanxin520@163.com', '无机非金属材料工
程', 27, '1', '0', '2001-06-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('荆轲', '17799990011', 'jingke123@163.com', '会计', 29, '1',
'0', '2001-05-11 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('兰陵王', '17799990012', 'lanlinwang666@126.com', '工程造价',
44, '1', '1', '2001-04-09 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('狂铁', '17799990013', 'kuangtie@sina.com', '应用数学', 43,
'1', '2', '2001-04-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('貂蝉', '17799990014', '84958948374@qq.com', '软件工程', 40,
'2', '3', '2001-02-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('妲己', '17799990015', '2783238293@qq.com', '软件工程', 31,
'2', '0', '2001-01-30 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('芈月', '17799990016', 'xiaomin2001@sina.com', '工业经济', 35,
'2', '0', '2000-05-03 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('嬴政', '17799990017', '8839434342@qq.com', '化工', 38, '1',
'1', '2001-08-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('狄仁杰', '17799990018', 'jujiamlm8166@163.com', '国际贸易',
30, '1', '0', '2007-03-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('安琪拉', '17799990019', 'jdodm1h@126.com', '城市规划', 51,
'2', '0', '2001-08-15 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('典韦', '17799990020', 'ycaunanjian@163.com', '城市规划', 52,
'1', '2', '2000-04-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('廉颇', '17799990021', 'lianpo321@126.com', '土木工程', 19,
'1', '3', '2002-07-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('后羿', '17799990022', 'altycj2000@139.com', '城市园林', 20,
'1', '0', '2002-03-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('姜子牙', '17799990023', '37483844@qq.com', '工程造价', 29,
'1', '4', '2003-05-26 00:00:00');
show index from tb_user;
CREATE INDEX idx_user_pro_age_sta ON tb_user(profession,age,status);
CREATE UNIQUE INDEX idx_user_phone ON tb_user(phone);
show index from tb_user;
演示如下:
A. 当根据phone字段进行等值匹配查询时, 索引生效。
explain select * from tb_user where phone = '17799990015';
B. 当根据phone字段进行函数运算操作之后,索引失效。
explain select * from tb_user where substring(phone,10,2) = '15';
6.3.2 字符串不加引号
字符串类型字段使用时,不加引号,索引将失效。
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0';
-- 最后的status字段索引将失效
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = 0;
explain select * from tb_user where phone = '17799990015';
-- 索引失效
explain select * from tb_user where phone = 17799990015;
6.3.3 模糊查询
如果仅仅是尾部模糊匹配,索引不会失效。如果是头部模糊匹配,索引失效。
-- 索引不失效
explain select * from tb_user where profession like '软件%';
-- 索引失效
explain select * from tb_user where profession like '%工程';
-- 索引失效
explain select * from tb_user where profession like '%工%';
6.3.4 or连接条件
用or分割开的条件,只有都有索引时才会使用索引,否则都不使用
-- age无索引 、 id 和 phone有索引
-- 失效
explain select * from tb_user where id = 10 or age = 23;
-- 失效
explain select * from tb_user where phone = '17799990017' or age = 23;
--有效
explain select * from tb_user where phone = '17799990017' or id = 10;
6.3.5 数据分布影响
如果MySQL评估使用索引比全表更慢,则不使用索引。
因为MySQL在查询时,会评估使用索引的效率与走全表扫描的效率,如果走全表扫描更快,则放弃 索引,走全表扫描。 因为索引是用来索引少量数据的,如果通过索引查询返回大批量的数据,则还不 如走全表扫描来的快,此时索引就会失效。
-- 失效 因为 phone >= '17799990000' 的太多了
explain select * from tb_user where phone >= '17799990000';
-- 有效
explain select * from tb_user where phone >= '17799990019';
此外,is null 、is not null是否走索引,得具体情况具体 分析,并不是固定的。
6.4 SQL提示
6.4.1 引例
使用6.3的案例数据,在上述基础上给profession在加上一个索引,也就是profession有2个索引
create index idx_user_pro on tb_user(profession);
show index from tb_user;
然后执行以下语句:会自动选择一个索引
explain select * from tb_user where profession = '软件工程';
如果要指定,则要使用SQL提示
6.4.2 介绍及语法
SQL提示是优化数据库的一个重要手段,简单来说,就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优 化操作的目的。
use index : 建议MySQL使用哪一个索引完成此次查询(仅仅是建议,mysql内部还会再次进 行评估)。
explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';
ignore index : 忽略指定的索引。
explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';
force index : 强制使用索引。
explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';
6.5 覆盖索引
尽量使用覆盖索引,减少select *。 那么什么是覆盖索引呢? 覆盖索引是指查询使用了索引,并 且需要返回的列,在该索引中已经全部能够找到
6.5.1 引例
演示数据如下:
DROP TABLE IF EXISTS account;
create table tb_user(
id int primary key auto_increment comment '主键',
name varchar(50) not null comment '用户名',
phone varchar(11) not null comment '手机号',
email varchar(100) comment '邮箱',
profession varchar(11) comment '专业',
age tinyint unsigned comment '年龄',
gender char(1) comment '性别 , 1: 男, 2: 女',
status char(1) comment '状态',
createtime datetime comment '创建时间'
) comment '系统用户表';
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('吕布', '17799990000', 'lvbu666@163.com', '软件工程', 23, '1',
'6', '2001-02-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('曹操', '17799990001', 'caocao666@qq.com', '通讯工程', 33,
'1', '0', '2001-03-05 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('赵云', '17799990002', '17799990@139.com', '英语', 34, '1',
'2', '2002-03-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('孙悟空', '17799990003', '17799990@sina.com', '工程造价', 54,
'1', '0', '2001-07-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('花木兰', '17799990004', '19980729@sina.com', '软件工程', 23,
'2', '1', '2001-04-22 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('大乔', '17799990005', 'daqiao666@sina.com', '舞蹈', 22, '2',
'0', '2001-02-07 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('露娜', '17799990006', 'luna_love@sina.com', '应用数学', 24,
'2', '0', '2001-02-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('程咬金', '17799990007', 'chengyaojin@163.com', '化工', 38,
'1', '5', '2001-05-23 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('项羽', '17799990008', 'xiaoyu666@qq.com', '金属材料', 43,
'1', '0', '2001-09-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('白起', '17799990009', 'baiqi666@sina.com', '机械工程及其自动
化', 27, '1', '2', '2001-08-16 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('韩信', '17799990010', 'hanxin520@163.com', '无机非金属材料工
程', 27, '1', '0', '2001-06-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('荆轲', '17799990011', 'jingke123@163.com', '会计', 29, '1',
'0', '2001-05-11 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('兰陵王', '17799990012', 'lanlinwang666@126.com', '工程造价',
44, '1', '1', '2001-04-09 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('狂铁', '17799990013', 'kuangtie@sina.com', '应用数学', 43,
'1', '2', '2001-04-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('貂蝉', '17799990014', '84958948374@qq.com', '软件工程', 40,
'2', '3', '2001-02-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('妲己', '17799990015', '2783238293@qq.com', '软件工程', 31,
'2', '0', '2001-01-30 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('芈月', '17799990016', 'xiaomin2001@sina.com', '工业经济', 35,
'2', '0', '2000-05-03 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('嬴政', '17799990017', '8839434342@qq.com', '化工', 38, '1',
'1', '2001-08-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('狄仁杰', '17799990018', 'jujiamlm8166@163.com', '国际贸易',
30, '1', '0', '2007-03-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('安琪拉', '17799990019', 'jdodm1h@126.com', '城市规划', 51,
'2', '0', '2001-08-15 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('典韦', '17799990020', 'ycaunanjian@163.com', '城市规划', 52,
'1', '2', '2000-04-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('廉颇', '17799990021', 'lianpo321@126.com', '土木工程', 19,
'1', '3', '2002-07-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('后羿', '17799990022', 'altycj2000@139.com', '城市园林', 20,
'1', '0', '2002-03-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('姜子牙', '17799990023', '37483844@qq.com', '工程造价', 29,
'1', '4', '2003-05-26 00:00:00');
show index from tb_user;
CREATE INDEX idx_user_pro_age_sta ON tb_user(profession,age,status);
CREATE UNIQUE INDEX idx_user_phone ON tb_user(phone);
show index from tb_user;
执行以下语句为
explain select id,profession,age, status from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0' ;
执行以下语句为
explain select id,profession,age, status, name from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0' ;
6.5.2 流程示意图
C. 执行SQL:selet id,name from tb_user where name = 'Arm';
6.6 前缀索引
当字段类型为字符串(varchar,text,longtext等)时,有时候需要索引很长的字符串,这会让 索引变得很大,查询时,浪费大量的磁盘IO, 影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀,建 立索引,这样可以大大节约索引空间,从而提高索引效率。
6.6.1 基本语法
语法:
create index idx_xxxx on table_name(column(n)) ;
示例: 为tb_user表(6.5.1所创建的表)的email字段,建立长度为5的前缀索引。
create index idx_email_5 on tb_user(email(5));
6.6.2 前缀长度
可以根据索引的选择性来决定,而选择性是指不重复的索引值(基数)和数据表的记录总数的比值, 索引选择性越高则查询效率越高, 唯一索引的选择性是1,这是最好的索引选择性,性能也是最好的。
计算选择性代码如下
-- 只要不是1,则有重复
select count(distinct email) / count(*) from tb_user ;
select count(distinct substring(email,1,5)) / count(*) from tb_user ;
6.6.3 前缀索引的查询流程
6.7 单列索引与联合索引
单列索引:即一个索引只包含单个列。
联合索引:即一个索引包含了多个列。
演示数据:
create table tb_user(
id int primary key auto_increment comment '主键',
name varchar(50) not null comment '用户名',
phone varchar(11) not null comment '手机号',
email varchar(100) comment '邮箱',
profession varchar(11) comment '专业',
age tinyint unsigned comment '年龄',
gender char(1) comment '性别 , 1: 男, 2: 女',
status char(1) comment '状态',
createtime datetime comment '创建时间'
) comment '系统用户表';
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('吕布', '17799990000', 'lvbu666@163.com', '软件工程', 23, '1',
'6', '2001-02-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('曹操', '17799990001', 'caocao666@qq.com', '通讯工程', 33,
'1', '0', '2001-03-05 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('赵云', '17799990002', '17799990@139.com', '英语', 34, '1',
'2', '2002-03-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('孙悟空', '17799990003', '17799990@sina.com', '工程造价', 54,
'1', '0', '2001-07-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('花木兰', '17799990004', '19980729@sina.com', '软件工程', 23,
'2', '1', '2001-04-22 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('大乔', '17799990005', 'daqiao666@sina.com', '舞蹈', 22, '2',
'0', '2001-02-07 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('露娜', '17799990006', 'luna_love@sina.com', '应用数学', 24,
'2', '0', '2001-02-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('程咬金', '17799990007', 'chengyaojin@163.com', '化工', 38,
'1', '5', '2001-05-23 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('项羽', '17799990008', 'xiaoyu666@qq.com', '金属材料', 43,
'1', '0', '2001-09-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('白起', '17799990009', 'baiqi666@sina.com', '机械工程及其自动
化', 27, '1', '2', '2001-08-16 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('韩信', '17799990010', 'hanxin520@163.com', '无机非金属材料工
程', 27, '1', '0', '2001-06-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('荆轲', '17799990011', 'jingke123@163.com', '会计', 29, '1',
'0', '2001-05-11 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('兰陵王', '17799990012', 'lanlinwang666@126.com', '工程造价',
44, '1', '1', '2001-04-09 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('狂铁', '17799990013', 'kuangtie@sina.com', '应用数学', 43,
'1', '2', '2001-04-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('貂蝉', '17799990014', '84958948374@qq.com', '软件工程', 40,
'2', '3', '2001-02-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('妲己', '17799990015', '2783238293@qq.com', '软件工程', 31,
'2', '0', '2001-01-30 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('芈月', '17799990016', 'xiaomin2001@sina.com', '工业经济', 35,
'2', '0', '2000-05-03 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('嬴政', '17799990017', '8839434342@qq.com', '化工', 38, '1',
'1', '2001-08-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('狄仁杰', '17799990018', 'jujiamlm8166@163.com', '国际贸易',
30, '1', '0', '2007-03-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('安琪拉', '17799990019', 'jdodm1h@126.com', '城市规划', 51,
'2', '0', '2001-08-15 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('典韦', '17799990020', 'ycaunanjian@163.com', '城市规划', 52,
'1', '2', '2000-04-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('廉颇', '17799990021', 'lianpo321@126.com', '土木工程', 19,
'1', '3', '2002-07-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('后羿', '17799990022', 'altycj2000@139.com', '城市园林', 20,
'1', '0', '2002-03-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('姜子牙', '17799990023', '37483844@qq.com', '工程造价', 29,
'1', '4', '2003-05-26 00:00:00');
show index from tb_user;
CREATE INDEX idx_user_pro_age_sta ON tb_user(profession,age,status);
CREATE UNIQUE INDEX idx_user_phone ON tb_user(phone);
create index idx_user_name on tb_user(name);
show index from tb_user;
执行以下语句1:
explain select id, name, phone from tb_user where phone = '17799990010' and name = '韩信';
通过上述执行计划我们可以看出来,在and连接的两个字段 phone、name上都是有单列索引的,但是最终mysql只会选择一个索引,也就是说,只能走一个字段的索引,此时是会回表查询的。
再执行以下语句2:
create unique index idx_user_phone_name on tb_user(phone,name);
explain select id, name, phone from tb_user where phone = '17799990010' and name = '韩信';
此时,查询时,就走了联合索引,而在联合索引中包含 phone、name的信息,在叶子节点下挂的是对应的主键id,所以查询是无需回表查询的。
在业务场景中,如果存在多个查询条件,考虑针对于查询字段建立索引时,建议建立联合索引, 而非单列索引。
如果查询使用的是联合索引,具体的结构示意图如下:
七、索引设计原则
1). 针对于数据量较大,且查询比较频繁的表建立索引。
2). 针对于常作为查询条件(where)、排序(order by)、分组(group by)操作的字段建立索 引。
3). 尽量选择区分度高的列作为索引,尽量建立唯一索引,区分度越高,使用索引的效率越高。
4). 如果是字符串类型的字段,字段的长度较长,可以针对于字段的特点,建立前缀索引。
5). 尽量使用联合索引,减少单列索引,查询时,联合索引很多时候可以覆盖索引,节省存储空间, 避免回表,提高查询效率。
6). 要控制索引的数量,索引并不是多多益善,索引越多,维护索引结构的代价也就越大,会影响增 删改的效率。
7). 如果索引列不能存储NULL值,请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含 NULL值时,它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。