索引上部分 -> Mysql进阶(上) -- 存储引擎，索引_千帐灯无此声的博客-CSDN博客

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👈目录看左栏

🌼索引

🐻性能分析 - show profiles

🐻性能分析 - explain

🍌使用规则 - 验证索引效率

🍌使用规则 - 最左前缀法则

🍌使用规则 - 索引失效情况1

🍌使用规则 - 索引失效情况2

🍌使用规则 - SQL提示

🍌使用规则 - 覆盖索引&回表查询

🍌使用规则 - 前缀索引

🍌使用规则 - 单列&联合索引

🍉设计原则

🍉小结

🌼索引

🐻性能分析 - show profiles

开关未开启👇

打开开关👇

突然，出现了BUG👇

为此我专门写了一篇文章 -> Finalshell连接Linux超时之Connection timed out: connect_千帐灯无此声的博客-CSDN博客

开关打开后，开始查询👇

查看每一条SQL语句的耗时👇

根据name查询比根据id查询慢很多👆

查询指定SQL语句👇

查询指定SQL语句CPU使用情况👇

🐻性能分析 - explain

Datagrip，创建3个表👇

use itcast;


create table student(
    id   int auto_increment comment '主键ID' primary key,
    name varchar(10) null comment '姓名',
    no   varchar(10) null comment '学号'
)comment '学生表';

INSERT INTO student (name, no) VALUES ('黛绮丝', '2000100101');
INSERT INTO student (name, no) VALUES ('谢逊', '2000100102');
INSERT INTO student (name, no) VALUES ('殷天正', '2000100103');
INSERT INTO student (name, no) VALUES ('韦一笑', '2000100104');



create table course(
    id int auto_increment comment '主键ID' primary key,
    name varchar(10) null comment '课程名称'
)comment '课程表';

INSERT INTO course (name) VALUES ('Java');
INSERT INTO course (name) VALUES ('PHP');
INSERT INTO course (name) VALUES ('MySQL');
INSERT INTO course (name) VALUES ('Hadoop');



create table student_course(
    id int auto_increment comment '主键' primary key,
    studentid int not null comment '学生ID',
    courseid  int not null comment '课程ID',
    constraint fk_courseid foreign key (courseid) references course (id),
    constraint fk_studentid foreign key (studentid) references student (id)
)comment '学生课程中间表';

INSERT INTO student_course (studentid, courseid) VALUES (1, 1);
INSERT INTO student_course (studentid, courseid) VALUES (1, 2);
INSERT INTO student_course (studentid, courseid) VALUES (1, 3);
INSERT INTO student_course (studentid, courseid) VALUES (2, 2);
INSERT INTO student_course (studentid, courseid) VALUES (2, 3);
INSERT INTO student_course (studentid, courseid) VALUES (3, 4);

Datagrip中，右键student_course，打开Diagram可视化👇

3张表联查，需要2个where来消除无效笛卡尔积👇
查询所有学生选修的课程👇
查询连接顺序👇
查询选修了Mysql的学生👇
（1）分3步实现

（2）子查询1步实现👇

类似的，自己可以再写一个，查询韦一笑选修了什么课程👇

先逐步拆分👇

再子查询👇 -- 书写顺序是：先进入course表，再进入中间表，最后进入student表

（1）course

（2）student_course

（3）student

再用explain / desc看看执行顺序👇

但是执行顺序和书写顺序不同

执行顺序，先执行内层，也就是先student，再course，最后中间表

id越大，越先执行；id相同，按顺序执行

explain各字段含义👇

再讲下type👇

根据主键或唯一索引访问，才会出现const👇比如

唯一索引👇

所以select时，尽量防止出现all，all代表全表扫描，性能较低

再讲下possible_key

最后讲下👇

需要重点关注的字段👇

尤其是type，作为性能指标

🍌使用规则 - 验证索引效率

加个 \G ，查询字段以 row 的方式显示

执行show index from tb_sku; 后，发现没有 sn 的索引，所以查询1条记录的时间相当于查询 * 的时间，下面我们需要创建 sn 的索引👇

创建耗时 49s ，因为创建索引，实际上是给 800万条数据，构造B+Tree的过程

再次查询👇

从 18s 提升到了 0.02s

接着explain查看索引👇

sn 这个字段使用了索引

🍌使用规则 - 最左前缀法则

不跳过索引中的列👆

show index👇可以看到3个索引的顺序

查询👇

去掉结尾 status 再次查询👇

👆最左边的字段 profession 存在，并且没有跳过中间的列

继续查询

这次跳过 profession（索引最左边的列），索引全部失效👇

而且 type = all，全表扫描👆，因为不满足最左前缀法则

进行个对比

（1）

（2）

索引长度一样，说明（1）没有走 status 的索引，因为不满足最左前缀法则，中间跳过了 age 的索引，所以索引部分失效

possible_keys可能的索引，key实际使用的索引

当顺序改变时，索引长度不变，满足最左前缀法则👇

除了 最左前缀法则，还有 范围查询👇

（1）由索引长度，status 失效了

（2）当 > 改成 >= ， status生效

所以，一般业务中，尽量使用 >=, <=，而不是 >

🍌使用规则 - 索引失效情况1

在索引列上进行运算，索引列会失效，全表扫描👇

substring截取字串，第二个参数，下标从1开始

可能用到的索引，用了；但实际的 key，没用到，还是全表扫描

尾部模糊匹配

头部模糊匹配

总之前面不能加 % 和 _，大数据查询下，会全表扫描，大数据下性能较低

🍌使用规则 - 索引失效情况2

创建age索引👇

如果Mysql评估走索引比全表扫描慢，则不走索引

当profession置空，结果会反过来👇

走不走索引，主要看is null 或 is not null占少数还是多数，少数就会走索引

多数的话，Mysql默认不如全表扫描，会直接全表扫描，所以不走索引

🍌使用规则 - SQL提示

注意，为了恢复profession，不是删表再重新插入，而是清空再insert，否则之前创建的联合索引等，还得重新创建👇

create index idx_user_name on tb_user(name);
 
create unique index idx_user_phone on tb_user(phone);
 
create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession,age,status);
 
create index idx_user_age on tb_user(age);

create index idx_user_email on tb_user(email);

给profession创建单列索引👇

一个单列，一个联合索引，Mysql选择了联合索引👇

提示Mysql到底用哪个索引👇

use用，ignore不用，force必须用，跟在表名后

🍌使用规则 - 覆盖索引&回表查询

一般using index condition对应select *

而using where; using index对应具体的select

（1）

（2）

（1）需要回表查询，效率较低，（2）不需要

因为pro, age, status的联合索引，属于二级索引，二级索引叶子节点挂的是id，此时（2）中直接查询二级索引，就得到了需要的数据

但是（1）中name字段，不在这个二级索引中，还要到id的聚集索引中查找