MySQL/MariaDB的索引使用
2015-07-26 12:21
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索引简介
在数据库表的相关字段上建立索引可以有效地提高SELECT的查询性能。索引的优点包括:减少服务器需扫描的数据量,帮助服务器尽量避免进行排序及使用临时表,可以将随机I/O转换为顺序I/O。索引确实可以提升服务器的性能,但是索引的建立需要占用额外的磁盘空间,在插入数据或更改表时,索引需要更新,有时甚至需要重构,在一张表上,建立的索引越多,插入数据的速度就越慢。所以不宜过多,根据需要建立即可。
索引是在MySQL的存储引擎中实现的,不同的存储引擎支持的索引类型也不同。常见的索引有以下几种:
1、B-Tree索引:大部分存储引擎都支持,能够适用于全值匹配、左前缀匹配、匹配范围值等场景。
2、HASH索引:只包含哈希值和行指针,不是按照索引值顺序存储,仅支持等值比较查询(=,<=>,IN())
3、R-Tree(空间索引):MyISAM的一个特殊索引类型,通常应用于地理空间数据类型
4、Full-text(全文索引):主要用于全文的检索,仅MyISAM支持。
索引的相关语法
创建索引:
删除索引:
也可以通过alter语句实现索引的添加和删除。
添加:alter table tb5 add index indexName(column1,column2....);
删除:alter table tb5 drop index name;
查看某张表使用的索引:
show index from tableName; #末尾用\G替代分号可竖排显示信息
查看某张表使用的存储引擎:
show table status like 'tableName';
相关服务器的状态变量
在服务器的状态变量中有以下几个可以用来查看服务器上各种SQL语句的执行频率(show status like 'variable_name')。
Com_select #select查询次数
Com_insert #insert操作次数,批量插入的insert操作,只累加一次。
Com_update #update操作次数
Com_delete #delete操作次数
一下几个变量与上面的类似,不同的是这里只记录InnoDB存储引擎的相关操作的次数。
Innodb_rows_deleted
Innodb_rows_inserted
Innodb_rows_read
Innodb_rows_updated
Com_commit #事务提交的次数
Com_rollback #事务回滚的次数
查看索引的使用情况:
Handler_read_rnd_next #表示在数据文件中读取下一行的请求数
Handler_read_key的值反映了索引的使用情况,若这个值很小说明索引很少被用到,Handler_read_rnd_next的值很大则说明查询进行了大量的扫描,需要建立索引来改善性能。
通过explain分析SQL语句的执行计划
可以通过在select语句前加上explain查看这个语句的执行计划,例如这个查询语句是否有使用到索引,使用哪个字段上的索引,使用索引字段的长度,扫描的行数等等。
例如:
id:SELECT语句的标识符(主查询的id通常为1)
select_type:查询类型
SIMPLE #简单查询
PRIMARY #union的第一个查询(或最外的查询)
UNION #在联合查询中,相对于PRIMARY的其他查询语句
UNION RESULT #UNION的执行结果
SUBQUERY #子查询
DERIVED #用于FROM子句中的子查询;
table:查询语句所关系到的表的名字;
possible_keys:表示查询时可能使用的索引
key:表示实际使用的索引
key_len:使用到索引字段的长度
rows:扫描的行数
Extra:额外信息,执行情况的说明和描述
1)using where #用where后面的语句筛选出匹配的行
2)using index #所需要的数据从索引就能够全部获取到(覆盖索引特性)
3)using index for group-by #类似using index,用于group by中
4)using filesort #将检索到的数据放到内存中进行排序,若内存装不下会放到磁盘上,性能很差
5)using index condition #过滤操作下推到存储引擎来完成
type:访问类型
1)system #表中仅有一行数据
2)const #表中至多有一行匹配且根据PRIMARY KEY或UNIQUE KEY(NOT NULL)进行查询。
如下,其中stuid为主键
5)fulltext #用于全文索引中的纯文本匹配方法来检索记录的时候用到
6)index_merge #使用索引合并优化的方式来访问记录类型(用到的索引不止一个)
7)unique_subquery #通常出现于IN子查询中(in的后面是一个查询主键字段的子查询)
8)index_subquery #类似于unique_subquery,区别在于in后面是查询非唯一索引字段的子查询
9)range #带有范围限制的索引;
type由上至下性能逐渐变差。
能够使用索引场景
1)全值匹配,对索引中的列指定具体值
2)对索引列的值进行范围查询
例如:explain select * from customer where customer_id>10 and customer_id<20\G
3)最左前缀匹配
例如:select * from students where name like 'Xu%'
当使用的索引是复合索引时,where后面的条件必须包括复合索引的第一列,才能使用索引。若没有包括复合索引的第一列,而是仅适用于后面的几列,则不会利用索引。
4)只访问索引的查询,查询的列都在索引的字段中,效率较高
不能使用索引的场景
1)以%开头的like查询不能使用B-Tree索引,这种推荐使用全文索引
2)数据类型出现隐式转换的时候
例如:
4)条件中有or时,or的任意一边没有使用索引
.................^_^
在数据库表的相关字段上建立索引可以有效地提高SELECT的查询性能。索引的优点包括:减少服务器需扫描的数据量,帮助服务器尽量避免进行排序及使用临时表,可以将随机I/O转换为顺序I/O。索引确实可以提升服务器的性能,但是索引的建立需要占用额外的磁盘空间,在插入数据或更改表时,索引需要更新,有时甚至需要重构,在一张表上,建立的索引越多,插入数据的速度就越慢。所以不宜过多,根据需要建立即可。
索引是在MySQL的存储引擎中实现的,不同的存储引擎支持的索引类型也不同。常见的索引有以下几种:
1、B-Tree索引:大部分存储引擎都支持,能够适用于全值匹配、左前缀匹配、匹配范围值等场景。
2、HASH索引:只包含哈希值和行指针,不是按照索引值顺序存储,仅支持等值比较查询(=,<=>,IN())
3、R-Tree(空间索引):MyISAM的一个特殊索引类型,通常应用于地理空间数据类型
4、Full-text(全文索引):主要用于全文的检索,仅MyISAM支持。
索引的相关语法
创建索引:
CREATE [ONLINE|OFFLINE] [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [index_type] ON tbl_name (index_col_name,...) [index_option] ...例:create index name_index using btree on teachers (name) #通过using 指定索引类型
删除索引:
DROP [ONLINE|OFFLINE] INDEX index_name ON tbl_name例:drop index name_index on teachers;
也可以通过alter语句实现索引的添加和删除。
添加:alter table tb5 add index indexName(column1,column2....);
删除:alter table tb5 drop index name;
查看某张表使用的索引:
show index from tableName; #末尾用\G替代分号可竖排显示信息
查看某张表使用的存储引擎:
show table status like 'tableName';
相关服务器的状态变量
在服务器的状态变量中有以下几个可以用来查看服务器上各种SQL语句的执行频率(show status like 'variable_name')。
Com_select #select查询次数
Com_insert #insert操作次数,批量插入的insert操作,只累加一次。
Com_update #update操作次数
Com_delete #delete操作次数
一下几个变量与上面的类似,不同的是这里只记录InnoDB存储引擎的相关操作的次数。
Innodb_rows_deleted
Innodb_rows_inserted
Innodb_rows_read
Innodb_rows_updated
Com_commit #事务提交的次数
Com_rollback #事务回滚的次数
查看索引的使用情况:
MariaDB [hellodb]> show status like 'handler_read%'; +--------------------------+-------+ | Variable_name | Value | +--------------------------+-------+ | Handler_read_key | 30 | ........ | Handler_read_rnd | 0 | | Handler_read_rnd_deleted | 0 | | Handler_read_rnd_next | 963 | +--------------------------+-------+Handler_read_key #表示一个行被索引读取的次数
Handler_read_rnd_next #表示在数据文件中读取下一行的请求数
Handler_read_key的值反映了索引的使用情况,若这个值很小说明索引很少被用到,Handler_read_rnd_next的值很大则说明查询进行了大量的扫描,需要建立索引来改善性能。
通过explain分析SQL语句的执行计划
可以通过在select语句前加上explain查看这个语句的执行计划,例如这个查询语句是否有使用到索引,使用哪个字段上的索引,使用索引字段的长度,扫描的行数等等。
例如:
MariaDB [hellodb]> explain select * from students where gender='m'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: students type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 25 Extra: Using where
id:SELECT语句的标识符(主查询的id通常为1)
select_type:查询类型
SIMPLE #简单查询
PRIMARY #union的第一个查询(或最外的查询)
UNION #在联合查询中,相对于PRIMARY的其他查询语句
UNION RESULT #UNION的执行结果
SUBQUERY #子查询
DERIVED #用于FROM子句中的子查询;
table:查询语句所关系到的表的名字;
possible_keys:表示查询时可能使用的索引
key:表示实际使用的索引
key_len:使用到索引字段的长度
rows:扫描的行数
Extra:额外信息,执行情况的说明和描述
1)using where #用where后面的语句筛选出匹配的行
2)using index #所需要的数据从索引就能够全部获取到(覆盖索引特性)
3)using index for group-by #类似using index,用于group by中
4)using filesort #将检索到的数据放到内存中进行排序,若内存装不下会放到磁盘上,性能很差
5)using index condition #过滤操作下推到存储引擎来完成
type:访问类型
1)system #表中仅有一行数据
2)const #表中至多有一行匹配且根据PRIMARY KEY或UNIQUE KEY(NOT NULL)进行查询。
如下,其中stuid为主键
MariaDB [hellodb]> explain select * from students where stuid=3\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: students type: const possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 4 ref: const rows: 1 Extra: 1 row in set (0.00 sec)3)eq_ref #类似于const,表中至多有一个匹配到的行,在连接操作中进行等值比较时,用到PRIMARY KEY或UNIQUE KEY(NOT NULL)索引时,此种结果才会出现
MariaDB [hellodb]> explain select * from students s,scores c where s.stuid=c.stuid\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: c type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 15 Extra: *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: s type: eq_ref possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 4 ref: hellodb.c.StuID rows: 1 Extra: 2 rows in set (0.00 sec)4)ref #表示查询时索引的类型不是PRIMARY KEY,也不是UNIQUE KEY(NOT NULL),或者只能用到索引的左前缀的访问类型
MariaDB [hellodb]> explain select * from students where age=23\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: students type: ref possible_keys: age_index key: age_index key_len: 1 ref: const rows: 4 Extra: 1 row in set (0.00 sec)
5)fulltext #用于全文索引中的纯文本匹配方法来检索记录的时候用到
6)index_merge #使用索引合并优化的方式来访问记录类型(用到的索引不止一个)
7)unique_subquery #通常出现于IN子查询中(in的后面是一个查询主键字段的子查询)
8)index_subquery #类似于unique_subquery,区别在于in后面是查询非唯一索引字段的子查询
9)range #带有范围限制的索引;
MariaDB [hellodb]> explain select * from students where stuid>20\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: students type: range possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 4 ref: NULL rows: 5 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)10)index #全索引扫描
MariaDB [hellodb]> explain select stuid from students\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: students type: index possible_keys: NULL key: age_index key_len: 1 ref: NULL rows: 25 Extra: Using index 1 row in set (0.00 sec)11)ALL #全表扫描
type由上至下性能逐渐变差。
能够使用索引场景
1)全值匹配,对索引中的列指定具体值
2)对索引列的值进行范围查询
例如:explain select * from customer where customer_id>10 and customer_id<20\G
3)最左前缀匹配
例如:select * from students where name like 'Xu%'
当使用的索引是复合索引时,where后面的条件必须包括复合索引的第一列,才能使用索引。若没有包括复合索引的第一列,而是仅适用于后面的几列,则不会利用索引。
4)只访问索引的查询,查询的列都在索引的字段中,效率较高
不能使用索引的场景
1)以%开头的like查询不能使用B-Tree索引,这种推荐使用全文索引
2)数据类型出现隐式转换的时候
例如:
MariaDB [hellodb]> explain select * from students where name=1\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: students type: ALL possible_keys: name_index key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 25 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)若把name后面的字符串加上引号则可以使用索引
MariaDB [hellodb]> explain select * from students where name='1'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: students type: ref possible_keys: name_index key: name_index key_len: 152 ref: const rows: 1 Extra: Using index condition 1 row in set (0.00 sec)3)使用复合索引的情况下,查询条件不包含复合索引的第一列字段
4)条件中有or时,or的任意一边没有使用索引
.................^_^
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