MySQL索引原理以及查询优化
一、介绍
1.什么是索引?
一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询,就不得不提到索引了。
2.为什么要有索引呢?
索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能
非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
索引相当于字典的音序表,如果要查某个字,如果不使用音序表,则需要从几百页中逐页去查。
二、索引的原理
一 索引原理
索引的目的在于提高查询效率,与我们查阅图书所用的目录是一个道理:先定位到章,然后定位到该章下的一个小节,然后找到页数。相似的例子还有:查字典,查火车车次,飞机航班等
本质都是:通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。
数据库也是一样,但显然要复杂的多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?我们回想字典的例子,能不能把数据分成段,然后分段查询呢?最简单的如果1000条数据,1到100分成第一段,101到200分成第二段,201到300分成第三段......这样查第250条数据,只要找第三段就可以了,一下子去除了90%的无效数据。但如果是1千万的记录呢,分成几段比较好?稍有算法基础的同学会想到搜索树,其平均复杂度是lgN,具有不错的查询性能。但这里我们忽略了一个关键的问题,复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的。而数据库实现比较复杂,一方面数据是保存在磁盘上的,另外一方面为了提高性能,每次又可以把部分数据读入内存来计算,因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右,所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。
二 磁盘IO与预读
考虑到磁盘IO是非常高昂的操作,计算机操作系统做了一些优化,当一次IO时,不光把当前磁盘地址的数据,而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内,因为局部预读性原理告诉我们,当计算机访问一个地址的数据的时候,与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关,一般为4k或8k,也就是我们读取一页内的数据时候,实际上才发生了一次IO,这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。
三、索引的数据结构
任何一种数据结构都不是凭空产生的,一定会有它的背景和使用场景,我们现在总结一下,我们需要这种数据结构能够做些什么,其实很简单,那就是:每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级,最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢?就这样,b+树应运而生。
1 6. 最左前缀匹配 2 index(id,age,email,name) 3 #条件中一定要出现id(只要出现id就会提升速度) 4 id 5 id age 6 id email 7 id name 8 9 email #不行 如果单独这个开头就不能提升速度了 10 mysql> select count(*) from s1 where id=3000; 11 +----------+ 12 | count(*) | 13 +----------+ 14 | 1 | 15 +----------+ 16 1 row in set (0.11 sec) 17 18 mysql> create index xxx on s1(id,name,age,email); 19 Query OK, 0 rows affected (6.44 sec) 20 Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 21 22 mysql> select count(*) from s1 where id=3000; 23 +----------+ 24 | count(*) | 25 +----------+ 26 | 1 | 27 +----------+ 28 1 row in set (0.00 sec) 29 30 mysql> select count(*) from s1 where name='egon'; 31 +----------+ 32 | count(*) | 33 +----------+ 34 | 299999 | 35 +----------+ 36 1 row in set (0.16 sec) 37 38 mysql> select count(*) from s1 where email='egon3333@oldboy.com'; 39 +----------+ 40 | count(*) | 41 +----------+ 42 | 1 | 43 +----------+ 44 1 row in set (0.15 sec) 45 46 mysql> select count(*) from s1 where id=1000 and email='egon3333@oldboy.com'; 47 +----------+ 48 | count(*) | 49 +----------+ 50 | 0 | 51 +----------+ 52 1 row in set (0.00 sec) 53 54 mysql> select count(*) from s1 where email='egon3333@oldboy.com' and id=3000; 55 +----------+ 56 | count(*) | 57 +----------+ 58 | 0 | 59 +----------+ 60 1 row in set (0.00 sec)建联合索引,最左匹配 索引无法命中的情况需要注意:
- like '%xx' select * from tb1 where email like '%cn'; - 使用函数 select * from tb1 where reverse(email) = 'wupeiqi'; - or select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven@live.com'; 特别的:当or条件中有未建立索引的列才失效,以下会走索引 select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven'; select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven@live.com' and email = 'alex' - 类型不一致 如果列是字符串类型,传入条件是必须用引号引起来,不然... select * from tb1 where email = 999; 普通索引的不等于不会走索引 - != select * from tb1 where email != 'alex' 特别的:如果是主键,则还是会走索引 select * from tb1 where nid != 123 - > select * from tb1 where email > 'alex' 特别的:如果是主键或索引是整数类型,则还是会走索引 select * from tb1 where nid > 123 select * from tb1 where num > 123 #排序条件为索引,则select字段必须也是索引字段,否则无法命中 - order by select name from s1 order by email desc; 当根据索引排序时候,select查询的字段如果不是索引,则不走索引 select email from s1 order by email desc; 特别的:如果对主键排序,则还是走索引: select * from tb1 order by nid desc; - 组合索引最左前缀 如果组合索引为:(name,email) name and email -- 使用索引 name -- 使用索引 email -- 不使用索引 - count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别了 - create index xxxx on tb(title(19)) #text类型,必须制定长度
- 避免使用select * - count(1)或count(列) 代替 count(*) - 创建表时尽量时 char 代替 varchar - 表的字段顺序固定长度的字段优先 - 组合索引代替多个单列索引(经常使用多个条件查询时) - 尽量使用短索引 - 使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries) - 连表时注意条件类型需一致 - 索引散列值(重复少)不适合建索引,例:性别不适合
七、慢查询优化的基本步骤
0.先运行看看是否真的很慢,注意设置SQL_NO_CACHE 1.where条件单表查,锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起,单表每个字段分别查询,看哪个字段的区分度最高 2.explain查看执行计划,是否与1预期一致(从锁定记录较少的表开始查询) 3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查 4.了解业务方使用场景 5.加索引时参照建索引的几大原则 6.观察结果,不符合预期继续从0分析
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