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zhiyuan
2021-05-20
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MySQL - 索引的使用

# 索引的使用

索引是数据库优化最常用也是最重要的手段之一, 通过索引通常可以帮助用户解决大多数的MySQL的性能优化问题。

# 验证索引提升查询效率

在我们准备的表结构 tb_item 中， 一共存储了 300 万记录；

1). 根据ID查询

select * from tb_item where id = 1999\G;
1

1553261992653

查询速度很快， 接近0s ， 主要的原因是因为id为主键， 有索引；

1553262044466

2). 根据 title 进行精确查询

select * from tb_item where title = 'iphoneX 移动3G 32G941'\G;
1

1553262215900

查看SQL语句的执行计划 ：

1553262469785

处理方案 ， 针对title字段， 创建索引 ：

create index idx_item_title on tb_item(title);
1

1553263229523

索引创建完成之后，再次进行查询 ：

1553263302706

通过 explain ， 查看执行计划，执行SQL时使用了刚才创建的索引

1553263355262

# 准备环境

create table `tb_seller` (
	`sellerid` varchar (100),
	`name` varchar (100),
	`nickname` varchar (50),
	`password` varchar (60),
	`status` varchar (1),
	`address` varchar (100),
	`createtime` datetime,
    primary key(`sellerid`)
)engine=innodb default charset=utf8mb4; 

insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('alibaba','阿里巴巴','阿里小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('baidu','百度科技有限公司','百度小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('huawei','华为科技有限公司','华为小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('itcast','传智播客教育科技有限公司','传智播客','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('itheima','黑马程序员','黑马程序员','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('luoji','罗技科技有限公司','罗技小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('oppo','OPPO科技有限公司','OPPO官方旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('ourpalm','掌趣科技股份有限公司','掌趣小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('qiandu','千度科技','千度小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','2','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('sina','新浪科技有限公司','新浪官方旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('xiaomi','小米科技','小米官方旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','西安市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('yijia','宜家家居','宜家家居旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');


create index idx_seller_name_sta_addr on tb_seller(name,status,address);
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# 避免索引失效

1). 全值匹配 ，对索引中所有列都指定具体值。

该情况下，索引生效，执行效率高。

explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1' and address='北京市'\G;
1

1556170997921

2). 最左前缀法则

如果索引了多列（复合索引），要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始，并且不跳过索引中的列。

匹配最左前缀法则，走索引：

1556171348995

违法最左前缀法则 ， 索引失效：

1556171428140

如果符合最左法则，但是出现跳跃某一列，只有最左列索引生效：

1556171662203

3). 范围查询，不能使用索引 。

1556172256791

根据前面的两个字段name ， status 查询是走索引的， 但是最后一个条件address 没有用到索引。

4). 不要在索引列上进行运算操作，否则索引将失效。

1556172813715

5). 字符串不加单引号，造成索引失效。

1556172967493

在查询时，没有对字符串加单引号，MySQL的查询优化器，会自动的进行类型转换，造成索引失效。

**6). 尽量使用覆盖索引，避免select **

尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列完全包含查询列）），减少select * 。

1556173928299

如果查询列，超出索引列，也会降低性能。

1556173986068

Extra：

  • using index

    使用覆盖索引的时候就会出现

  • using where

    在查找使用索引的情况下，需要回表去查询所需的数据

  • using index condition

    查找使用了索引，但是需要回表查询数据

  • using index ; using where

    查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询数据

7). 用or分割开的条件， 如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。

示例，name字段是索引列 ， 而createtime不是索引列，中间是or进行连接是不走索引的 ：

explain select * from tb_seller where name='黑马程序员' or createtime = '2088-01-01 12:00:00'\G;
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1556174994440

8). 以%开头的Like模糊查询，索引失效。

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。

explain select * from tb_seller where name like "%黑马程序员";
1

1556175114369

解决方案 ：

通过覆盖索引来解决 (不用 select *)

1556247686483

9). 如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。

我们先给 address 创建索引

create index idx_seller_address on tb_seller(address);
1

在我们表 tb_seller 中，12条地区数据其中11个是北京市

查北京地区的走全表扫描

1556175445210

使用覆盖查询会走索引

 explain select address  from tb_seller where address='北京市';
1

10). is NULL ， is NOT NULL 有时索引失效。

和上一条（9）差不多。

1556180634889

11). in 走索引， not in 索引失效。

在mysql 5.6中

1556249602732

个人理解：not in 判断不存在的，需要对表进行大部分数据扫描，类似于第九条

mysql 5.7中都不失效：

image-20210523131109106

12). 单列索引和复合索引。

尽量使用复合索引，而少使用单列索引 。

创建复合索引

create index idx_name_sta_address on tb_seller(name, status, address);

--就相当于创建了三个索引 ： 
--	name
--	name + status
--	name + status + address
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创建单列索引

create index idx_seller_name on tb_seller(name);
create index idx_seller_status on tb_seller(status);
create index idx_seller_address on tb_seller(address);
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数据库会选择一个最优的索引（辨识度最高索引）来使用，并不会使用全部索引 。

# 查看索引使用情况

show status like 'Handler_read%';	--当前会话级别

show global status like 'Handler_read%';	--全局级别
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  • Handler_read_first

    索引中第一条被读的次数。如果较高，表示服务器正执行大量全索引扫描（这个值越低越好）。

  • Handler_read_key

    如果索引正在工作，这个值代表一个行被索引值读的次数，如果值越低，表示索引得到的性能改善不高，因为索引不经常使用（这个值越高越好）。

  • Handler_read_next

    按照键顺序读下一行的请求数。如果你用范围约束或如果执行索引扫描来查询索引列，该值增加。

  • Handler_read_prev

    按照键顺序读前一行的请求数。该读方法主要用于优化ORDER BY ... DESC。

  • Handler_read_rnd

    根据固定位置读一行的请求数。如果你正执行大量查询并需要对结果进行排序该值较高。你可能使用了大量需要MySQL扫描整个表的查询或你的连接没有正确使用键。这个值较高，意味着运行效率低，应该建立索引来补救。

  • Handler_read_rnd_next

    在数据文件中读下一行的请求数。如果你正进行大量的表扫描，该值较高。通常说明你的表索引不正确或写入的查询没有利用索引。

# 练习

假设 index(a,b,c)；

Where 语句 索引是否被使用
where a = 3 Y,使用到 a
where a = 3 and b = 5 Y,使用到 a，b
where a = 3 and b = 5 and c = 4 Y,使用到 a,b,c
where b = 3 或者 where b = 3 and c = 4 或者 where c = 4 N（第二条，左前缀法则）
where a = 3 and c = 5 使用到 a， 但是 c 不可以，b 中间断了
where a = 3 and b > 4 and c = 5 使用到 a 和 b， c 不能用在范围之后，b 断了
where a is null and b is not null is null 支持索引 但是 is not null 不支持
where a <> 3 不能使用索引
where abs(a) =3 不能使用索引
where a = 3 and b like 'kk%' and c = 4 Y,使用到 a,b,c
where a = 3 and b like '%kk' and c = 4 Y,只用到 a
where a = 3 and b like '%kk%' and c = 4 Y,只用到 a
where a = 3 and b like 'k%kk%' and c = 4 Y,使用到 a,b,c
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最后更新: 2023/03/26, 13:03:00
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