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MySQL索引介紹及優(yōu)化方式

 更新時(shí)間:2022年09月09日 15:43:10   作者:dreamer'~  
這篇文章主要介紹了MySQL索引介紹及優(yōu)化方式,文章圍繞主題展開詳細(xì)的內(nèi)容介紹,具有一定的參考價(jià)值,需要的小伙伴可以參考一下

一、導(dǎo)致sql執(zhí)行慢的原因

硬件條件限制:

  • io吞吐量小,形成瓶頸(讀取磁盤數(shù)據(jù))
  • 網(wǎng)絡(luò)傳輸速度慢
  • 內(nèi)存不足(讀取磁盤數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存)

程序設(shè)計(jì)方面:

沒有索引或未使用到索引表數(shù)據(jù)量過(guò)大(可采用分批查詢,減少單次查詢數(shù)據(jù)量)返回不必要的行/列鎖/死鎖(例如:給表新增字段導(dǎo)致鎖表,此時(shí)執(zhí)行sql語(yǔ)句會(huì)被阻塞,直至表解鎖)

二、分析原因時(shí),一定要找切入點(diǎn)

  • 1.通過(guò)慢查詢?nèi)罩荆O(shè)置相應(yīng)的閾值(比如超過(guò)3s就是慢sql),在生產(chǎn)環(huán)境跑一天后,看看有哪些sql執(zhí)行比較慢。
  • 2.Explain分析:比如sql語(yǔ)句寫的爛,沒索引或索引失效,關(guān)聯(lián)查詢過(guò)多(可能是需求設(shè)計(jì)缺陷導(dǎo)致)。
  • 3.Show Profile是比Explain更近一步的執(zhí)行細(xì)節(jié),可以查詢到執(zhí)行每一個(gè)SQL都干了什么事,這些事分別花了多少秒。

慢查詢?nèi)罩荆?/strong>MySQL提供的一種日志記錄,它用來(lái)記錄在MySQL中響應(yīng)時(shí)間超過(guò)閥值(long_query_time,單位:秒)的SQL語(yǔ)句。參考mysql慢查詢?nèi)罩据嗈D(zhuǎn)_MySQL慢查詢?nèi)罩緦?shí)操

三、什么是索引?

MySQL官方對(duì)索引的定義為:索引(Index)是幫助MySQL高效獲取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。我們可以簡(jiǎn)單理解為:快速查找排好序的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(好比一本書的目錄)。Mysql索引主要有兩種結(jié)構(gòu):B+Tree索引和Hash索引。我們平常所說(shuō)的索引,如果沒有特別指明,一般都是指B樹結(jié)構(gòu)組織的索引(B+Tree索引)。索引如圖所示:

最外層淺藍(lán)色磁盤塊1里有數(shù)據(jù)17、35(深藍(lán)色)和指針P1、P2、P3(黃色)。P1指針表示小于17的磁盤塊,P2是在17-35之間,P3指向大于35的磁盤塊。真實(shí)數(shù)據(jù)存在于葉子節(jié)點(diǎn)也就是最底下的一層3、5、9、10、13......非葉子節(jié)點(diǎn)不存儲(chǔ)真實(shí)的數(shù)據(jù),只存儲(chǔ)指引搜索方向的數(shù)據(jù)項(xiàng),如17、35。

 查找過(guò)程:例如搜索28數(shù)據(jù)項(xiàng),首先加載磁盤塊1到內(nèi)存中,發(fā)生一次I/O,用二分查找確定在P2指針。接著發(fā)現(xiàn)28在26和30之間,通過(guò)P2指針的地址加載磁盤塊3到內(nèi)存,發(fā)生第二次I/O。用同樣的方式找到磁盤塊8,發(fā)生第三次I/O。

 真實(shí)的情況是,上面3層的B+Tree可以表示上百萬(wàn)的數(shù)據(jù),上百萬(wàn)的數(shù)據(jù)只發(fā)生了三次I/O而不是上百萬(wàn)次I/O,時(shí)間提升是巨大的。

四、Explain分析

前文鋪墊完成,進(jìn)入實(shí)操部分,先來(lái)插入測(cè)試需要的數(shù)據(jù):

CREATE TABLE `user_info` (
  `id`   BIGINT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
  `age`  INT(11)              DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `name_index` (`name`)
)ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8;
 
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('xys', 20);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('a', 21);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('b', 23);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('c', 50);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('d', 15);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('e', 20);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('f', 21);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('g', 23);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('h', 50);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('i', 15);
 
CREATE TABLE `order_info` (
  `id`           BIGINT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id`      BIGINT(20)           DEFAULT NULL,
  `product_name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
  `productor`    VARCHAR(30)          DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
)ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8;
 
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p2', 'WL');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'DX');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p5', 'WL');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (3, 'p3', 'MA');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (4, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (6, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (9, 'p8', 'TE');

初體驗(yàn),執(zhí)行Explain的效果:

索引使用情況在possible_keys、key和key_len三列,接下來(lái)我們先從左到右依次講解。

1.id

--id相同,執(zhí)行順序由上而下
explain select u.*,o.* from user_info u,order_info o where u.id=o.user_id;

--id不同,值越大越先被執(zhí)行
explain select * from user_info where id = (select user_id from order_info where  product_name ='p8');

2.select_type

可以看id的執(zhí)行實(shí)例,總共有以下幾種類型:

  • SIMPLE: 表示此查詢不包含 UNION 查詢或子查詢
  • PRIMARY: 表示此查詢是最外層的查詢
  • SUBQUERY: 子查詢中的第一個(gè) SELECT
  • UNION: 表示此查詢是 UNION 的第二或隨后的查詢
  • DEPENDENT UNION: UNION 中的第二個(gè)或后面的查詢語(yǔ)句, 取決于外面的查詢
  • UNION RESULT, UNION 的結(jié)果
  • DEPENDENT SUBQUERY: 子查詢中的第一個(gè) SELECT, 取決于外面的查詢. 即子查詢依賴于外層查詢的結(jié)果.
  • DERIVED:衍生,表示導(dǎo)出表的SELECT(FROM子句的子查詢)

3.table

table表示查詢涉及的表或衍生的表:

explain select tt.* from (select u.* from user_info u,order_info o where u.id=o.user_id and u.id=1) tt

id為1的<derived2>的表示id為2的u和o表衍生出來(lái)的。

4.type(★)

 type 字段比較重要,它提供了判斷查詢是否高效的重要依據(jù)。通過(guò) type 字段,我們判斷此次查詢是 全表掃描 還是 索引掃描 等。

type 常用的取值有:

  • system: 表中只有一條數(shù)據(jù), 這個(gè)類型是特殊的 const 類型。
  • const: 針對(duì)主鍵或唯一索引的等值查詢掃描,最多只返回一行數(shù)據(jù)。 const 查詢速度非常快, 因?yàn)樗鼉H僅讀取一次即可。例如下面的這個(gè)查詢,它使用了主鍵索引,因此 type 就是 const 類型的:explain select * from user_info where id = 2;
  • eq_ref: 此類型通常出現(xiàn)在多表的 join 查詢,表示對(duì)于前表的每一個(gè)結(jié)果,都只能匹配到后表的一行結(jié)果。并且查詢的比較操作通常是 =,查詢效率較高。例如:explain select * from user_info, order_info where user_info.id = order_info.user_id;
  • ref: 此類型通常出現(xiàn)在多表的 join 查詢,針對(duì)于非唯一或非主鍵索引,或是使用了 最左前綴 規(guī)則索引的查詢。例如下面這個(gè)例子中, 就使用到了 ref 類型的查詢:explain select * from user_info, order_info where user_info.id = order_info.user_id and order_info.user_id = 5;
  • range: 表示使用索引范圍查詢,通過(guò)索引字段范圍獲取表中部分?jǐn)?shù)據(jù)記錄。這個(gè)類型通常出現(xiàn)在 =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN() 操作中。例如下面的例子就是一個(gè)范圍查詢:explain select * from user_info  where id between 2 and 8;
  • index: 表示全索引掃描(full index scan),和 ALL 類型相比,ALL 類型是全表掃描,而 index 類型則僅僅掃描所有的索引, 而不掃描數(shù)據(jù)。index 類型通常出現(xiàn)在:所要查詢的數(shù)據(jù)直接在索引樹中就可以獲取到, 而不需要回表掃描其他數(shù)據(jù)。當(dāng)為這種情況時(shí),Extra 字段會(huì)顯示 Using index。
  • ALL: 表示全表掃描,這個(gè)類型的查詢是性能最差的查詢之一。通常來(lái)說(shuō), 我們的查詢不應(yīng)該出現(xiàn) ALL 類型的查詢,因?yàn)檫@樣的查詢?cè)跀?shù)據(jù)量大的情況下,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的性能是巨大的災(zāi)難。 如一個(gè)查詢是 ALL 類型查詢, 那么一般來(lái)說(shuō)可以對(duì)相應(yīng)的字段添加索引來(lái)避免。

通常來(lái)說(shuō), 不同的 type 類型的性能關(guān)系如下:

 ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system

ALL 類型因?yàn)槭侨頀呙瑁?因此在相同的查詢條件下,它是速度最慢的。而 index 類型的查詢雖然不是全表掃描,但是它掃描了所有的索引,因此比 ALL 類型的稍快。后面的幾種類型都是利用了索引來(lái)查詢數(shù)據(jù),因此可以過(guò)濾部分或大部分?jǐn)?shù)據(jù),因此查詢效率就比較高了。

5.possible_key

 它表示 mysql 在查詢時(shí),可能使用到的索引。 注意,即使有些索引在 possible_keys 中出現(xiàn),但是并不表示此索引會(huì)真正地被 mysql 使用到。 mysql 在查詢時(shí)具體使用了哪些索引,由 key 字段決定。

6.key(★)

此字段是 mysql 在當(dāng)前查詢時(shí)真正用到的索引。比如請(qǐng)客吃飯的場(chǎng)景,possible_keys是應(yīng)到多少人,key是實(shí)到多少人。

當(dāng)我們沒有建立索引時(shí):

explain select o.* from order_info o where o.product_name= 'p1' and o.productor='whh';
create index idx_name_productor on order_info(productor);
drop index idx_name_productor on order_info;

建立復(fù)合索引后再查詢:

7.key_len

表示查詢優(yōu)化器使用了索引的字節(jié)數(shù),這個(gè)字段可以評(píng)估組合索引是否完全被使用。

8.ref(★)

這一列顯示了在key列記錄的索引中,表查找值所用到的常量,常見的有:const(常量),func,NULL,字段名(例:film.id)。前文的type屬性里也有ref,注意區(qū)別。

9.rows(★)

 rows 也是一個(gè)重要的字段,mysql 查詢優(yōu)化器根據(jù)統(tǒng)計(jì)信息,估算 sql 要查找到結(jié)果集需要掃描讀取的數(shù)據(jù)行數(shù),這個(gè)值非常直觀的顯示 sql 效率好壞, 原則上 rows 越少越好。可以對(duì)比key中的例子,一個(gè)沒建立索引前,rows是9,建立索引后,rows是4。

具體可參考文章:mysql or走索引加索引及慢查詢的作用

10.extra

explain 中的很多額外的信息會(huì)在 extra 字段顯示, 常見的有以下幾種內(nèi)容:

  • using filesort :表示 mysql 需額外的排序操作,不能通過(guò)索引順序達(dá)到排序效果。一般有 using filesort都建議優(yōu)化去掉,因?yàn)檫@樣的查詢 cpu 資源消耗大。
  • using index:索引覆蓋掃描,表示查詢?cè)谒饕龢渲芯涂刹檎宜钄?shù)據(jù),不用掃描表數(shù)據(jù)文件,往往說(shuō)明性能不錯(cuò)。
  • using temporary:查詢有使用臨時(shí)表, 一般出現(xiàn)于排序, 分組和多表 join 的情況, 查詢效率不高,建議優(yōu)化。using where :表名使用了where過(guò)濾。

五、優(yōu)化案例

explain select u.*,o.* from user_info u LEFT JOIN order_info o on u.id = o.user_id;

執(zhí)行結(jié)果,type有ALL,并且沒有索引:

開始優(yōu)化,在關(guān)聯(lián)列上創(chuàng)建索引,明顯看到type列的ALL變成ref,并且用到了索引,rows也從掃描9行變成了1行:

這里面一般有個(gè)規(guī)律是:左連接時(shí),索引加在右表關(guān)聯(lián)字段上(由于上述示例為L(zhǎng)EFT JOIN,所以索引加在右表order_info上)。相反的,右連接索引加在左表關(guān)聯(lián)字段上。

六、是否需要?jiǎng)?chuàng)建索引?   

索引雖然能非常高效的提高查詢速度,但卻會(huì)降低表的更新速度。實(shí)際上索引也是一張表,該表保存了主鍵與索引字段,并指向?qū)嶓w表的記錄,所以索引列也是要占用空間的。

到此這篇關(guān)于MySQL索引介紹及優(yōu)化方式的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL索引 內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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