大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。
索引相关概念
- 聚簇索引(clustered index)
使用innodb引擎时,每张表都有一个聚簇索引,比如我们设置的主键就是聚簇索引
特点:查询数据特别快,因为聚簇索引和行数据存储在磁盘的同一页,这样可以减少磁盘I/O操作次数(影响mysql性能的重要因素)
注意:主键索引应该尽量简短 - 二级索引(secondary index)
除了聚簇索引外的其他索引叫做二级索引(辅助索引),比如我们给除主键外其他字段创建的索引
特点:二级索引里面存储了聚簇索引,最后要通过聚簇索引找到行数据。可见,聚簇索引的效率会影响其他索引 - 覆盖索引(covering index)
索引包含了查询语句需要的所有数据,这种索引称为覆盖索引
特点:索引的叶子节点中已经包含要查询的数据,不需要回表操作所以很快(减少了磁盘I/O操作次数) - 组合索引(multiple-column index)
组合索引也称为复合索引(联合索引),是指把多个字段组合起来创建一个索引(最多16个字段)
特点:遵循最左前缀匹配原则 - 最左前缀匹配原则(leftmost prefix principle)
mysql会从左向右匹配直到遇到不能使用索引的条件(>、<、!=、not、like模糊查询的%前缀)才停止匹配
设想用a,b,c字段创建一个组合索引(a,b,c)
由于a是索引的最左边前缀,所以where条件中必须匹配字段a,mysql优化器才会用到这个索引
在匹配字段a的前提下,才能匹配字段b
在匹配字段a的前提下,并且匹配字段b,然后才能匹配字段c
使用explain查看执行计划
explain命令用来查看select语句执行计划,确认该SQL语句有没有使用索引,是否做全表扫描,是否使用覆盖索引等
type:代表数据访问类型(由左至右,由最差到最好)
| All | index | range | ref | eq_ref | const | system | null |
possible_keys:表示哪些索引可能有利于高效的查找
key:显示mysql决定采用哪个索引来优化查询
key_len:显示mysql在索引里使用的字节数
ref:显示了之前的表在key列记录的索引中查找值所用的列或常量
rows:为了找到所需的行大致需要读取的行数
extra:表示额外的信息(左边较差,右边较好)
| Using filesort| Using temporary | Using where | Using index condition | Using index |
Using index:使用了覆盖索引,速度很快,限于查询字段都位于同一个索引中的场景
Using index condition:表示使用了ICP优化(Index Condition Pushdown),能减少引擎层访问基表的次数和MySQL Server访问存储引擎的次数
Using where:表示在存储引擎检索行后mysql服务器再进行过滤
Using filesort:返回结果前需要做一次外部排序(内存或硬盘),速度慢应该尽量避免
Using temporary:在对查询结果排序时会使用一个临时表,速度慢
创建一张测试表
使用InnoDB引擎创建teacher表,id设为自增主键
mobile、name和birthday建立第一个组合索引idx_one(注意三个字段在索引中顺序)
email、age和name字段建立第二个组合索引idx_two(同样注意顺序)
CREATE TABLE `teacher` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(64) DEFAULT NULL,
`birthday` timestamp NULL DEFAULT NULL,
`email` varchar(32) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
`mobile` varchar(16) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_one` (`mobile`,`name`,`birthday`),
KEY `idx_two` (`email`,`age`,`name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
符合最左前缀场景
场景一:mobile是索引的左前缀
explain select * from teacher where mobile = '18600660088';
说明:ref列只出现了一个const,说明使用索引的第一列
场景二:mobile和name加起来是索引的左前缀
explain select * from teacher where mobile = '18600660088' and name = 'kevin';
说明:ref列出现了两个const,说明使用索引的前缀mobile和name
场景三:mobile、name和birthday加起来是索引的左前缀
explain select * from teacher where birthday = '2019-01-01' and name = 'kevin' and mobile = '18600660088';
说明:ref列出现了三个const,说明使用索引的第一列、第二列和第三列
注意:mysql优化器会自动调整mobile、name、birthday在查询条件中出现的顺序以匹配索引
场景四:只有mobile是前缀,中间跳过了索引中第二列(name),birthday不使用索引
explain select age from teacher where mobile = '18600660088' and birthday = '2019-01-01';
说明:ref列只出现了一个const,说明使用索引的前缀mobile部分
场景五:mobile和name加起来是索引的前缀,并且%位于模糊查询后缀
explain select * from teacher where mobile = '18600660088' and name like 'kevin%';
说明:key_len是246与场景二一致,只使用了索引的前缀部分
场景六:mobile和name加起来是索引的前缀,并且%位于模糊查询的前缀
explain select * from teacher where mobile = '18600660088' and name like '%kevin';
说明:mobile字段用到了索引,name不使用索引
场景七:mobile是索引的最左前缀,并且使用了范围查询
explain select * from teacher where mobile > '18600660088' and name = 'kevin' and birthday = '2019-01-01';
说明:key_len是51与场景六一致,只使用了索引前缀mobile,name和birthday不使用索引
结论:索引从左往右匹配,遇到范围查询后停止匹配
场景八:name位于组合索引的中间,并且%位于模糊查询后缀
explain select * from teacher where mobile = '18600660088' and name like 'kevin%' and birthday = '2019-01-01';
说明:key_len显示251说明跟场景三一致,使用到了整个组合索引
结论:%位于模糊查询后缀不影响索引的使用,如果是组合索引可以继续往右匹配
不使用索引的场景
场景一:缺少前缀mobile字段
explain select * from teacher where name = 'kevin chen';
说明:type列显示ALL表示全表扫描,MySQL 从头到尾扫描整张表查找行
场景二:缺少mobile和name组合的前缀字段
explain select * from teacher where birthday = '2019-01-01';
说明:type列显示ALL表示全表扫描,MySQL从头到尾扫描整张表查找行
场景三:like模糊匹配%位于前缀
explain select * from teacher where mobile like '%18600660088';
说明:type列显示ALL表示全表扫描,MySQL从头到尾扫描整张表查找行
场景四:索引列进行了函数运算
explain select * from teacher where trim(mobile) = '18600660088';
说明:正确的做法是在等号的右边做数据运算或函数运算
场景五:字段类型不匹配
explain select * from teacher where mobile = 18600660088;
说明:mobile是varchar类型,18600660088是整数
覆盖索引
场景一:需要的数据都在索引中,走覆盖索引
explain select mobile,name,birthday from teacher where mobile = '18600660088';
说明:Extra列显示附加信息,Using index表示使用覆盖索引
场景二:查询的age字段不在索引中,不能使用覆盖索引
explain select age from teacher where mobile = '18600660088';
使用索引排序
场景一:查询字段和排序字段是同一个索引
explain select id,mobile,name,birthday from teacher order by mobile,name,birthday;
说明:extra显示Using index表示使用了覆盖索引,二级索引中隐含了聚簇索引(主键)
场景二:多个排序字段位于多个不同索引
explain select * from teacher order by mobile, email;
说明:mobil和email属于不同索引,Using filesort说明使用外部排序,不能用索引排序
场景三:多个排序字段不符合最左前缀匹配原则
explain select id,mobile,name,birthday from teacher order by mobile, birthday;
说明:查询用了索引,排序跳过了组合索引中间字段name,extra显示Using filesort
场景四:查询含索引外字段,用索引扫描后再回表查询比直接扫表成本更高,所以没使用索引
explain select * from teacher order by mobile,name,birthday;
说明:extra显示Using filesort表示使用了外部排序
场景五:查询条件字段和排序字段组合起来符合索引最左前缀
explain select * from teacher where mobile='18600660088' order by name;
使用索引分组
场景一:分组字段(多字段组合)属于索引最左前缀
explain select email, age, name from teacher group by email, age, name;
说明:email、age和name组合起来符合最左前缀,使用索引idx_two,extra显示Using index
explain select distinct email, age, name from teacher;
说明:这里distinct字段组合起来同样符合索引最左前缀,使用索引idx_two
场景二:min()/max()函数作用于同一列,并且紧跟属于同一索引的分组字段
explain select email, min(age), max(age) from teacher group by email;
说明:email是分组字段,age是函数作用字段,email和age组合起来符合idx_two最左前缀
场景三:count(distinct)、avg(distinct)和sum(distinct)组合起来符合最左前缀
explain select count(distinct email), sum(distinct age) from teacher;
说明:avg(distinct)和sum(distinct)中distinct只适用单个字段
场景四:count(distinct),distinct适用于多个字段
explain select count(distinct email, age) from teacher;
说明:extra显示Using index for group-by说明使用松散索引扫描(Loose Index Scan)
场景五:缺少组合索引中间部分,不能使用索引排序
explain select email, name from teacher group by email, name;
说明:分组字段缺少idx_two索引age部分,extra显示Using filesort说明使用外部排序
场景六:多个分组字段不属于同一个索引
explain select email, age, birthday from teacher group by email, age, birthday;
说明:birthday不属于idx_two索引,显示Using filesort
场景七:紧凑索引扫描(Tight Index Scan)
explain select email, age, name from teacher where age = 18 group by email, name;
说明:分组字段缺少了完整索引中间部分,但由查询条件 age = 18 补充了这部分常量
场景八:紧凑索引扫描(Tight Index Scan)
explain select email, age, name from teacher where email = 'kevin@qq.com' group by age, name;
说明:分组字段不以索引最左前缀开始,但查询条件 email=’kevin@qq.com’ 提供了这部分常量
参考资料
How MySQL Uses Indexes
Multiple-Column Indexes
ORDER BY Optimization
GROUP BY Optimization
EXPLAIN Output Format
发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/107027.html原文链接:https://javaforall.cn
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