时间:2022-05-15 07:47:08 | 栏目:Mysql | 点击:次
什么是索引,索引就是排好序的快速查找数据结构。
索引的优点
1.提高数据检索的效率, 降低数据库的IO成本。
2.通过索引列对数据进行排序, 降低数据排序的成本, 降低了CPU的消耗。
索引的缺点
1.虽然索引大大提高了查询速度, 同时却会降低更新表的速度, 如对表进行INSERT、 UPDATE和DELETE。 因为更新表时, MySQL不仅要保存数据, 还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段, 都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。
2.实际上索引也是一张表, 该表保存了主键与索引字段, 并指向实体表的记录, 所以索引列也是要占用空间的。
MySQL 使用的是 Btree 索引。另外还有B+tree 索引,B-tree 索引,具体原理不在细说,原理详情参考官网。
简单说下以下几个常用索引。
单值索引
概念:即一个索引只包含单个列, 一个表可以有多个单列索引
唯一索引
概念: 索引列的值必须唯一, 但允许有空值
主键索引
概念: 设定为主键后数据库会自动建立索引, innodb为聚簇索引。
复合索引
概念: 即一个索引包含多个列
适合创建索引的情况
1.主键自动建立唯一索引;
2.频繁作为查询条件的字段应该创建索引
3.查询中与其它表关联的字段, 外键关系建立索引
4.单键/组合索引的选择问题, 组合索引性价比更高
5.查询中排序的字段, 排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度
6.查询中统计或者分组字段
不适合创建索引的情况
1.表记录太少
2.经常增删改的表或者字段
3.Where 条件里用不到的字段不创建索引
4.过滤性不好的不适合建索引
1.全值匹配:查询条件的列与索引列的字段,顺序完全相同。
2. 最佳左前缀:查询条件的列与索引列的字段相同,顺序不同,从不同顺序列开始后边都不走索引。
3. 索引计算:不要在索引上做任何计算
4. 索引范围:索引列上不能有范围查询,比如大于,小于,大于等于,小于等于。
5. 索引覆盖:尽量使用覆盖索引
6. 不等: 使用不等于(!= 或者 <>)的时候
7. null:字段的is not null 与is null
8. like:like的前后模糊匹配
9. or:减少使用or
全值匹配,左前缀。
索引计算范围要覆盖。
不等于(!= 或者 <>)扫全表,null走索引,not不走。
like模后不模前,见or就走union all
索引测试环境
1.mysql版本:5.7.27-log,查询语句:select VERSION();
2.建表语句及数据:mysql批量插入数据
-- 全值匹配 -- 查看sql执行计划 EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM emp WHERE emp.age=30; EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM emp WHERE emp.age=30 and deptid=4; EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM emp WHERE emp.age=30 and deptid=4 AND emp.name = 'abcd'; -- 创建联合索引 CREATE INDEX idx_age_deptid_name ON emp(age,deptid,NAME);
创建索引前
创建索引后
-- 创建索引 CREATE INDEX idx_age_deptid_name ON emp(age,deptid,NAME); -- 缺少联合索引的第一个字段 explain select sql_no_cache * from emp where deptId = 4 and name = 'abcd'; -- 联合索引的第一二个字段,缺少最后一个字段 explain select sql_no_cache * from emp where age = 30 and deptId = 4; -- 联合索引的第一三各字段,缺少第二个字段 explain select sql_no_cache * from emp where age = 30 and name = 'abcd' ;
查询字段与索引字段顺序的不同会导致, 索引无法充分使用, 甚至索引失效!
原因: 使用复合索引, 需要遵循最佳左前缀法则, 即如果索引了多列, 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。
结论: 过滤条件要使用索引必须按照索引建立时的顺序, 依次满足, 一旦跳过某个字段, 索引后面的字段都无法被使用
不要在索引上做任何计算!
不在索引列上做任何操作(计算、 函数、 (自动 or 手动)类型转换), 会导致索引失效而转向全表扫描。
1.在查询列上使用函数
-- 索引不带计算 EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM emp WHERE age=30; -- 索引字段计算 EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM emp WHERE LEFT(age,3)=30;
2. 在查询列上做了转换
-- 创建单值索引,字符串类型 name create index idx_name on emp(name); -- 字符串加单引号情况 explain select sql_no_cache * from emp where name='30000'; -- 字符串不加单引号, 则会在 name 列上做一次转换! explain select sql_no_cache * from emp where name=30000;
explain SELECT SQL_NO_CACHE * FROM emp WHERE emp.age=30 and deptid=5 AND emp.name = 'abcd'; explain SELECT SQL_NO_CACHE * FROM emp WHERE emp.age=30 and deptid<=5 AND emp.name = 'abcd';
建议: 将可能做范围查询的字段的索引顺序放在最后
explain SELECT SQL_NO_CACHE * FROM emp WHERE emp.age=30 and deptId=4 and name='XamgXt'; explain SELECT SQL_NO_CACHE age,deptId,name FROM emp WHERE emp.age=30 and deptId=4 and name='XamgXt';
mysql 在使用不等于(!= 或者<>)时, 有时会无法使用索引会导致全表扫描。
当字段允许为 Null 的条件下:
is not null 用不到索引, is null 可以用到索引。
前缀不能出现模糊匹配!
使用 union all 或者 union 来替代: