索引分类

  • 普通索引index :加速查找
  • 唯一索引
    • 主键索引：primary key ：加速查找+约束（不为空且唯一）
    • 唯一索引：unique：加速查找+约束 （唯一）
  • 联合索引
    • -primary key(id,name):联合主键索引
    • -unique(id,name):联合唯一索引
    • -index(id,name):联合普通索引
  • 全文索引fulltext :用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。
  • 空间索引spatial :了解就好，几乎不用


索引类型

索引类型分两类 ：

  • hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢
  • btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量指数级增长（我们就用它，因为innodb默认支持它）

不同的存储引擎支持的索引类型也不一样

  • InnoDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
  • MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
  • Memory 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；
  • NDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；
  • Archive 不支持事务，支持表级别锁定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；

    创建/删除索引的语法

    ```sql

    方法一：创建表时

    CREATE TABLE 表名 ( 字段名1 数据类型 [完整性约束条件…], 字段名2 数据类型 [完整性约束条件…], [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX | KEY [索引名] (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) );

方法二：CREATE在已存在的表上创建索引

CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名 ON 表名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;

方法三：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引

ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;

删除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;

  1. <a name="mX7gW"></a>
  2. # 帮助文档
  3. ```sql
  4. help create
  5. help create index
  6. ==================
  7. 1.创建索引
  8.     -在创建表时就创建（需要注意的几点）
  9.     create table s1(
  10.     id int ,#可以在这加primary key
  11.     #id int index #不可以这样加索引，因为index只是索引，没有约束一说，
  12.     #不能像主键，还有唯一约束一样，在定义字段的时候加索引
  13.     name char(20),
  14.     age int,
  15.     email varchar(30)
  16.     #primary key(id) #也可以在这加
  17.     index(id) #可以这样加
  18.     );
  19.     -在创建表后在创建
  20.     create index name on s1(name); #添加普通索引
  21.     create unique age on s1(age);添加唯一索引
  22.     alter table s1 add primary key(id); #添加住建索引，也就是给id字段增加一个主键约束
  23.     create index name on s1(id,name); #添加普通联合索引
  24. 2.删除索引
  25.     drop index id on s1;
  26.     drop index name on s1; #删除普通索引
  27.     drop index age on s1; #删除唯一索引，就和普通索引一样，不用在index前加unique来删，直接就可以删了
  28.     alter table s1 drop primary key; #删除主键(因为它添加的时候是按照alter来增加的，那么我们也用alter来删)

索引遵循原则

  1. #1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，
  2. create index ix_name_email on s1(name,email,)
  3. - 最左前缀匹配：必须按照从左到右的顺序匹配
  4. select * from s1 where name='egon'; #可以
  5. select * from s1 where name='egon' and email='asdf'; #可以
  6. select * from s1 where email='alex@oldboy.com'; #不可以
  7. mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，
  8. 比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，
  9. d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
  11. #2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器
  12. 会帮你优化成索引可以识别的形式
  14. #3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，
  15. 表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、
  16. 性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，
  17. 这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录
  19. #4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’
  20. 就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，
  21. 但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。
  22. 所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);

最左前范式

  1. mysql> select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='alex333@oldboy.com' and gender='male';
  2. Empty set (0.39 sec)
  4. mysql> create index idx on s1(id,name,email,gender); #未遵循最左前缀
  5. Query OK, 0 rows affected (15.27 sec)
  6. Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
  8. mysql> select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='alex333@oldboy.com' and gender='male';
  9. Empty set (0.43 sec)
  12. mysql> drop index idx on s1;
  13. Query OK, 0 rows affected (0.16 sec)
  14. Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
  16. mysql> create index idx on s1(name,email,gender,id); #遵循最左前缀
  17. Query OK, 0 rows affected (15.97 sec)
  18. Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
  20. mysql> select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='alex333@oldboy.com' and gender='male';
  21. Empty set (0.03 sec)

最左前缀匹配

  1. 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
  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)
  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
  22. mysql>  select count(*) from s1 where id=3000;
  23. +----------+
  24. | count(*) |
  25. +----------+
  26. |        1 |
  27. +----------+
  28. 1 row in set (0.00 sec)
  30. mysql>  select count(*) from s1 where name='egon';
  31. +----------+
  32. | count(*) |
  33. +----------+
  34. |   299999 |
  35. +----------+
  36. 1 row in set (0.16 sec)
  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)
  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)
  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)
  61. 建联合索引，最左匹配

索引无法命中的情况需要注意

  1. - like '%xx'
  2.     select * from tb1 where email like '%cn';
  5. - 使用函数
  6.     select * from tb1 where reverse(email) = 'wupeiqi';
  9. - or
  10.     select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven@live.com';
  13.     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
  14.             select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven';
  15.             select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven@live.com' and email = 'alex'
  18. - 类型不一致
  19.     如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来，不然...
  20.     select * from tb1 where email = 999;
  22. 普通索引的不等于不会走索引
  23. - !=
  24.     select * from tb1 where email != 'alex'
  26.     特别的：如果是主键，则还是会走索引
  27.         select * from tb1 where nid != 123
  28. - >
  29.     select * from tb1 where email > 'alex'
  32.     特别的：如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引
  33.         select * from tb1 where nid > 123
  34.         select * from tb1 where num > 123
  37. #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
  38. - order by
  39.     select name from s1 order by email desc;
  40.     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
  41.     select email from s1 order by email desc;
  42.     特别的：如果对主键排序，则还是走索引：
  43.         select * from tb1 order by nid desc;
  45. - 组合索引最左前缀
  46.     如果组合索引为：(name,email)
  47.     name and email       -- 使用索引
  48.     name                 -- 使用索引
  49.     email                -- 不使用索引
  52. - count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别了
  54. - create index xxxx  on tb(title(19)) #text类型，必须制定长度

注意：

  1. - 避免使用select *
  2. - count(1)或count(列) 代替 count(*)
  3. - 创建表时尽量时 char 代替 varchar
  4. - 表的字段顺序固定长度的字段优先
  5. - 组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时）
  6. - 尽量使用短索引
  7. - 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
  8. - 连表时注意条件类型需一致
  9. - 索引散列值（重复少）不适合建索引，例：性别不适合
  10. - 联合索引一般都是and连接的时候，用or的话提升不了速度

慢查询优化的基本步骤

  1. 1.先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE
  2. 2.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
  3. 3.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）
  4. 4.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查
  5. 5.了解业务方使用场景
  6. 6.加索引时参照建索引的几大原则
  7. 7.观察结果，不符合预期继续从0分析