MySQL添加索引特点及优化问题

一、索引的特点

当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度。一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的，而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。

索引优势和劣势：

• 优势： 大大减少了服务器需要扫描的数据量，可以帮助服务器避免排序和临时表，实现快速检索，将随机I/O变成顺序I/O，减少I/O次数，加快检索速度；根据索引分组和排序，可以加快分组和排序；
• 劣势： 索引本身也是表，因此会占用存储空间，一般来说，索引表占用的空间的数据表的1.5倍；索引表的维护和创建需要时间成本，这个成本随着数据量增大而增大；构建索引会降低数据表的修改操作（删除，添加，修改）的效率，因为在修改数据表的同时还需要修改索引表；创建索引时需要对表加锁，因此实际操作中需要在业务空闲期间进行。

二、索引类型

Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。

1.FULLTEXT

即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。

全文索引并不是和MyISAM一起诞生的，它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。

FULLTEXT（全文）索引，仅可用于MyISAM和InnoDB

• 对于较大的数据集，把数据添加到一个没有FULLTEXT索引的表，然后添加FULLTEXT索引的速度比把数据添加到一个已经有FULLTEXT索引的表快。
• 5.6版本前的MySQL自带的全文索引只能用于MyISAM存储引擎，如果是其它数据引擎，那么全文索引不会生效。5.6版本之后InnoDB存储引擎开始支持全文索引。
• 在MySQL中，全文索引支队英文有用，目前对中文还不支持。5.7版本之后通过使用ngram插件开始支持中文。
• 在MySQL中，如果检索的字符串太短则无法检索得到预期的结果，检索的字符串长度至少为4字节，此外，如果检索的字符包括停止词，那么停止词会被忽略。

2.HASH

哈希索引用索引列的值计算该值的hashCode，然后在hashCode相应的位置存执该值所在行数据的物理位置，因为使用散列算法，因此访问速度非常快，但是一个值只能对应一个hashCode，而且是散列的分布方式。由于HASH的唯一（几乎100%的唯一）及类似键值对的形式，很适合作为索引。

HASH索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。但是，这种高效是有条件的，即只在“=”和“in”条件下高效，对于范围查询、排序及组合索引仍然效率不高。

3.BTREE

BTREE(B+TREE)索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中（二叉树），每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。由于BTREE非叶子节点不存储数据（data），因此所有的数据都要查询至叶子节点，而叶子节点的高度都是相同的，因此所有数据的查询速度都是一样的。这是MySQL里默认和最常用的索引类型。

4.RTREE

RTREE在MySQL很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。

相对于BTREE，RTREE的优势在于范围查找。

三、索引种类

• 普通索引：仅加速查询。
• 唯一索引：加速查询 + 列值唯一（可以有null）。
• 主键索引：加速查询 + 列值唯一（不可以有null）+ 表中只有一个。
• 组合索引：多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于索引合并，遵循“最左前缀”原则，把最常用作为检索或排序的列放在最左，依次递减，组合索引相当于建立了col1,col1col2,col1col2col3三个索引，而col2或者col3是不能使用索引的。
• 全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索。

四、索引的使用策略

1.什么时候要使用索引？

主键自动建立唯一索引；经常作为查询条件在WHERE或者ORDER BY；语句中出现的列要建立索引；作为排序的列要建立索引；查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引高并发条件下倾向组合索引；用于聚合函数的列可以建立索引，例如使用了max(column_1)或者count(column_1)时的column_1就需要建立索引。

2.什么时候不要使用索引？

经常增删改的列不要建立索引；有大量重复的列不建立索引；表记录太少不要建立索引。只有当数据库里已经有了足够多的测试数据时，它的性能测试结果才有实际参考价值。如果在测试数据库里只有几百条数据记录，它们往往在执行完第一条查询命令之后就被全部加载到内存里，这将使后续的查询命令都执行得非常快–不管有没有使用索引。只有当数据库里的记录超过了1000条、数据总量也超过了MySQL服务器上的内存总量时，数据库的性能测试结果才有意义。

3.索引失效的情况?

在组合索引中不能有列的值为NULL，如果有，那么这一列对组合索引就是无效的；在一个SELECT语句中，索引只能使用一次，如果在WHERE中使用了，那么在ORDER BY中就不要用了；LIKE操作中，’%aaa%'不会使用索引，也就是索引会失效，但是’aaa%'可以使用索引；在索引的列上使用表达式或者函数会使索引失效，例如：

select * from table where ceate_time > unix_timestamp(curdate());

将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成当前时间由程序作为参数传入：

select * from table where ceate_time > 1524561911;

• 其它通配符同样，也就是说，在查询条件中使用正则表达式时，只有在搜索模板的第一个字符不是通配符的情况下才能使用索引；
• 在查询条件中使用不等于，包括<符号、>符号和！=会导致索引失效。特别的是：如果对主键索引使用！=则不会使索引失效，如果对主键索引或者整数类型的索引使用<符号或者>符号也不会使索引失效。（不等于，包括<符号、>符号和！，如果占总记录的比例很小的话，也不会失效）；
• 在查询条件中使用IS NULL或者IS NOT NULL会导致索引失效；
• 字符串不加单引号会导致索引失效。更准确的说是类型不一致会导致失效，比如字段mobile是字符串类型的，使用WHERE mobile=99999 则会导致失败，应该改为WHERE mobile=‘99999’；
• 在查询条件中使用OR连接多个条件会导致索引失效，除非OR链接的每个条件都加上索引，这时应该改为两次查询，然后用UNION ALL连接起来；
• 如果排序的字段使用了索引，那么select的字段也要是索引字段，否则索引失效。特别的是：如果排序的是主键索引则select * 也不会导致索引失效；
• 尽量不要包括多列排序，如果一定要，最好为这队列构建组合索引。

4.mysql查询优化?

字段:

• 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED；
• VARCHAR的长度只分配真正需要的空间；
• 使用枚举或整数代替字符串类型；
• 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME；
• 单表不要有太多字段，建议在20以内；
• 避免使用NULL字段，很难查询优化且占用额外索引空间；
• 用整型来存IP。

索引：

• 索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描；
• 应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；
• 值分布很稀少的字段不适合建索引，例如“性别”这种只有两三个值的字段；
• 字符字段只建前缀索引；
• 字符字段最好不要做主键；
• 不用外键，由程序保证约束；尽量不用UNIQUE，由程序保证约束；
• 使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致，同时删除不必要的单列索引。

查询sql：

• 可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL；
• 不做列运算：SELECT id WHERE age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边；
• sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库；
• 不用SELECT *；
• OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，IN的个数建议控制在200以内；
• 不用函数和触发器，在应用程序实现；
• 避免%xxx式查询，’%xxx%'不会使用索引,可以使用全文索引，然后：
• SELECT * FROM tablename MATCH(index_colum) ANGAINST(‘word’);
• 少用JOIN；
• 使用同类型进行比较，比如用’123’和’123’比，123和123比；
• 组合索引要遵循最做前缀原则，排序分组频率最高的列放在最左边，以此类推；
• 尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描；
• 对于连续数值，使用BETWEEN不用IN：SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5；
• 列表数据不要拿全表，要使用LIMIT来分页，每页数量也不要太大；
• 使用短索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的 列，如果在前10 个或20 个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

5.索引的常见问题

1.索引是干什么的？

索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引，mysql必须从第一条记录开始读完整个表直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。如果表中查询的列有一个索引，mysql能快速到达一个位置搜寻到数据文件的中间，没有必要查看所有数据。

大多数mysql的索引(primary key、index、unique、fulltext)在B树中存储，只是空间列类型的索引使用R树，并且memory表还支持hash索引。

2.索引好复杂，我该怎么理解索引，有没有一个更形象的例子？

索引就像是一本书的目录。

3.索引越多越好?

大多数情况下，索引能大幅提高查询效率。但是:数据变更(增删改)都需要维护索引，因此更多索引意味着更多维护成本；也意味着需要更多控件空间(一本书100页，却有50页目录？)；过小的表，建索引可能会更慢。

4.索引的字段类型问题

text类型，也可建索引(需要指定长度)；MyISAM存储引擎长度综合不能超过1000字节；用来筛选的值尽量保持和索引列同样的数据类型。

5.like能用到索引？

尽量减少like查询，但是也不是绝对不可用，'xxx%'是可以用到索引的。除了like，以下操作符也可以用到索引：

<，<=，=，>，>=，between，in

这些用不到索引：

<>，not in，!=

6.什么样的字段不适合建索引？

列的值唯一性太小(比如性别，类型)，不适合建索引。(什么叫大小？一般来说，同值的数据超过表的15%，那就没有必要建索引了)更新非常频繁的数据不适合建索引。

7.一次查询能用多个索引？

不能

8.多列查询该如何建索引？

一次查询只能用到一个索引， a列建索引还是b列建索引？谁的区分度（同值的少）更高，建谁！当然，联合索引也是个不错的方案。

9.联合索引的问题

-- 命中col1、col2联合索引
select col1,col2 from test where col1 = 'xxx';
-- 不能命中col1、col2联合索引
select col1,col2 from test where col2 = 'xxx';

所以大多数情况下，有col1、col2索引了，就不用再去建col1索引了

10.哪些常见的情况不能用到索引？

like '%xxx'
not in
!=

对列进行函数运算，如：

where md5(password) = "xxx"

存了数值的字符串类型字段(如手机号)，查询是记得不要丢掉值的引号，否则无法命中索引：

select * from test where mobile = 13800002222;

如果mobile字段是char或者varchar类型，则上面查询无法命中索引,应为：

select * from test where mobile = '13800002222';

11.NULL的问题

Null会导致索引形同虚设，所以在设计表结构应避免NULL的存在。
可用其他方式来表达，比如-1。

到此这篇关于MySQL添加索引特点及优化问题的文章就介绍到这了,更多相关MySQL索引优化内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！