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MySQL索引介绍及优化方式

作者：dreamer'~

这篇文章主要介绍了MySQL索引介绍及优化方式，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下

一、导致sql执行慢的原因

硬件条件限制：

程序设计方面：

没有索引或未使用到索引表数据量过大（可采用分批查询，减少单次查询数据量）返回不必要的行/列锁/死锁（例如：给表新增字段导致锁表，此时执行sql语句会被阻塞，直至表解锁）

二、分析原因时，一定要找切入点

慢查询日志：MySQL提供的一种日志记录，它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值(long_query_time，单位：秒)的SQL语句。参考mysql慢查询日志轮转_MySQL慢查询日志实操

三、什么是索引？

MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。我们可以简单理解为：快速查找排好序的一种数据结构（好比一本书的目录）。Mysql索引主要有两种结构：B+Tree索引和Hash索引。我们平常所说的索引，如果没有特别指明，一般都是指B树结构组织的索引(B+Tree索引)。索引如图所示：

最外层浅蓝色磁盘块1里有数据17、35（深蓝色）和指针P1、P2、P3（黄色）。P1指针表示小于17的磁盘块，P2是在17-35之间，P3指向大于35的磁盘块。真实数据存在于叶子节点也就是最底下的一层3、5、9、10、13......非叶子节点不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35。

 查找过程：例如搜索28数据项，首先加载磁盘块1到内存中，发生一次I/O，用二分查找确定在P2指针。接着发现28在26和30之间，通过P2指针的地址加载磁盘块3到内存，发生第二次I/O。用同样的方式找到磁盘块8，发生第三次I/O。

 真实的情况是，上面3层的B+Tree可以表示上百万的数据，上百万的数据只发生了三次I/O而不是上百万次I/O，时间提升是巨大的。

四、Explain分析

前文铺垫完成，进入实操部分，先来插入测试需要的数据：

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');

初体验，执行Explain的效果：

索引使用情况在possible_keys、key和key_len三列，接下来我们先从左到右依次讲解。

1.id

--id相同,执行顺序由上而下
explain select u.*,o.* from user_info u,order_info o where u.id=o.user_id;

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

2.select_type

可以看id的执行实例，总共有以下几种类型：

3.table

table表示查询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为1的<derived2>的表示id为2的u和o表衍生出来的。

4.type（★）

 type 字段比较重要，它提供了判断查询是否高效的重要依据。通过 type 字段，我们判断此次查询是 全表扫描 还是 索引扫描 等。

type 常用的取值有:

通常来说, 不同的 type 类型的性能关系如下:

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

ALL 类型因为是全表扫描， 因此在相同的查询条件下，它是速度最慢的。而 index 类型的查询虽然不是全表扫描，但是它扫描了所有的索引，因此比 ALL 类型的稍快。后面的几种类型都是利用了索引来查询数据，因此可以过滤部分或大部分数据，因此查询效率就比较高了。

5.possible_key

 它表示 mysql 在查询时，可能使用到的索引。 注意，即使有些索引在 possible_keys 中出现，但是并不表示此索引会真正地被 mysql 使用到。 mysql 在查询时具体使用了哪些索引，由 key 字段决定。

6.key（★）

此字段是 mysql 在当前查询时真正用到的索引。比如请客吃饭的场景，possible_keys是应到多少人，key是实到多少人。

当我们没有建立索引时：

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;

建立复合索引后再查询：

7.key_len

表示查询优化器使用了索引的字节数，这个字段可以评估组合索引是否完全被使用。

8.ref（★）

这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），func，NULL，字段名（例：film.id）。前文的type属性里也有ref，注意区别。

9.rows（★）

 rows 也是一个重要的字段，mysql 查询优化器根据统计信息，估算 sql 要查找到结果集需要扫描读取的数据行数，这个值非常直观的显示 sql 效率好坏， 原则上 rows 越少越好。可以对比key中的例子，一个没建立索引前，rows是9，建立索引后，rows是4。

具体可参考文章：mysql or走索引加索引及慢查询的作用

10.extra

explain 中的很多额外的信息会在 extra 字段显示, 常见的有以下几种内容:

五、优化案例

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

执行结果，type有ALL，并且没有索引：

开始优化，在关联列上创建索引，明显看到type列的ALL变成ref，并且用到了索引，rows也从扫描9行变成了1行：

这里面一般有个规律是：左连接时，索引加在右表关联字段上（由于上述示例为LEFT JOIN，所以索引加在右表order_info上）。相反的，右连接索引加在左表关联字段上。

六、是否需要创建索引？   

索引虽然能非常高效的提高查询速度，但却会降低表的更新速度。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。

到此这篇关于MySQL索引介绍及优化方式的文章就介绍到这了,更多相关MySQL索引 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！

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