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9.索引的使用

2021-02-09  本文已影响0人  21号新秀_邓肯

索引是数据库优化最常用也是最重要的手段之一, 通过索引通常可以帮助用户解决大多数的MySQL的性能优化问题

1. 验证索引提升查询效率

在我们准备的表结构tb_item 中, 一共存储了 300 万记录;

1). 根据ID查询

select * from tb_item where id = 1999\G;
image.png

查询速度很快, 接近0s , 主要的原因是因为id为主键, 有索引;

image.png

2). 根据 title 进行精确查询

select * from tb_item where title = 'iphoneX 移动3G 32G941'\G;
image.png

查看SQL语句的执行计划 :

image.png

处理方案 , 针对title字段, 创建索引 :

create index idx_item_title on tb_item(title);
image.png

索引创建完成之后,再次进行查询 :

image.png

通过explain , 查看执行计划,执行SQL时使用了刚才创建的索引

image.png

2. 索引的使用

2.1 准备环境

create table `tb_seller` (
`sellerid` varchar (100),
`name` varchar (100),
`nickname` varchar (50),
`password` varchar (60),
`status` varchar (1),
`address` varchar (100),
`createtime` datetime,
 primary key(`sellerid`)
)engine=innodb default charset=utf8mb4;

insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,`address`, `createtime`) values('alibaba','阿里巴巴','阿里小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,`address`, `createtime`) values('baidu','百度科技有限公司','百度小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,`address`, `createtime`) values('huawei','华为科技有限公司','华为小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,`address`, `createtime`) values('itcast','传智播客教育科技有限公司','传智播客','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');

insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,`address`, `createtime`) values('itheima','黑马程序员','黑马程序
员','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,`address`, `createtime`) values('luoji','罗技科技有限公司','罗技小
店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,`address`, `createtime`) values('oppo','OPPO科技有限公司','OPPO官方旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,`address`, `createtime`) values('ourpalm','掌趣科技股份有限公司','掌趣小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,`address`, `createtime`) values('qiandu','千度科技','千度小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','2','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,`address`, `createtime`) values('sina','新浪科技有限公司','新浪官方旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,`address`, `createtime`) values('xiaomi','小米科技','小米官方旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','西安市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`,`address`, `createtime`) values('yijia','宜家家居','宜家家居旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');

create index idx_seller_name_sta_addr on tb_seller(name,status,address);

2.2 避免索引失效

1). 全值匹配 ,对索引中所有列都指定具体值。

explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1' and address='北京市'\G;
image.png

2). 最左前缀法则

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。

匹配最左前缀法则,走索引:

image.png

违法最左前缀法则 , 索引失效:

image.png

如果符合最左法则,但是出现跳跃某一列,只有最左列索引生效:

image.png

3). 范围查询右边的列,不能使用索引 。

image.png

根据前面的两个字段name , status 查询是走索引的, 但是最后一个条件address 没有用到索引。

4). 不要在索引列上进行运算操作, 索引将失效。

image.png

5). 字符串不加单引号,造成索引失效。

image.png

由于,在查询是,没有对字符串加单引号,MySQL的查询优化器,会自动的进行类型转换,造成索引失效。

**6). 尽量使用覆盖索引,避免select ***

尽量使用覆盖索引(只访问索引的查询(索引列完全包含查询列)),减少select * 。

image.png

如果查询列,超出索引列,也会降低性能。

image.png

TIP :
using index :使用覆盖索引的时候就会出现
using where:在查找使用索引的情况下,需要回表去查询所需的数据
using index condition:查找使用了索引,但是需要回表查询数据
using index ; using where:查找使用了索引,但是需要的数据都在索引列中能找到,所以不需要回表查询数据

7). 用or分割开的条件, 如果or前的条件中的列有索引,而后面的列中没有索引,那么涉及的索引都不会被用到。

示例,name字段是索引列 , 而createtime不是索引列,中间是or进行连接是不走索引的 :

explain select * from tb_seller where name='黑马程序员' or createtime = '2088-01-01 12:00:00'\G;
image.png

8). 以%开头的Like模糊查询,索引失效。

如果仅仅是尾部模糊匹配,索引不会失效。如果是头部模糊匹配,索引失效。

image.png

解决方案 :
通过覆盖索引来解决

image.png

9). 如果MySQL评估使用索引比全表更慢,则不使用索引

image.png

10). is NULL , is NOT NULL 有时索引失效。

image.png

11). in 走索引, not in 索引失效。

image.png

12). 单列索引和复合索引。

尽量使用复合索引,而少使用单列索引 。

创建复合索引

create index idx_name_sta_address on tb_seller(name, status, address);

就相当于创建了三个索引 :
name
name + status
name + status + address

创建单列索引

create index idx_seller_name on tb_seller(name);
create index idx_seller_status on tb_seller(status);
create index idx_seller_address on tb_seller(address);

数据库会选择一个最优的索引(辨识度最高索引)来使用,并不会使用全部索引 。

3. 查看索引使用情况

show status like 'Handler_read%';
show global status like 'Handler_read%';

image.png
Handler_read_first:索引中第一条被读的次数。如果较高,表示服务器正执行大量全索引扫描(这个值越低越好)。

Handler_read_key:如果索引正在工作,这个值代表一个行被索引值读的次数,如果值越低,表示索引得到的性能改善不高,因为索引不经常使用(这个值越高越好)。

Handler_read_next :按照键顺序读下一行的请求数。如果你用范围约束或如果执行索引扫描来查询索引列,该值增加。

Handler_read_prev:按照键顺序读前一行的请求数。该读方法主要用于优化ORDER BY ... DESC。

Handler_read_rnd :根据固定位置读一行的请求数。如果你正执行大量查询并需要对结果进行排序该值较高。你可能使用了大量需要MySQL扫描整个表的查询或你的连接没有正确使用键。这个值较高,意味着运行效率低,应该建立索引来补救。

Handler_read_rnd_next:在数据文件中读下一行的请求数。如果你正进行大量的表扫描,该值较高。通常说明你的表索引不正确或写入的查询没有利用索引。
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