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Mysql优化

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本文最后更新于 2022-06-28，文中内容可能已过时。

1. Mysql 优化

  1. 索引的种类

    • B树(b-tree B+tree B*tree);
    • R树;
    • Hash索引
    • 全文索引

  2. B树索引的类型

    • 聚簇索引(cluster index): 一般是基于主键的,自动生成,一般是建表时创建
    • 辅助索引(普通索引:回表查询; 覆盖索引: 不回表查询): 认为创建(普通型,覆盖型)
    • 唯一键索引: 认为创建

  3. 作用 在数据库中,索引是用来优化查询的.
    排除缓存之外,数据的查询: 1. 全表扫描; 2. 索引扫描

  • 主键索引
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--- 创建主键索引(推荐)
create table `<table_name>` (
`id` int(4) not null auto_increment,
`name` char(20) not null,
primary key (`id`)
) engine=innodb default charset=utf8

--- 创建主键索引 
create table `<table_name>` (
`id` int(4) not null,
`name` char(20) not null
) engine=innodb default charset=utf8

alter table <table_name> change id id int(4) primary key not null auto_increment
  • 普通索引(MUL)
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--- 创建索引
mysql> alter table <table_name> add index <index_name>(<column_name>);  # create index <index_name> on <table_name>(<column_name>);

--- 删除索引
mysql> alter table <table_name> drop index <index_name>;    # drop index <index_name> on <table_name>;

--- 查看索引信息
mysql> show index from <table_name>;
  • 唯一索引
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mysql> create unique index <index_name> on <table_name>(<column_name>)
  • 前缀索引
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--- create index idx_phoneNum on phone(phoneNum(3)) 
mysql> create index <index_name> on <table_name>(<column_name>(<length>))
  • 联合索引
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# index(a,b,c)
# a, ab, abc ,ac 走索引, 其他关联查询均不走索引(如 b,bc,c )
mysql> alter table <table_name> add index <index_name>(<cloumn_name1>,<cloumn_name2>,<cloumn_name3>)

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mysql> explain select * from world.city where Name = 'Chongqing'\G
***************************[ 1. row ]***************************
id            | 1
select_type   | SIMPLE
table         | city
type          | ref
possible_keys | idx_name
key           | idx_name
key_len       | 35
ref           | const
rows          | 1
Extra         | Using index condition

-- type: 表示mysql在表中找到所需行的方式,又称"访问类型"
--- 常见类型有: ALL,index,range,ref,eq_ref, const,system, NULL 从左到又,性能从差到好 
--- ALL: 全表扫描,未使用索引查询(1. 语句写的有问题, 2. 索引问题) 

--- index: 全索引扫描
---- explain select count(*) from city ;

--- range: 范围扫描, 关键字包含 >、<、>=、<=、between...and、in()、or、like 'x%'
---- explain select * from city where `CountryCode` like 'CH%'

--- ref: 使用非唯一索引(即非主键或唯一索引)扫描或者唯一的前缀扫描，返回匹配某个单独值的记录行
---- explain select * from city where Name = 'Chongqing'

--- eq_ref: 类似ref，区别就是在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配(join条件使用的是primary key 或者 unique key)

--- const、system: 将组件设置为where 的条件
---- explain select * from city where id = 1;

--- NULL: --------

-- key_len: 代表索引长度，若索引长度较长，可以将其替换为前缀索引

-- Extra: 相当于一个描述吧 
--- 当出现 Using temporary; Using filesort; Using join buffer 时候，一般代表涉及到排序操作时部分数据可能未走索引，因此导致性能问题。

为了使索引的使用效率更高，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。 那么索引设计原则又是怎样的?

  1. 选择唯一性索引(重点关注)

    • 唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如，学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。 如果使用姓名的话，可能存在同名现象，从而降低查询速度。主键索引和唯一键索引，在查询中使用是效率最高的。

  2. 为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引(重点关注)

    • 经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段，排序操作会浪费很多时间。
    • 如果为其建立索引，可以有效地避免排序操作。

  3. 为常作为查询条件的字段建立索引(重点关注)

    • 如果某个字段经常用来做查询条件，那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。因此，为这样的字段建立索引，可以提高整个表的查询速度。

  4. 尽量使用前缀来索引(重点关注)

    • 如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。

  5. 限制索引的数目

    • 索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大(查询是IO消耗大)。修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。

  6. 尽量使用数据量少的索引

    • 如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。例如，对一个CHAR（100）类型的字段进行全文检索需要的时间肯定要比对CHAR（10）类型的字段需要的时间要多。

  7. 删除不再使用或者很少使用的索引

    • 表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。数据库管理员应当定期找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响。

不走索引的情况： 重点关注：

  • 没有查询条件，或者查询条件没有建立索引
    select * from tab; 全表扫描。
    select * from tab where 1=1;

在业务数据库中，特别是数据量比较大的表。
是没有全表扫描这种需求。

  1. 对用户查看是非常痛苦的。
  2. 对服务器来讲毁灭性的。
    select * from tab;

SQL改写成以下语句：

  • selec * from tab order by price limit 10 # 需要在price列上建立索引
  • select * from tab where name='zhangsan' # name列没有索引
    改：
    • 换成有索引的列作为查询条件
    • 将name列建立索引

查询结果集是原表中的大部分数据，应该是30％以上。

查询的结果集，超过了总数行数30%，优化器觉得就没有必要走索引了。
假如：tab表 id，name id:1-100w ，id列有索引

select * from tab where id>500000;

如果业务允许，可以使用limit控制。
怎么改写 ？
结合业务判断，有没有更好的方式。如果没有更好的改写方案
尽量不要在mysql存放这个数据了。放到redis里面。

  • 索引本身失效，统计数据不真实
    索引有自我维护的能力。
    对于表内容变化比较频繁的情况下，有可能会出现索引失效。

  • 查询条件使用函数在索引列上，或者对索引列进行运算，运算包括(+，-，*，/，! 等)
    例子：
    错误的例子：select * from test where id-1=9;
    正确的例子：select * from test where id=10;

  • 隐式转换导致索引失效.这一点应当引起重视.也是开发中经常会犯的错误.
    由于表的字段tu_mdn定义为varchar2(20),但在查询时把该字段作为number类型以where条件传给数据库,
    这样会导致索引失效.
    错误的例子：select * from test where tu_mdn=13333333333;
    正确的例子：select * from test where tu_mdn='13333333333';

更新于 2022-06-28
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