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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
1.1. 索引优化
索引的种类
B树(b-tree B+tree B*tree); R树; Hash索引 全文索引 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 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
1.1.1. 索引分类
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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
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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 > ;
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mysql > create unique index < index_name > on < table_name > ( < column_name > )
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--- create index idx_phoneNum on phone(phoneNum(3))
mysql > create index < index_name > on < table_name > ( < column_name > ( < length > ))
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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 > )
1.1.2. 查看某个语句在查询时是否使用了索引,使用了那些索引
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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。
1.1.3. 索引设计的原则
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?
1.1.3.1. 运维规范
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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 1.1.3.2. 开发规范(草稿)
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。
对用户查看是非常痛苦的。 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: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';