优化手段
- 表的索引越全越好么?
- 为什么不要在性别子弹常见索引？
- 为什么不建议使用身份证做主键？
- 模糊匹配like xx%，like %xx% ， like %xx都不用到索引么？
- 为什么不建议使用select * ？
准备
create table user_innodb
(
id int not null primary key,
username varchar(255) null,
gender char(1) null,
phone char(11) null
) ENGINE=INNODB;
create table user_myisam
(
id int not null primary key,
username varchar(255) null,
gender char(1) null,
phone char(11) null
) ENGINE=myisam;
create table user_memory
(
id int not null primary key,
username varchar(255) null,
gender char(1) null,
phone char(11) null
) ENGINE=memory;
SET @i = 1;
INSERT INTO user_innodb (id, username,gender, phone)
SELECT @i := @i + 1 AS id,
CONCAT('user', LPAD(@i, 5, '0')) AS username,
IF(FLOOR(RAND() * 2) = 0, '1', '0') AS gender,
CONCAT('1', LPAD(FLOOR(RAND() * 10000000000), 10, '0')) AS phone
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES,
INFORMATION_SCHEMA.TABLES AS t2
WHERE @i < 5000000;
select max(id) from user_innodb
案例
-- 没有索引的查询时间
select * from user_innodb where username = 'huathy'
> OK
> 时间: 5.872s
-- 为username字段加上索引
alter table user_innodb add index idx_user_innodb_name(username);
-- 走索引的name查询时间开销
select * from user_innodb where username = 'huathy'
> OK
> 时间: 0.017s
索引的本质
数据库索引：数据库管理系统中一个排序的数据结构，加快查询效率。
- 索引按列分类：单列索引、联合索引
- 索引类型：normal正常、spatial、unique唯一索引（空）、主键索引（非空）、fulltext全文索引（大文本字段、对于中文需要分词效果不佳、替代ES）
- 索引方法：B+树，hash索引
索引的数据结构
-
二分查找的链表结构：二叉查找树。
左子树的节点小于父节点，右子树的节点大于父节点。二叉树存在极端情况，当所有的节点都大于父节点的时候，二叉树会退化成为链表结构。
-
平衡二叉树（AVL Three）
左右子树的深度差绝对值不能超过1。
左左形->右旋，右右形->左旋。
- 多路平衡搜索树（B树）
通过分裂与合并来保持平衡，这个分裂合并就是innodb页的分裂合并。
如果键是无序的，那么存储磁盘的时候可能导致碎片。所以身份证
4. B+树 加强版多路平衡查找树
所有数据存放到叶子节点,叶子节点与叶子节点之间有双向指针形成链表结构。
优势：
- B树解决了AVL树一个节点没有存满数据导致深度过深的问题。
- 扫库、扫表性能更强
- IO次数更少。磁盘读写能力更强
- 排序能力更强
- 效率更加稳定
为什么MySQL不用红黑树来作为索引数据结构？红黑树的目的是最大深度不超过最小深度的2倍。红黑树不够平衡。不适用于磁盘数据结构。可以防止内存。
- 节点分为红色或黑色。
- 根节点必须是黑色。
- 叶子节点都是黑色的NULL节点。
- 红色节点的两个子节点都是黑色（不允许两个相邻的红色节点）。
- 从任意节点出发，到达每个叶子节点的路径中包含相同数量的黑色节点。
5. Hash索引 时间复杂度永远是O(1)
查询快。经过hash的数据本质上是无序的。所以比较数值比较耗时。Hash碰撞不可避免。
这种索引类型是不可以在InnoDB中使用的。但是可以在其他引擎使用。比如memory引擎。
不同存储引擎中索引的实践
MyIsam （索引没有主次之分、都存放在MYI文件）
主键索引
其他索引
InnoDB（数据即索引、索引即数据）
索引和数据存放在一个文件中。其B+树的叶子节点直接存放数据。
主键索引——聚集索引
叶子节点存储数据
聚集索引
如果索引键值的顺序，与数据行的物理存储顺序一致，则成为聚集索引。
其他索引
叶子节点存储主键。
问题：为什么在二级索引上面存储的是数据的主键，而不是地址？
由于增删数据，B+树的分裂合并，地址是会改变的。
回表：查询到二级索引后，还要根据主键去表里面查询数据。图中最长的红线就是表示回表操作。
没有主键的情况？
官方回答：MySQL :: MySQL 5.7 Reference Manual :: 14.6.2.1 Clustered and Secondary Indexes
如果有主键索引，就使用主键索引。如果没有主键索引，就使用非空的唯一索引。如果没有合适的主键和唯一索引，就使用隐藏的rowID来当作索引。
// 但是我在这里查询的时候，好像提示以下错误信息：
// 1054 - Unknown column '_rowid' in 'field list'
select _rowid from test ;
这里找到了解释：https://blog.csdn.net/u011196295/article/details/88030451
当创建表时没有显示定义主键时.
- 首先判断表中是否有非空的整形唯一索引,如果有,则该列为主键(这时候可以使用 select _rowid from table 查询到主键列).
- 如果没有符合条件的则会自动创建一个6字节的主键(该主键是查不到的).
索引的创建和使用原则
索引越多越好么?
不是的。索引是会占用磁盘空间，以空间换时间。
列的离散度：count(distinct(column_name)):count(*)
gender和phone哪个离散度越高？phone离散度高。
所以不需要在离散度很低的键上面去建立索引。因为走索引会有回表操作，反而降低了性能。
联合索引的最左匹配原则
联合索引必须从第一个字段开始，不能中断。建议把查询最多的放到左侧。
alter table user_innodb add index comidx_name_phone(username,phone);
EXPLAIN select * from user_innodb t where t.phone = '13603108202' and t.username='huathy'; -- 使用索引
EXPLAIN select * from user_innodb t where t.username='huathy' and t.phone = '13603108202'; -- 使用索引
EXPLAIN select * from user_innodb t where t.username='huathy'; -- 使用索引
EXPLAIN select * from user_innodb t where t.phone = '13603108202'; -- 不使用索引
使用场景：
对于身份证号和考号这种必须要两个同时来检索的数据，可以使用联合索引。
冗余索引
有了上面的索引，我们是否有必要再为上面的查询建立一个这样的索引。不必要，索引冗余。
select * from user_innodb t where t.username='huathy';
alter table user_innodb add index idx_user_innodb_name(username);
覆盖索引
如果查询的列已经包含在了用到的索引中，那么就无需回表操作。这就称为覆盖索引。覆盖索引是使用索引的一种情况。
如何判断是否使用覆盖索引：在Extra中如果是Using Index表示使用了覆盖索引。
EXPLAIN select username,phone from user_innodb t where t.username='huathy'; -- 使用覆盖索引
EXPLAIN select username from user_innodb t where t.username='huathy' and t.phone = '13603108202'; -- 使用覆盖索引
EXPLAIN select username from user_innodb t where t.phone = '13603108202'; -- 使用覆盖索引
EXPLAIN select * from user_innodb t where t.username='huathy'; -- 不使用覆盖索引，不得不回表操作
索引条件下推(ICP)
innoDB自动开启，自动优化。
索引是在存储引擎实现的，存储引擎负责存储数据，数据的过滤、计算是在服务层实现的。如果可以根据索引查询，那么效率更高。将在本存储引擎中无法过滤的条件，先在存储引擎过滤一遍。这个动作就是索引条件下推。
如何判断是否使用了索引条件下推：在执行计划的Extra中存在Using index condition表示使用了索引条件下推。index condition全称：Index condition pushing down。
-- 创建员工表
CREATE TABLE `employees` (
`emp_no` int(11) NOT NULL,
`birth_date` date NULL,
`first_name` varchar(14) NOT NULL,
`last_name` varchar(16) NOT NULL,
`gender` enum('M','F') NOT NULL,
`hire_date` date NULL,
PRIMARY KEY (`emp_no`)
) ENGINE=InnoDB ;
-- 在姓、名列上加上索引
alter table employees add index idx_lastname_firstname(last_name,first_name);
-- 进行查询
EXPLAIN SELECT * FROM employees t WHERE t.last_name = 'Wu' AND t.first_name like '%x'
-- 可以看到Extra中Using index condition表示用到了索引条件下推。
-- 查看操作开关是否开启索引条件下推
show global variables like '%optimizer_switch%';
-- index_condition_pushdown=on
-- 关闭索引条件下推
set optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off'
-- 再次查看是否使用了索引条件下推
EXPLAIN SELECT * FROM employees t WHERE t.last_name = 'Wu' AND t.first_name like '%x'
-- 可以看到返回 Using Where 表示在server层过滤
以上的查询方式，查询流程如下文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-406924.html
- 如果不进行索引下推的流程：
二级索引检索数据 --回表–> 在主键索引叶子节点拿到完整记录 --> Server层过滤数据(不符合like条件的N条记录，需要server层自己过滤) - 进行索引下推的查询流程：二级索引检索数据 --> 过滤二级索引 Wu,x --回表–> 在主键索引叶子节点获取到完整记录 --> 返回给Server层(符合like条件的N条记录，不需要server层过滤)
建立索引的原则：
- 在用于where判断、order排序、join链接、group by分组字段上创建索引。
- 索引个数不宜过多。
- 区分度底的字段（列的离散度底），不需要建索引。
- 频繁更新的值，不要作为主键或索引。
- 不建议用无序的值（身份证、UUID）作为索引。会引起B+树大量结构调整，消耗计算性能。
- 复合索引，将离散度高的列放在前面。
- 常见符合索引,而不是修改单列索引。
- 过长的字段，创建前缀索引。
前缀索引
一些文本过长，我们只需要通过前缀来匹配，可以截取字串使用前缀索引。文本过长，占用存储空间，太短则没有区分度。这里就需要计算合适的长度。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-406924.html
-- 前缀索引：
CREATE TABLE `pre_test` (
`content` varchar(20) DEFAULT NULL,
KEY `pre_idx` (`content`(6))
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
使用索引的原则
什么时候用不到索引
- 索引列上使用函数（replace、substr、concat、sum、count、avg）、表达式
- 字符串不加引号，出现隐式转换。
- like条件前面加了%。违反了最左匹配原则。当然索引条件下推的情况除外。
- 负向查询的情况无法确定：与优化器版本、数据库版本等相关
<>、!=、not in、not exists
优化器
- 基于成本的优化器（MySQL采用）：IO、CPU
- 基于规则的优化器（Oracle早期版本）：
到了这里，关于MySQL性能优化（二）索引的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网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TOY模板网！
