🍁前言
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💎这篇8000多字的博客也是花了我比较久的时间,基本覆盖很大一部分的MySQL知识点,可以说是非常的详细,感谢各位的支持,对于文章中的一些语法,概念,例子等错误,欢迎并感谢各位读者的指出
文章目录
🍁前言
🍁一、索引种类
🍀1.1、普通索引
🍀1.2、主键索引
🍀1.3、唯一索引
🍀1.4、联合索引(包括联合唯一索引)
🍀1.5、覆盖索引
🍀1.6、索引合并
🍀1.7、删除索引
🍁二、索引实现方式
🍀2.1、hash索引
🍀2.2、btree索引
🍀2.3、创建索引的不利方面
🍁三、无法命中索引情况
🍀3.1、模糊查询
🍀3.2、组合索引的最左前缀匹配
🍀3.3、使用了函数或表达式
🍀3.4、列类型不匹配【隐式查询】
🍀3.5、or的错误使用
🍀3.6、其他的情况
🍁四、执行计划
🍀4.1、概念
4.2、创建方法
🍀4.3、表的访问方式
🍀4.4、索引的使用
🍀4.5、 SQL 的优化
🍁五、慢日志记录
🍀5.1、作用
🍀5.2、查询
🍀5.3、详细步骤
🍁一、索引种类
🍀1.1、普通索引
create index index_name on table(column);
作用:
加速查找
🍀1.2、主键索引
一般是在建表时指定primary key(column)
作用:
加速查找,不能重复,不能为空
主键索引是数据库中的一种索引类型,它用于唯一标识每个表中的记录。主键索引通常由一个或多个列组成,这些列具有唯一性和非空性约束,因此可以确保表中每个记录都有唯一的标识。 在数据库中,主键索引的作用是提高数据查询和检索的效率。如果没有主键索引,查询数据库中的记录需要逐个扫描整个表,这样会导致查询时间变得极其缓慢。而使用主键索引,数据库可以快速定位到特定的记录,大大提高了查询效率和速度。 在设计数据库时,选择合适的列作为主键索引非常重要。通常情况下,主键应该是短小、简单且稳定的,并且不应该随着时间而改变。同时,为了最大程度地提高查询效率,主键列的数据类型应该尽可能小,以便在查询时占用更少的存储空间。 虽然主键索引可以显著提高数据库查询性能,但在某些情况下也会带来额外的开销。例如,在更新主键列值或插入新记录时,主键索引需要更新索引结构,这可能会导致性能损失。因此,在设计数据库时,需要综合考虑数据的访问模式、数据量、应用程序需求等因素来决定是否需要使用主键索引。
🍀1.3、唯一索引
create unique index index_name on table(column);
或者创建表时指定unique index_name column
作用:
加速查找,与主键类似,但是可以为空,不能重复
🍀1.4、联合索引(包括联合唯一索引)
在多个字段(列)上创建索引(也就是由多列组成索引),遵循最左前缀原则
alter table t add index index_name(a,b,c);
作用:
加速查找。联合索引可以有(联合主键索引,联合唯一索引,联合普通索引)当然括号内的叫法有些不是很官方
🍀1.5、覆盖索引
表中的id和email列创建了索引
select email from info_test where email = 'BIN11@qq.com'
覆盖索引(Covering Index)是指,当数据库查询语句可以完全从索引中获取所需的数据结果时,就称为使用了覆盖索引。 通常来说,对于一个包含多个列的表,在执行查询操作时,需要搜索整个表,并根据查询条件过滤出符合条件的记录。这种搜索可能会非常耗时,特别是在处理大量数据时。 而如果使用了覆盖索引,即建立一个包含所有需要返回结果列的复合索引,那么查询操作只需要在这个索引上进行,而不用再去搜索整个表。这样可以极大地提高查询速度和性能。 使用覆盖索引的好处不仅在于它减少了查询操作所需的时间,还减轻了系统I/O的负担。因为索引通常比表小得多,所以一旦找到了匹配的索引值,就可以直接从磁盘读取索引所包含的所有列,而无需再访问原始数据表,从而节省了大量的磁盘I/O操作。 需要注意的是,覆盖索引只有在查询的 SELECT 列都在索引中时才能发挥作用。如果 SELECT 列中包含了不在索引中的列,则无法使用覆盖索引,查询操作还是需要访问原始数据表,这样会降低查询效率。
🍀1.6、索引合并
【把多个单列索引合并使用】索引合并是指一个查询语句需要多个索引才能满足查询条件,这时数据库会使用索引合并算法来优化查询性能。索引合并可以将多个索引的结果合并成一个结果集,从而避免多次扫描索引和数据行。通过索引合并,可以提高查询性能并降低系统开销。
例子:
select email from info_test where email = 'BIN11@qq.com' and id=620783;
🍀1.7、删除索引
drop index 索引名称 on 表名
🍁二、索引实现方式
🍀2.1、hash索引
哈希索引就是基于哈希算法,对于每一行数据,数据库存储引擎会对所有索引列都通过哈希算法去计算一个哈希码,然后将这个哈希码存储在哈希索引中,由于使用的是哈希算法,所以使用哈希索引就会存在两个弊端:
1、哈希算法计算出来的哈希值可能存在哈希冲突
2、由于计算出来的是个值所以无法进行范围查询使用hash索引时会自动创建一张hash索引表,索引表与数据表里的数据位置是不一致的
特别注意:对取单个词的话比较快,但是对范围查找比较慢
🍀2.2、btree索引
搜索速度快:btree索引具有非常高效的搜索速度,能够快速地查找并返回相关数据。
空间利用率高:btree索引能够在占用很少存储空间的情况下,存储大量数据。
范围查询效率高:btree索引在进行范围查询时能够非常高效地处理,大大提高了数据查询的效率。
支持数据排序:btree索引能够对存储在其中的数据进行排序,提供了更加灵活的查询和排序功能。
并发控制优秀:btree索引的并发控制是非常优秀的,能够避免并发对索引的影响,确保数据的完整性和一致性。
适合多种数据类型:btree索引能够适应多种数据类型,不同类型的数据都能够使用btree索引进行索引和查询
🍀2.3、创建索引的不利方面
空间占用:索引需要占用额外的磁盘空间,当表数据增加时,索引也会相应增加,增加了存储需求。
维护开销:索引需要维护,每次增删改查都会更新索引,增加了维护开销。
性能下降:虽然索引可以加速某些查询,但是对于表的其他操作,如数据的增加、删除和更新等,由于需要维护索引,所以性能反而会下降。
不必要的索引:有些索引并不是必须的,因为它们可能永远不会被查询,但是却会影响到数据的插入和更新操作的速度。
索引失效:当数据分布不均时,某些索引可能会失效,即使查询中使用了这些索引,也不能达到加速查询的目的。此时,需要重新评估索引的使用情况。
从上面有一点值得思考,我们创建索引就是用来使用的,我们要懂得如何命中索引,让索引为我们工作
🍁三、无法命中索引情况
🍀3.1、模糊查询
如果查询中使用LIKE语句以通配符(%或_)开头,则无法使用索引
但是实际项目中一般会使用第三方模块进行模糊查询
🍀3.2、组合索引的最左前缀匹配
CREATE UNIQUE INDEX 组合索引名称 ON 表名(列名1, 列名2, ...)
组合索引的最左前缀原则表示,在多个列组成的索引中,如果要使用索引,必须使用索引的最左前缀列,也就是说,只有在满足最左前缀列的搜索条件下,索引才会被使用。
举例来说,如果有如下表格:
id name age gender 1 Tom 21 Male 2 Jack 22 Male 3 Lily 23 Female 4 Amy 22 Female 5 Bob 21 Male 如果创建一个组合索引(name, age, gender),那么满足以下查询条件时,索引会被使用:
- WHERE name = 'Tom'
- WHERE name = 'Tom' AND age = 21
- WHERE name = 'Tom' AND age = 21 AND gender = 'Male'
但是如果只使用其中部分列作为搜索条件时,索引不会被使用,例如:
- WHERE age = 21 (没有使用最左前缀列name)
- WHERE gender = 'Male' (没有使用最左前缀列name和age)
- WHERE age = 21 AND gender = 'Male'
注意:组合索引的效率 > 索引合并
🍀3.3、使用了函数或表达式
如果查询条件中使用了函数或表达式,MySQL就无法直接使用索引来匹配记录。例如,在一个查询中,如果使用了以下条件:
WHERE YEAR(date)=2019
,MySQL将无法使用date列上的索引来优化查询。一种可能的解决方法是创建一个计算列,将YEAR(date)
的结果存储在该列中,并在查询中使用该计算列作为条件。
🍀3.4、列类型不匹配【隐式查询】
如果查询条件中的列类型与索引列的类型不匹配,MySQL将无法使用该索引。例如,如果在一个索引上查询一个字符串类型的列,但查询条件中使用了一个数字值,MySQL将无法使用索引来优化查询。一种解决方法是将查询条件中的值转换为与索引列类型相同的类型。
如:
Select
*
from` `tb1
wherename
= 999;
名字列的话很明显是字符串类型,这里写个999类型肯定不一致,查询的速度肯定很慢,如果你用个引号引起来的话速度就会非常快了。
🍀3.5、or的错误使用
or可以命中索引的几类情况:
OR操作符需要将多个条件拆分成单个条件,然后对每个条件进行查询,并将结果进行组合。如果多个条件中只有一个条件能够命中索引,那么查询的效率会受到影响。
OR操作符不能用于对同一个列的多个条件查询。如果要对同一个列进行多个条件查询,应该使用IN操作符。
如果要使用OR操作符进行多个条件查询,并且所有条件都能够命中索引,那么查询的效率会非常高。但是如果其中一个条件不能命中索引,那么查询的效率会受到影响。
例如:
select * ``from tb1 ``where nid = 1 ``or email = ``'seven@live.com'``;
如果只有email列设置了索引那么这个语句整体的查询速度也是不快的
但是如果是下面这种情况:
``select * ``from tb1 ``where nid = 1 ``or email = ``'seven@live.com' and name = ``'alex'
其中只有nid和name列为索引列的话查询的速度也是很快的,因为mysql会自动忽略email 这不是索引的一列
🍀3.6、其他的情况
- 使用函数 select * from tb1 where reverse(name) = 'wupeiqi'; - != select * from tb1 where name != 'alex' 特别的:如果是主键,则还是会走索引 select * from tb1 where nid != 123 - > select * from tb1 where name > 'alex' 特别的:如果是主键或索引是整数类型,则还是会走索引 select * from tb1 where nid > 123 select * from tb1 where num > 123 - order by select email from tb1 order by name desc; 当根据索引排序时候,选择的映射如果不是索引,则不走索引 特别的:如果对主键排序,则还是走索引: select * from tb1 order by nid desc; - 索引失效:如果索引被损坏或者过期,MySQL无法使用该索引,进行全表扫描。、 - 数据量过小:如果表中只有很少的数据,使用索引可能会比全表扫描更慢,因为耗费在索引扫描上的时间比全表扫描的时间还要长。 - 范围查询:使用BETWEEN和IN等范围查询语句,MySQL会先执行索引扫描,然后再进行分类筛选,如果筛选后的结果占比过高,MySQL会放弃使用索引,进行全表扫描。
🍁四、执行计划
🍀4.1、概念
在 MySQL 中可以通过 explain 关键字模拟优化器执行 SQL语句,从而知道 MySQL 是如何处理 SQL 语句的。
具体地说,MySQL 的执行计划包含以下信息:
查询语句的类型,如 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE 等。
查询涉及的表和它们之间的连接方式。
查询采用的索引类型和具体使用的索引。
每个表的访问方式,如全表扫描和索引扫描等。
执行计划的优先级和执行顺序。
估算和实际行的数量、使用的时区和排序规则等。
4.2、创建方法
执行计划可以通过使用 EXPLAIN 命令来获取,语法如下:
explain + 查询SQL - 用于显示SQL执行信息参数,根据参考信息可以进行SQL优化;
当使用 EXPLAIN 命令时,MySQL 会返回一个查询结果集,包含以上信息。具体而言,返回结果包括以下列:
- - id:标识查询的标识符,一般情况下为随机生成的整数。
- - select_type:查询类型,包括 SIMPLE、PRIMARY、UNION、SUBQUERY、DEPENDENT SUBQUERY 等。
- - table:</查询涉及的表及其别名。 - partitions:查询涉及的分区。
- - type:访问的类型,包括 ALL、INDEX、RANGE、REF、EQ_REF 和 CONST 等。
- - possible_keys:可能使用的索引,其值由逗号分隔的索引列表组成。
- - key:实际使用的索引。
- - key_len:索引字段的长度。
- - ref:此列显示哪个列或常量与 key 列一起被用于查找索引值。
- - rows:估算结果集中的行数。
- - filtered:结果集中符合条件的行数与结果集总行数的比例。
- - Extra:额外的信息,如使用了临时表、使用了 filesort 等。
“Using index” 此值表示mysql将使用覆盖索引,以避免访问表。不要把覆盖索引和index访问类型弄混了。 “Using where” 这意味着mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤,许多where条件里涉及索引中的列,当(并且如果)它读取索引时,就能被存储引擎检验,因此不是所有带where子句的查询都会显示“Using where”。有时“Using where”的出现就是一个暗示:查询可受益于不同的索引。 “Using temporary” 这意味着mysql在对查询结果排序时会使用一个临时表。 “Using filesort” 这意味着mysql会对结果使用一个外部索引排序,而不是按索引次序从表里读取行。mysql有两种文件排序算法,这两种排序方式都可以在内存或者磁盘上完成,explain不会告诉你mysql将使用哪一种文件排序,也不会告诉你排序会在内存里还是磁盘上完成。 “Range checked for each record(index map: N)” 这个意味着没有好用的索引,新的索引将在联接的每一行上重新估算,N是显示在possible_keys列中索引的位图,并且是冗余的。
重点
需要注意的是,执行计划只是查询优化的一个阶段,实际执行的结果可能会受到多种因素的影响,包括数据分布、硬件性能等。因此,执行计划不能完全反映查询在实际执行中的表现,但是它可以帮助开发人员分析查询语句的性能问题,从而进行相应的优化。
🍀4.3、表的访问方式
执行计划中的 type 字段显示了 MySQL 查询数据表的方法,同时也是最需要关注的字段之一。MySQL 中查询数据表的方式越简便,执行速度就越快。以下是一些常见的 type 类型:
- - ALL:全表扫描,数据表没有使用任何索引,这种方式的效率最低。
- - INDEX:全索引扫描,需要扫描数据表所有的索引,对于查询的需要和原本数据表的分布情况关联比较密切。
- - RANGE:索引区间扫描,仅仅扫描匹配条件的数据,而不是全表扫描,大多适合一些有序数据类型。
- - REF:朴素索引反查,创建索引时只是索引主键、外键或唯一属性,要根据需要查询的属性从数据表中查询出结果。如果数据非常庞大,一般不会采用这种方式。
- - EQ_REF:联合索引扫描,按最小数量查找结果集,并针对联合索引中每个匹配的值进行搜索。
- -CONST:索引匹配到一个已知的常量时,直接查找结果集,是最快的查询类型。
- - SYSTEM 系统 表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。
- - INDEX_MERGE 合并索引,使用多个单列索引搜索 select * from tb1 where name = 'alex' or nid in (11,22,33);
🍀4.4、索引的使用
执行计划中的 possible_keys 字段表示可以使用的索引,key 字段表示实际使用的索引。对于一些大型数据表和查询量较大的应用程序,索引的使用就显得尤为重要。索引的使用可以在一定程度上减少数据表数据扫描的时间,减小查询时间。MySQL 用生成的解释计划告诉开发人员在查询中哪些索引可以用上,如果没有使用到索引需要优化查询语句或者添加合适的索引。
🍀4.5、 SQL 的优化
执行计划可以告诉你问题是数据库结构、索引还是 SQL 语句的问题。因此,分析执行计划有助于开发人员进行 SQL 的优化,从而提高查询性能。优化 SQL 的一些技巧包括:
- - 将复杂查询拆分为简单查询。 - 减少使用内部查询或子查询。
- - 优化 WHERE 子句,减少全表扫描。 - 对 SELECT 和 FROM 子句进行优化,避免不必要的计算和 JOIN 操作。
- - 尽量减少使用 ORDER BY 和 GROUP BY 子句。
总之,执行计划是 MySQL 中一个非常重要的概念,通过分析执行计划可以有效地优化查询语句,提高数据库查询性能。同时,也要注意实际执行中的其他因素,如数据分布、硬件性能等。
🍁五、慢日志记录
🍀5.1、作用
对于那些执行时间比较长的语句等,如果我们是想要mysql自动帮我们记录下来,就要使用到慢日志
MySQL慢日志主要有以下几个作用:
- 找出慢查询。慢查询指的是执行时间较长的SQL语句,这些语句可能会导致数据库性能下降。通过MySQL慢日志,我们可以找出这些慢查询,及时进行优化。
- 优化SQL语句。通过分析MySQL慢查询日志,我们可以找到SQL语句的瓶颈所在,进行优化,从而提高数据库性能。
- 统计查询频率。通过统计MySQL慢日志中的查询语句,我们可以了解哪些查询语句最常被执行,从而可以根据查询频率优化数据库索引等。
- 应用于性能测试。MySQL慢日志提供了比较详细的查询日志信息,是进行数据库性能测试的重要工具之一。
- 总之,MySQL慢日志是数据库性能优化的必备工具之一,它可以帮助我们找出SQL语句中的瓶颈,从而提高数据库性能
🍀5.2、查询
a、配置MySQL自动记录慢日志
slow_query_log = OFF 是否开启慢日志记录 long_query_time = 2 时间限制,超过此时间,则记录 slow_query_log_file = /usr/slow.log 日志文件 log_queries_not_using_indexes = OFF 为使用索引的搜索是否记录
注:查看当前配置信息: show variables like '%query%' 修改当前配置: set global 变量名 = 值
b、查看MySQL慢日志
mysqldumpslow -s at -a /usr/local/var/mysql/MacBook-Pro-3-slow.log
🍀5.3、详细步骤
MySQL慢日志是记录MySQL查询日志中的长时间查询的一种机制。他可以帮助我们找出执行时间较长的SQL语句,并对其进行优化。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-451674.html
查询MySQL慢日志的步骤如下:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-451674.html
- 打开MySQL慢查询日志的开关。在MySQL配置文件my.cnf中找到slow_query_log这个参数,将其设置为on即可开启慢查询日志
- 指定MySQL慢查询日志文件。在MySQL配置文件my.cnf中找到slow_query_log_file这个参数,将其设置为您想要的路径及文件名即可。如果没有指定,默认为MySQL数据目录下的主机名-slow.log。
- 设置MySQL慢查询日志的阈值。在MySQL配置文件my.cnf中找到long_query_time这个参数,将其设置为您想要的阈值,即高于或等于该时长的SQL语句被记录到慢日志。默认值为10秒。
- 重启MySQL。执行命令systemctl restart mysqld或service mysqld restart,以使配置生效。
- 查询MySQL慢查询日志。可以通过命令查看MySQL慢查询日志:mysqldumpslow -s t /var/lib/mysql/hostname-slow.log # 查询所有慢日志 mysqldumpslow /var/lib/mysql/hostname-slow.log # 查询慢日志中执行时间大于5秒的SQL语句</ mysqldumpslow -t 5 /var/lib/mysql/hostname-slow.log
- 以上命令中的-s参数表示按执行时间排序,-t参数表示指定执行时间阈值。
- 分析MySQL慢查询语句。MySQL慢查询日志查出来的SQL语句并不是最优的,需要进行分析和优化。可以用EXPLAIN命令查看执行计划,找到瓶颈所在,并优化SQL语句。
到了这里,关于【MySQL速通篇004】这可能最详细的关于MySQL基础知识点的文章了的文章就介绍完了。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!