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🎈该系列文章专栏:重拾MySQL-进阶篇
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🚀SQL提示
🚀覆盖索引
🚀前缀索引
🚀前缀长度
🚀单列索引与联合索引
🚀索引设计原则
🚀SQL提示
目前tb_user表的数据情况如下 :
索引情况如下 :
把上述的 idx_user_age, idx_email 这两个之前测试使用过的索引直接删除。
drop index idx_user_age on tb_user;
drop index idx_email on tb_user;
执行SQL : explain select * from tb_user where profession = '电气工程 ';
很明显查询走了联合索引
执行SQL,创建profession的单列索引: create index idx_user_pro on tb_user(profession);
创建完单列索引之后,我们再执行语句explain select * from tb_user where profession = '电气工程 ';看看走哪个索引
测试结果,我们可以看到,possible_keys中 idx_user_pro_age_sta,idx_user_pro 这两个 索引都可能用到,最终MySQL选择了idx_user_pro_age_sta索引。这是MySQL自动选择的结果。
那么,我们能不能在查询的时候,自己来指定使用哪个索引呢?
当然可以指定使用特定的索引进行查询。在大多数数据库管理系统中,您可以在查询中明确指定要使用的索引。这通常通过在查询语句中添加关键字来实现,具体取决于您使用的数据库系统。例如,在许多 SQL 数据库中,您可以使用类似于
USE INDEX
或FORCE INDEX
的语法来指定要使用的索引。如果您正在使用 NoSQL 数据库或其他类型的数据存储,通常也会有类似的机制来允许您指定使用的索引。
请注意,虽然可以手动指定索引,但应该谨慎使用。数据库系统通常会自动选择最佳的索引,手动指定索引可能会导致性能问题,除非您对数据模式和查询性能有深入了解。
借助SQL提示完成手动指定索引
SQL提示,是优化数据库的一个重要手段,简单来说,就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优 化操作的目的。
use index :建议MySQL使用哪一个索引完成此次查询(仅仅是建议, mysql内部还会再次进
行评估)。
explain select * from tb_user use index (idx_user_pro) where profession = '电气工程';
ignore index : 忽略指定的索引。
explain select * from tb_user ignore index (idx_user_pro) where profession = '电气工程';
force index : 强制使用索引。
explain select * from tb_user force index (idx_user_pro) where profession = '电气工
程';
🚀覆盖索引
尽量使用覆盖索引,减少select *。 那么什么是覆盖索引呢?覆盖索引是指 查询使用了索引,并且需要返回的列,在该索引中已经全部能够找到 。
覆盖索引是一种特殊类型的索引,它包含了在查询中涉及的所有字段,从而使得数据库系统无需访问实际的数据行就能够满足查询需求。这种索引覆盖了查询所需的所有列,因此称为"覆盖索引"。
当数据库执行查询时,如果能够仅通过索引就能够获取到需要的数据,那么数据库引擎就不必再去实际的数据表中查找相应的行,这样可以大大提高查询性能。覆盖索引通常用于查询中只需要返回索引列的情况,而不需要返回整个数据行的场景。
使用覆盖索引有以下几个优点:
- 减少IO操作:由于不需要访问实际的数据行,因此可以减少IO操作,提高查询性能。
- 减少内存消耗:覆盖索引可以减少数据库系统需要维护的内存空间,因为不需要缓存完整的数据行。
- 降低磁盘占用:由于不需要存储完整的数据行,覆盖索引可以节省磁盘空间。
要创建覆盖索引,您需要确保索引包含了查询中涉及的所有字段。在设计数据库时,考虑到查询的需求并合理地创建覆盖索引可以显著改善查询性能。
接下来,我们来看一组SQL的执行计划,看看执行计划的差别,然后再来具体做一个解析
explain select id, profession from tb_user where profession = '化工 ' and age =
38 and status =' 5 ' ;
explain select id,profession,age, status from tb_user where profession = '化工 '
and age = 38 and status = '5 ' ;
explain select id,profession,age, status, name from tb_user where profession = '化工 ' and age = 38 and status = '5 ' ;
explain select * from tb_user where profession = '化工 ' and age = 38 and status = '5 ';
从上述的执行计划我们可以看到,这四条SQL语句的执行计划前面所有的指标都是一样的,看不出来差异。但是此时,我们主要关注的是后面的Extra,前面两条SQL的结果为 Using where; Using Index ; 而后面两条SQL的结果为 : null 或 Using index condition
Extra |
含义 |
Using where; Using Index |
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 |
Using index condition |
查找使用了索引,但是需要回表查询数据 |
因为,在tb_user表中有一个联合索引 idx_user_pro_age_sta,该索引关联了三个字段 profession、age、status,而这个索引也是一个二级索引,所以叶子节点下面挂的是这一行的主键id。所以当我们查询返回的数据在id、profession、age、status 之中,则直接走二级索引直接返回数据了。如果超出这个范围,就需要拿到主键id,再去扫描聚集索引,再获取额外的数据了,这个过程就是回表。而我们如果一直使用select * 查询返回所有字段值,很容易就会造成回表查询(除非是根据主键查询,此时只会扫描聚集索引)。
为了更清楚的理解,什么是覆盖索引,什么是回表查询,看下面的这组SQL的执行过程。(以下内容和图片均来自黑马)
表结构及索引示意图 :
id是主键,是一个聚集索引。 name字段建立了普通索引,是一个二级索引(辅助索引)
执行SQL : select * from tb_user where id = 2;
根据id查询,直接走聚集索引查询,一次索引扫描,直接返回数据,性能高。
执行SQL: selet id,name from tb_user where name = 'Arm';
虽然是根据name字段查询,查询二级索引,但是由于查询返回在字段为id,name,在name的二级索引中,这两个值都是可以直接获取到的,因为覆盖索引,所以不需要回表查询,性能高。
执行SQL: selet id,name,gender from tb_user where name = 'Arm';
由于在name的二级索引中,不包含gender,所以,需要两次索引扫描,也就是需要回表查询,性能相对较差一点
思考:
一张表 , 有四个字段 (id, username, password, status), 由于数据量大 , 需要对以下SQL语句进行优化 , 该如何进行才是最优方案 :
select id,username,password from tb_user where username = 'itcast';
答 : 针对于 username, password建立联合索引 , sql为 : create index idx_user_name_pass on tb_user(username,password);
这样可以避免上述的SQL语句,在查询的过程中,出现回表查询。
答:针对这个查询语句,最优的优化方案是创建一个覆盖索引,以便在查询时能够仅通过索引就获取所需的数据,而无需访问实际的数据行。在这种情况下,您可以创建一个包含 (username, id, password) 字段的索引。
以下是针对该表的创建覆盖索引的SQL语句:
CREATE INDEX idx_username_covering ON tb_user (username, id, password);
通过创建这样的覆盖索引,数据库系统在执行上述查询时,只需要访问索引而无需再去实际的数据行中查找相应的列,从而提高了查询性能。
🚀前缀索引
当字段类型为字符串( varchar, text, longtext等)时,有时候需要索引很长的字符串,这会让 索引变得很大,查询时,浪费大量的磁盘IO,影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀,建立索引,这样可以大大节约索引空间,从而提高索引效率。
create index idx_xxxx on table_name (column (n)) ;
示例
为tb_user表的email字段,建立长度为5的前缀索引
create index idx_email_5 on tb_user (email (5));
🚀前缀长度
可以根据索引的选择性来决定,而选择性是指不重复的索引值(基数)和数据表的记录总数的比值,索引选择性越高则查询效率越高,唯一索引的选择性是1,这是最好的索引选择性,性能也是最好的。
前缀索引的查询流程
🚀单列索引与联合索引
单列索引:即一个索引只包含单个列。
联合索引:即一个索引包含了多个列。
我们先来看看 tb_user 表中目前的索引情况 :
在查询出来的索引中,既有单列索引,又有联合索引
我们来执行一条SQL语句,看看其执行计划:
explain select id,phone,name from tb_user where phone = '15377777775' and name = 'f';
通过上述执行计划我们可以看出来,在and连接的两个字段 phone、 name上都是有单列索引的,但是 最终mysql只会选择一个索引,也就是说,只能走一个字段的索引,此时是会回表查询的。
紧接着,我们再来创建一个phone和name字段的联合索引来查询一下执行计划
create unique index idx_user_phone_name on tb_user (phone,name);
此时,查询时,就走了联合索引,而在联合索引中包含 phone、 name的信息,在叶子节点下挂的是对应的主键id,所以查询是无需回表查询的。
在业务场景中,如果存在多个查询条件,考虑针对于查询字段建立索引时,建议建立联合索引,
而非单列索引。
如果查询使用的是联合索引,具体的结构示意图如下:
🚀索引设计原则
针对于数据量较大,且查询比较频繁的表建立索引。
针对于常作为查询条件(where)、排序( order by)、分组(group by)操作的字段建立索 引。尽量选择区分度高的列作为索引,尽量建立唯一索引,区分度越高,使用索引的效率越高。
如果是字符串类型的字段,字段的长度较长,可以针对于字段的特点,建立前缀索引。
尽量使用联合索引,减少单列索引,查询时,联合索引很多时候可以覆盖索引,节省存储空间, 避免回表,提高查询效率。
要控制索引的数量,索引并不是多多益善,索引越多,维护索引结构的代价也就越大,会影响增 删改的效率。
如果索引列不能存储NULL值,请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含 NULL值时,它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-822856.html
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