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MySQL之索引原理和慢查询优化

时间:2018-12-20 16:58:51      阅读:229      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:读取   pack   好处   文件   glob   多个参数   分享   磁盘管理   color   

1. 索引介绍

需求:

  一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重。
说起加速查询,就不得不提到索引了。

索引:

   简单的说,相当于图书的目录,可以帮助用户快速的找到需要的内容.

   在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍.

本质:

  索引本质:通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。

2.索引方法

 1. B+TREE 索引

  B+树是一种经典的数据结构,由平衡树二叉查找树结合产生,它是为磁盘或其它直接存取辅助设备而设计的一种平衡查找树,在B+树中,所有的记录节点都是按键值大小顺序存放在同一层的叶节点中,叶节点间用指针相连,构成双向循环链表,非叶节点(根节点、枝节点)只存放键值,不存放实际数据。下面看一个2层B+树的例子:

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注意:通常其高度都在2~3层,查询时可以有效减少IO次数。

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  系统从磁盘读取数据到内存时是以磁盘块(block)为基本单位的,位于同一磁盘块中的数据会被一次性读取出来,而不是按需读取。InnoDB 存储引擎使用页作为数据读取单位,页是其磁盘管理的最小单位,默认 page 大小是 16kB

b+树的查找过程

  如图所示,如果要查找数据项30,那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存,此时发生一次IO,在内存中用二分查找确定30在28和65之间,锁定磁盘块1的P2指针,内存时间因为非常短(相比磁盘的IO)可以忽略不计,通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块由磁盘加载到内存,发生第二次IO,30在28和35之间,锁定当前磁盘块的P1指针,通过指针加载磁盘块到内存,发生第三次IO,同时内存中做二分查找找到30,结束查询,总计三次IO。真实的情况是,3层的b+树可以表示上百万的数据,如果上百万的数据查找只需要三次IO,性能提高将是巨大的,如果没有索引,每个数据项都要发生一次IO,那么总共需要百万次的IO,显然成本非常非常高。

 强烈注意: 索引字段要尽量的小,磁盘块可以存储更多的索引.

 2. HASH 索引

  hash就是一种(key=>value)形式的键值对,允许多个key对应相同的value,但不允许一个key对应多个value,为某一列或几列建立hash索引,就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值,对应一行或几行数据.   hash索引可以一次定位,不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率.

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假设索引使用hash函数f( ),如下:

1
2
3
4
f(‘Arjen‘) = 2323
f(‘Baron‘) = 7437
f(‘Peter‘) = 8784
f(‘Vadim‘) = 2458

此时,索引的结构大概如下:

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   3.HASH与BTREE比较:

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hash类型的索引:查询单条快,范围查询慢
btree类型的索引:b+树,层数越多,数据量越大,范围查询和随机查询快(innodb默认索引类型)

不同的存储引擎支持的索引类型也不一样
InnoDB 支持事务,支持行级别锁定,支持 Btree、Hash 等索引,不支持Full-text 索引;
MyISAM 不支持事务,支持表级别锁定,支持 Btree、Full-text 等索引,不支持 Hash 索引;
Memory 不支持事务,支持表级别锁定,支持 Btree、Hash 等索引,不支持 Full-text 索引;
NDB 支持事务,支持行级别锁定,支持 Hash 索引,不支持 Btree、Full-text 等索引;
Archive 不支持事务,支持表级别锁定,不支持 Btree、Hash、Full-text 等索引;
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三、索引类型

  MySQL中常见的索引有:普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引。

1.普通索引

  普通索引仅有一个功能:加速查询

创建普通索引的方式:

  1.在创建表的同时添加某个字段为普通索引

  语法:create table 表名(id int not null auto_increment primary key,name char(50) ,

         index  索引名(要设置索引的字段) );     

  备注:一般索引名的格式为idx_+字段名

   2.单独为表指定普通索引   

  语法:create index 索引名 on 表名(字段名);

删除索引的语法:drop index 索引名 on 表名;

查看表中的索引:show index from 表名;

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1Table 表的名称。

2、 Non_unique 如果索引为唯一索引,则为0,如果可以则为1。

3、 Key_name 索引的名称

4、 Seq_in_index 索引中的列序列号,从1开始。

5、 Column_name 列名称。

6、 Collation 列以什么方式存储在索引中。在MySQL中,有值‘A’(升序)或NULL(无分类)。

7、Cardinality 索引中唯一值的数目的估计值。

8、Sub_part 如果列只是被部分地编入索引,则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引,则为NULL。

9、 Packed 指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩,则为NULL。

10Null 如果列含有NULL,则含有YES。如果没有,则该列含有NO。

11、 Index_type 用过的索引方法(BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE)。

12、 Comment 多种评注
查看表中的索引时各列的介绍

2、唯一索引

唯一索引有两个功能:加速查询和唯一约束(不能重复,但是可以为空,只能包含一个null值)

创建唯一索引的方式:

  创建表的同时创建唯一索引:

  语法:create table 表名(id int not null auto_increment primary key,name char(50),

      age tinyint not null , unique index idx_age(age))

  直接创建唯一索引:

  语法:create unique index 索引名 on 表名(字段)

3.主键索引

 主键有两个功能:加速查询 和 唯一约束(不可含null)

 注意:一个表中最多只能有一个主键索引

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#方式一:
create table tb3(
   id int not null auto_increment primary key,
   name varchar(50) not null,
   age int default 0 
);

#方式二:
create table tb3(
   id int not null auto_increment,
   name varchar(50) not null,
   age int default 0 ,
   primary key(id)
);
创建主键

 

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alter table tb3 add primary key(id);
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#方式一
alter table tb3 drop primary key;

#方式二:
#如果当前主键为自增主键,则不能直接删除.需要先修改自增属性,再删除

alter table tb3 modify id int ,drop primary key;
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4.组合索引

组合索引是将n个列组合成一个索引

其应用场景为:频繁的同时使用n列来进行查询,如:where n1 = ‘alex‘ and n2 = 666。

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create table tb4(
  id int not null ,
  name varchar(50) not null,
  age int not null,
  index idx_name_age (name,age)   
)
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create index idx_name_age on tb4(name,age);

 

 

4.聚合索引和辅助索引 

数据库中的B+树索引可以分为聚集索引和辅助索引.

聚集索引:InnoDB表 索引组织表,即表中数据按主键B+树存放,叶子节点直接存放整条数据,每张表只能有一个聚集索引。

如图:

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1.当你定义一个主键时,InnnodDB存储引擎则把它当做聚集索引

2.如果你没有定义一个主键,则InnoDB定位到第一个唯一索引,且该索引的所有列值均飞空的,则将其当做聚集索引。

3如果表没有主键或合适的唯一索引INNODB会产生一个隐藏的行ID值6字节的行ID聚集索引,

补充:由于实际的数据页只能按照一颗B+树进行排序,因此每张表只能有一个聚集索引,聚集索引对于主键的排序和范围查找非常有利.

 

辅助索引:(也称非聚集索引)是指叶节点不包含行的全部数据,叶节点除了包含键值之外,还包含一个书签连接,通过该书签再去找相应的行数据。下图显示了技术分享图片

InnoDB存储引擎辅助索引获得数据的查找方式:

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从上图中可以看出,辅助索引叶节点存放的是主键值,获得主键值后,再从聚集索引中查找整行数据。举个例子,如果在一颗高度为3的辅助索引中查找数据,首先从辅助索引中获得主键值(3次IO),接着从高度为3的聚集索引中查找以获得整行数据(3次IO),总共需6次IO。一个表上可以存在多个辅助索引。
 

总结二者区别:

  相同的是:不管是聚集索引还是辅助索引,其内部都是B+树的形式,即高度是平衡的,叶子结点存放着所有的数据。

  不同的是:聚集索引叶子结点存放的是一整行的信息,而辅助索引叶子结点存放的是单个索引列信息.

何时使用聚集索引或非聚集索引

下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引(很重要):

动作描述

使用聚集索引

使用非聚集索引

列经常被分组排序

返回某范围内的数据

不应

一个或极少不同值

不应

不应

频繁更新的列

不应

外键列

主键列

频繁修改索引列

不应

 

 

 

5.测试索引

1.创建数据

 

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-- 1.创建表
CREATE TABLE userInfo(
    id int NOT NULL,
    name VARCHAR(16) DEFAULT NULL,
    age int,
    sex char(1) not null,
    email varchar(64) default null
)ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
创建表

 

 

 

注意:MYISAM存储引擎 不产生引擎事务,数据插入速度极快,为方便快速插入测试数据,等我们插完数据,再把存储类型修改为InnoDB  

2.创建存储过程,插入数据

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-- 2.创建存储过程
delimiter$$
CREATE PROCEDURE insert_user_info(IN num INT)
BEGIN
    DECLARE val INT DEFAULT 0;
    DECLARE n INT DEFAULT 1;
    -- 循环进行数据插入
    WHILE n <= num DO
        set val = rand()*50;
        INSERT INTO userInfo(id,name,age,sex,email)values(n,concat(alex‘,val),rand()*50,if(val%2=0,‘,‘),concat(alex‘,n,@qq.com));
        set n=n+1;
    end while;
END $$
delimiter;
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3.调用存储过程,插入500万条数据

1
call insert_user_info(5000000);

 

 4.此步骤可以忽略。修改引擎为INNODB

1
ALTER TABLE userinfo ENGINE=INNODB;

 

5.测试索引

1. 在没有索引的前提下测试查询速度

1
SELECT * FROM userinfo WHERE id = 4567890;

注意:无索引情况,mysql根本就不知道id等于4567890的记录在哪里,只能把数据表从头到尾扫描一遍,此时有多少个磁盘块就需要进行多少IO操作,所以查询速度很慢.

2.在表中已经存在大量数据的前提下,为某个字段段建立索引,建立速度会很慢

1
CREATE INDEX idx_id on userinfo(id);

   

 3.在索引建立完毕后,以该字段为查询条件时,查询速度提升明显

1
select * from userinfo where id  = 4567890;

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 注意:

1.  mysql先去索引表里根据b+树的搜索原理很快搜索到id为4567890的数据,IO大大降低,因而速度明显提升

2. 我们可以去mysql的data目录下找到该表,可以看到添加索引后该表占用的硬盘空间多了 

3.如果使用没有添加索引的字段进行条件查询,速度依旧会很慢(如图:)

  

6.正确使用索引

  数据库表中添加索引后确实会让查询速度起飞,但前提必须是正确的使用索引来查询,如果以错误的方式使用,则即使建立索引也会不奏效。
即使建立索引,索引也不会生效,例如:

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#1. 范围查询(>、>=、<、<=、!= 、between...and)
    #1. = 等号
    select count(*) from userinfo where id = 1000 -- 执行索引,索引效率高
    
    #2. > >= < <= between...and 区间查询
    select count(*) from userinfo where id <100; -- 执行索引,区间范围越小,索引效率越高
    
    select count(*) from userinfo where id >100; -- 执行索引,区间范围越大,索引效率越低
    
    select count(*) from userinfo where id between 10 and 500000; -- 执行索引,区间范围越大,索引效率越低
    
   #3. != 不等于
   select count(*) from userinfo where id != 1000;  -- 索引范围大,索引效率低
   
   
#2.like %xx%
    #为 name 字段添加索引
    create index idx_name on userinfo(name);
    
    select count(*) from userinfo where name like %xxxx%‘; -- 全模糊查询,索引效率低
    select count(*) from userinfo where name like %xxxx‘;   -- 以什么结尾模糊查询,索引效率低
  
    #例外: 当like使用以什么开头会索引使用率高
    select * from userinfo where name like xxxx%; 

#3. or 
    select count(*) from userinfo where id = 12334 or email =xxxx‘; -- email不是索引字段,索引此查询全表扫描
    
    #例外:当or条件中有未建立索引的列才失效,以下会走索引
    select count(*) from userinfo where id = 12334 or name = alex3‘; -- id 和 name 都为索引字段时, or条件也会执行索引

#4.使用函数
    select count(*) from userinfo where reverse(name) = 5xela‘; -- name索引字段,使用函数时,索引失效
    
    #例外:索引字段对应的值可以使用函数,我们可以改为一下形式
    select count(*) from userinfo where name = reverse(5xela);

#5.类型不一致
    #如果列是字符串类型,传入条件是必须用引号引起来,不然...
    select count(*) from userinfo where name = 454;
        
    #类型一致
    select count(*) from userinfo where name = 454;

#6.order by
    #排序条件为索引,则select字段必须也是索引字段,否则无法命中  
    select email from userinfo ORDER BY name DESC; -- 无法命中索引

    select name from userinfo ORDER BY name DESC;  -- 命中索引
        
    #特别的:如果对主键排序,则还是速度很快:
    select id from userinfo order by id desc;
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7.组合索引

 组合索引: 是指对表上的多个列组合起来做一个索引.

 组合索引好处:简单的说有两个主要原因:

  • "一个顶三个"。建了一个(a,b,c)的组合索引,那么实际等于建了(a),(a,b),(a,b,c)三个索引,因为每多一个索引,都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表,这可是不小的开销!
  • 索引列越多,通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表,有如下sql:select * from table where a = 1 and b =2 and c = 3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据,如果只有单值索引,那么通过该索引能筛选出1000W*10%=100w 条数据,然后再回表从100w条数据中找到符合b=2 and c= 3的数据,然后再排序,再分页;如果是组合索引,通过索引筛选出1000w *10% *10% *10%=1w,然后再排序、分页,哪个更高效,一眼便知 

最左匹配原则: 从左往右依次使用生效,如果中间某个索引没有使用,那么断点前面的索引部分起作用,断点后面的索引没有起作用;
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select * from mytable where a=3 and b=5 and c=4;
   #abc三个索引都在where条件里面用到了,而且都发挥了作用
select * from mytable where c=4 and b=6 and a=3;   #这条语句列出来只想说明 mysql没有那么笨,where里面的条件顺序在查询之前会被mysql自动优化,效果跟上一句一样
select * from mytable where a=3 and c=7;   #a用到索引,b没有用,所以c是没有用到索引效果的
select * from mytable where a=3 and b>7 and c=3;   #a用到了,b也用到了,c没有用到,这个地方b是范围值,也算断点,只不过自身用到了索引
select * from mytable where b=3 and c=4;   #因为a索引没有使用,所以这里 bc都没有用上索引效果
select * from mytable where a>4 and b=7 and c=9;   #a用到了 b没有使用,c没有使用
select * from mytable where a=3 order by b;   #a用到了索引,b在结果排序中也用到了索引的效果
select * from mytable where a=3 order by c;   #a用到了索引,但是这个地方c没有发挥排序效果,因为中间断点了
select * from mytable where b=3 order by a;   #b没有用到索引,排序中a也没有发挥索引效果
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8.注意事项

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1. 避免使用select *
2. 其他数据库中使用count(1)或count(列) 代替 count(*),而mysql数据库中count(*)经过优化后,效率与前两种基本一样.
3. 创建表时尽量时 char 代替 varchar
4. 表的字段顺序固定长度的字段优先
5. 组合索引代替多个单列索引(经常使用多个条件查询时)
6. 使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)
7. 不要有超过4个以上的表连接(JOIN
8. 优先执行那些能够大量减少结果的连接。
9. 连表时注意条件类型需一致
10.索引散列值不适合建索引,例:性别不适合

  

9.查询计划

 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

1
explain  select count(*) from userinfo where  id = 1;

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执行计划:让mysql预估执行操作(一般正确)
  type : 查询计划的连接类型, 有多个参数,先从最佳类型到最差类型介绍
  性能: null > system/const > eq_ref > ref > ref_or_null > index_merge > range > index > all 慢: explain select * from userinfo where email=alex; type: ALL(全表扫描) 特别的: select * from userinfo limit 1; 快: explain select * from userinfo where name=alex; type: ref(走索引)
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EXPLAIN 参数详解: http://www.cnblogs.com/wangfengming/articles/8275448.html

10.慢日志查询

 慢查询日志 

   将mysql服务器中影响数据库性能的相关SQL语句记录到日志文件,通过对这些特殊的SQL语句分析,改进以达到提高数据库性能的目的。

慢查询日志参数:

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long_query_time     :  设定慢查询的阀值,超出设定值的SQL即被记录到慢查询日志,缺省值为10s
slow_query_log      :  指定是否开启慢查询日志
log_slow_queries    :  指定是否开启慢查询日志(该参数已经被slow_query_log取代,做兼容性保留)
slow_query_log_file :  指定慢日志文件存放位置,可以为空,系统会给一个缺省的文件host_name-slow.log
log_queries_not_using_indexes: 如果值设置为ON,则会记录所有没有利用索引的查询.

查看 MySQL慢日志信息

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#.查询慢日志配置信息 :
show variables like ‘%query%‘;
#.修改配置信息
set global slow_query_log  = on;

查看不使用索引参数状态:

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# 显示参数  
show variables like ‘%log_queries_not_using_indexes‘;
# 开启状态
set global log_queries_not_using_indexes  = on;

查看慢日志显示的方式

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#查看慢日志记录的方式
show variables like ‘%log_output%‘;
 
#设置慢日志在文件和表中同时记录
set global log_output=‘FILE,TABLE‘;

测试慢查询日志

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#查询时间超过10秒就会记录到慢查询日志中
select sleep(3) FROM user ;
 
#查看表中的日志
select * from mysql.slow_log;

 

11.大数据量分页优化 

 执行此段代码:

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select * from userinfo limit 3000000,10;

优化方案:

一. 简单粗暴,就是不允许查看这么靠后的数据,比如百度就是这样的

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最多翻到72页就不让你翻了,这种方式就是从业务上解决;

 

二.在查询下一页时把上一页的行id作为参数传递给客户端程序,然后sql就改成了

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select * from userinfo where id>3000000 limit 10;

这条语句执行也是在毫秒级完成的,id>300w其实就是让mysql直接跳到这里了,不用依次在扫描全面所有的行

如果你的table的主键id是自增的,并且中间没有删除和断点,那么还有一种方式,比如100页的10条数据

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select * from userinfo where id>100*10 limit 10;

  

三.最后第三种方法:延迟关联

我们在来分析一下这条语句为什么慢,慢在哪里。

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select * from userinfo limit 3000000,10;

玄机就处在这个 * 里面,这个表除了id主键肯定还有其他字段  比如 name  age  之类的,因为select  *  所以mysql在沿着id主键走的时候要回行拿数据,走一下拿一下数据;

如果把语句改成 

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select id from userinfo limit 3000000,10;

你会发现时间缩短了一半;然后我们在拿id分别去取10条数据就行了;

语句就改成这样了:

1
select table.* from userinfo inner join ( select id from userinfo limit 3000000,10 ) as tmp on tmp.id=userinfo.id;

这三种方法最先考虑第一种 其次第二种,第三种是别无选择

 

  

 

 

 

 

 

 

MySQL之索引原理和慢查询优化

标签:读取   pack   好处   文件   glob   多个参数   分享   磁盘管理   color   

原文地址:https://www.cnblogs.com/zhaopanpan/p/8779670.html

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