MYSQL 索引（二）--- 索引优化

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索引单表调优案例

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `article`(
`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
`author_id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
`category_id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
`views` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
`comments` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
`title` VARBINARY(255) NOT NULL,
`content` TEXT NOT NULL
);

INSERT INTO `article` (`author_id`,`category_id`,`views`,`comments`,`title`,`content`) VALUES(1, 1, 1, 1, ‘1‘, ‘1‘),
(2, 2, 2, 2, ‘2‘, ‘2‘),
(1, 1, 3, 3, ‘3‘, ‘3‘);

select * from article;

目标

查询 category_id 为 1，且 comments 大于 1的情况下， views 最多的 article_id。

SELECT id,author_id from article WHERE category_id =1 AND comments > 1 ORDER BY views DESC LIMIT 1;

EXPLAIN SELECT id,author_id from article WHERE category_id =1 AND comments > 1 ORDER BY views DESC LIMIT 1;

show index from article;

第一轮调优

type 是 ALL，即最坏的情况。Extra中还出现了Using filesort，也是最坏的情况。优化是必须的。

# 新建索引
create index idx_article_ccv on article(category_id,comments,views);
# 或者 
# ALTER TABLE ‘article‘ ADD INDEX idx_article_ccv (`category_id`,`comments`,`view`);

show index from article;

EXPLAIN SELECT id,author_id from article WHERE category_id =1 AND comments > 1 ORDER BY views DESC LIMIT 1;

EXPLAIN SELECT id,author_id from article WHERE category_id =1 AND comments = 1 ORDER BY views DESC LIMIT 1;

第二轮调优

type 变成了 range，这是可以接受的。但是 extra 里使用 using filesort 还是无法接受的。

我们已经建立了索引，为什么没用呢？

按照 BTree 树索引的工作原理，先排序 category_id，再排序 comments，如果遇到相同的 comments 再排序 views。当 comments 子段在联合索引中处于中间位置时，因为 comments>1 条件是一个范围值(range)，Mysql无法利用索引再对后面的 views 部分进行检索，即 range 类型查询字段后面的索引无效。

DROP INDEX idx_article_ccv ON article;

create index idx_article_cv on article(category_id,views);

show index from article;

EXPLAIN SELECT id,author_id from article WHERE category_id =1 AND comments > 1 ORDER BY views DESC LIMIT 1;

索引两表调优案例

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `class`(
`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `book`(
`bookid` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
PRIMARY KEY (`bookid`)
);

INSERT INTO class (card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
... #20 条 RAND() 随机数
INSERT INTO class (card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));

INSERT INTO book (card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
... #20 条
INSERT INTO book (card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));

目标

EXPLAIN SELECT * FROM class LEFT JOIN book ON class.card = book.card;

type为 ALL，需要优化。

第一轮优化

ALTER TABLE `book` ADD INDEX Y (`card`);

EXPLAIN SELECT * FROM class LEFT JOIN book ON class.card = book.card;

第二轮优化

DROP INDEX Y ON book;

ALTER TABLE `class` ADD INDEX Y (`card`);

EXPLAIN SELECT * FROM class LEFT JOIN book ON class.card = book.card;

结论

第一次优化中 type 变为 ref，rows 变成了 2，优化比较明显。但是第二轮优化中并没有提升。

这是由左连接特性决定了， LEFT JOIN 条件用于确定如何从右表搜索行，左表一定都有。所以右表建索引才有效。

同理，右连接一样。RIGHT JOIN 条件用于确定如何从左表搜索行，右表一定都有。所以左表建索引才有效。

三表优化

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `phone`(
`phoneid` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
PRIMARY KEY (`phoneid`)
);

INSERT INTO phone (card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
... #20 条 RAND() 随机数
INSERT INTO phone (card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));

目标

EXPLAIN SELECT * FROM class LEFT JOIN book ON class.card = book.card LEFT JOIN phone on book.card = phone.card;

第一轮优化

ALTER TABLE `book` ADD INDEX Y (`card`);
ALTER TABLE `phone` ADD INDEX Z (`card`);

EXPLAIN SELECT * FROM class LEFT JOIN book ON class.card = book.card LEFT JOIN phone on book.card = phone.card;

后两行的type 都是 ref，并且 rows 优化效果也很好。因此索引最好设置在需要经常查询的字段中。

JOIN语句的优化

1. 尽可能减少 JOIN 语句中 NestedLoop 的循环总次数：“永远用小结果集驱动大的结果集”
2. 优先优化 NestedLoop 的内层循环
3. 保证 JOIN 语句中被驱动表上 JOIN 条件字段已经被索引
4. 当无法保证被驱动表的JOIN条件字段被索引且内存资源充足的情况下，不要太吝惜 JOINBUFFER 设置

索引优化

索引注意点

1. 全值匹配最好
2. 最佳左前缀法则：如果索引了多列，查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列
3. 不在索引列上做任何操作（计算，函数，类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描
4. 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
5. 尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列和查询列一致）），减少 select *
6. mysql 在使用 不等于 ( != or <>) 时无法使用索引会导致全表扫描
7. is null, is not nuill 无法使用索引
8. like 以通配符开头会使索引失效变为全表扫描（必须使用通配符开头可以使用覆盖索引）
9. 字符串不加单引号索引失效
10. 少用 or，用 or 连接时会导致索引失效

建议

• 对于单建索引，尽量选择针对当前 query 过滤性更好地索引
• 在选择组合索引时，当前 Query 中过滤性最好的字段在索引子弹顺序中，子弹越靠前越好
• 在选择组合索引时，尽量选择可以能够包含当前 query 中的 where 子句中更多字段的索引
• 尽可能通过分析统计信息和调整 query 的写法来达到选择适合索引的目的

查询优化

小表驱动大表

select * from A where id in (select id from B)
等价于
for select id from B
  for select * from A where A.id=B.id
当 B 表的数据集小于 A 表的数据集时，用 in 优于 exists

select * from A where exists (select id from B where B.id = A.id)
等价于
for select * from A
  for select * from B where A.id=B.id
当 A 表的数据集小于 B 表的数据集时，用 exists 优于 in

• EXISTS
  可以理解为：将主查询的数据放在子查询中做条件验证，根据验证结果来决定主数据的数据结果是否可以保留
  • EXISTS(query) 只会返回 TRUE 或 FALSE，因此子查询中的 SELECT * 等，官方说法实际执行时会忽略 SELECT 清单
  • EXISTS 子查询的实际执行过程可能经过了优化而不是逐条对比
  • EXISTS 也可以使用条件表达式·其他子查询或者 JOIN 来替代，根据具体情况分析

Order By

CREATE TABLE tblA(
age INT,
birth TIMESTAMP NOT NULL
);

INSERT INTO tblA(age,birth) VALUES(22,NOW());
INSERT INTO tblA(age,birth) VALUES(22,NOW());
INSERT INTO tblA(age,birth) VALUES(22,NOW());

CREATE INDEX idx_A_ageBirth on tblA(age,birth);
SELECT * FROM tblA;

EXPLAIN SELECT * FROM tblA WHERE age>20 order by age;

SQL 支持两种方式的排序，FileSort 和 Index，Index 效率高。

ORDER BY 满足两种情况会使用 Index 排序：

• ORDER BY 语句使用索引最左前列
• 使用 WHERE 子句与 ORDER BY 子句条件组合满足索引最左前列

所以尽可能在索引列上完成排序，遵照索引的最佳左前缀。

如果不在索引列上，filesort 有两种算法：

• 双路排序： MYSQL 4.1 之前是使用双路排序，字面意思就是两次扫描磁盘，最终得到数据。
  读取行指针和orderby 列，对他们进行排序，然后扫描已经排好序的列表，按照列表中的值重新从列表中读取对应的数据输出
• 单路排序： 从磁盘读取查询需要的所有列，按照 order by列在 buffer 对他们进行排序，然后搜啊买哦排序后的列表进行输出。效率更快，避免的第二次读取数据，并且把随机IO变成了顺序IO，但是由于它把每一行都保存在内存中了，所以会使用更多的资源。

优化策略：

• 增大 sort_buffer_size 参数的设置
• 增大 max_length_for_sort_data 参数的设置
• 少用 select *

当查询字段大小总和小于max_length_for_sort_data而且排序字段不是 TEXT | BLOB 类型时，会使用单路排序，否则使用双路排序。

GROUP BY 优化

• group by 实质是先排序后分组，遵照索引的最佳左前缀
• 当无法使用索引时，增大 sort_buffer_size 参数的设置+增大 max_length_for_sort_data 参数的设置
• where 高于 having，能写在 where 限定的条件就不要到 having 中限定

MYSQL 索引（二）--- 索引优化

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原文地址：https://www.cnblogs.com/zzu-general/p/13968139.html