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第一个字段就是范围查询时,可能会导致全表扫而不用索引,因为mysql可能认为第一个条件就是范围查询会导致结果集很大,还要回表,索性就干脆直接全表查询了。
-- 第一个条件就用到范围查询,可能会导致全表扫描,而不走索引 EXPLAIN SELECT * FROM t_employees WHERE name > ‘有梦想‘ AND age = 27 AND position =‘manager‘;
我们可以尝试以下手段进行调整:
-- 强制声明使用索引idx_name_age_position SELECT * FROM t_employees force index(idx_name_age_position) WHERE name > ‘有梦想‘ AND age = 27 AND position =‘manager‘;
PS:虽然使用了强制走索引让联合索引第一个字段范围查找也走索引,扫描的行rows看上去也少了点,但是最终查找效率不一定比全表扫描高,因为select*在使用二级索引时需要回表,而回表效率不高。
-- 当我们使用覆盖索引,只查询我们需要的字段而不是selecct*时,这时候是可以用上第一个字段的索引的 EXPLAIN SELECT name,age,position FROM t_employees WHERE name > ‘有梦想‘ AND age = 27 AND position =‘manager‘;
PS:如果某个字段一般取值都是查范围的,比如类似age【年龄】的这种查询条件,那么在联合索引建立的时候把它放在后面建。【范围查询后面的字段不会走索引!】
in和or在表数据量比较大的情况会走索引,在表记录不多的情况下会选择全表扫描。
在MySQL(三)索引优化规约这篇文章里我们一起分析过like形式的查询条件是否能够走索引,而不以占位符开头时,是可以走索引的,这里涉及到一个索引下推的概念。
背景:对于辅助的联合索引(name,age,position),正常情况按照最左前缀原则:
SELECT * FROM t_employees WHERE name like ‘有梦想%‘ AND age = 27 AND position =‘manager‘
这种情况只会走name字段索引,因为根据name字段过滤完,得到的索引行里的age和position是无序的,无法很好的利用索引。
查询只能在联合索引里匹配到名字是 ‘有梦想‘ 开头的索引,然后拿这些索引对应的主键逐个回表,到主键索引上找出相应的记录,再比对age和position这两个字段的值是否符合。
引入了索引下推优化,可以在索引遍历过程中,对索引中包含的所有字段先做判断,过滤掉不符合条件的记录之后再回表,可以有效的减少回表次数。
使用了索引下推优化后,上面那个查询在联合索引里匹配到名字是 ‘有梦想‘ 开头的索引之后,同时还会在索引里过滤age和position这两个字段,拿着过滤完剩下的索引对应的主键id再回表查整行数据。
好处:索引下推会减少回表次数,
PS:对于innodb引擎的表索引下推只能用于二级索引,innodb的主键索引(聚簇索引)树叶子节点上保存的是全行数据,所以这个时候索引下推并不会起到减少查询全行数据的效果。
PS:where高于having,能写在where中的限定条件就不要去having限定了。
PS:核心还是想办法优化让SQL语句满足最左前缀法则。
PS:计算执行成本时不会真正的去执行sql语句,而是算的预估值。
是一次性取出满足条件行的所有字段,然后在sort buffer【缓存】中进行排序。
是首先根据相应的条件取出相应的排序字段和主键ID,然后在 sort buffer 中进行排序【缓存】,排序完后回表取回其它需要的字段。
MySQL 通过比较系统变量max_length_for_sort_data(默认1024字节) 的大小和需要查询的字段总大小来判断使用哪种排序模式。
PS:单双路排序大多数情况下都不用优化,系统已经做得很好了。
PS:内存比较小,最好用双路排序,因为双路排序参与排序的字段少。
PS:当排序数据无法全部放入缓存时,会分段放入缓存。这样排序会进行多次I/O效果很不好。
索引建立一般应等到主体业务功能开发完毕以后,把涉及到该表相关的sql都拿出来分析之后再建立索引,这样考虑起来会更全面一些。
通常根据业务需求,建立几个联合索引就能基本覆盖到所有的业务场景了,这种方式比一开始建表就去拍脑袋考虑索引要完善得多。
PS:我们可以根据我们的业务高发场景,具体的去设置几个联合索引来满足我们高发的业务场景,但不宜过多。【索引过多也会影响数据更新的效率】
首先我们如果能使用上覆盖索引的话,可以提升很多性能。在一些查询条件的设置,或者是排序场景下如果满足最左前列法则,是可以用上索引提高性能的。
其次,如果我们查询的结果集也能被联合索引覆盖的话,那么查询的结果集会小很多【尽量避免select * 这种语句】,对性能的提高也是有帮助的。
一般建立索引,尽量使用那些基数比较大的字段【即值比较多的字段】,那么才能发挥出B+树快速二分查找的优势来。
如果我们索引建立在一个基数很小的字段上,比如性别上面【假设只有man和woman两种情况】,那么使用索引来过滤时,根本无法很好的进行过滤,也就失去了索引的意义。
举个例子来解释:
PS:假如要是排序的话,比如order by或者group by这种情况下是使用不了索引的,因为索引建立时只用了前20位,而不是整个字段的索引。
在where和order by出现索引设计冲突时,一般都是让where条件去使用索引来快速筛选出来一部分指定的数据,接着再进行排序。
因为大多数情况基于索引进行where筛选往往可以最快速度筛选出需要的少部分数据,然后再做排序时,成本可能会小很多。
我们在程序运行中可能有些SQL会执行很慢,这些执行很慢的SQL如果超过了慢SQL的阈值会被后台记录下来,我们可以不定时去观察一下,把慢SQL拿出来进行分析,从何再次优化。
详细的慢SQL相关概念可以参考:这里
应该是Mysql认为范围查找过滤的结果集过大,like ‘KK%‘ 在绝大多数情况来看,过滤后的结果集比较小,所以这里Mysql选择给 like ‘KK%‘ 用了索引下推优化,当然这也不是绝对的,有时like ‘KK%‘ 也不一定就会走索引下推。
因为联合索引过多虽然查询效率提升了,但是写入操作的效率会影响,因为写入操作会去维护索引树,索引越多当然维护成本越高。
MySQL(五)MySQL索引调优【范围、排序、索引设计原则】
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原文地址:https://www.cnblogs.com/riches/p/14805926.html