MySQL - 索引及优化分析EXPLAIN

首先抛出个问题，什么会引起sql慢、性能下降？
答：执行时间长、等待时间长会导致sql慢，具体来说：
    1.查询语句写的烂
    2.索引失效，而索引又分为
    *单值索引：给表只给一个字段建立的索引；        create index idx_user_name on user(name);
    *复合索引：给表的多个字段联合在一起，建立的索引。        create index idx_user_nameEmail on user(name,email);
    3.关联查询join太多了
    4.服务器级别的参数调优

 

SQL执行顺序以及join
 
首先学习一下join的基本使用： https://blog.csdn.net/u012410733/article/details/63684663   这篇博客很有帮助

（这是人读的顺序）
然后知道机读是先From 表名  ，Select 放在order by之前（即处在倒数第二位）

 

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索引

存放在磁盘
索引是数据结构，一种排好序的、可以快速查找的数据结构。

MySQL使用InnoDB引擎时，支持的是B+树数据结构

使用索引的举例：
Col2是数据本身；
使用索引后，添加了Col1，Col1是指向数据本身的物理地址的指针。（即蓝色字说的“数据库还维护这一个满足特定查找算法的数据结构”）
以二叉树的形式存储这种带上了索引的新数据结构（真实情况是甚至是三叉数、四叉树等，这里二叉树只是举例，所以统称为B+树以后）

MySQLInnoDB支持B+树索引、全文索引、自适应哈希索引

优点：
通过索引检索，提高查找效率（即降低数据库IO成本）；（一个节点对应一次IO，将磁盘文件加载到内存）
通过索引排序，降低排序成本（即降低CPU消耗）。
缺点：
索引本身占空间，一般放硬盘而非内存；
索引查找快，但是增、改、删慢，因为更新表时，不光保存数据还保存索引文件每次更新添加了索引列的字段；

 

分类

单值索引：一个索引只能包含一个列，但一张表可以有多个单值索引；
复合索引：一个索引包含多个列
（聚集索引、辅助索引(次要索引)既可以是单值索引的形态，也可以是复合索引的形态）
MySQL中一定有主键索引（不指定的话会默认创建一个主键索引列），主键索引就是聚集索引

唯一索引：首先唯一索引是个索引，但是选列有讲究，必须是唯一的值，可以为NULL，但NULL只能有一个。（唯一索引可以用在单值索引上，也可以用在复合索引上）

 

使用

创建：

如：CREATE INDEX idx_t1_col1Col2 ON t1(col2,col2);

或
AlTER TABLE tableName ADD INDEX indexName ON (colName);

如：ALTER TABLE t1 ADD INDEX idx_t1_col1Col2 ON (col1,col2);

（如果创建的是唯一索引，需要先给列设为主键：（错了吧，非主键列也可以作为唯一索引、一个表可以有多个唯一索引，主键一定是唯一索引，唯一索引不一定是主键）

主键不能为NULL（虽然主键列一定是可以为NULL的唯一索引列，这两者不矛盾）
）

这是棵B+数；
浅蓝色是磁盘块，深蓝色是数据项（所对应数据并不真实存在于页中），黄色是指针；
（B+树无论是聚集索引还是辅助索引，其非叶子节点都有索引列。
对于聚集索引，叶子节点存放了索引列及其完整数据
对于辅助索引，叶子节点存放了索引列及其对应的主键）

真实数据都在叶子结点；（B树的真实数据分布在整个树中）
树高即是查找时的最大IO数（这里规定只有根节点的树树高为1）；（这也是为什么不用二叉树的原因，为了减少IO）
IO时会把对应磁盘块内容从磁盘加载到内存；

B+树是B树的变体，为了提高查询效果：

* b+树的中间节点不保存数据，所以磁盘页能容纳更多节点元素，更“矮胖”；

* b+树查询必须查找到叶子节点，b树只要匹配到即可不用管元素位置，因此b+树查找更稳定（并不慢）；

* 对于范围查找来说，b+树只需遍历叶子节点链表即可（因为B+树中的叶子结点通过链表是直接相连的），b树却需要重复地中序遍历

 

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EXLAIN关键字

建表sql:
CREATE TABLE `student` (
  `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  `tel` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) CHARSET=utf8;

并设tel为普通索引：
CREATE INDEX idx_student_tel ON student(tel);

1.我自己验证举出了例子

explain select * from student where `name` = 'zz';

这是因为name列既不是主键也不是索引，因此只能采用全表扫描来查找目标name。（即type=all）

 

2.我自己验证举出了例子

索引做扫描，是基于索引在索引的叶子节点上找满足条件的数据
index类型，需要扫描索引上的全部数据。

explain SELECT count(*) FROM student;

 

3.我自己验证举出了例子

前提：查找在一定范围内的数据，这个查询条件必须是建立了索引的！否则就是个最垃圾的ALL。
指的是有范围的索引扫描，相对于index的全索引扫描，它有范围限制，因此要优于index。
除了显而易见的between，and以及'>','<'外，in和or也是索引范围扫描。

explain select * from student where tel<"123";

 

4.我自己验证举出了例子

前提：查找在一定范围内的数据，这个查询条件必须是建立了索引的！否则就是个最垃圾的ALL。
指的是有范围的索引扫描，相对于index的全索引扫描，它有范围限制，因此要优于index。
除了显而易见的between，and以及'>','<'外，in和or也是索引范围扫描。

explain select * from student where tel<"123";

 

4.我自己验证举出了例子

查找条件列使用了索引但是不为主键和unique。其实，意思就是虽然使用了索引，但该索引列的值并不唯一，有重复。这样即使使用索引快速查找到了第一条数据，仍然不能停止，要进行目标值附近的小范围扫描。但它的好处是它并不需要扫全表，因为索引是有序的，即便有重复值，也是在一个非常小的范围内扫描。
在employee表中根据tel查找数据的时候，mysql优化器便选择了ref的连接类型

mysql> explain select * from employee where `tel` = '123';

 

 

6.我自己验证举出了例子

通常情况下，如果将一个主键放置到where后面作为条件查询，mysql优化器就能把这次查询优化转化为一个常量。
WHERE条件筛选后表上至多有一条元组匹配时，比如WHERE ID = 1 （ID是主键，值为1的要么有一条要么没有）

mysql> explain select * from employee where id = 1;

 

自己总结：
1.感觉Using index就是用到了索引，就会出现，即不会在数据的基础上查找，而是在索引的基础上查找，good（这个就叫索引覆盖？？NO！索引覆盖是指MySQL可以利用索引返回字段，而不必根据索引再次读取数据文件，换句话说查询列被所建立的索引覆盖了，好像在讲possible_keys+key的时候举的那个例就和索引覆盖有关？Yes！因为你建的是col1_col2索引，刚好你要查的就是col1、col2字段）；

2.如果出现Using where，表明索引在where条件中用到了；
3.没有出现说明只是为了获取查询结果，而用来读取数据。

 

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索引优化

 

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索引失效了怎么办