MySQL的索引知识点有哪些

本文小编为大家详细介绍“MySQL的索引知识点有哪些”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“MySQL的索引知识点有哪些”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。

一、索引介绍

索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。

二、索引优缺点

优点：

提高数据检索的效率，降低数据库的io成本通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。

缺点：

索引列也是要占用空间的。索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低。

三、索引结构

通常我们所说的索引，没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引

B+Tree索引：最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引

Hash索引：底层数据结构是用哈希表实现的，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询

R-tree(空间索引)：空间索引是MyISAM引擎的一一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少

Full-text(全文索引)：是一种通过建立倒排索引,快速匹配文档的方式。类似于Lucene,Solr,ES　

1. 经典B+树

看结构和B树比较像，B+树与B树的区别在于：

1.所有的元素都会出现在叶子节点，非叶子节点主要起到索引的作用，而叶子节点是用来存放数据的

2.B+树的数据结构中，叶子节点形成了一个单向链表，每一个节点都会通过指针指向下一个元素

2. MySQL中B+树索引

MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上,增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree,提高区间访问的性能，叶子节点双向链表+首尾相连，便于范围搜索和排序。

3. Hash索引

哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值,映射到对应的槽位上,然后存储在hash表中。

如果两个(或多个)键值，映射到一个相同的槽位上,他们就产生了hash冲突(也称为hash碰撞)，可以通过链表来解决。

特点：

1. Hash索引只能用于对等比较(=，in)， 不支持范围查询(between, >，<, ...)

2. 无法利用索引完成排序操作

3. 查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引

存储引擎支持：

在MySQL中，支持hash索引的是Memory引擎,而InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

4. 为什么InnoDB选择B+树索引？ 　　

相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；

对于B-tree,无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；

相对Hash索引，Hash索引只支持等值匹配，B+tree支持范围匹配及排序操作。

四、索引分类

在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

聚簇索引（Clustering Index）：将数据存储与索引放到了一块，索引结构的叶子节点保存了行数据；必须有而且只有一个。

二级索引（Secondary Index）：将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键；可以存在多个。

聚簇索引选取规则：

如果存在主键，主键索引就是聚簇索引。

如果不存在主键，将使用第一个唯一(UNIQUE) 索引作为聚簇索引。

如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚簇索引。

如果是（非主键）条件查询，则采用回表查询，即先通过二级索引查找主键（聚簇索引），得到主键再通过聚簇索引查找这一行数据。

InnoDB主键索引的B+tree高度为多高呢?

假设:

一行数据大小为1k,一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB的指针占用6个字节的空间，主键即使为bigint,占用字节数为8。

高度为2:

n*8+(n+ 1)*6= 16*1024 , 算出n约为1170

1171*16= 18736

高度为3：

1171 * 1171 * 16 = 21939856

五、索引语法

创建索引

CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_ name ON table_ name ( index_ _col_ name,.. ) ;

查看索引

SHOW INDEX FROM table_ name ;

删除索引

DROP INDEX index_ name ON table_ name ;

六、SQL性能分析

1. SQL执行频率

MySQL客户端连接成功后,通过show [session|global] status命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、 SELECT的访问频次：

show global status like 'Com_______';

2. 慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_ query_ _time, 单位:秒,默认10秒)的所有SQL语句的日志。

MySQL的慢查询日志默认没有开启,需要在MySQL的配置文件(/etc/my.cnf) 中配置如下信息:

#开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1

#设置慢日志的时间为2秒，SQL 语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long query time=2

配置完毕之后，通过以下指令重新启动MySQL服务器进行测试,查看慢日志文件中记录的信息/var/lib/mysql/localhost-slow.log

当某一操作时间多于2s则会被记录在慢查询日志中。

3. profile详情

show profiles能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have_ profiling参数, 能够看到当前MySQL是否支持profile操作:

#查看当前数据库是否支持profile操作
select @@have_profiling

默认profiling是关闭的，可以通过set语句在session/ global级别开启profiling:

#开启profiling
set profiling = 1;
#查看每一条SQL 的耗时基本情况
show profiles;

#查看指定query_ id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_ id;

#查看指定query_ id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;

4. explain执行计划

EXPLAIN或者DESC命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息，包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。语法:

#直接在select语句之前加，上关键字explain / desc
EXPLAIN SELECT 字段列表FROM 表名WHERE 条件;

EXPLAIN执行计划各字段含义:

Id：　

select查询的序列号，表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序(id相同,执行顺序从上到下; id不同,值越大,越先执行)。

select_ type：

表示SELECT的类型,常见的取值有SIMPLE (简单表,即不使用表连接或者子查询)、PRIMARY (主查询，即外层的查询)、UNION (UNION 中的第二个或者后面的查询语句)、SUBQUERY (SELECT/WHERE之后包含了子查询)等

type：

表示连接类型，性能由好到差的连接类型为NULL、system、 const、 eq_ref、ref、range、index、all 。

possible_ key：

显示可能应用在这张表上的索引，一个或多个。

Key：

实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引。

Key_ len：

表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度,并非实际使用长度,在不损失精确性的前提下，长度越短越好。

rows：

MySQL认为必须要执行查询的行数,在innodb引擎的表中，是-一个估计值，可能并不总是准确的。

filtered：

表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered 的值越大越好。

七、索引使用

1. 索引效率

当数据量特别大时，在未建立索引之前，执行SQL，查询无索引字段SQL的耗时非常大。

针对字段创建索引后。

再次执行相同的SQL语句，SQL的耗时将大大减小。

2. 联合索引

最左前缀法则

如果索引了多列(联合索引) , 要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，查询必须包含最左边的列（否则全部失败），并且不跳过索引中的列。

如果跳跃某一列，索引将部分失效(后面的字段索引失效)。

范围查询

联合索引中，出现范围查询(>,<),范围查询右侧的列索引失效，一般使用>=或者<=可以有效规避这种情况

3. 索引失效

索引列运算

不要在索引列上进行运算操作，索引将失效。

字符串不加引号

字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。

模糊查询

如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。　

or连接的条件

用or分割开的条件，如果or前的条件 中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。只有两侧都使用索引时索引才会生效。

数据分布影响　

如果MySQL评估使用索引比全表扫描更慢，则不使用索引、索引失效。

4. SQL提示

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:
explain select * from tb_name use index(索引名) where profession= 'xxxx';

#  ignore index:
explain select * from tb_name ignore index(索引名) where profession='xxxx';

#  force index:
explain select * from tb_name force index(索引名) where profession='xxxx';

5. 覆盖索引

尽量使用覆盖索引(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)，减少 select * 。

在Extra字段中出现的数据分析：

using index condition:查找使用了索引，但是需要回表查询数据

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

6. 前缀索引

当字段类型为字符串(varchar, text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。

#语法
create index idx_xxx on table_ name(column(n)) ;
#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。

# 求取选择性
　select count(distinct email)/ count(*) from tb_name ;
　select count(distinct substring(email,1 ,5)) / count(*) from tb_name ;

7. 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。

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（效率较高、有效规避一些回表查询），而非单列索引。

多条件联合查询时，MySQL优化器会评估哪个字段的索引效率更高,会选择该索引完成本次查询。当创建了联合索引时会有单列索引干扰，我们可以指定联合索引查询。

联合索引情况：

八、索引设计原则

1. 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引。

2.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。

3.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。

4.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。

5.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。

6.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。

7.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。

读到这里，这篇“MySQL的索引知识点有哪些”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注亿速云行业资讯频道。