MySQL 如何创建索引及优化

索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化。

一、导致SQL执行慢的原因

1.硬件问题。如网络速度慢,内存不足,I/O吞吐量小,磁盘空间满了等。

2.没有索引或者索引失效。(一般在互联网公司,DBA会在半夜把表锁了,重新建立一遍索引,因为当你删除某个数据的时候,索引的树结构就不完整了。所以互联网公司的数据做的是假删除.一是为了做数据分析,二是为了不破坏索引 )

3.数据过多(分库分表)

4.服务器调优及各个参数设置(调整my.cnf)

二、分析原因时,一定要找切入点

1.先观察,开启慢查询日志,设置相应的阈值(比如超过3秒就是慢SQL),在生产环境跑上个一天过后,看看哪些SQL比较慢。

2.Explain和慢SQL分析。比如SQL语句写的烂,索引没有或失效,关联查询太多(有时候是设计缺陷或者不得以的需求)等等。

3.Show Profile是比Explain更近一步的执行细节,可以查询到执行每一个SQL都干了什么事,这些事分别花了多少秒。

4.找DBA或者运维对MySQL进行服务器的参数调优。

三、什么是索引?

MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。我们可以简单理解为:快速查找排好序的一种数据结构。Mysql索引主要有两种结构:B+Tree索引和Hash索引。我们平常所说的索引,如果没有特别指明,一般都是指B树结构组织的索引(B+Tree索引)。索引如图所示:

MySQL 如何创建索引及优化

最外层浅蓝色磁盘块1里有数据17、35(深蓝色)和指针P1、P2、P3(黄色)。P1指针表示小于17的磁盘块,P2是在17-35之间,P3指向大于35的磁盘块。真实数据存在于子叶节点也就是最底下的一层3、5、9、10、13……非叶子节点不存储真实的数据,只存储指引搜索方向的数据项,如17、35。

查找过程:例如搜索28数据项,首先加载磁盘块1到内存中,发生一次I/O,用二分查找确定在P2指针。接着发现28在26和30之间,通过P2指针的地址加载磁盘块3到内存,发生第二次I/O。用同样的方式找到磁盘块8,发生第三次I/O。

真实的情况是,上面3层的B+Tree可以表示上百万的数据,上百万的数据只发生了三次I/O而不是上百万次I/O,时间提升是巨大的。

四、Explain 分析

前文铺垫完成,进入实操部分,先来插入测试需要的数据:

CREATE TABLE `user_info` (

`id`   BIGINT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',

`age`  INT(11)              DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `name_index` (`name`)

)ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8;

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('xys', 20);

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('a', 21);

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('b', 23);

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('c', 50);

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('d', 15);

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('e', 20);

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('f', 21);

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('g', 23);

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('h', 50);

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('i', 15);

CREATE TABLE `order_info` (

`id`           BIGINT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`user_id`      BIGINT(20)           DEFAULT NULL,

`product_name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',

`productor`    VARCHAR(30)          DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)

)ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8;

INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'WHH');

INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p2', 'WL');

INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'DX');

INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p1', 'WHH');

INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p5', 'WL');

INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (3, 'p3', 'MA');

INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (4, 'p1', 'WHH');

INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (6, 'p1', 'WHH');

INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (9, 'p8', 'TE');

初体验,执行Explain的效果:

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索引使用情况在possible_keys、key和key_len三列,接下来我们先从左到右依次讲解。

1.id

--id相同,执行顺序由上而下

explain select u.*,o.* from user_info u,order_info o where u.id=o.user_id;

MySQL 如何创建索引及优化

--id不同,值越大越先被执行

explain select * from  user_info  where id=(select user_id from order_info where  product_name ='p8');

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  2.select_type

可以看id的执行实例,总共有以下几种类型:

SIMPLE: 表示此查询不包含 UNION 查询或子查询

PRIMARY: 表示此查询是最外层的查询

SUBQUERY: 子查询中的第一个 SELECT

UNION: 表示此查询是 UNION 的第二或随后的查询

DEPENDENT UNION: UNION 中的第二个或后面的查询语句, 取决于外面的查询

UNION RESULT, UNION 的结果

DEPENDENT SUBQUERY: 子查询中的第一个 SELECT, 取决于外面的查询. 即子查询依赖于外层查询的结果.

DERIVED:衍生,表示导出表的SELECT(FROM子句的子查询)

  3.table

table表示查询涉及的表或衍生的表:

explain select tt.* from (select u.* from user_info u,order_info o where u.id=o.user_id and u.id=1) tt

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id为1的<derived2>的表示id为2的u和o表衍生出来的。

4.type

type 字段比较重要,它提供了判断查询是否高效的重要依据依据。 通过 type 字段,我们判断此次查询是 全表扫描 还是 索引扫描等。

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type 常用的取值有:

system: 表中只有一条数据, 这个类型是特殊的 const 类型。

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