輕松優化MySQL-之索引優化2 附贈送優化口訣

索引是在存儲引擎中實現的，也就是說不同的存儲引擎，會使用不同的索引。MyISAM和InnoDB存儲引擎：只支持BTREE索引，也就是說默認使用BTREE，不能夠更換，MySQL5.7中InnoDB可以支持HASH索引；MEMORY/HEAP存儲引擎：支持HASH和BTREE索引。索引可劃分為單列索引（其中包括普通索引、唯一索引、主鍵索引）、組合索引、全文索引、空間索引，其中單列索引是一個索引只包含單個列，但一個表中可以有多個單列索引。

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MySQL中基本索引類型，沒有什么限制，允許在定義索引的列中插入重復值和空值，純粹為了查詢數據更快一點。

索引列中的值必須是唯一的，但是允許為空值，

是一種特殊的唯一索引，不允許有空值。

在表中的多個字段組合上創建的索引，只有在查詢條件中使用了這些字段的左邊字段時，索引才會被使用，使用組合索引時遵循最左前綴集合。

由id、name和age3個字段構成的索引，索引行中就按id/name/age的順序存放，索引可以索引下面字段組合(id，name，age)、(id，name)或者(id)。如果要查詢的字段不構成索引最左面的前綴，那么就不會是用索引，比如，age或者（name，age）組合就不會使用索引查詢

全文索引，只有在MyISAM引擎上才能使用，只能在CHAR,VARCHAR,TEXT類型字段上使用全文索引。全文索引就是在一堆文字中，通過其中的某個關鍵字等，就能找到該字段所屬的記錄行，比如有"你是個大牛，神人 ..." 通過大牛，可能就可以找到該條記錄。這里說的是可能，因為全文索引的使用涉及了很多細節，我們只需要知道這個大概意思。

只有在MyISAM引擎上才能使用，空間索引是對空間數據類型的字段建立的索引，MySQL中的空間數據類型有四種，GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。

在創建空間索引時，使用SPATIAL關鍵字。

創建空間索引的列，必須將其聲明為NOT NULL。。

SPATIAL INDEX spatIdx(g)

全值匹配我最愛，最左前綴要遵守；

帶頭大哥不能死，中間兄弟不能斷；

索引列上少計算，范圍之后全失效；

Like百分寫最右，覆蓋索引不寫星；

不等空值還有or，索引失效要少用；

VAR引號不可丟，SQL高級也不難！

參考： u;/u

參考： u;/u

如果索引包含滿足查詢的所有數據，就稱為覆蓋索引。覆蓋索引是一種非常強大的工具，能大大提高查詢性能。只需要讀取索引而不用讀取數據有以下一些優點：

(1) 索引項通常比記錄要小，所以MySQL訪問更少的數據；

(2) 索引都按值的大小順序存儲，相對于隨機訪問記錄，需要更少的I/O；

(3) 大多數據引擎能更好的緩存索引。比如MyISAM只緩存索引。

(4) 覆蓋索引對于InnoDB表尤其有用，因為InnoDB使用聚集索引組織數據，如果二級索引中包含查詢所需的數據，就不再需要在聚集索引中查找了。

覆蓋索引不能是任何索引，只有B-TREE索引存儲相應的值。而且不同的存儲引擎實現覆蓋索引的方式都不同，并不是所有存儲引擎都支持覆蓋索引(Memory和Falcon就不支持)。

對于索引覆蓋查詢(index-covered query)，使用EXPLAIN時，可以在Extra一列中看到“Using index”。

產品中有一張圖片表，數據量將近100萬條，有一條相關的查詢語句，由于執行頻次較高，想針對此語句進行優化。表結構很簡單，主要字段：

user_id 用戶ID

picname 圖片名稱

smallimg 小圖名稱

一個用戶會有多條圖片記錄，現在有一個根據user_id建立的索引：uid，查詢語句也很簡單。取得某用戶的圖片集合

執行查詢語句（為了查看真實執行時間，強制不使用緩存）

執行了10次，平均耗時在40ms左右。使用explain進行分析

使用了user_id的索引，并且是const常數查找，表示性能已經很好了

因為這個語句太簡單，sql本身沒有什么優化空間，就考慮了索引。修改索引結構，建立一個(user_id,picname,smallimg)的聯合索引：uid_pic。重新執行10次，平均耗時降到了30ms左右。使用explain進行分析

看到使用的索引變成了剛剛建立的聯合索引，并且Extra部分顯示使用了'Using Index'

'Using Index'的意思是“覆蓋索引”，它是使上面sql性能提升的關鍵。一個包含查詢所需字段的索引稱為“覆蓋索引”，MySQL只需要通過索引就可以返回查詢所需要的數據，而不必在查到索引之后進行回表操作，減少IO，提高了效率。

例如上面的sql，查詢條件是user_id，可以使用聯合索引，要查詢的字段是picname smallimg，這兩個字段也在聯合索引中，這就實現了“覆蓋索引”，可以根據這個聯合索引一次性完成查詢工作，所以提升了性能

InnoDB存儲引擎由于實現了行級鎖定，雖然在鎖定機制的實現方面帶來的性能損耗可能比表級鎖定要更高一些，但是在整體并發處理能力方面是要遠遠優于MyISAM的表級鎖定的。當系統并發量較高的時候，InnoDB的整體性能和MyISAM相比就會有比較明顯的優勢了。但是當我們使用不當的時候，可能會讓InnoDB的整體性能表現不僅不比MyISAM高，甚至可能會更差。

建議：

（1）盡可能讓所有的數據檢索都通過索引來完成，從而避免InnoDB因為無法通過索引鍵加鎖而升級為表級鎖定

（2）合理設計索引，讓InnoDB在索引鍵上面加鎖的時候盡可能準確，盡可能地縮小鎖定范圍，避免造成不必要的鎖定而影響其他Query的執行

（3）盡可能減少基于范圍的數據檢索過濾條件，避免因為間隙鎖帶來的負面影響而鎖定了不該鎖定的記錄

（4）盡量控制事務的大小，減少鎖定的資源量和鎖定時間長度

（5）在業務環境允許的情況下，盡量使用較低級別的事務隔離，以減少MySQL因為實現事務隔離級別所帶來的附加成本。

mysql--索引優化

索引覆蓋是指如果查詢的列恰好是索引的一部分,那么查詢只需要在索引文件上進行,不需要回行到磁盤再找數據。這種查詢速度非常快,稱為”索引覆蓋”

? ? 1查詢頻繁????2區分度高????3長度小????4盡量能覆蓋常用查詢字段

索引長度直接影響索引文件的大小,影響增刪改的速度,并間接影響查詢速度(占用內存多)。因此對于一些長短不同的字節，我們會針對列中的值,從左往右截取部分,來建索引。但是：

1:截的越短, 重復度越高,區分度越小, 索引效果越不好

2:截的越長, 重復度越低,區分度越高, 索引效果越好,但帶來的影響也越大--增刪改變慢,并間影響查詢速度.

所以,我們要在 ?區分度 + 長度 ?兩者上,取得一個平衡（ distinct?去重 ）

? ? select count (distinct?left (word,6)) / count (*) from tablename;

對于一般的系統應用區別度能達到 0.1 ,索引的性能就可以接受.

? ? alter table tablename add index word(word(4));

給字符串類型的字段建立索引效率不高，但是必須要經常查這個字段怎么建索引？

比如說一個字段url，類型是字符串。那么可以建一個字段 crcurl 來存儲url字段crc32后的值，并給 crcurl 建立索引。

???crc32：循環冗余校驗。根據網上數據包或計算機文件等數據產生簡短固定位數校驗碼的一種散列函數，主要用來檢測或校驗數據傳輸或者保存后可能出現的錯誤。生成的數字在傳輸或者存儲之前計算出來并且附加到數據后面，然后接收方進行檢驗確定數據是否發生變化。一般來說，循環冗余校驗的值都是32位的整數。

crc32 是整形，在MySQL中，給整形字段建立索引效率比較高，crc32雖然不能確保唯一性，但是無礙，相同的機率也是極小，關鍵是可以大大減少查詢的范圍，給crcurl這個字段建立索引，查詢的時候帶上crcurl字段就可以利用到索引。

? ? ? ? 不允許翻過100頁（百度搜索一般到70頁左右）?

首先我們直接大數據分頁limit 5000000,10? 發現耗時4.41秒

接下來我們轉換方式使用where條件查詢，只耗時0.02秒

? ? ? ? 2次的查詢結果不一致，這是因為數據被物理刪除過有空洞.，因此我們可以追加軟刪除功能

分析:優化思路是 不查,少查,查索引,少取.

我們現在必須要查,則只查索引,不查數據,得到id.

再用id去查具體條目. ?這種技巧就是延遲索引.

? ? 分析：limit是先查詢再越過，也就是說我們先查詢出所有數據再進行跳躍，上圖我們越過500W頁，還使用了inner?join? 內存并沒有崩掉，這是因為我們子句tmp臨時表中只查詢了id（索引覆蓋，不需要回行去磁盤找數據了）然后拿到這10個id?分別查詢這10條數據 。

排序可能發生2種情況:

1:對于覆蓋索引,直接在索引上查詢時,就是有順序的, using index

2:先取出數據,形成臨時表做filesort(文件排序,但文件可能在磁盤上,也可能在內存中)

我們的爭取目標：取出來的數據本身就是有序的! 利用索引來排序,那么什么時候發生索引排序呢？即查詢索引和order by的字段是同一個字段

???goods表中 cat_id與shop_price組成聯合索引：

select goods_id,cat_id,shop_price from goods where cat_id=4 order by shop_price;????可以直接利用索引來排序,

using where按照shop_price索引取出的結果,本身就是有序的

? ? ?????select goods_id,cat_id,shop_price from goods order by click_count;

? ? ? ? ? using filesort用到了文件排序,即取出的結果再次排序

重復索引是指 在同1個列(如age), 或者順序相同的幾個列(age,school), 建立了多個索引,稱為重復索引,重復索引沒有任何幫助,只會增大索引文件,拖慢更新速度。

冗余索引是指2個索引所覆蓋的列有重疊, 稱為冗余索引。比如x,m,列，加索引 index x(x), ?index xm(x,m) x,xm索引, 兩者的x列重疊了, ?這種情況,稱為冗余索引. （mx, xm 不是重復的,因為列的順序不一樣）

MySQL性能優化之索引設計

上一篇給小伙伴們講了關于SQL查詢性能優化的相關技巧，一個好的查詢SQL離不開合理的索引設計。這篇小二就來嘮一嘮怎么合理的設計一個索引來優化我們的查詢速度，要是有不合理的地方...嗯..

當然啦，開個玩笑，歡迎小伙伴們指正！

通常情況下，字段類型的選擇是需要根據業務來判斷的，通常需要遵循以下幾點。

下列各種類型表格內容來自菜鳥教程，權當備忘。

優化建議：

注意： INT(2)設置的為顯示寬度，而不是整數的長度，需要配合 ZEROFILL 使用 。

例如 id 設置為 TINYINT(2) UNSIGNED ，表示無符號，可以存儲的最大數值為255，其中 TINYINT(2) 沒有配合 ZEROFILL 實際沒有任何意義，例如插入數字200，長度雖然超過了兩位，但是這個時候是可以插入成功的，查詢結果同樣為200；插入數字5時，同樣查詢結果為5。

而 TINYINT(2) 配合 ZEROFILL 后，當插入數字5時，實際存儲的還是5，不過在查詢是MySQL會在前面補上一個0，即查詢出來的實際為 05 。

優化建議：

優化建議：

通常來說，考慮好表中每個字段應該使用什么類型和長度，建完表需要做的事情不是馬上建立索引，而是先把相關主體業務開發完畢，然后把涉及該表的SQL都拿出來分析之后再建立索引。

盡量少建立單值索引( 唯一索引除外 )，應當設計一個或者兩三個聯合索引，讓每一個聯合索引都盡量去包含SQL語句中的 where、order by、group by 的字段，同時確保聯合索引的字段順序盡量滿足SQL查詢的最左前綴原則。

索引基數是指這個字段在表里總共有多少個不同的值，比如一張表總共100萬行記錄，其中有個性別字段，性別一共有三個值：男、女、保密，那么該字段的基數就是3。

如果對這種小基數字段建立索引的話，因為索引樹中只有男、女、保密三個值，根本沒法進行快速的二分查找，同時還需要回表查詢，還不如全表掃描嘞。

一般建立索引，盡量使用那些基數比較大的字段，那么才能發揮出B+樹快速二分查找的優勢來。

在 where 和 order by 出現索引設計沖突時，是優先針對where去設計索引？還是優先針對order by設計索引？

通常情況下都是優先針對 where 來設計索引，因為通常情況下都是先 where 條件使用索引快速篩選出來符合條件的數據，然后對進行篩選出來的數據進行排序和分組，而 where 條件快速篩選出來的的數據往往不會很多。

對生產實際運行過程中，或者測試環境大數據量測試過程中發現的慢查詢SQL進行特定的索引優化、代碼優化等策略。

終于輪到實戰了，小二最喜歡實戰了。

寫到這里不得不吐槽一下，這個金三銀四的跳槽季節，年前提離職了，結果離職還沒辦完就封村整整兩個禮拜了，嗚嗚嗚...

上節小二就提到會有個很有意思的小案例，那么在疫情當下，門都出不去的日子，感覺這個例子更有意思了，咱們來討論一下各種社交平臺怎么做的用戶信息搜索呢。

社交平臺有一個小伙伴們都喜歡的功能，搜索好友信息，比如小二熟練的點開省份...城市..性別..年齡..身高...

咳咳咳...小二怎么可能干這種事情，小二的心里只有代碼，嗯...沒錯，就是這樣。

這個就可以說是對于用戶信息的查詢篩選了，通常這種表都是非常大數據量的，在不考慮分庫分表的情況下，怎么通過索引配合SQL來優化呢？

通常我們在編寫SQL是會寫出類似如下的SQL來執行，有 where、order by、limit 等條件來查詢。

那么接下來小二一個一個慢慢增加字段來分析分析，怎么根據業務場景來設計索引。

針對這種情況，很簡單，設計一個聯合索引 (provice, city, sex) 就完事了。

那么這時候有小伙伴就會說了，很簡單啊，范圍字段放最后咱還是知道的，聯合索引改成 (provice, city, sex, age) 不就可以了。

嗯，是的，這么干沒毛病，但是小伙伴們有沒有想過有些人萬一既喜歡帥哥又喜歡美女，別想歪了哈...，挺多小姐姐就既喜歡帥哥又喜歡美女的。

那么這個時候小姐姐就不搜索性別了，那么這個時候聯合索引只能用到前兩個字段了，那么不符合咱們的專業標準啊，咋辦呢？這時候還是有辦法的，咱們只需要動動小腦袋改改SQL就行了，在沒有選擇性別時判斷一下，改成下面這樣就可以了。

咋辦嘞，同樣往聯合索引里面塞，例如 (provice, city, sex, hobby, xx, age) 。

針對這種多個范圍查詢的話，為了比較好的利用索引，在業務允許的情況下可以使用固定范圍，然后數據庫字段存儲范圍標識就可以了，這樣就轉化為了等值匹配，就可以很好地利用索引了。

例如最后登錄時間字段不記錄最后登錄時間，而是記錄設置字段 is_login_within_seven_days 在7天內有登錄則為1，否則為0，最后索引設計成 (provice, city, sex, hobby, xx, is_login_within_seven_days, age) 。

那么根據場景最后設計出來的這個索引可能已經可以覆蓋大部分的查詢流量了，那么如果還有其他一部分熱度比較高的查詢怎么辦呢，辦法也很簡單啊，再加一兩個索引即可。

例如通常會查詢這個城市比較受歡迎(評分：score)的小姐姐，這時候添加一個聯合索引 (provice, city, sex, score) 那么就可以了。

可以看出，索引時必須結合場景來設計的，思路就是盡量用不超過3個復雜的聯合索引來抗住大部分的80%以上的常用查詢流量，然后再用一兩個二級索引來抗下一些非常用查詢流量。

以上就是小二要給大家分享的索引設計，如果能動動你發財的小手給小二點個免費的贊就更好啦~

下篇小二就來講講MySQL事務和鎖機制。

mysql---索引優化

索引就是為特定的mysql字段進行一些特定的算法排序，比如二叉樹的算法和哈希算法，哈希算法是通過建立特征值，然后根據特征值來快速查找。

1.普通索引:(index)最基本的索引，沒有任何限制? 目的:加快數據的查詢速度

2.唯一索引:(unique)? 與"普通索引"類似，不同的就是：索引列的值必須唯一，但允許有空值。

3.主鍵索引(primary key) 它 是一種特殊的唯一索引，不允許有空值。

4.復合索引:index(a,b,c)? 為了更多的提高mysql效率可建立組合索引，遵循”最左前綴“原則。

5.全文索引:fulltext? 僅可用于 MyISAM 表，針對較大的數據，生成全文索引很耗時耗空間。

第一類是myisam存儲引擎使用的叫做b-tree結構，

第二類是innodb存儲引擎使用的叫做聚簇結構（也是一種 b-tree）。 如下圖：

注意：

1.myisam不需要回行處理?

2.innodb不需要回行處理,直接可以獲取數據,因為innodb的儲存引擎是包含了數據和索引文件的,其主鍵索引包含了數據,(唯一索引及普通索是沒有直接包含數據的)

1、索引列不能參與計算

有索引列參與計算的查詢條件對索引不友好（甚至無法使用索引），如from_unixtime(create_time) = '2014-05-29'。

原因很簡單，如何在節點中查找到對應key？如果線性掃描，則每次都需要重新計算，成本太高；如果二分查找，則需要針對from_unixtime方法確定大小關系。

因此，索引列不能參與計算。上述from_unixtime(create_time) = '2014-05-29'語句應該寫成create_time = unix_timestamp('2014-05-29')。

2、最左前綴匹配

如有索引(a, b, c, d)，查詢條件a = 1 and b = 2 and c 3 and d = 4，則會在每個節點依次命中a、b、c，無法命中d。也就是最左前綴匹配原則。

3、冗余和重復索引

冗余索引是指在相同的列上按照相同的順序創建的相同類型的索引，應當盡量避免這種索引，發現后立即刪除。比如有一個索引(A,B)，再創建索引(A)就是冗余索引。冗余索引經常發生在為表添加新索引時，比如有人新建了索引(A,B)，但這個索引不是擴展已有的索引(A)

4、避免多個范圍條件

? ? select user.* from user where login_time '2017-04-01' and age between 18 and 30;

比如想查詢某個時間段內登錄過的用戶：它有兩個范圍條件，login_time列和age列，MySQL可以使用login_time列的索引或者age列的索引，但無法同時使用它們 .

5、覆蓋索引 (能擴展就不新建)

如果一個索引包含或者說覆蓋所有需要查詢的字段的值，那么就沒有必要再回表查詢，這就稱為覆蓋索引。覆蓋索引是非常有用的工具，可以極大的提高性能，因為查詢只需要掃描索引會帶來許多好處：

1.索引條目遠小于數據行大小，如果只讀取索引，極大減少數據訪問量2.索引是有按照列值順序存儲的，對于I/O密集型的范圍查詢要比隨機從磁盤讀取每一行數據的IO要少的多

6、選擇區分度高的列作索引

如，用性別作索引，那么索引僅能將1000w行數據劃分為兩部分（如500w男，500w女），索引幾乎無效。

區分度的公式是count(distinct ) / count(*)，表示字段不重復的比例，比例越大區分度越好。唯一鍵的區分度是1，而一些狀態、性別字段可能在大數據面前的區分度趨近于0。

7、刪除長期未使用的索引

場景一(覆蓋索引 5)

索引應該建在選擇性高的字段上（鍵值唯一的記錄數/總記錄條數），選擇性越高索引的效果越好、價值越大，唯一索引的選擇性最高；

組合索引中字段的順序，選擇性越高的字段排在最前面；

where條件中包含兩個選擇性高的字段時，可以考慮分別創建索引，引擎會同時使用兩個索引（在OR條件下，應該說必須分開建索引）；

不要重復創建彼此有包含關系的索引，如index1(a,b,c) 、index2(a,b)、index3(a)；

組合索引的字段不要過多，如果超過4個字段，一般需要考慮拆分成多個單列索引或更為簡單的組合索引；

不要濫用索引。因為過多的索引不僅僅會增加物理存儲的開銷，對于插入、刪除、更新操作也會增加處理上的開銷，而且會增加優化器在選擇索引時的計算代價。

因此太多的索引與不充分、不正確的索引對性能都是毫無益處的。一言以蔽之，索引的建立必須慎重，對每個索引的必要性都應該經過仔細分析，要有建立的依據。

文章標題：怎么優化mysql索引 mysql索引優化是什么意思
標題URL：http://m.newbst.com/article28/docjhjp.html

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