MySQL 如何创建索引？怎么优化？

ゞ浴缸里的玫瑰 2023-09-24 10:07 156阅读 0赞

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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。

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)

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。

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：

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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。

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。

--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;

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--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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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)

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 的表示id为2的u和o表衍生出来的。

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。

const: 针对主键或唯一索引的等值查询扫描，最多只返回一行数据。 const 查询速度非常快， 因为它仅仅读取一次即可。例如下面的这个查询，它使用了主键索引，因此 type 就是 const 类型的：explain select \* from user\_info where id=2；

eq\_ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询，表示对于前表的每一个结果，都只能匹配到后表的一行结果。并且查询的比较操作通常是=，查询效率较高。例如：explain select \* from user\_info, order\_info where user\_info.id=order\_info.user\_id;

ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询，针对于非唯一或非主键索引，或者是使用了 最左前缀 规则索引的查询。例如下面这个例子中， 就使用到了 ref 类型的查询：explain select \* from user\_info, order\_info where user\_info.id=order\_info.user\_id AND order\_info.user\_id=5

range: 表示使用索引范围查询，通过索引字段范围获取表中部分数据记录。这个类型通常出现在=, <>, >, >=, , BETWEEN, IN() 操作中。例如下面的例子就是一个范围查询：explain select \* from user\_info where id between 2 and 8；

index: 表示全索引扫描(full index scan)，和 ALL 类型类似，只不过 ALL 类型是全表扫描，而 index 类型则仅仅扫描所有的索引， 而不扫描数据。index 类型通常出现在：所要查询的数据直接在索引树中就可以获取到, 而不需要扫描数据。当是这种情况时，Extra 字段 会显示 Using index。

ALL: 表示全表扫描，这个类型的查询是性能最差的查询之一。通常来说， 我们的查询不应该出现 ALL 类型的查询，因为这样的查询在数据量大的情况下，对数据库的性能是巨大的灾难。 如一个查询是 ALL 类型查询， 那么一般来说可以对相应的字段添加索引来避免。

通常来说, 不同的 type 类型的性能关系如下:

ALL < index < range ~ index\_merge < ref < eq\_ref < const < system

ALL 类型因为是全表扫描， 因此在相同的查询条件下，它是速度最慢的。而 index 类型的查询虽然不是全表扫描，但是它扫描了所有的索引，因此比 ALL 类型的稍快.后面的几种类型都是利用了索引来查询数据，因此可以过滤部分或大部分数据，因此查询效率就比较高了。

它表示 mysql 在查询时，可能使用到的索引。 注意，即使有些索引在 possible\_keys 中出现，但是并不表示此索引会真正地被 mysql 使用到。 mysql 在查询时具体使用了哪些索引，由 key 字段决定。

此字段是 mysql 在当前查询时所真正使用到的索引。比如请客吃饭,possible\_keys是应到多少人，key是实到多少人。当我们没有建立索引时：

explain select o.\* from order\_info o where o.product\_name= 'p1' and o.productor='whh';

create index idx\_name\_productor on order\_info(productor);

drop index idx\_name\_productor on order\_info;

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建立复合索引后再查询：

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表示查询优化器使用了索引的字节数，这个字段可以评估组合索引是否完全被使用。

这个表示显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话,是一个常量。前文的type属性里也有ref，注意区别。

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rows 也是一个重要的字段，mysql 查询优化器根据统计信息，估算 sql 要查找到结果集需要扫描读取的数据行数，这个值非常直观的显示 sql 效率好坏， 原则上 rows 越少越好。可以对比key中的例子，一个没建立索引钱，rows是9，建立索引后，rows是4。

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explain 中的很多额外的信息会在 extra 字段显示, 常见的有以下几种内容:

using filesort ：表示 mysql 需额外的排序操作，不能通过索引顺序达到排序效果。一般有 using filesort都建议优化去掉，因为这样的查询 cpu 资源消耗大。

using index：覆盖索引扫描，表示查询在索引树中就可查找所需数据，不用扫描表数据文件，往往说明性能不错。

using temporary：查询有使用临时表, 一般出现于排序， 分组和多表 join 的情况， 查询效率不高，建议优化。

using where ：表名使用了where过滤。

explain select u.\*,o.\* from user\_info u LEFT JOIN order\_info o on u.id=o.user\_id;

执行结果，type有ALL，并且没有索引：

开始优化，在关联列上创建索引，明显看到type列的ALL变成ref，并且用到了索引，rows也从扫描9行变成了1行：

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这里面一般有个规律是：左链接索引加在右表上面，右链接索引加在左表上面。

索引虽然能非常高效的提高查询速度，同时却会降低更新表的速度。实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占用空间的。

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我是个普通的程序猿，水平有限，文章难免有错误，欢迎牺牲自己宝贵时间的读者，就本文内容直抒己见，我的目的仅仅是希望对读者有所帮助。

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