mysql索引優化

索引用來快速地尋找那些具備特定值的記錄，全部MySQL索引都以B-樹的形 式保存。若是沒有索引，執行查詢時MySQL必須從第一個記錄開始掃描整個表的全部記錄，直至找到符合要求的記錄。表裏面的記錄數量越多，這個操做的代價就越高。若是做爲搜索條件的列上已經建立了索引，MySQL無需掃描任何記錄便可迅速獲得目標記錄所在的位置。若是表有1000個記錄，經過索引查找記錄 至少要比順序掃描記錄快100倍。

假設咱們建立了一個名爲people的表： 

CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL, name CHAR(50) NOT NULL );

而後，咱們徹底隨機把1000個不一樣name值插入到people表。下圖顯示了people表所在數據文件的一小部分：

能夠看到，在數據文件中name列沒有任何明確的次序。若是咱們建立了name列的索引，MySQL將在索引中排序name列： 

對於索引中的每一項，MySQL在內部爲它保存一個數據文件中實際記錄所在位置的「指針」。所以，若是咱們要查找name等於「Mike」記錄的 peopleid（SQL命令爲「SELECT peopleid FROM people WHERE name='Mike';」），MySQL可以在name的索引中查找「Mike」值，而後直接轉到數據文件中相應的行，準確地返回該行的 peopleid（999）。在這個過程當中，MySQL只需處理一個行就能夠返回結果。若是沒有「name」列的索引，MySQL要掃描數據文件中的全部記錄，即1000個記錄！顯然，須要MySQL處理的記錄數量越少，則它完成任務的速度就越快。

MySQL提供多種索引類型供選擇： 

普通索引 

這是最基本的索引類型，並且它沒有惟一性之類的限制。普通索引能夠經過如下幾種方式建立： 

建立索引，例如CREATE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);

修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD INDEX [索引的名字] (列的列表);

建立表的時候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) );

惟一性索引 

這種索引和前面的「普通索引」基本相同，但有一個區別：索引列的全部值都只能出現一次，即必須惟一。惟一性索引能夠用如下幾種方式建立： 

建立索引，例如CREATE UNIQUE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);

修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE [索引的名字] (列的列表);

建立表的時候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], UNIQUE [索引的名字] (列的列表)

);

單列索引與多列索引

索引能夠是單列索引，也能夠是多列索引。下面咱們經過具體的例子來講明這兩種索引的區別。假設有這樣一個people表： 

CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, firstname CHAR(50)

NOT NULL, lastname CHAR(50) NOT NULL, age SMALLINT NOT NULL, townid SMALLINT NOT

NULL, PRIMARY KEY (peopleid) );

下面是咱們插入到這個people表的數據：

這個數據片斷中有四個名字爲「Mikes」的人（其中兩個姓Sullivans，兩個姓McConnells），有兩個年齡爲17歲的人，還有一個名字不同凡響的Joe Smith。 

這 個表的主要用途是根據指定的用戶姓、名以及年齡返回相應的peopleid。例如，咱們可能須要查找姓名爲Mike Sullivan、年齡17歲用戶的peopleid（SQL命令爲SELECTpeopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age=17;）。因爲咱們不想讓MySQL每次執行查詢就去掃描整個表，這裏須要考慮運用索引。 

首先，咱們能夠考慮在單個列上建立索 引，好比firstname、lastname或者age列。若是咱們建立firstname列的索引（ALTER TABLE people ADD INDEXfirstname (firstname);），MySQL將經過這個索引迅速把搜索範圍限制到那些firstname='Mike'的記錄，而後再在這個「中間結果集」上 進行其餘條件的搜索：它首先排除那些lastname不等於「Sullivan」的記錄，而後排除那些age不等於17的記錄。當記錄知足全部搜索條件之 後，MySQL就返回最終的搜索結果。 

因爲創建了firstname列的索引，與執行表的徹底掃描相比，MySQL的效率提升了不少， 但咱們要求MySQL掃描的記錄數量仍舊遠遠超過了實際所須要的。雖然咱們能夠刪除firstname列上的索引，再建立lastname或者age列的 索引，但總地看來，不論在哪一個列上建立索引搜索效率仍舊類似。 

爲了提升搜索效率，咱們須要考慮運用多列索引。若是爲firstname、lastname和age這三個列建立一個多列索引，MySQL只需一次檢索就可以找出正確的結果！下面是建立這個多列索引的SQL命令： 

ALTER TABLE people ADD INDEX fname_lname_age (firstname,lastname,age);

因爲索引文件以B-樹格式保存，MySQL可以當即轉到合適的firstname，而後再轉到合適的lastname，最後轉到合適的age。在沒有掃描數據文件任何一個記錄的狀況下，MySQL就正確地找出了搜索的目標記錄！ 

那 麼，若是在firstname、lastname、age這三個列上分別建立單列索引，效果是否和建立一個firstname、lastname、age 的多列索引同樣呢？答案是否認的，二者徹底不一樣.

當咱們執行查詢的時候，MySQL只能使用一個索引。若是你有三個單列的索引，MySQL會試圖選擇一個限制最嚴格的索引。可是，即便是限制最嚴格的單列索引，它的限制能力也確定遠遠低於firstname、lastname、age這三個列上的多列索引。 

多 列索引還有另一個優勢，它經過稱爲最左前綴（LeftmostPrefixing）的概念體現出來。繼續考慮前面的例子，如今咱們有一個firstname、lastname、age列上的多列索引，咱們稱這個索引 爲fname_lname_age。當搜索條件是如下各類列的組合時，MySQL將使用fname_lname_age索引： 

firstname，lastname，age

firstname，lastname

firstname

從另外一方面理解，它至關於咱們建立了(firstname，lastname，age)、(firstname，lastname)以及(firstname)這些列組合上的索引。下面這些查詢都可以使用這個fname_lname_age索引： 

SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND  age='17'; 

SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan';

SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike';

下面這些用不到索引：

SELECT peopleid FROM people WHERE lastname='Sullivan';

SELECT peopleid FROM people WHERE age='17'; 

SELECT peopleid FROM people WHERE lastname='Sullivan' AND age='17';

選擇索引列

在性能優化過程當中，選擇在哪些列上建立索引是最重要的步驟之一。能夠考慮使用索引的主要有兩種類型的列：在WHERE子句中出現的列，在join子句中出現的列。

SELECT age ## 不使用索引 FROM people WHERE firstname='Mike' ## 考慮使用索引 AND lastname='Sullivan' ## 考慮使用索引

這個查詢與前面的查詢略有不一樣，但仍屬於簡單查詢。因爲age是在SELECT部分被引用，MySQL不會用它來限制列選擇操做。所以，對於這個查詢來講，建立age列的索引沒有什麼必要。

SELECT people.age, ##不使用索引 town.name ##不使用索引 FROM people LEFT JOIN town ON

people.townid=town.townid ##考慮使用索引 WHERE firstname='Mike' ##考慮使用索引 AND

lastname='Sullivan' ##考慮使用索引

與前面的例子同樣，因爲firstname和lastname出如今WHERE子句中，所以這兩個列仍舊有建立索引的必要。除此以外，因爲town表的townid列出如今join子句中，所以咱們須要考慮建立該列的索引。