mysql七：索引原理與慢查詢優化（待完整）

1、介紹

　　索引在MySQL中也叫作「鍵」，是存儲引擎用於快速找到記錄的一種數據結構。索引對於良好的性能很是關鍵，尤爲是當表中的數據量愈來愈大時，索引對於性能的影響愈發重要。
　　索引優化應該是對查詢性能優化最有效的手段了。索引可以輕易將查詢性能提升好幾個數量級。索引至關於字典的音序表，若是要查某個字，若是不使用音序表，則須要從幾百頁中逐頁去查。

爲何要有索引？

　　通常的應用系統，讀寫比例在10:1左右，並且插入操做和通常的更新操做不多出現性能問題，在生產環境中，咱們遇到最多的，也是最容易出問題的，仍是一些複雜的查詢操做，所以對查詢語句的優化顯然是重中之重。提及加速查詢，就不得不提到索引了。

是否對索引存在誤解？

　　索引是應用程序設計和開發的一個重要方面。若索引太多，應用程序的性能可能會受到影響。而索引太少，對查詢性能又會產生影響，要找到一個平衡點，這對應用程序的性能相當重要。一些開發人員老是在過後纔想起添加索引----我一直認爲，這源於一種錯誤的開發模式。若是知道數據的使用，從一開始就應該在須要處添加索引。開發人員每每對數據庫的使用停留在應用的層面，好比編寫SQL語句、存儲過程之類，他們甚至可能不知道索引的存在，或認爲過後讓相關DBA加上便可。DBA每每不夠了解業務的數據流，而添加索引須要經過監控大量的SQL語句進而從中找到問題，這個步驟所需的時間確定是遠大於初始添加索引所需的時間，而且可能會遺漏一部分的索引。固然索引也並非越多越好，我曾經遇到過這樣一個問題：某臺MySQL服務器iostat顯示磁盤使用率一直處於100%，通過分析後發現是因爲開發人員添加了太多的索引，在刪除一些沒必要要的索引以後，磁盤使用率立刻降低爲20%。可見索引的添加也是很是有技術含量的。

2、索引原理

一、索引原理

　　經過不斷地縮小想要獲取數據的範圍來篩選出最終想要的結果，同時把隨機的事件變成順序的事件，也就是說，有了這種索引機制，咱們能夠老是用同一種查找方式來鎖定數據。

二、磁盤IO與預讀

　　考慮到磁盤IO是很是高昂的操做，計算機操做系統作了一些優化，當一次IO時，不光把當前磁盤地址的數據，而是把相鄰的數據也都讀取到內存緩衝區內，由於局部預讀性原理告訴咱們，當計算機訪問一個地址的數據的時候，與其相鄰的數據也會很快被訪問到。每一次IO讀取的數據咱們稱之爲一頁(page)。具體一頁有多大數據跟操做系統有關，通常爲4k或8k，也就是咱們讀取一頁內的數據時候，實際上才發生了一次IO，這個理論對於索引的數據結構設計很是有幫助。

3、索引的數據結構

　　前面講了索引的基本原理，數據庫的複雜性，又講了操做系統的相關知識，目的就是讓你們瞭解，任何一種數據結構都不是憑空產生的，必定會有它的背景和使用場景，咱們如今總結一下，咱們須要這種數據結構可以作些什麼，其實很簡單，那就是：每次查找數據時把磁盤IO次數控制在一個很小的數量級，最好是常數數量級。那麼咱們就想到若是一個高度可控的多路搜索樹是否能知足需求呢？就這樣，b+樹應運而生（B+樹是經過二叉查找樹，再由平衡二叉樹，B樹演化而來）。

　　如上圖，是一顆b+樹，關於b+樹的定義能夠參見B+樹，這裏只說一些重點，淺藍色的塊咱們稱之爲一個磁盤塊，能夠看到每一個磁盤塊包含幾個數據項（深藍色所示）和指針（黃色所示），如磁盤塊1包含數據項17和35，包含指針P一、P二、P3，P1表示小於17的磁盤塊，P2表示在17和35之間的磁盤塊，P3表示大於35的磁盤塊。真實的數據存在於葉子節點即三、五、九、十、1三、1五、2八、2九、3六、60、7五、7九、90、99。非葉子節點只不存儲真實的數據，只存儲指引搜索方向的數據項，如1七、35並不真實存在於數據表中。

一、b+樹的查找過程

　　如圖所示，若是要查找數據項29，那麼首先會把磁盤塊1由磁盤加載到內存，此時發生一次IO，在內存中用二分查找肯定29在17和35之間，鎖定磁盤塊1的P2指針，內存時間由於很是短（相比磁盤的IO）能夠忽略不計，經過磁盤塊1的P2指針的磁盤地址把磁盤塊3由磁盤加載到內存，發生第二次IO，29在26和30之間，鎖定磁盤塊3的P2指針，經過指針加載磁盤塊8到內存，發生第三次IO，同時內存中作二分查找找到29，結束查詢，總計三次IO。真實的狀況是，3層的b+樹能夠表示上百萬的數據，若是上百萬的數據查找只須要三次IO，性能提升將是巨大的，若是沒有索引，每一個數據項都要發生一次IO，那麼總共須要百萬次的IO，顯然成本很是很是高。

二、b+樹性質

　　1.索引字段要儘可能的小：經過上面的分析，咱們知道IO次數取決於b+數的高度h，假設當前數據表的數據爲N，每一個磁盤塊的數據項的數量是m，則有h=㏒(m+1)N，當數據量N必定的狀況下，m越大，h越小；而m = 磁盤塊的大小 / 數據項的大小，磁盤塊的大小也就是一個數據頁的大小，是固定的，若是數據項佔的空間越小，數據項的數量越多，樹的高度越低。這就是爲何每一個數據項，即索引字段要儘可能的小，好比int佔4字節，要比bigint8字節少一半。這也是爲何b+樹要求把真實的數據放到葉子節點而不是內層節點，一旦放到內層節點，磁盤塊的數據項會大幅度降低，致使樹增高。當數據項等於1時將會退化成線性表。

　　2.索引的最左匹配特性：當b+樹的數據項是複合的數據結構，好比(name,age,sex)的時候，b+數是按照從左到右的順序來創建搜索樹的，好比當(張三,20,F)這樣的數據來檢索的時候，b+樹會優先比較name來肯定下一步的所搜方向，若是name相同再依次比較age和sex，最後獲得檢索的數據；但當(20,F)這樣的沒有name的數據來的時候，b+樹就不知道下一步該查哪一個節點，由於創建搜索樹的時候name就是第一個比較因子，必需要先根據name來搜索才能知道下一步去哪裏查詢。好比當(張三,F)這樣的數據來檢索時，b+樹能夠用name來指定搜索方向，但下一個字段age的缺失，因此只能把名字等於張三的數據都找到，而後再匹配性別是F的數據了， 這個是很是重要的性質，即索引的最左匹配特性。

4、彙集索引與輔助索引

　　在數據庫中，B+樹的高度通常都在2~4層，這也就是說查找某一個鍵值的行記錄時最多隻須要2到4次IO，這倒不錯。由於當前通常的機械硬盤每秒至少能夠作100次IO，2~4次的IO意味着查詢時間只須要0.02~0.04秒。

　　數據庫中的B+樹索引能夠分爲彙集索引（clustered index）和輔助索引（secondary index），

　　彙集索引與輔助索引相同的是：無論是彙集索引仍是輔助索引，其內部都是B+樹的形式，即高度是平衡的，葉子結點存放着全部的數據。

　　彙集索引與輔助索引不一樣的是：葉子結點存放的是不是一整行的信息

一、彙集索引

　　InnoDB存儲引擎表示索引組織表，即表中數據按照主鍵順序存放。而彙集索引（clustered index）就是按照每張表的主鍵構造一棵B+樹，同時葉子結點存放的即爲整張表的行記錄數據，也將彙集索引的葉子結點稱爲數據頁。彙集索引的這個特性決定了索引組織表中數據也是索引的一部分。同B+樹數據結構同樣，每一個數據頁都經過一個雙向鏈表來進行連接。

　　若是未定義主鍵，MySQL取第一個惟一索引（unique）並且只含非空列（NOT NULL）做爲主鍵，InnoDB使用它做爲聚簇索引。

　　若是沒有這樣的列，InnoDB就本身產生一個這樣的ID值，它有六個字節，並且是隱藏的（沒法用來幫忙加速查詢），使其做爲聚簇索引。

　　因爲實際的數據頁只能按照一棵B+樹進行排序，所以每張表只能擁有一個彙集索引。在多少狀況下，查詢優化器傾向於採用彙集索引。由於彙集索引可以在B+樹索引的葉子節點上直接找到數據。此外因爲定義了數據的邏輯順序，彙集索引可以特別快地訪問針對範圍值得查詢。

彙集索引的好處之一：它對主鍵的排序查找和範圍查找速度很是快，葉子節點的數據就是用戶所要查詢的數據。如用戶須要查找一張表，查詢最後的10位用戶信息，因爲B+樹索引是雙向鏈表，因此用戶能夠快速找到最後一個數據頁，並取出10條記錄

#參照第六小結測試索引的準備階段來建立出表s1
mysql> desc s1; #最開始沒有主鍵
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field  | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id     | int(11)     | NO   |     | NULL    |       |
| name   | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
| gender | char(6)     | YES  |     | NULL    |       |
| email  | varchar(50) | YES  |     | NULL    |       |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

mysql> explain select * from s1 order by id desc limit 10; #Using filesort，須要二次排序
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra          |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 2633472 |   100.00 | Using filesort |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+----------------+
1 row in set, 1 warning (0.11 sec)

mysql> alter table s1 add primary key(id); #添加主鍵
Query OK, 0 rows affected (13.37 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> explain select * from s1 order by id desc limit 10; #基於主鍵的彙集索引在建立完畢後就已經完成了排序，無需二次排序
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | index | NULL          | PRIMARY | 4       | NULL |   10 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.04 sec)

示例

彙集索引的好處之二：範圍查詢（range query），即若是要查找主鍵某一範圍內的數據，經過葉子節點的上層中間節點就能夠獲得頁的範圍，以後直接讀取數據頁便可

mysql> alter table s1 drop primary key;
Query OK, 2699998 rows affected (24.23 sec)
Records: 2699998  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> desc s1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field  | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id     | int(11)     | NO   |     | NULL    |       |
| name   | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
| gender | char(6)     | YES  |     | NULL    |       |
| email  | varchar(50) | YES  |     | NULL    |       |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.12 sec)

mysql> explain select * from s1 where id > 1 and id < 1000000; #沒有彙集索引，預估須要檢索的rows數以下
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 2690100 |    11.11 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> alter table s1 add primary key(id);
Query OK, 0 rows affected (16.25 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> explain select * from s1 where id > 1 and id < 1000000; #有彙集索引，預估須要檢索的rows數以下
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | range | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL | 1343355 |   100.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.09 sec)

示例

二、輔助索引

　　表中除了彙集索引外其餘索引都是輔助索引（Secondary Index，也稱爲非彙集索引），與彙集索引的區別是：輔助索引的葉子節點不包含行記錄的所有數據。輔助索引包含一個輔助索引對應字段自己的值、還包含一個對id字段的引用

　　葉子節點除了包含鍵值之外，每一個葉子節點中的索引行中還包含一個書籤（bookmark）。該書籤用來告訴InnoDB存儲引擎去哪裏能夠找到與索引相對應的行數據。

　　因爲InnoDB存儲引擎是索引組織表，所以InnoDB存儲引擎的輔助索引的書籤就是相應行數據的彙集索引鍵。以下圖

　　輔助索引的存在並不影響數據在彙集索引中的組織，所以每張表上能夠有多個輔助索引，但只能有一個彙集索引。當經過輔助索引來尋找數據時，InnoDB存儲引擎會遍歷輔助索引並經過葉子級別的指針得到只想主鍵索引的主鍵，而後再經過主鍵索引來找到一個完整的行記錄。

　　舉例來講，若是在一棵高度爲3的輔助索引樹種查找數據，那須要對這個輔助索引樹遍歷3次找到指定主鍵，若是彙集索引樹的高度一樣爲3，那麼還須要對彙集索引樹進行3次查找，最終找到一個完整的行數據所在的頁，所以一共須要6次邏輯IO訪問才能獲得最終的一個數據頁。

5、MySQL索引管理

一、功能

　　1. 索引的功能就是加速查找

　　2. mysql中的primary key，unique，聯合惟一也都是索引，這些索引除了加速查找之外，還有約束的功能

二、MySQL經常使用的索引

普通索引INDEX：加速查找

惟一索引：

　　-主鍵索引PRIMARY KEY：加速查找+約束（不爲空、不能重複）

　　-惟一索引UNIQUE:加速查找+約束（不能重複）

聯合索引：

　　-PRIMARY KEY(id,name):聯合主鍵索引

　　-UNIQUE(id,name):聯合惟一索引

　　-INDEX(id,name):聯合普通索引

　　各個索引的應用場景：

舉個例子來講，好比你在爲某商場作一個會員卡的系統。

這個系統有一個會員表
有下列字段：
會員編號 INT
會員姓名 VARCHAR(10)
會員身份證號碼 VARCHAR(18)
會員電話 VARCHAR(10)
會員住址 VARCHAR(50)
會員備註信息 TEXT

那麼這個 會員編號，做爲主鍵，使用 PRIMARY
會員姓名 若是要建索引的話，那麼就是普通的 INDEX
會員身份證號碼 若是要建索引的話，那麼能夠選擇 UNIQUE （惟一的，不容許重複）

#除此以外還有全文索引，即FULLTEXT
會員備註信息 ， 若是須要建索引的話，能夠選擇全文搜索。
用於搜索很長一篇文章的時候，效果最好。
用在比較短的文本，若是就一兩行字的，普通的 INDEX 也能夠。
但其實對於全文搜索，咱們並不會使用MySQL自帶的該索引，而是會選擇第三方軟件如Sphinx，專門來作全文搜索。

#其餘的如空間索引SPATIAL，瞭解便可，幾乎不用

各個索引應用場景

三、索引的兩大類型hash與btree

咱們能夠在建立上述索引的時候，爲其指定索引類型，分兩類

• hash類型的索引：查詢單條快，範圍查詢慢
• btree類型的索引：b+樹，層數越多，數據量指數級增加（咱們就用它，由於innodb默認支持它）

不一樣的存儲引擎支持的索引類型也不同

• InnoDB 支持事務，支持行級別鎖定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
• MyISAM 不支持事務，支持表級別鎖定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
• Memory 不支持事務，支持表級別鎖定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；
• NDB 支持事務，支持行級別鎖定，支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；
• Archive 不支持事務，支持表級別鎖定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；

四、建立/刪除索引的語法

#方法一：建立表時
    　　CREATE TABLE 表名 (
                字段名1  數據類型 [完整性約束條件…],
                字段名2  數據類型 [完整性約束條件…],
                [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]   INDEX | KEY
                [索引名]  (字段名[(長度)]  [ASC |DESC]) 
                );


#方法二：CREATE在已存在的表上建立索引
        CREATE  [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]  INDEX  索引名 
                     ON 表名 (字段名[(長度)]  [ASC |DESC]) ;


#方法三：ALTER TABLE在已存在的表上建立索引
        ALTER TABLE 表名 ADD  [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX
                             索引名 (字段名[(長度)]  [ASC |DESC]) ;

#刪除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;

#方式一
create table t1(
    id int,
    name char,
    age int,
    sex enum('male','female'),
    unique key uni_id(id),
    index ix_name(name) #index沒有key
);


#方式二
create index ix_age on t1(age);

#方式三
alter table t1 add index ix_sex(sex);

#查看
mysql> show create table t1;
| t1    | CREATE TABLE `t1` (
  `id` int(11) DEFAULT NULL,
  `name` char(1) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `sex` enum('male','female') DEFAULT NULL,
  UNIQUE KEY `uni_id` (`id`),
  KEY `ix_name` (`name`),
  KEY `ix_age` (`age`),
  KEY `ix_sex` (`sex`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1

示例