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mysql使用索引优化查询效率

发布时间 2023-05-31 22:25:21作者: 旧夏潜入梦

索引的概念

索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，包含着对数据表里所有记录的引用指针。通俗的来讲，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。在没有索引的情况下，数据库会遍历全部数据后选择符合条件的；而有了相应的索引之后，数据库会直接在索引中查找符合条件的选项。

索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快；

索引类型：

1：普通索引，它是最基本的索引，没有任何限制；

-直接创建索引

CREATE INDEX indexName ON table(column(length))

--修改表结构的方式添加索引

ALTER table ADD INDEX indexName ON (column(length))

--创建表的时候同时创建索引

CREATE TABLE `table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,
`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`),
INDEX indexName (title(length))
)；

 

--删除索引

DROP INDEX indexName ON table

测试实际操作

下面实际操作下使用唯一索引来查询下数据，和不添加索引查询数据，互相比较下查询效率 ；

我在提前已经准备好了，一张数据为200万的数据表，方便后面测试验证中，具体创建方法和生产数据的方法我已经放在文档中，有需要可以自行操作。

创建测试表并添加百万数据测试

①：创建测试表，创建表的时候同时创建索引

CREATE TABLE `vote_record` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` VARCHAR (20) NOT NULL,
`vote_id` INT (11) NOT NULL,
`group_id` INT (11) NOT NULL,
`create_time` datetime NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
INDEX index_user_id (user_id(20))
) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 1 DEFAULT CHARSET = utf8

②：创建函数

CREATE FUNCTION `rand_string`(n INT) RETURNS varchar(255) CHARSET latin1
BEGIN
DECLARE chars_str varchar(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789';
DECLARE return_str varchar(255) DEFAULT '' ;
DECLARE i INT DEFAULT 0;
WHILE i < n DO
SET return_str = concat(return_str,substring(chars_str , FLOOR(1 + RAND()*62 ),1));
SET i = i +1;
END WHILE;
RETURN return_str;
END

③：创建存储过程

CREATE PROCEDURE `add_vote_record`(IN n int)
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 1;
WHILE (i <= n ) DO
INSERT into vote_record (user_id,vote_id,group_id,create_time ) VALUEs (rand_string(20),FLOOR(RAND() * 1000),FLOOR(RAND() * 100) ,now() );
set i=i+1;
END WHILE;
END

④：执行存储过程，生成100万条数据

CALL add_vote_record(1000000)

比较查询效率

首先我们添加了普通索引，我们来看看查询时间，花了多长时间

CREATE INDEX index_user_id ON vote_record(user_id(20));
SELECT * from vote_record where user_id='IKqJeObkXD7v4DQ80r1E';

 -- 接下来，我们删除索引 ，再次查询，看看时间花了多长时间
DROP INDEX index_user_id ON vote_record
SELECT * from vote_record where user_id='IKqJeObkXD7v4DQ80r1E';

 同样一条sql语句，加了普通索引和没有加索引查询效率是不同的；

2：唯一索引

与普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值（注意和主键不同）。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一，创建方法和普通索引类似

创建唯一索引和普通索引类型，也是有三种方式

--直接创建唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON table(column(length))
--修改表结构
ALTER table ADD UNIQUE indexName ON (column(length))
--创建表的时候直接指定
CREATE TABLE `table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,
`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE indexName (title(length))
);

接下来我们实操下，由于刚刚我们把普通索引删除了，下面我们直接创建唯一索引

-- 创建完索引后，看看查询效率 0.443s
 CREATE UNIQUE INDEX index_user_id ON vote_record(user_id(20));
 
  SELECT * from vote_record where user_id='IKqJeObkXD7v4DQ80r1E';

-- 同样的，我们把索引删除，在查询看看查询效率，1.370s
  DROP INDEX index_user_id ON vote_record;
  SELECT * from vote_record where user_id='IKqJeObkXD7v4DQ80r1E';

 3. 全文索引（FULLTEXT）

MySql从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索，FULLTEXT索引仅可用于 MyISAM 表；他们可以从CHAR、VARCHAR或TEXT列中作为CREATE TABLE语句的一部分被创建，或是随后使用ALTER TABLE 或CREATE INDEX被添加。对于较大的数据集，将你的资料输入一个没有FULLTEXT索引的表中，然后创建索引，其速度比把资料输入现有FULLTEXT索引的速度更为快。不过切记对于大容量的数据表，生成全文索引是一个非常消耗时间非常消耗硬盘空间的做法。

①：创建索引方法

--创建表的适合添加全文索引
CREATE TABLE `table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,
`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`),
FULLTEXT (content)
);
--修改表结构添加全文索引
ALTER TABLE article ADD FULLTEXT index_content(content)
--直接创建索引
CREATE FULLTEXT INDEX index_content ON article(content)

4. 单列索引、多列索引

多个单列索引与单个多列索引的查询效果不同，因为执行查询时，MySQL只能使用一个索引，会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引。

5. 组合索引（最左前缀）

平时用的SQL查询语句一般都有比较多的限制条件，所以为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。

例如上表中针对title和time建立一个组合索引：

ALTER TABLE vote_record ADD INDEX index_vote_id_group_id (vote_id(11),group_id(11));

 

建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面两组组合索引：

--user_id,vote_id

--user_id

为什么没有

group_id

这样的组合索引呢？这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这两列的查询都会用到该组合索引，如下面的几个SQL所示：

--使用到上面的索引
SELECT * from vote_record where vote_id='515' and group_id='71';
SELECT * FROM article WHREE  vote_id='515'
--不使用上面的索引
SELECT * FROM article WHREE group_id='71';
MySQL索引的优化

都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。下面是一些总结以及收藏的MySQL索引的注意事项和优化方法。

1. 何时使用聚集索引或非聚集索引？

动作描述 使用聚集索引 使用非聚集索引
列经常被分组排序 使用 使用
返回某范围内的数据 使用 不使用
一个或极少不同值 不使用 不使用
小数目的不同值 使用 不使用
大数目的不同值 不使用 使用
频繁更新的列 不使用 使用
外键列 使用 使用
主键列 使用 使用
频繁修改索引列 不使用 使用

事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。其实这个具体用法我还不是很理解，只能等待后期的项目开发中慢慢学学了。

2. 索引不会包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

3. 使用短索引

对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

4. 索引列排序

MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。

5. like语句操作

一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

6. 不要在列上进行运算

例如：select * from users where YEAR(adddate)<2007，将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成：select * from users where adddate<'2007-01-01'。

最后总结一下，MySQL只对一下操作符才使用索引：<,<=,=,>,>=,between,in,以及某些时候的like(不以通配符%或_开头的情形)。而理论上每张表里面最多可创建16个索引，不过除非是数据量真的很多，否则过多的使用索引也不是那么好玩的。

后面会逐步分享各种索引的详细功能和作用