Mysql进阶-索引篇

Mysql进阶

  • 存储引擎
    • 前言
    • 特点
    • 对比
  • 索引
    • 介绍
    • 常见的索引结构
    • 索引分类
    • 索引语法
    • sql分析
    • 索引使用原则
    • 索引失效的几种情况
    • sql提示
    • 覆盖索引
    • 前缀索引
    • 索引设计原则

存储引擎

前言

Mysql的体系结构:
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  • 连接层
    最上层是一些客户端和链接服务,主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。
  • 服务层
    第二层架构主要完成大多数的核心服务功能,如SQL接口,并完成缓存的查询,SQL的分析和优化,部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现,如 过程、函数等。
  • 引擎层
    存储擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取,服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能,这样我们可以根据自己的需要,来选取合适的存储引擎。
  • 存储层
    主要是将数据存储在文件系统之上,并完成与存储引擎的交互。

tip:存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表的,而不是基于库的,所以存储引擎也可被称为表类型。

相关sql语句

# 查看建表语句  默认的存储引擎是InnoDB
show create table [表名]
# 查看存储引擎
show engines;

特点

  • InnoDB(重点)
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  • MyISAM

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  • Memory
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对比

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存储引擎的选择
在选择存储引擎时,应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统,还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。

  • InnoDB:
    是Mysq的默认存储引擎,支持事务、外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要求,在并发条件下要求数据的一致性,数据操作除了插入和查询之外,还包含很多的更新、删除操作,那么nnoDB存储引擎是比较合适的选择。
  • MyISAM :
    如果应用是以读操作和插入操作为主,只有很少的更新和删除操作,并且对事务的完整性、并发性要求不是很高,那么选择这个存储弘擎是非常合适的。(类似MongoDB)
  • MEMORY:
    将所有数据保存在内存中,访问速度快,通常用于临时表及缓存。MEMORY的缺陷就是对表的大小有限制,太大的表无法缓存在内存中,而且无法保障数据的安全性。(类似Redis)

索引

介绍

索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据, 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。
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优缺点:
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索引结构:
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常见的索引结构

B树(多路平衡查找树)

叶子节点和非叶子节点都存放数据。

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B+树

叶子节点存放数据,非叶子节点存放指针。

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Hash

  1. Hash索引只能用于对等比较(=,in),不支持范围查询 (between,>,<,…)。
  2. 无法利用索引完成排序操作。
  3. 查询效率高,通常只需要一次检索就可以了,效率通常要高于B+tree索引。
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    面试题

为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?

  • 相对于二叉树,层级更少,搜索效率高。
  • 对于B-tree,无论是叶子节点还是非叶子节点,都会保存数据,这样导致一页(页的大小是固定的16kb)中存储的键值减少,指针跟着减少,要同样保存大量数据,只能增加树的高度,导致性能降低。
  • 相对Hash索引,B+tree支持范围匹配及排序操作。

索引分类

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聚集索引(一级索引):叶子节点保存行数据

非聚集索引(二级索引):叶子节点保存关联的主键

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聚集索引选取规则:

  1. 如果存在主键,主键索引就是聚集索引。
  2. 如果不存在主键,将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引。
  3. 如果表没有主键,或没有合适的唯一索引,则innoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。

当查询时,先走二级索引查到主键id,然后根据主键id走聚集索引查到行数据,这种情况称为回表查询,因为回表查询需要走两次索引,所以相对效率较低。

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InnoDB的主键索引高度有多高?

当高度为3时,也能存储2千万条左右的数据。

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索引语法

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sql分析

  • sql的执行频率
# 查看增删改查的频率
show global STATUS LIKE 'Com_______';

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  • 慢查询日志
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  • profiling详情

开启
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使用
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  • explain执行计划
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    各字段的含义:
  • id

select查询的序列号,表示查询中执行selet子句或者是操作表的顺序(id相同,执行顺序从上到下;id不同,值越大,越先执行)。

  • select type

表示 SELECT 的类型,常见的取值有 SIMPLE(简单表,即不使用表连接或者子查询)、PRIMARY(主查询,即外层的查询)UNION(UNION 中的第二个或者后面的查询语句)、SUBQUERY (SELECT/WHERE之后包含了子查询)等。

  • type

表示连接类型,性能由好到差的连接类型为NULL、system、const、eg ref、ref、range、index、all。

  • possible key

显示可能应用在这张表上的索引,一个或多个。

  • Key

实际使用的索引,如果为NULL,则没有使用索引。

  • Key_len

表示索引中使用的字节数,该值为索引字段最大可能长度,并非实际使用长度,在不损失精确性的前提下,长度越短越好。

  • rows

MySQL认为必须要执行查询的行数,在innodb引擎的表中,是一个估计值,可能并不总是准确的。

  • filtered

表示返回结果的行数占需读取行数的百分比,filtered 的值越大越好。

索引使用原则

  • 最左前缀法则

如果索引了多列(联合索引),要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始,并且不跳过索引中的列。如果跳跃某一列,索引将部分失效(后面的字段索引失效),不包含最左索引字段则全部失效(和索引字段的顺利没有关系,存在即可)。

  • 范围查询

联合索引中,出现范围查询(>,<),范围查询右侧的列索引失效。(尽量使用>=,<=)

索引失效的几种情况

  • 索引列运算

不要在索引列上进行运算操作,索引将失效。

  • 字符串不加引号

字符串类型字段使用时,不加引号,索引将失效。(存在隐式转换)

  • 模糊查询

如果仅仅是尾部模糊匹配,索引不会失效。如果是头部模糊匹配,索引失效

  • or连接的条件

用or分割开的条件,如果or前面的条件中的列有索引,而后面的列中没有索引,那么涉及的索引都不会被用到(当or前后条件都有索引时,索引才生效)。

  • 数据分布影响

如果MySQL评估使用索引比全表更慢,则不使用索引,如对索引字段进行null值判断(name is null || name is not null)当数据库中大部分的值都是有值,那么 is null 索引生效,not null 索引失效。

sql提示

SQL提示,是优化数据库的一个重要手段,简单来说,就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。

# 建议mysql使用这个索引,最后索引的选择还是由mysql决定
use index:
# 举个例子
explain select* from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工程
# 忽略索引
ignore index:
# 强制使用这个索引
force index:

覆盖索引

尽量使用覆盖索引(查询使用了索引,并且需要返回的列,在该索引中已经全部能够找到),减少select *,避免回表查询。

可通过explain查看Extra
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前缀索引

当字段类型为字符串(varchar,text等)时,有时候需要索引很长的字符串,这会让索引变得很大,查询时,浪费大量的磁盘0,影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀,建立索引,这样可以大大节约索引空间,从而提高索引效率。

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索引设计原则

  1. 针对于数据量较大,且查询比较频繁的表建立索引。

  2. 针对于常作为查询条件 (where)、排序(order by)、分组 (group by) 操作的字段建立索引。

  3. 尽量选择区分度高的列作为索引,尽量建立唯一索引,区分度越高,使用索引的效率越高。

  4. 如果是字符串类型的字段,字段的长度较长,可以针对于字段的特点,建立前缀索引。

  5. 尽量使用联合索引,减少单列索引,查询时,联合索引很多时候可以覆盖索引,节省存储空间,避免回表,提高查询效率,

  6. 要控制索引的数量,索引并不是多多益善,索引越多,维护索引结构的代价也就越大,会影响增删改的效率。

  7. 如果索引列不能存储NULL值,请在创建表时使用NOT NUL约束它。当优化器知道每列是否包含NUL值时,它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。

后记
👉👉💕💕美好的一天,到此结束,下次继续努力!欲知后续,请看下回分解,写作不易,感谢大家的支持!! 🌹🌹🌹

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