MySQL-索引详解(五)

MySQL-索引详解(五)

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前言

本次mysql—索引章节比较多,分为多篇进行发布,本章继续,链接—上一章

目录

6.5 SQL提示

索引情况如下:

 6.6 覆盖索引

6.7 前缀索引

1). 语法

示例:

 2). 前缀长度

3). 前缀索引的查询流程

6.8 单列索引与联合索引

7.索引设计原则


6.5 SQL提示

目前 tb_user 表的数据情况如下 :

 

索引情况如下:

 把上述的 idx_user_age, idx_email 这两个之前测试使用过的索引直接删除。

drop index idx_user_age on tb_user;
drop index idx_email on tb_user;
A. 执行 SQL : explain select * from tb_user where profession = ' 软件工程 ';

 查询走了联合索引。

B. 执行 SQL ,创建 profession 的单列索引: create index idx_user_pro on
tb_user(profession)

 C. 创建单列索引后,再次执行A中的SQL语句,查看执行计划,看看到底走哪个索引。

测试结果,我们可以看到, possible_keys idx_user_pro_age_sta,idx_user_pro 这两个
索引都可能用到,最终 MySQL 选择了 idx_user_pro_age_sta 索引。这是 MySQL 自动选择的结果。

那么,我们能不能在查询的时候,自己来指定使用哪个索引呢? 答案是肯定的,此时就可以借助于 MySQL SQL 提示来完成。 接下来,介绍一下 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。
1). use index : 建议 MySQL 使用哪一个索引完成此次查询(仅仅是建议, mysql 内部还会再次进
行评估)。

explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工
程';
2). ignore index : 忽略指定的索引。
explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession = '软件工
程';
3). force index : 强制使用索引。
explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession = '软件工
程';
示例演示:
A. use index
explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工
程';

 B. ignore index

explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession = '软件工
程';

 C. force index

explain select * from tb_user force index(idx_user_pro_age_sta) where profession =
'软件工程';

 6.6 覆盖索引

尽量使用覆盖索引,减少 select * 。 那么什么是覆盖索引呢? 覆盖索引是指 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 。

接下来,我们来看一组 SQL 的执行计划,看看执行计划的差别,然后再来具体做一个解析。

explain select id, profession from tb_user where profession = '软件工程' and age =
31 and status = '0' ;
explain select id,profession,age, status from tb_user where profession = '软件工程'
and age = 31 and status = '0' ;
explain select id,profession,age, status, name from tb_user where profession = '软
件工程' and age = 31 and status = '0' ;
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status
= '0';

上述这几条SQL的执行结果为:

 

从上述的执行计划我们可以看到,这四条 SQL 语句的执行计划前面所有的指标都是一样的,看不出来差异。但是此时,我们主要关注的是后面的 Extra ,前面两天 SQL 的结果为 Using where; Using
Index ; 而后面两条 SQL 的结果为 : Using index condition

 因为,在tb_user表中有一个联合索引 idx_user_pro_age_sta,该索引关联了三个字段

profession age status ,而这个索引也是一个二级索引,所以叶子节点下面挂的是这一行的主键 id 。 所以当我们查询返回的数据在 id profession age status 之中,则直接走二级索引 直接返回数据了。 如果超出这个范围,就需要拿到主键 id,再去扫描聚集索引,再获取额外的数据 了,这个过程就是回表。 而我们如果一直使用 select * 查询返回所有字段值,很容易就会造成回表 查询(除非是根据主键查询,此时只会扫描聚集索引)。
为了大家更清楚的理解,什么是覆盖索引,什么是回表查询,我们一起再来看下面的这组 SQL 的执行过程。
A. 表结构及索引示意图 :

 

 

id 是主键,是一个聚集索引。 name 字段建立了普通索引,是一个二级索引(辅助索引)。

B. 执行 SQL : select * from tb_user where id = 2;

 

根据 id 查询,直接走聚集索引查询,一次索引扫描,直接返回数据,性能高。

C. 执行 SQL selet id,name from tb_user where name = 'Arm';

 

虽然是根据 name 字段查询,查询二级索引,但是由于查询返回在字段为 id name ,在 name 的二级索引中,这两个值都是可以直接获取到的,因为覆盖索引,所以不需要回表查询,性能高。
D. 执行 SQL selet id,name,gender from tb_user where name = 'Arm';

 

由于在 name 的二级索引中,不包含 gender ,所以,需要两次索引扫描,也就是需要回表查询,性能相较差一点。 

6.7 前缀索引

当字段类型为字符串( varchar text longtext 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 IO , 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。

1). 语法

create index idx_xxxx on table_name(column(n)) ;

示例:

tb_user 表的 email 字段,建立长度为 5 的前缀索引。
create index idx_email_5 on tb_user(email(5)); 1

 2). 前缀长度

可以根据索引的选择性来决定,而选择性是指不重复的索引值(基数)和数据表的记录总数的比值,索引选择性越高则查询效率越高, 唯一索引的选择性是 1 ,这是最好的索引选择性,性能也是最好的。
select count(distinct email) / count(*) from tb_user ;
select count(distinct substring(email,1,5)) / count(*) from tb_user ;

3). 前缀索引的查询流程

 

6.8 单列索引与联合索引

单列索引:即一个索引只包含单个列。
联合索引:即一个索引包含了多个列。
我们先来看看 tb_user 表中目前的索引情况 :
在查询出来的索引中,既有单列索引,又有联合索引。
接下来,我们来执行一条 SQL 语句,看看其执行计划:

 

通过上述执行计划我们可以看出来,在 and 连接的两个字段 phone name 上都是有单列索引的,但是最终 mysql 只会选择一个索引,也就是说,只能走一个字段的索引,此时是会回表查询的。
紧接着,我们再来创建一个 phone name 字段的联合索引来查询一下执行计划。
create unique index idx_user_phone_name on tb_user(phone,name);
此时,查询时,就走了联合索引,而在联合索引中包含 phone name 的信息,在叶子节点下挂的是对应的主键 id ,所以查询是无需回表查询的。
此时,查询时,就走了联合索引,而在联合索引中包含 phone name 的信息,在叶子节点下挂的是对应的主键 id ,所以查询是无需回表查询的。
如果查询使用的是联合索引,具体的结构示意图如下:

 

7.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 NULL 约束它。当优化器知道每列是否包含NULL 值时,它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。
好啦,MySQL索引就到此结束啦
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