TABLE `test_user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘主键id‘, `user_id` varchar(36) NOT NULL COMMENT ‘用户id‘, `user_name` varchar(30) NOT NULL COMMENT ‘用户名称‘, `phone` varchar(20) NOT NULL COMMENT ‘手机号码‘, `lan_id` int(9) NOT NULL COMMENT ‘本地网‘, `region_id` int(9) NOT NULL COMMENT ‘区域‘, `create_time` datetime NOT NULL COMMENT ‘创建时间‘, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_user_id` (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1010001 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

 

 1.查看索引：SHOW INDEX FROM table_name\G

SHOW INDEX FROM test_user;

 

 

2.删除索引：DROP INDEX [indexName] ON mytable;

DROP INDEX idx_user_id ON test_user;

 

 

3.创建索引 alter tableName add [unique] index [indexName] on (columnName (length) )

ALTER TABLE test_user ADD INDEX idx_user_id(user_id);

 

 

哪些情况需要建索引

• 主键自动建立唯一索引
• 频繁作为查询的条件的字段应该创建索引
• 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引
• 频繁更新的字段不适合创建索引：因为每次更新不单单是更新了记录还会更新索引，加重IO负担
• Where条件里用不到的字段不创建索引
• 单间/组合索引的选择问题（在高并发下倾向创建组合索引）
• 查询中排序的字段，若通过索引去访问将大大提高排序的速度
• 查询中统计或者分组字段

哪些不适合建索引

• 表记录太少

• 经常增删改的表

• 数据重复且分布平均的表字段，如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。

 

索引实战

我们在test_user表中有100万数据

 

 

优化一：使用全部索引

1.不加索引,关闭缓存查一条数据

SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `test_user` WHERE phone=‘15190427892‘ AND lan_id=317 AND region_id=92

 

2.加一条复合索引

ALTER TABLE test_user ADD INDEX idx_phone_lan_region(phone,lan_id,region_id);

再查一次,看结果

 

 可以看到,加了索引以后,查询效率提高了很多

这里我们建立的复合索引包含的3个字段，查询的时候全部用到了，而且where中的条件严格按照索引顺序，这样查询效率是最高的

我们使用EXPLAIN关键字看一下

 

优化二：最左前缀法则

我们把上面那个例子的第一个插件条件删掉

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `test_user` WHERE  lan_id=317 AND region_id=92;

我们使用EXPLAIN关键字看一下

 

 因此,我们得出结论:如果建立的是复合索引，索引的顺序要按照建立时的顺序，即从左到右，如：a->b->c（和 B+树的数据结构有关）

无效索引举例

• a->c：a 有效，c 无效
• b->c：b、c 都无效
• c：c 无效

 

优化三：不要对索引做以下处理

• 计算，如：+、-、*、/、!=、<>、is null、is not null、or
• 函数，如：sum()、round()等等
• 手动/自动类型转换，如：id = "1"，本来是数字，给写成字符串了

我们以!=为例演示,我们使用EXPLAIN关键字看一下

 

 

优化四：索引不要放在范围查询右边

比如复合索引：a->b->c，当 where a="" and b>10 and c=""，这时候只能用到 a 和 b，c 用不到索引，因为在范围之后索引都失效（和 B+树结构有关）

如下

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `test_user` WHERE phone=‘15190427892‘ AND lan_id>317 AND region_id=92;

我们使用EXPLAIN关键字看一下

 

 我们把最后一个条件删除,再看一下

 

 

优化五：减少 select * 的使用

select *会查询很多不必要的字段,造成不必要的网络传输和IO消耗

 

优化六：like 模糊搜索

失效情况

• like "%张三%"
• like "%张三"

 

解决方案

• 使用复合索引，即 like 字段是 select 的查询字段，如：select name from table where name like "%张三%"
• 使用 like "张三%"

 

 

 

优化七：order by 优化

当查询语句中使用 order by 进行排序时，如果没有使用索引进行排序，会出现 filesort 文件内排序，这种情况在数据量大或者并发高的时候，会有性能问题，需要优化。

filesort 出现的情况举例

• order by 字段不是索引字段
• order by 字段是索引字段，但是 select 中没有使用覆盖索引，如：select * from staffs order by age asc;
• order by 中同时存在 ASC 升序排序和 DESC 降序排序，如：select a, b from staffs order by a desc, b asc;
• order by 多个字段排序时，不是按照索引顺序进行 order by，即不是按照最左前缀法则，如：select a, b from staffs order by b asc, a asc;

如下情况没有索引

 

  filesort 文件内排序会在内存开辟一块空间,然后把数据复制了一份放到这个空间内,再进行排序,这个是很影响性能的

我们可以为这个字段建一个索引

ALTER TABLE test_user ADD INDEX idx_create_time(create_time);

索引层面解决方法

• 使用主键索引排序
• 按照最左前缀法则，并且使用覆盖索引排序，多个字段排序时，保持排序方向一致
• 在 SQL 语句中强制指定使用某索引，force index(索引名字)
• 不在数据库中排序，在代码层面排序

 

优化八：group by

其原理也是先排序后分组，其优化方式可参考order by。where高于having,能写在where限定的条件就不要去having限定了。

 

MySQL索引介绍和实战

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