MySQL高级学习之索引失效及优化

MySQL学习笔记(第三天)

参考文章:

mysql中in和exits的区别

1.1单表使用索引避免常见的索引失效

环境准备

create table `tb_seller` (
	`sellerid` varchar (100),
	`name` varchar (100),
	`nickname` varchar (50),
	`password` varchar (60),
	`status` varchar (1),
	`address` varchar (100),
	`createtime` datetime,
    primary key(`sellerid`)
)engine=innodb default charset=utf8mb4; 

insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('alibaba','阿里巴巴','阿里小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('baidu','百度科技有限公司','百度小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('huawei','华为科技有限公司','华为小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('itcast','传智播客教育科技有限公司','传智播客','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('itheima','黑马程序员','黑马程序员','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('luoji','罗技科技有限公司','罗技小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('oppo','OPPO科技有限公司','OPPO官方旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('ourpalm','掌趣科技股份有限公司','掌趣小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('qiandu','千度科技','千度小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','2','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('sina','新浪科技有限公司','新浪官方旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('xiaomi','小米科技','小米官方旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','西安市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('yijia','宜家家居','宜家家居旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');


create index idx_seller_name_sta_addr on tb_seller(name,status,address);

a.全值匹配

​ 对索引中所有列都指定具体值。该情况下，索引生效，执行效率高。

explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1' and address='北京市'G;

b.最左前缀法则

​ 如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始，并且不跳过索引中的列。

c.范围查询右边的列，不能使用索引

​

​ 根据前面的两个字段name ， status 查询是走索引的， 但是最后一个条件address 没有用到索引。

d.不要在索引列上进行运算操作，否则索引将失效

e. 字符串(varchar)不加单引号，造成索引失效

​

​ 由于，在查询时，没有对字符串加单引号，MySQL的查询优化器，会自动的进行类型转换，造成索引失效。

f.尽量使用覆盖索引，避免select *

​ 尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列完全包含查询列）），减少select * 。

​

​ 如果查询列，超出索引列，也会降低性能。

​

TIP : 
	
    using index ：使用覆盖索引的时候就会出现

    using where：在查找使用索引的情况下，需要回表去查询所需的数据

    using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查询数据

    using index ; using where：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询数据

g. 用or分割开的条件， 如果or前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。

​ 示例，name字段是索引列 ， 而createtime不是索引列，中间是or进行连接是不走索引的 :

​

h. 以%开头的Like模糊查询，索引失效。

​ 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。

​

​ 解决方案 ：

​ 通过覆盖索引来解决

​

i. is NULL ， is NOT NULL 有时索引失效。

j. in 走索引， not in 索引失效。

​

【优化总结口诀】

全值匹配我最爱，最左前缀要遵守；
带头大哥不能死，中间兄弟不能断；
索引列上无计算，范围之后全失效；
Like百分写最右，覆盖索引不写星；
不等空值还有or，索引失效要少用；
VAR引号不可丢，SQL高级也不难！

2.优化insert语句

当进行数据的insert操作的时候，可以考虑采用以下几种优化方案。

• 如果需要同时对一张表插入很多行数据时，应该尽量使用多个值表的insert语句，这种方式将大大的缩减客户端与数据库之间的连接、关闭等消耗。使得效率比分开执行的单个insert语句快。

  示例， 原始方式为：

  insert into tb_test values(1,'Tom');
  insert into tb_test values(2,'Cat');
  insert into tb_test values(3,'Jerry');
  

  优化后的方案为 ：

  insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'Cat')，(3,'Jerry');
  

• 在事务中进行数据插入。

  start transaction;
  insert into tb_test values(1,'Tom');
  insert into tb_test values(2,'Cat');
  insert into tb_test values(3,'Jerry');
  commit;
  

• 数据有序插入

  insert into tb_test values(4,'Tim');
  insert into tb_test values(1,'Tom');
  insert into tb_test values(3,'Jerry');
  insert into tb_test values(5,'Rose');
  insert into tb_test values(2,'Cat');
  

  优化后

  insert into tb_test values(1,'Tom');
  insert into tb_test values(2,'Cat');
  insert into tb_test values(3,'Jerry');
  insert into tb_test values(4,'Tim');
  insert into tb_test values(5,'Rose');
  

3.优化order by语句

3.1环境准备

CREATE TABLE `emp` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(100) NOT NULL,
  `age` int(3) NOT NULL,
  `salary` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('1','Tom','25','2300');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('2','Jerry','30','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('3','Luci','25','2800');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('4','Jay','36','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('5','Tom2','21','2200');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('6','Jerry2','31','3300');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('7','Luci2','26','2700');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('8','Jay2','33','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('9','Tom3','23','2400');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('10','Jerry3','32','3100');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('11','Luci3','26','2900');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('12','Jay3','37','4500');

create index idx_emp_age_salary on emp(age,salary);

3.2排序方式

1). 第一种是通过对返回数据进行排序，也就是通常说的 filesort 排序，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序。

2). 第二种通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为 using index，不需要额外排序，操作效率高。

多字段排序

了解了MySQL的排序方式，优化目标就清晰了：尽量减少额外的排序，通过索引直接返回有序数据。where 条件和Order by 使用相同的索引，并且Order By 的顺序和索引顺序相同， 并且Order by 的字段都是升序，或者都是降序。否则肯定需要额外的操作，这样就会出现FileSort。

3.3FileSort的优化

通过创建合适的索引，能够减少 Filesort 的出现，但是在某些情况下，条件限制不能让Filesort消失，那就需要加快 Filesort的排序操作。对于Filesort ， MySQL 有两种排序算法：

1） 两次扫描算法 ：MySQL4.1 之前，使用该方式排序。首先根据条件取出排序字段和行指针信息，然后在排序区 sort buffer 中排序，如果sort buffer不够，则在临时表 temporary table 中存储排序结果。完成排序之后，再根据行指针回表读取记录，该操作可能会导致大量随机I/O操作。

2）一次扫描算法：一次性取出满足条件的所有字段，然后在排序区 sort buffer 中排序后直接输出结果集。排序时内存开销较大，但是排序效率比两次扫描算法要高。

MySQL 通过比较系统变量 max_length_for_sort_data 的大小和Query语句取出的字段总大小， 来判定是否那种排序算法，如果max_length_for_sort_data 更大，那么使用第二种优化之后的算法；否则使用第一种。

可以适当提高 sort_buffer_size 和 max_length_for_sort_data 系统变量，来增大排序区的大小，提高排序的效率。

4.优化group by语句

由于GROUP BY 实际上也同样会进行排序操作，而且与ORDER BY 相比，GROUP BY 主要只是多了排序之后的分组操作。当然，如果

在分组的时候还使用了其他的一些聚合函数，那么还需要一些聚合函数的计算。所以，在GROUP BY 的实现过程中，与 ORDER BY 一

样也可以利用到索引。如果查询包含 group by 但是用户想要避免排序结果的消耗， 则可以执行order by null 禁止排序。如下 ：

drop index idx_emp_age_salary on emp;

explain select age,count(*) from emp group by age;

优化后

explain select age,count(*) from emp group by age order by null;

从上面的例子可以看出，第一个SQL语句需要进行"filesort"，而第二个SQL由于order by null 不需要进行 "filesort"， 而上文提过Filesort往往非常耗费时间。

创建索引 ：

create index idx_emp_age_salary on emp(age,salary)；

5.优化嵌套查询

Mysql4.1版本之后，开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询是可以被更高效的连接（JOIN）替代。

示例 ，查找有角色的所有的用户信息 :

 explain select * from t_user where id in (select user_id from user_role );

执行结果为 :

优化后 :

explain select * from t_user u , user_role ur where u.id = ur.user_id;

连接(Join)查询之所以更有效率一些 ，是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上需要两个步骤的查询工作。

6.优化or条件

对于包含OR的查询子句，如果要利用索引，则OR之间的每个条件列都必须用到索引 ， 而且不能使用到复合索引； 如果没有索引，则应该考虑增加索引。

获取 emp 表中的所有的索引 ：

示例 ：

explain select * from emp where id = 1 or age = 30;

建议使用 union 替换 or ：

我们来比较下重要指标，发现主要差别是 type 和 ref 这两项

type 显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从好到坏依次是：

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null  > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

UNION 语句的 type 值为 ref，OR 语句的 type 值为 range，可以看到这是一个很明显的差距

UNION 语句的 ref 值为 const，OR 语句的 type 值为 null，const 表示是常量值引用，非常快

这两项的差距就说明了 UNION 要优于 OR 。

7.优化分页查询

一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能。一个常见又非常头疼的问题就是 limit 2000000,10 ，此时需要MySQL排序前2000010 记录，仅仅返回2000000 - 2000010 的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大 。

优化思路一

在索引上完成排序分页操作，最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容。

优化思路二

该方案适用于主键自增的表，可以把Limit 查询转换成某个位置的查询 。

8.使用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。

8.1 USE INDEX

在查询语句中表名的后面，添加 use index 来提供希望MySQL去参考的索引列表，就可以让MySQL不再考虑其他可用的索引。

create index idx_seller_name on tb_seller(name);

8.2 IGNORE INDEX

如果用户只是单纯的想让MySQL忽略一个或者多个索引，则可以使用 ignore index 作为 hint 。

 explain select * from tb_seller ignore index(idx_seller_name) where name = '小米科技';

8.3 FORCE INDEX

为强制MySQL使用一个特定的索引，可在查询中使用 force index 作为hint 。

create index idx_seller_address on tb_seller(address);