55-MySQL索引优化与查询优化-单表

一、数据库调优

1.1、调优维度

  • 1、索引失效、没有充分利用到索引——索引建立
  • 2、关联查询太多JOIN（设计缺陷或不得已的需求）——SQL优化
  • 3、服务器调优及各个参数设置（缓存、线程数等）——调整 my.cnf
  • 4、数据过多——分库分表

1.2、物理查询优化

物理查询优化是通过索引和表连接方式等技术来进行优化

1.3、逻辑查询优化

逻辑查询优化是通过 SQL 等价变换 提升查询效率，直白一点就是说，换一种查询写法执行效率可能更高

二、数据准备

2.1、建表

  • class 表
CREATE TABLE `class`
(
    `id`        INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `classname` VARCHAR(30) DEFAULT NULL,
    `address`   VARCHAR(40) DEFAULT NULL,
    `monitor`   INT     NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
);
  • student 表
CREATE TABLE `student`
(
    `id`      INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `stuno`   INT     NOT NULL,
    `name`    VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
    `age`     INT(3)      DEFAULT NULL,
    `classid` INT(11)     DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
    #CONSTRAINT `fk_class_id` FOREIGN KEY (`classId`) REFERENCES `t_class` (`id`)
);

2.2、设置参数

  • 命令开启：允许创建函数设置
# 不加global只是当前窗口有效
SET GLOBAL log_bin_trust_function_creators = 1;

2.3、创建函数

  • 随机产生字符串
DELIMITER $
CREATE FUNCTION rand_string(n INT) RETURNS VARCHAR(255)
BEGIN
    DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
    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() * 52), 1));
            SET i = i + 1;
        END WHILE;
    RETURN return_str;
END $
DELIMITER ;
  • 用于随机产生多少到多少的编号
DELIMITER $
CREATE FUNCTION rand_num(from_num INT, to_num INT) RETURNS INT(11)
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 0;
    SET i = FLOOR(from_num + RAND() * (to_num - from_num + 1));
    RETURN i;
END $
DELIMITER ;
  • 创建往stu表中插入数据的存储过程
DELIMITER $
CREATE PROCEDURE insert_stu(start INT, max_num INT)
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 0;
    SET autocommit = 0; #  设置手动提交事务
    REPEAT
        #循环
        SET i = i + 1; #  赋值
        INSERT INTO student (stuno, name, age, classid)
        VALUES ((start + i), rand_string(6), rand_num(1, 50), rand_num(1, 1000));
    UNTIL i = max_num
        END REPEAT;
    COMMIT; #  提交事务
END $
DELIMITER ;
  • 执行存储过程，往class表添加随机数据
DELIMITER $
CREATE PROCEDURE `insert_class`(max_num INT)
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 0;
    SET autocommit = 0;
    REPEAT
        SET i = i + 1;
        INSERT INTO class (classname, address, monitor) VALUES (rand_string(8), rand_string(10), rand_num(1, 100000));
    UNTIL i = max_num
        END REPEAT;
    COMMIT;
END $
DELIMITER ;
  • 调用存储过程
#  执行存储过程，往class表添加1万条数据
CALL insert_class(10000);

#  执行存储过程，往stu表添加50万条数据
CALL insert_stu(100000, 500000);
  • 销毁索引
DELIMITER $
CREATE PROCEDURE `proc_drop_index`(dbname VARCHAR(200), tablename VARCHAR(200))
BEGIN
    DECLARE done INT DEFAULT 0;
    DECLARE ct INT DEFAULT 0;
    DECLARE _index VARCHAR(200) DEFAULT '';
    DECLARE _cur CURSOR FOR SELECT index_name
                            FROM information_schema.statistics
                            WHERE table_schema = dbname
                              AND table_name = tablename
                              AND seq_in_index = 1
                              AND index_name <> 'PRIMARY';
#   每个游标必须使用不同的declare continue handler for not found set done=1来控制游标的结束
    DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done = 2;
#   若没有数据返回,程序继续,并将变量done设为2
    OPEN _cur;
    FETCH _cur INTO _index;
    WHILE _index <> ''
        DO
            SET @str = CONCAT("drop index ", _index, " on ", tablename);
            PREPARE sql_str FROM @str;
            EXECUTE sql_str;
            DEALLOCATE PREPARE sql_str;
            SET _index = '';
            FETCH _cur INTO _index;
        END WHILE;
    CLOSE _cur;
END $
DELIMITER ;
  • 调用存储过程
CALL proc_drop_index("dbname","tablename");

三、索引失效

  • MySQL中 提高性能 的一个最有效的方式是对数据表 设计合理的索引。索引提供了高效访问数据的方法，并且加快查询的速度，因此索引对查询的速度有着至关重要的影响。

    • 使用索引可以快速地定位表中的某条记录，从而提高数据库查询的速度，提高数据库的性能
    • 如果查询时没有使用索引，查询语句就会扫描表中的所有记录。在数据量大的情况下，这样查询的速度回很慢

  • 大多数情况下采用B+树来构建索引。只是空间列类型的索引使用R-树，并且MEMORY表还支持hash索引

  • 其实，用不用所以，最终都是优化器说了算。优化器是基于什么的优化器？基因cost开销（CostBaseOptimizer），它不是基于规则（Rule-BasedOptimizer），也不是基于语义，怎么样开销小就怎么样来。

  • SQL语句是否使用索引，跟数据库版本、数据量、数据选择度都有关系

3.1、案例1——全值匹配我最爱

3.1.1、查看student表索引情况

  • 查看命令
SHOW INDEX FROM student;
student表索引.png

3.1.2、通过 age 来查询

  • SQL
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30;

  • EXPLAIN结果
    EXPLAIN结果.png

3.1.2、通过 age 和 classId来查询

  • SQL
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4;

  • EXPLAIN结果
    EXPLAIN结果.png

3.1.3、通过 age 和 classId和NAME来查询

  • SQL
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4 AND NAME = 'abcd';

  • EXPLAIN结果
    EXPLAIN结果.png

3.1.3、小结

由于student表没有索引，所以上述查询都是全表扫描

3.1.4、给age添加索引

  • SQL
CREATE INDEX idx_age ON student (age);
  • 查询
EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE age = 30;

EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE age = 30
  AND classid = 4;

EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE age = 30
  AND classid = 4
  AND name = 'abcd';

  • EXPLAIN结果
    EXPLAIN结果.png
  • 查询使用了索引idx_age

3.1.5、使用age和classid创建联合索引

  • 创建联合索引
CREATE INDEX idx_age_classid ON student(age,classId);

3.1.5.1 通过 age 查询

EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE age = 30;

  • EXPLAIN结果
    EXPLAIN结果.png
  • 小结
    • 可选 idx_age,idx_age_classid 两个索引
    • 最终选用了idx_age
    • key_len=5：age为INT类型占用 4字节+可以为NULL

3.1.5.2 通过 age 和classid 查询

EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE age = 30
  AND classid = 4;

  • EXPLAIN分析
    EXPLAIN分析.png
  • 小结
    • 可选 idx_age,idx_age_classid 两个索引
    • 最终选用了idx_age_classid
    • key_len=10：age为INT类型占用 4字节+可以为NULL；同理classid为INT类型占用 4字节+可以为NULL

3.1.5.3 通过 age 和classid和name 查询

EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE age = 30
  AND classid = 4
  AND name = 'abcd';

  • EXPLAIN分析
    EXPLAIN分析.png
  • 小结：使用索引情况与上面一致

3.1.6、使用age和classid和name创建联合索引

  • 创建联合索引
CREATE INDEX idx_age_classid_name ON student (age, classid, name);

3.1.6.1 通过 age 查询

EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE age = 30;

  • EXPLAIN分析
    EXPLAIN分析.png
  • 小结
    • 可选 idx_age,idx_age_classid,idx_age_classid_name 3个索引
    • 最终选用了idx_age
    • key_len=5：age为INT类型占用 4字节+可以为NULL

3.1.6.2 通过 age 和classid 查询

EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE age = 30
  AND classid = 4;

  • EXPLAIN分析
    EXPLAIN分析.png

  • 小结

    • 可选 idx_age,idx_age_classid,idx_age_classid_name 3个索引
    • 最终选用了idx_age_classid
    • key_len=10：age为INT类型占用 4字节+可以为NULL；同理classid为INT类型占用 4字节+可以为NULL

3.1.6.3 通过 age 和classid和name 查询

EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE age = 30
  AND classid = 4
  AND name = 'abcd';

  • EXPLAIN分析
    EXPLAIN分析.png

  • 小结

    • 可选 idx_age,idx_age_classid,idx_age_classid_name 3个索引
    • 最终选用了idx_age_classid_name
    • key_len=93：age为INT类型占用 4字节+可以为NULL(1字节)；同理classid为INT类型占用 4字节+可以为NULL(1字节) + name为varchar(20)类型占用80字节+可以为NULL(1字节)+可变字符(2字节)

3.1.7、查看索引

SHOW INDEX FROM student;

  • student表索引
    student表索引.png

3.1.8、查看冗余索引

SELECT *
FROM sys.schema_redundant_indexes;
冗余索引.png

解决冗余索引.png

3.1.9、删除冗余索引

ALTER TABLE `atguigudb2`.`student` DROP INDEX `idx_age`;

ALTER TABLE `atguigudb2`.`student` DROP INDEX `idx_age_classid`;

3.1.10、再次查看索引

SHOW INDEX FROM student;
image.png

3.1.11、再次查看上述

  • 使用age来查询
    使用`age`来查询.png
  • 使用age和classid来查询
    使用`age`和`classid`来查询.png
  • 使用age和classid和name来查询
    使用`age`和`classid`和`name`来查询.png

3.1.12、小结

  • 删除索引idx_age和idx_age_classid后，上述查询并不受影响
  • 所以直接使用idx_age_classid_name就可以满足上述查询

3.2、案例2——最佳左前缀法则

在MySQL建立联合索引时会遵守最佳左前缀匹配原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配

3.2.1、使用age和name来查询

  • SQL
EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE age = 30
  AND name = 'abcd';

  • EXPLAIN结果
    image.png

  • 分析：使用到部分索引

    • 1、可选 idx_age_classid_name 索引
    • 2、最终选用 idx_age_classid_name 索引
    • 3、key_len=5：age为INT类型占用 4字节+可以为NULL占用 1 字节；
    • 4、name字段没有使用到索引

3.2.2、使用classid和name来查询

  • SQL
EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE classid = 4
  AND name = 'abcd';

  • EXPLAIN结果
    image.png
  • 分析：完全没有使用到索引

3.2.3、小结

MySQL可以为多个字段创建索引，一个索引可以包含 16个字段。对于多列索引，过滤条件要使用索引必须按照索引建立时的顺序，依次满足，一旦跳过某个字段，索引后面的字段都无法被使用。如果查询条件中没有使用这些字段中第 1 个字段时，多列（联合）索引不会被使用

3.3、主键插入顺序

对于一个使用InnoDB存储引擎的表来说，在我们没有显示的创建索引时，表中的数据实际上都是存储在聚簇索引的叶子节点的。而记录又是存储在数据页中的，数据页和记录又是按照记录主键值从小到大的顺序进行 排序，所以如果我们插入的记录的主键值是依次增大的话，那每插满一个数据页就换到下一个数据页继续插，而如果我们插入的主键值忽大忽小的话，就比较麻烦了，假设某个数据页存储的记录已经满了，它存储的主键值在1~100之间

3.3.1、主键插入顺序

一个完整数据页.png

3.3.2、插入一条主键值为9的记录
要在完整数据页中插入一条数据.png

  • 在数据页已经满的情况下，再插入数据改怎么办？

我们需要把当前 页面分裂 成两个页面，把本页中的一些记录移动到新创建的这个页中。页面分裂和记录移位意味着什么？意味着： 性能损耗 ！ 所以如果我们想尽量避免这样无谓的性能损耗，最好让插入的记录的 主键值依次递增 ，这样就不会发生这样的性能损耗了。所以我们建议：让主键具有AUTO_INCREMENT ，让存储引擎自己为表生成主键，而不是我们手动插入

3.4、计算、函数、类型转换（自动或手动）导致索引失效

3.4.1、查看student表中索引，删除多余索引

  • 查看当前索引
SHOW INDEX FROM student;
image.png
  • 删除索引
DROP INDEX idx_age_classid_name ON student;
image.png

3.4.2、使用name查询

  • SQL
EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE name LIKE 'abc%';

  • EXPLAIN
    没有使用索引.png

  • 给name字段创建索引

CREATE INDEX idx_name ON student(name);
当前索引.png
  • 再次使用name查询
EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE name LIKE 'abc%';

  • EXPLAIN
    使用 idx_name 索引.png

3.4.3、使用name查询，由于使用函数造成索引失效

  • SQL
EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE LEFT(name, 3) = 'abc';

  • EXPLAIN
    没有使用索引.png

3.4.4、使用计算造成索引失效

  • 为stuno字段创建索引
CREATE INDEX idx_sno ON student(stuno);
  • SQL
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id, stuno, NAME FROM student WHERE stuno+1 = 900001;
索引失效.png
  • 索引可用
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id, stuno, NAME FROM student WHERE stuno = 900001 - 1;
idx_sno索引可用.png

3.4.5、使用函数造成索引失效

  • 为stuno字段创建索引
CREATE INDEX idx_sno ON student(stuno);
  • SQL
EXPLAIN
SELECT id, stuno, name
FROM student
WHERE SUBSTRING(name, 1, 3) = 'abc';
索引失效.png
  • 索引优化
EXPLAIN
SELECT id, stuno, name
FROM student
WHERE name LIKE 'abc%';

  • EXPLAIN
    image.png

3.4.6、返回字段影响是否使用索引

  • 创建name和stuno的联合索引idx_name_stuno 
CREATE INDEX idx_name_stuno ON student (name, stuno);
  • 查询SQL
EXPLAIN
SELECT id, stuno, name
FROM student
WHERE SUBSTRING(name, 1, 3) = 'abc';

  • EXPLAIN
    image.png
  • 分析

虽然使用联合索引idx_name_stuno使查询使用了索引但是效果并不好，rows=499086和ALL扫描数量一样多

3.4.7、类型转换导致索引失效

  • 当前索引
SHOW INDEX FROM student;
name索引.png
  • 使用name搜索
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE name=123;

  • EXPLAIN
    类型转换导致索引失效.png

  • 索引优化：name查询条件name='123'

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE name='123';

  • EXPLAIN
    使用索引.png

3.4.8、范围条件右边的列索引失效

  • 清理索引
CALL proc_drop_index('atguigudb2','student');
  • 创建联合索引idx_age_classid_name(age, classid, name) 
CREATE INDEX idx_age_classid_name ON student (age, classid, name);
  • 查询SQL
EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE student.age = 30
  AND student.classid > 20
  AND student.name = 'abc';

或

EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE student.age = 30
  AND student.name = 'abc'
  AND student.classid > 20;

  • EXPLAIN
    image.png

  • 分析：使用部分索引

    • 1、使用了idx_age_classid_name部分索引
    • 2、WHERE查询条件的先后顺序并不影响索引的是使用情况
    • 3、由于idx_age_classid_name索引在WHERE中由于classid使用了>（还有如：<、<=、>、>=、Between）造成索引断裂（索引失效）

优化索引

  • 创建新索引
CREATE INDEX idx_age_name_classid ON student (age, name, classid);
  • 再次查询
EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE student.age = 30
  AND student.classid > 20
  AND student.name = 'abc';

  • EXPLAIN
    image.png

3.4.9、不等于(!= 或者<>)索引失效

  • 查询SQL
EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE name <> 'abc';

EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE name != 'abc';

  • EXPLAIN
    索引失效.png

  • 使用=

EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE name = 'abc';

  • EXPLAIN
    使用索引.png

3.4.10、 IS NULL可以使用索引，IS NOT NULL无法使用索引

  • 创建索引
CREATE INDEX idx_name ON student(age);
  • 3.4.10.1、IS NULL 情况
EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE age IS NULL;

  • EXPLAIN
    IS NULL可以使用索引.png

  • 3.4.10.2、IS NOT NULL 情况

EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE age IS NOT NULL;

  • EXPLAIN
    IS NOT NULL 无法使用索引.png

  • 小结

最好在设计数据表的时候将字段设置为 NOT NULL 约束，比如可以将 INT 类型的字段默认值设置为0;将字符类型的默认值设置为空字符串('')。

  • 同理，在查询中使用NOT LIKE也无法使用索引，导致全表扫描

3.4.11、LIKE 以通配符%开头索引失效

在使用LIKE关键字进行查询的查询语句中，如果匹配字符串的第一个字符为%，索引将不会起作用；只要%不在第一个位置，索引才会起作用

  • 创建索引
CREATE INDEX idx_name ON student (name);
  • 3.4.11.1、以%开头匹配索引失效
EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE name LIKE '%ab%';

  • EXPLAIN
    以`%`开头匹配索引失效.png

  • 3.4.11.2、不以%开头可以使用索引

EXPLAIN
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE name LIKE 'ab%';

  • EXPLAIN
    image.png

  • 小结：页面搜索禁止左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决

3.4.12、 OR 前后存在非索引的列，索引失效

在 WHERE 子句中，如果在 OR 前的条件列进行了索引，而在 OR 后的条件列没有进行索引，那么索引会失效。也就是说，OR 前后的两个条件中的列都是索引时，查询中才使用索引。因为 OR 的含义就是两个只要满足一个即可，因此只有一个条件列进行了索引是没有意义的，只要有条件列没有进行索引，就会进行 全表扫描 ，因此索引的条件也会失效。

  • 给age创建索引
CREATE INDEX idx_age ON student (age);
  • 查询SQL
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 10 OR classid = 100;

  • EXPLAIN
    因为 classid 字段上没有索引，索引查询语句没有使用索引.png

  • 给classid添加索引

CREATE INDEX idx_cid ON student (classid);
  • 查询SQL
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 10 OR classid = 100;

  • EXPLAIN
    index_merge.png

  • 小结：index_merge

因为age字段和name字段上都有索引，所以查询中使用了索引。可以看到这里使用到了index_merge，简单来说 index_merge 就是对age字段和name字段分别进行了扫描，然后将这两个结果集进行了合并。这样做的好处是避免了全表扫描。

3.4.13、数据库和表的字符集统一使用utf8mb4

统一使用utf8mb4( 5.5.3版本以上支持)兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码。不同的 字符集 进行比较前需要进行 转换 会造成索引失效

3.4.14、小结

  • 对于单列索引，尽量选择针对当前 query 过滤性更好的索引

  • 在选择组合索引的时候，当前 query 中过滤性最好的字段在索引字段顺序中，位置越靠前越好

  • 在选择组合索引的时候，尽量选择能够包含当前 query 中的WHERE子句中更多字段的索引

  • 在选择组合索引的时候，如果某个字段可能出现范围查询时，尽量把这个字段放在索引次选的最后面

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