MySQL索引介绍及优化方式
一、导致sql执行慢的原因
硬件条件限制：
- io吞吐量小，形成瓶颈（读取磁盘数据）
- 网络传输速度慢
- 内存不足（读取磁盘数据加载到内存）
程序设计方面：
没有索引或未使用到索引表数据量过大（可采用分批查询，减少单次查询数据量）返回不必要的行/列锁/死锁（例如：给表新增字段导致锁表，此时执行sql语句会被阻塞，直至表解锁）
二、分析原因时，一定要找切入点
- 1.通过慢查询日志，设置相应的阈值（比如超过3s就是慢sql），在生产环境跑一天后，看看有哪些sql执行比较慢。
- 2.Explain分析：比如sql语句写的烂，没索引或索引失效，关联查询过多（可能是需求设计缺陷导致）。
- 3.Show Profile是比Explain更近一步的执行细节，可以查询到执行每一个SQL都干了什么事，这些事分别花了多少秒。
慢查询日志：MySQL提供的一种日志记录，它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值(long_query_time，单位：秒)的SQL语句。参考mysql慢查询日志轮转_MySQL慢查询日志实操
三、什么是索引？
MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。我们可以简单理解为：快速查找排好序的一种数据结构（好比一本书的目录）。Mysql索引主要有两种结构：B+Tree索引和Hash索引。我们平常所说的索引，如果没有特别指明，一般都是指B树结构组织的索引(B+Tree索引)。索引如图所示：
最外层浅蓝色磁盘块1里有数据17、35（深蓝色）和指针P1、P2、P3（黄色）。P1指针表示小于17的磁盘块，P2是在17-35之间，P3指向大于35的磁盘块。真实数据存在于叶子节点也就是最底下的一层3、5、9、10、13……非叶子节点不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35。
查找过程：例如搜索28数据项，首先加载磁盘块1到内存中，发生一次I/O，用二分查找确定在P2指针。接着发现28在26和30之间，通过P2指针的地址加载磁盘块3到内存，发生第二次I/O。用同样的方式找到磁盘块8，发生第三次I/O。
真实的情况是，上面3层的B+Tree可以表示上百万的数据，上百万的数据只发生了三次I/O而不是上百万次I/O，时间提升是巨大的。
四、Explain分析
前文铺垫完成，进入实操部分，先来插入测试需要的数据：
`id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT ”,
`age` INT(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `name_index` (`name`)
)ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8;
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (‘xys’, 20);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (‘a’, 21);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (‘b’, 23);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (‘c’, 50);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (‘d’, 15);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (‘e’, 20);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (‘f’, 21);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (‘g’, 23);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (‘h’, 50);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES (‘i’, 15);
CREATE TABLE `order_info` (
`id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` BIGINT(20) DEFAULT NULL,
`product_name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT ”,
`productor` VARCHAR(30) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
)ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8;
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, ‘p1’, ‘WHH’);
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, ‘p2’, ‘WL’);
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, ‘p1’, ‘DX’);
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, ‘p1’, ‘WHH’);
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, ‘p5’, ‘WL’);
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (3, ‘p3’, ‘MA’);
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (4, ‘p1’, ‘WHH’);
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (6, ‘p1’, ‘WHH’);
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (9, ‘p8’, ‘TE’);
初体验，执行Explain的效果：
索引使用情况在possible_keys、key和key_len三列，接下来我们先从左到右依次讲解。
1.id
explain select u.*,o.* from user_info u,order_info o where u.id=o.user_id;
explain select * from user_info where id = (select user_id from order_info where product_name =’p8′);
2.select_type
可以看id的执行实例，总共有以下几种类型：
- SIMPLE： 表示此查询不包含 UNION 查询或子查询
- PRIMARY： 表示此查询是最外层的查询
- SUBQUERY： 子查询中的第一个 SELECT
- UNION： 表示此查询是 UNION 的第二或随后的查询
- DEPENDENT UNION： UNION 中的第二个或后面的查询语句, 取决于外面的查询
- UNION RESULT, UNION 的结果
- DEPENDENT SUBQUERY: 子查询中的第一个 SELECT, 取决于外面的查询. 即子查询依赖于外层查询的结果.
- DERIVED：衍生，表示导出表的SELECT（FROM子句的子查询）
3.table
table表示查询涉及的表或衍生的表：
id为1的<derived2>的表示id为2的u和o表衍生出来的。
4.type（★）
type 字段比较重要，它提供了判断查询是否高效的重要依据。通过 type 字段，我们判断此次查询是 全表扫描 还是 索引扫描 等。
type 常用的取值有:
- system: 表中只有一条数据， 这个类型是特殊的 const 类型。
- const: 针对主键或唯一索引的等值查询扫描，最多只返回一行数据。 const 查询速度非常快， 因为它仅仅读取一次即可。例如下面的这个查询，它使用了主键索引，因此 type 就是 const 类型的：explain select * from user_info where id = 2；
- eq_ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询，表示对于前表的每一个结果，都只能匹配到后表的一行结果。并且查询的比较操作通常是 =，查询效率较高。例如：explain select * from user_info, order_info where user_info.id = order_info.user_id;
- ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询，针对于非唯一或非主键索引，或是使用了 最左前缀 规则索引的查询。例如下面这个例子中， 就使用到了 ref 类型的查询：explain select * from user_info, order_info where user_info.id = order_info.user_id and order_info.user_id = 5;
- range: 表示使用索引范围查询，通过索引字段范围获取表中部分数据记录。这个类型通常出现在 =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN() 操作中。例如下面的例子就是一个范围查询：explain select * from user_info where id between 2 and 8；
- index: 表示全索引扫描(full index scan)，和 ALL 类型相比，ALL 类型是全表扫描，而 index 类型则仅仅扫描所有的索引， 而不扫描数据。index 类型通常出现在：所要查询的数据直接在索引树中就可以获取到, 而不需要回表扫描其他数据。当为这种情况时，Extra 字段会显示 Using index。
- ALL: 表示全表扫描，这个类型的查询是性能最差的查询之一。通常来说， 我们的查询不应该出现 ALL 类型的查询，因为这样的查询在数据量大的情况下，对数据库的性能是巨大的灾难。 如一个查询是 ALL 类型查询， 那么一般来说可以对相应的字段添加索引来避免。
通常来说, 不同的 type 类型的性能关系如下:
ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system
ALL 类型因为是全表扫描， 因此在相同的查询条件下，它是速度最慢的。而 index 类型的查询虽然不是全表扫描，但是它扫描了所有的索引，因此比 ALL 类型的稍快。后面的几种类型都是利用了索引来查询数据，因此可以过滤部分或大部分数据，因此查询效率就比较高了。
5.possible_key
它表示 mysql 在查询时，可能使用到的索引。 注意，即使有些索引在 possible_keys 中出现，但是并不表示此索引会真正地被 mysql 使用到。 mysql 在查询时具体使用了哪些索引，由 key 字段决定。
6.key（★）
此字段是 mysql 在当前查询时真正用到的索引。比如请客吃饭的场景，possible_keys是应到多少人，key是实到多少人。
当我们没有建立索引时：
create index idx_name_productor on order_info(productor);
drop index idx_name_productor on order_info;
建立复合索引后再查询：
7.key_len
表示查询优化器使用了索引的字节数，这个字段可以评估组合索引是否完全被使用。
8.ref（★）
这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），func，NULL，字段名（例：film.id）。前文的type属性里也有ref，注意区别。
9.rows（★）
rows 也是一个重要的字段，mysql 查询优化器根据统计信息，估算 sql 要查找到结果集需要扫描读取的数据行数，这个值非常直观的显示 sql 效率好坏， 原则上 rows 越少越好。可以对比key中的例子，一个没建立索引前，rows是9，建立索引后，rows是4。
具体可参考文章：mysql or走索引加索引及慢查询的作用
10.extra
explain 中的很多额外的信息会在 extra 字段显示, 常见的有以下几种内容:
- using filesort ：表示 mysql 需额外的排序操作，不能通过索引顺序达到排序效果。一般有 using filesort都建议优化去掉，因为这样的查询 cpu 资源消耗大。
- using index：索引覆盖扫描，表示查询在索引树中就可查找所需数据，不用扫描表数据文件，往往说明性能不错。
- using temporary：查询有使用临时表, 一般出现于排序， 分组和多表 join 的情况， 查询效率不高，建议优化。using where ：表名使用了where过滤。
五、优化案例
执行结果，type有ALL，并且没有索引：
开始优化，在关联列上创建索引，明显看到type列的ALL变成ref，并且用到了索引，rows也从扫描9行变成了1行：
这里面一般有个规律是：左连接时，索引加在右表关联字段上（由于上述示例为LEFT JOIN，所以索引加在右表order_info上）。相反的，右连接索引加在左表关联字段上。
六、是否需要创建索引？
索引虽然能非常高效的提高查询速度，但却会降低表的更新速度。实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占用空间的。
到此这篇关于MySQL索引介绍及优化方式的文章就介绍到这了,更多相关MySQL索引 内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
