文章目录
- 1. 索引的声明与使用
- 1.1 索引的分类
- 1.2 创建索引
- 1、创建表的时候创建索引
- 2、在已经存在的表上创建索引
- 1.3 删除索引
- 2. MySQL 8.0 索引新特性
- 2.1 支持降序索引
- 2.2 隐藏索引(invisible indexes)
- 3. 索引的设计原则
- 3.1 数据准备
- 3.2 哪些情况适合创建索引
- 1、字段的数值有唯一性的限制
- 2、频繁作为 WHERE 查询条件的字段
- 3、经常 GROUP BY 和 ORDER BY 的列
- 4、UPDATE、DELETE 的 WHERE 条件列
- 5、DISTINCT 字段需要创建索引
- 6、多表 JOIN 连接操作时,创建索引注意事项
- 7、使用列的类型小的创建索引
- 8、使用字符串前缀创建索引
- 9、区分度高(散列性高)的列适合作为索引
- 10、使用最频繁的列放到联合索引的左侧
- 11、在多个字段都要创建索引的情况下,联合索引优于单值索引
- 3.3 限制索引的数目
- 3.4 哪些情况不适合创建索引
- 1、在 where 中使用不到的字段,不要设置索引
- 2、数据量小的表最好不要使用索引
- 3、有大量重复数据的列上不要建立索引
- 4、避免对经常更新的表创建过多的索引
- 5、不建议用无序的值作为索引
- 6、删除不再使用或者很少使用的索引
- 7、不要定义冗余或重复的索引
- 3.5 小结
1. 索引的声明与使用
1.1 索引的分类
MySQL 的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。
- 从
功能逻辑
按照上说,索引主要有 4 种:普通索引、唯一索引、主键索引、全文索引。 - 按照
物理实现方式
,索引可以分为 2 种:聚簇索引和非聚簇索引。 - 按照
作用字段个数
进行划分,分成单列索引和联合索引。
小结:不同的存储引擎支持的索引类型也不一样
InnoDB
:支持 B-tree、Full-text 等索引,不支持 Hash 索引;MyISAM
:支持 B-tree、Full-text 等索引,不支持 Hash 索引;Memory
:支持 B-tree、Hash 等 索引,不支持 Full-text 索引;NDB
:支持 Hash 索引,不支持 B-tree、Full-text 等索引;Archive
:不支 持 B-tree、Hash、Full-text 等索引;
1.2 创建索引
1、创建表的时候创建索引
隐式的索引创建:
# 1.隐式的添加索引(在添加有主键约束、唯一性约束或者外键约束的字段会自动的创建索引)
CREATE TABLE dept(
dept_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,# 创建主键索引
dept_name VARCHAR(20)
);
CREATE TABLE emp(
emp_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,# 主键索引
emp_name VARCHAR(20) UNIQUE,# 唯一索引
dept_id INT,
CONSTRAINT emp_dept_id_fk FOREIGN KEY(dept_id) REFERENCES dept(dept_id)
); # 外键索引
显式的索引创建的话,基本语法格式如下,共有七种情况~
CREATE TABLE table_name [col_name data_type]
[UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY] [index_name] (col_name [length]) [ASC | DESC]
UNIQUE
、FULLTEXT
和SPATIAL
为可选参数,分别表示唯一索引、全文索引和空间索引;INDEX
与KEY
为同义词,两者的作用相同,用来指定创建索引;index_name
指定索引的名称,为可选参数,如果不指定,那么 MySQL 默认 col_name 为索引名;col_name
为需要创建索引的字段列,该列必须从数据表中定义的多个列中选择;length
为可选参数,表示索引的长度,只有字符串类型的字段才能指定索引长度;ASC
或DESC
指定升序或者降序的索引值存储。- 特例:主键索引使用主键约束的方式来创建。
1、创建普通索引
在book表中的year_publication字段上建立普通索引,SQL语句如下:
# ①创建普通的索引
CREATE TABLE book(
book_id INT ,
book_name VARCHAR(100),
AUTHORS VARCHAR(100),
info VARCHAR(100) ,
COMMENT VARCHAR(100),
year_publication YEAR,
# 声明索引
INDEX idx_bname(book_name)
);
通过命令查看索引有没有创建成功
# 方式1:
SHOW CREATE TABLE book; # Linux下添加G参数
# 方式2:
SHOW INDEX FROM book;
#性能分析工具:EXPLAIN,查看索引是否正在使用
EXPLAIN SELECT * from book where book_name = 'mysql高级';
EXPLAIN语句输出结果的各个行我们在下一章讲解,这里主要关注两个字段
- possible_keys行给出了MySQL在搜索数据记录时可选用的各个索引
- key行时MySQL实际选用的索引
可以看到,possible_keys和key值都为idx_bname,查询时使用了索引
2、创建唯一索引
# ②创建唯一索引
CREATE TABLE book1 (
book_id INT,
book_name VARCHAR (100),
AUTHORS VARCHAR (100),
info VARCHAR (100),
COMMENT VARCHAR (100),
year_publication YEAR,
#声明索引
UNIQUE INDEX uk_idx_cmt (COMMENT)
);
show INDEX from book1;# 查看索引
3、主键索引
设定为主键后数据库会自动建立索引,innodb为聚簇索引,语法:
-
随表一起建索引:
# ③主键索引 # 通过定义主键约束的方式定义主键索引 create table book2( book_id int primary key, book_name varchar(100), AUTHORS VARCHAR (100), info VARCHAR (100), COMMENT VARCHAR (100), year_publication YEAR ) ;
-
删除主键索引:
# 通过删除主键约束的方式删除主键索引 alter table book2 drop primary key;
-
修改主键索引:必须先删除掉(drop)原索引,再新建(add)索引
4、创建单列索引
#④ 创建单列索引
CREATE TABLE book3(
book_id INT,
book_name VARCHAR(100),
AUTHORS VARCHAR (100),
info VARCHAR (100),
COMMENT VARCHAR (100),
year_publication YEAR,
UNIQUE INDEX idx_bname(book_name)
);
show index from book3;
5、创建组合索引
举例:创建表 book4,在表中的 book_id、book_name和 info字段上建立组合索引,SQL 语句如下:
# ⑤ 创建联合索引
create table book4(
book_id INT,
book_name VARCHAR(100),
AUTHORS VARCHAR (100),
info VARCHAR (100),
COMMENT VARCHAR (100),
year_publication YEAR,
index mul_bid_bname_info(book_id,book_name,info)
)
SHOW INDEX FROM book4;
注意上面三行依次是book_id,book_name,info,与我们创建索引时指定的顺序是严格对应的。在查询时会遵守最左索引原则,先进行book_id条件的比较,然后再进行book_name比较,最后才是info。因此注意把最常用的查询字段放在索引的最左边。
# 分析
explain select * from book4 where book_id = 1001 and book_name = 'mysql'; # 会使用到mul_bid_bname_info索引
explain select * from book4 where book_name = 'mysql';# 不会使用到mul_bid_bname_info索引
6、 创建全文索引
FULLTEXT全文索引可以用于全文搜索,并且只为CHAR
、VARCHAR
和TEXT
列创建索引。索引总是对整个列进行,不支持局部(前缀)索引。
举例1:创建表test4,在表中的 info 字段上建立全文索引,SQL 语句如下:
CREATE TABLE test4(
id INT NOT NULL,
name CHAR(30) NOT NULL,
age INT NOT NULL,
info VARCHAR(255),
FULLTEXT INDEX futxt_idx_info(info)
) ENGINE=MyISAM;
在 MySQL 5.7 及之后版本中可以不指定最后的 ENGINE 了,因为在此版本中 InnoDB 支持全文索引。
语句执行完毕后,用SHOW CREATE TABLE查看表结构:
SHOW INDEX FROM test4G;
由结果可以看到,info字段上已经成功建立了一个名为futxt_idx_info的FULLTEXT索引。
举例2:
CREATE TABLE articles (
id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
title VARCHAR (200),
body TEXT,
FULLTEXT index (title, body)
) ENGINE = INNODB ;
创建了一个给 title 和 body 字段添加全文索引的表。
举例3:
CREATE TABLE `papers` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`title` varchar(200) DEFAULT NULL,
`content` text,
PRIMARY KEY (`id`),
FULLTEXT KEY `title` (`title`,`content`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
不同于 like 方式的的查询:
SELECT * FROM papers WHERE content LIKE ‘%查询字符串%’;
全文索引用 match+against
方式查询:
SELECT * FROM papers WHERE MATCH(title,content) AGAINST (‘查询字符串’);
明显的提高查询效率
注意点
- 使用全文索引前,搞清楚版本支持情况;
- 全文索引比like + % 快 N倍,但是可能存在精度问题
- 如果需要全文索引的是大量数据,建议先添加数据,再创建索引。
7、创建空间索引
空间索引创建中,要求空间类型的字段必须为 非空
。
举例:创建表 test5,在空间类型为 GEOMETRY 的字段上创建空间索引,SQL 语句如下:
CREATE TABLE test5(
geo GEOMETRY NOT NULL,
SPATIAL INDEX spa_idx_geo(geo)
) ENGINE=MyISAM;
该语句执行完毕之后,使用SHOW CREATE TABLE查看表结构:
SHOW INDEX FROM test5G;
可以看到,test5的geo字段上创建了名称为spa_idx_geo的空间索引。注意创建时指定空间类型字段值的非空约束,并且表的存储引擎为MyISAM
2、在已经存在的表上创建索引
在已经存在的表中创建索引可以使用 ALTER TABLE 语句或者 CREATE INDEX 语句。
1. 使用 ALTER TABLE 语句创建索引
ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY]
[index_name] (col_name[length],...) [ASC | DESC]
2. 使用 CREATE INDEX 创建索引
CREATE INDEX 语句可以在已经存在的表上添加索引,在 MySQL 中, CREATE INDEX 被映射到一个 ALTER TABLE 语句上,基本语法结构为:
CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX index_name
ON table_name (col_name[length],...) [ASC | DESC]
举例1:在book表的comment字段上建立名为 的普通索引
create index idx_cmt on book(comment);
举例2:在book表中的book_id字段上建立名为uk_idx_bid的唯一索引,SQL语句如下:
CREATE UNIQUE INDEX uk_idx_bid ON book(book_id);
举例3:在book表的book_id、book_name、info字段上建立联合索引,SQL语句如下:
CREATE INDEX mul_bid_bname_info ON book(book_id,book_name,info);
1.3 删除索引
MySQL中删除索引使用ALTER TABLE
或DROP INDEX
语句,两者可实现相同的功能,DROP INDEX语句在内部被映射到一个ALTER TABLE语句中
1. 使用 ALTER TABLE 删除索引:
ALTER TABLE删除索引的基本语法格式如下:
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;
练习:删除book表中名称为idx_bk_id的唯一索引
首先查看book表中是否名称为idx_bk_id的索引,输入SHOW语句如下:
SHOW INDEX FROM bookG;
下面删除该索引,输入删除语句如下:
ALTER TABLE book DROP INDEX idx_bk_id;
提示
添加AUTO_INCREMENT约束字段的唯一索引不能被删除()
2. 使用 DROP INDEX 语句删除索引:
DROP INDEX删除索引的基本语法格式如下:
DROP INDEX index_name ON table_name;
练习:删除book表中名称为idx_aut_info的组合索引,SQL语句如下:
DROP INDEX idx_aut_info ON book;
语句执行完毕,使用SHOW查看索引是否删除:
SHOW CREATE TABLE bookG;
可以看到,book表中已经没有名称为idx_aut_info的组合索引,删除索引成功。
提示 删除表中的列时,如果要删除的列为索引的组成部分,则该列也会从索引中删除。如果组成索引的所有列都被删除,则整个索引将被删除。
2. MySQL 8.0 索引新特性
2.1 支持降序索引
举例:分别在 MySQL 5.7 版本和 MySQL 8.0 版本中创建数据表 ts1,结果如下:
CREATE TABLE ts1(a int,b int,index idx_a_b(a,b desc));
在 MySQL 5.7 版本中查看数据表 ts1 的结构,结果如下:
从结果可以看出,索引仍然是默认的升序。
在MySQL 8.0版本中查看数据表ts1的结构,结果如下:
从结果可以看出,索引已经是降序了。下面继续测试降序索引在执行计划中的表现。
分别在 MySQL 5.7 版本和 MySQL 8.0 版本的数据表 ts1 中插入 800 条随机数据,执行语句如下:
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE ts_insert()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 1;
WHILE i < 800
DO
insert into ts1 select rand()*80000,rand()*80000;
SET i = i + 1;
END WHILE;
commit;
END //
DELIMITER ;
#调用
CALL ts_insert();
在 MySQL 5.7 版本中查看数据表 ts1 的执行计划,结果如下:
# 优化测试
EXPLAIN SELECT * FROM ts1 ORDER BY a,b DESC LIMIT 5;
从结果可以看出,执行计划中扫描数为 799,而且使用了 Using filesort。
提示:Using filesort 是MySQL中一种速度比较慢的外部排序,能避免是最好的。多数情况下,管理员可以通过优化索引来尽量避免出现 Using filesort,从而提高数据库执行速度。
在 MySQL 8.0 版本中查看数据表 ts1 的执行计划
从结果可以看出,执行计划中扫描数为 5,而且没有使用 Using filesort。
注意:降序索引只对查询中特定的排序顺序有效,如果使用不当,反而查询效率更低。例如,上述查询排序条件改为 order by a desc, b desc,MySQL 5.7 的执行计划要明显好于 MySQL 8.0。
将排序条件改为order by a desc,b desc
后,下面来对比不同版本中执行计划的效果。
在MySQL5.7版本中查看数据表ts1的执行计划,结果如下:
# 优化测试
EXPLAIN SELECT * FROM ts1 ORDER BY a DESC,b DESC LIMIT 5;
在 MySQL 8.0 版本中查看数据表 ts1 的执行计划
从结果可以看出,修改后MySQL5.7的执行计划明显好于MySQL8.0
2.2 隐藏索引(invisible indexes)
在 MySQL 5.7 版本及之前,只能通过显式的方式删除索引。此时,如果发现删除索引后出现错误,又只能通过显式创建索引的方式将删除的索引创建回来。如果数据表中的数据量非常大,或者数据表本身比较大,这种操作就会消耗系统过多的资源,操作成本非常高。
从MySQL 8.x 开始支持 隐藏索引(invisible indexes)
,只需要将待删除的索引设置为隐藏索引,使查询优化器不再使用这个索引(即使使用 force index(强制使用索引),优化器也不会使用该索引), 确认将索引设置为隐藏索引后系统不受任何响应,就可以彻底删除索引。这种通过先将索引设置为隐藏索引,再删除索引的方式就是软删除
。
1. 创建表时直接创建
在 MySQL 中创建隐藏索引通过 SQL 语句 INVISIBLE
来实现,其语法形式如下:
CREATE TABLE tablename(
propname1 type1[CONSTRAINT1],
propname2 type2[CONSTRAINT2],
......
propnamen typen,
INDEX [indexname](propname1 [(length)]) INVISIBLE
);
上述语句比普通索引多了一个关键字 INVISIBLE
,用来标记索引为不可见索引。
练习:在创建书籍表book时,在字段idx_cmt
上创建隐藏索引
#① 创建表时,隐藏索引
create table book(
book_id INT,
book_name VARCHAR(100),
AUTHORS VARCHAR (100),
info VARCHAR (100),
COMMENT VARCHAR (100),
year_publication YEAR,
# 创建不可见的索引
index idx_cmt(comment) invisible
);
通过explain查看发现,优化器并没有使用索引,而是使用的全表扫描
explain select * from book7 where comment = 'mysql...';
2. 在已经存在的表上创建
可以为已经存在的表设置隐藏索引,其语法形式如下:
CREATE INDEX indexname
ON tablename(propname[(length)]) INVISIBLE;
举例:
CREATE INDEX idx_year_pub ON book(year_publication) INVISIBLE;
3. 通过 ALTER TABLE 语句创建
语法形式如下:
ALTER TABLE tablename
ADD INDEX indexname (propname [(length)]) INVISIBLE;
举例:
ALTER TABLE book
ADD UNIQUE INDEX uk_idx_bname(book_name) INVISIBLE;
4. 切换索引可见状态
已存在的索引可通过如下语句切换可见状态:
ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name INVISIBLE; #切换成隐藏索引
ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name VISIBLE; #切换成非隐藏索引
举例:
# 修改索引的可见性
ALTER TABLE book ALTER INDEX idx_year_pub invisible;#可见--->不可见
ALTER TABLE book ALTER INDEX idx_cmt visible;#不可见---》可见
如果将 idx_cmt 索引切换成可见状态,通过 explain 查看执行计划,发现优化器选择了idx_cmt
索引
**注意:**当索引被隐藏时,它的内容仍然是和正常索引一样实时更新的。如果一个索引需要长期被隐藏,那么可以将其删除,因为索引的存在会影响插入、更新和删除的性能。
通过设置隐藏索引的可见性可以查看索引对调优的帮助。
5. 使隐藏索引对查询优化器可见(了解)
在 MySQL 8.x 版本中,为索引提供了一种新的测试方式,可以通过查询优化器的一个开关 (use_invisible_indexes)来打开某个设置,使隐藏索引对查询优化器可见。如果 use_invisible_indexes 设置为 off(默认),优化器会忽略隐藏索引。如果设置为 on,即使隐藏索引不可见,优化器在生成执行计划时仍会考虑使用隐藏索引。
(1)在 MySQL 命令行执行如下命令查看查询优化器的开关设置。
mysql> select @@optimizer_switch G
在输出的结果信息中找到如下属性配置。
use_invisible_indexes=off
此属性配置值为off,说明隐藏索引默认对查询优化器不可见。
(2)使隐藏索引对查询优化器可见,需要在 MySQL 命令行执行如下命令:
mysql> set session optimizer_switch="use_invisible_indexes=on";
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
SQL 语句执行成功,再次查看查询优化器的开关设置。
mysql> select @@optimizer_switch G
*************************** 1. row ***************************
@@optimizer_switch:
index_merge=on,index_merge_union=on,index_merge_sort_union=on,index_merge_
intersection=on,engine_condition_pushdown=on,index_condition_pushdown=on,mrr=on,mrr_co
st_based=on,block_nested_loop=on,batched_key_access=off,materialization=on,semijoin=on
,loosescan=on,firstmatch=on,duplicateweedout=on,subquery_materialization_cost_based=on
,use_index_extensions=on,condition_fanout_filter=on,derived_merge=on,use_invisible_ind
exes=on,skip_scan=on,hash_join=on
1 row in set (0.00 sec)
此时,在输出结果中可以看到如下属性配置。
use_invisible_indexes=on
use_invisible_indexes 属性的值为 on,说明此时隐藏索引对查询优化器可见。
(3)使用 EXPLAIN 查看以字段 invisible_column 作为查询条件时的索引使用情况。
explain select * from classes where cname = '高一2班';
查询优化器会使用隐藏索引来查询数据。
(4)如果需要使隐藏索引对查询优化器不可见,则只需要执行如下命令即可。
mysql> set session optimizer_switch="use_invisible_indexes=off";
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
再次查看查询优化器的开关设置。
mysql> select @@optimizer_switch G;
此时,use_invisible_indexes 属性的值已经被设置为“off”。
3. 索引的设计原则
3.1 数据准备
第1步:创建数据库、创建表
CREATE DATABASE testdb1;
USE atguigudb1;
#1.创建学生表和课程表
CREATE TABLE `student_info` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`student_id` INT NOT NULL ,
`name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
`course_id` INT NOT NULL ,
`class_id` INT(11) DEFAULT NULL,
`create_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE `course` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`course_id` INT NOT NULL ,
`course_name` VARCHAR(40) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
第2步:创建模拟数据必需的存储函数
#函数1:创建随机产生字符串函数
DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_string(n INT)
RETURNS VARCHAR(255) #该函数会返回一个字符串
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 ;
#函数2:创建随机数函数
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 ;
创建函数,假如报错:
This function has none of DETERMINISTIC......
由于开启过慢查询日志 bin-log, 我们就必须为我们的 function 指定一个参数。
主从复制,主机会将写操作记录在 bin-log 日志中。从机读取 bin-log 日志,执行语句来同步数据。如果使用函数来操作数据,会导致从机和主机操作时间不一致。所以,默认情况下,mysql 不开启创建函数设置。
-
查看 mysql 是否允许创建函数:
show variables like 'log_bin_trust_function_creators';
-
命令开启:允许创建函数设置:
set global log_bin_trust_function_creators=1;
-
mysqld 重启,上述参数又会消失。永久方法:
-
windows下:my.ini[mysqld]加上:
log_bin_trust_function_creators=1
-
linux下:/etc/my.cnf 下 my.cnf[mysqld] 加上:
log_bin_trust_function_creators=1
-
第3步:创建插入模拟数据的存储过程
# 存储过程1:创建插入课程表存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_course( 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 course(course_id, course_name)VALUES(rand_num(10000,10100),rand_string(6));
UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT; #提交事务
END //
DELIMITER ;
# 存储过程2:创建插入学生信息表存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_stu( 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_info (course_id, class_id ,student_id ,NAME ) VALUES
(rand_num(10000,10100),rand_num(10000,10200),rand_num(1,200000),rand_string(6)); UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT; #提交事务
END //
DELIMITER ;
第4步:调用存储过程
CALL insert_course(100); # 课程表中添加100条数据
CALL insert_stu(1000000);# 学生表中插入1000000条数据
3.2 哪些情况适合创建索引
1、字段的数值有唯一性的限制
2、频繁作为 WHERE 查询条件的字段
某个字段在 SELECT 语句的 WHERE 条件中经常被使用到,那么就需要给这个字段创建索引了。尤其是在数据量大的情况下,创建普通索引就可以大幅提升数据查询的效率。
比如 student_info 数据表(含 100 万条数据),假设我们想要查询 student_id=123110 的用户信息。
①查看student_info
表中的索引
可以看出,我们没有对student_id字段创建索引。
②进行如下查询,耗时220ms
③添加索引
alter table student_info add index idx_sid(student_id);
④再查询。耗时0ms。性能提升杠杠的~
3、经常 GROUP BY 和 ORDER BY 的列
索引其实就是让数据按照某种顺序进行存储或检索。当我们使用 GROUP BY 对数据进行分组查询,或者使用 ORDER BY 对数据进行排序的时候,如果 对分组或者排序的字段建立索引
,本身索引的数据就已经排好序了,进行分组查询和排序操作性能不是很nice吗?另外,如果待排序的列有多个,那么可以在这些列上建立 组合索引
。
①下面在有student_id
索引的情况下,查询:
mysql> SELECT student_id,COUNT(*) AS num
-> FROM student_info
-> GROUP BY student_id
-> LIMIT 100;
+------------+-----+
| student_id | num |
+------------+-----+
| 1 | 5 |
.....此处省略n行......
| 3 | 4 |
| 101 | 7 |
+------------+-----+
100 rows in set (0.00 sec)
②删除索引
#删除idx_sid索引
DROP INDEX idx_sid ON student_info;
③再次查询 ,慢的像蜗牛~
mysql> SELECT student_id,COUNT(*) AS num
-> FROM student_info
-> GROUP BY student_id
-> LIMIT 100;
+------------+-----+
| student_id | num |
+------------+-----+
| 95666 | 9 |
.....此处省略n行......
| 173440 | 14 |
| 67234 | 9 |
+------------+-----+
100 rows in set (0.78 sec)
同样,如果是ORDER BY,也需要对字段创建索引
④如果同时使用GROUP BY
和ORDER BY
,先看看不加索引的情况
mysql> SELECT student_id,COUNT(*) AS num FROM student_info
-> GROUP BY student_id
-> ORDER BY create_time DESC
-> LIMIT 100;
ERROR 1055 (42000): Expression #1 of ORDER BY clause is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'atguigudb1.student_info.create_time' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by
⑤出现了一个异常信息,这是因为我们使用的sql_mode
是only_full_group_by
。修改下再来查询,时间代价是6.61s
mysql> SELECT @@sql_mode;
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| @@sql_mode |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| ONLY_FULL_GROUP_BY,STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTION |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> SET @@sql_mode = 'STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTION';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec); # 去掉ONLY_FULL_GROUP_BY
mysql> SELECT student_id,COUNT(*) AS num FROM student_info
-> GROUP BY student_id
-> ORDER BY create_time DESC
-> LIMIT 100;
+------------+-----+
| student_id | num |
+------------+-----+
| 21497 | 1 |
| 17311 | 1 |
.....此处省略n行......
| 183509 | 1 |
+------------+-----+
100 rows in set (6.61 sec)
⑥再看看两个字段分别建立单列索引的情况,耗时5.26 s,快了一点点
mysql> ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid(student_id);
Query OK, 0 rows affected (1.77 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_cre_time(create_time);
Query OK, 0 rows affected (1.49 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> SELECT student_id,COUNT(*) AS num FROM student_info
-> GROUP BY student_id
-> ORDER BY create_time DESC
-> LIMIT 100;
+------------+-----+
| student_id | num |
+------------+-----+
| 64044 | 1 |
.....此处省略n行......
| 101052 | 1 |
| 152620 | 1 |
+------------+-----+
100 rows in set (5.26 sec)
**注意:**建立多个单列索引,并不会都走,像刚才这个例子,只会走idx_sid索引
⑦分析下它的查询过程,原来我们只用了一个索引,由于我们是先GROUP BY student_id
,后ORDER BY create_time
,我们实际上只使用了索引idx_sid
mysql> EXPLAIN SELECT student_id,COUNT(*) AS num FROM student_info
-> GROUP BY student_id
-> ORDER BY create_time DESC
-> LIMIT 100;
+----+-------------+--------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+--------+----------+---------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+--------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+--------+----------+---------------------------------+
| 1 | SIMPLE | student_info | NULL | index | idx_sid | idx_sid | 4 | NULL | 997130 | 100.00 | Using temporary; Using filesort |
+----+-------------+--------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+--------+----------+---------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
⑧建立联合索引的情况,芜湖起飞,直接0.25s。此时我们用EXPLAIN
查看命中的也是 联合索引
mysql> ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid_cre_time(student_id,create_time DESC);
Query OK, 0 rows affected (2.09 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> SELECT student_id,COUNT(*) AS num FROM student_info
-> GROUP BY student_id
-> ORDER BY create_time DESC
-> LIMIT 100;
+------------+-----+
| student_id | num |
+------------+-----+
| 1226 | 8 |
.....此处省略n行......
| 1400 | 2 |
+------------+-----+
100 rows in set (0.25 sec)
mysql> EXPLAIN SELECT student_id,COUNT(*) AS num FROM student_info
-> GROUP BY student_id
-> ORDER BY create_time DESC
-> LIMIT 100;
+----+-------------+--------------+------------+-------+--------------------------+------------------+---------+------+--------+----------+----------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+--------------+------------+-------+--------------------------+------------------+---------+------+--------+----------+----------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | student_info | NULL | index | idx_sid,idx_sid_cre_time | idx_sid_cre_time | 10 | NULL | 997130 | 100.00 | Using index; Using temporary; Using filesort |
+----+-------------+--------------+------------+-------+--------------------------+------------------+---------+------+--------+----------+----------------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
⑨再来测试,交换字段顺序建立联合索引idx_cre_time_sid
,耗时5.24s。下面查询真正使用的索引key
是idx_sid
mysql> ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_cre_time_sid(create_time DESC,student_id);
Query OK, 0 rows affected (2.10 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> DROP INDEX idx_sid_cre_time ON student_info; #删除联合索引idx_sid_cre_time
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> show INDEX from student_info; # 查看student_info中的索引
+--------------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | Expression |
+--------------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
| student_info | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 993366 | NULL | NULL | | BTREE | | | YES | NULL |
| student_info | 1 | idx_sid | 1 | student_id | A | 199180 | NULL | NULL | | BTREE | | | YES | NULL |
| student_info | 1 | idx_cre_time | 1 | create_time | A | 82 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | YES | NULL |
| student_info | 1 | idx_cre_time_sid | 1 | create_time | D | 77 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | YES | NULL |
| student_info | 1 | idx_cre_time_sid | 2 | student_id | A | 967825 | NULL | NULL | | BTREE | | | YES | NULL |
+--------------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
5 rows in set (0.00 sec)
mysql> SELECT student_id,COUNT(*) AS num FROM student_info
-> GROUP BY student_id
-> ORDER BY create_time DESC
-> LIMIT 100;
+------------+-----+
| student_id | num |
+------------+-----+
| 64044 | 1 |
.....此处省略n行......
| 101052 | 1 |
| 152620 | 1 |
+------------+-----+
100 rows in set (5.24 sec)
mysql> EXPLAIN SELECT student_id,COUNT(*) AS num FROM student_info
-> GROUP BY student_id
-> ORDER BY create_time DESC
-> LIMIT 100;#起作用的是idx_sid
+----+-------------+--------------+------------+-------+---------------