网络知识 娱乐 《MySQL高级篇》六、索引的创建与设计原则

《MySQL高级篇》六、索引的创建与设计原则

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。

  • 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。

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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

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1、创建表的时候创建索引

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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]
  • UNIQUEFULLTEXTSPATIAL 为可选参数,分别表示唯一索引、全文索引和空间索引;
  • INDEXKEY 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;
  • ASCDESC 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

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# 方式2:
SHOW INDEX FROM book;

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#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';

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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

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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;

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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CHARVARCHARTEXT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;

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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

  1. 使用全文索引前,搞清楚版本支持情况;
  2. 全文索引比like + % 快 N倍,但是可能存在精度问题
  3. 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 TABLEDROP 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

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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:

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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:

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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;

image-20220808175038459

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

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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;

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在 MySQL 8.0 版本中查看数据表 ts1 的执行计划

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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

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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...';

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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

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**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

image-20220808223333115

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

image-20220808232908970

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

image-20220808232610826

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~

image-20220808233519505

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 BYORDER 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_modeonly_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keyidx_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
+----+-------------+--------------+------------+-------+---------------