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MySQL的索引是什麼?怎麼優化?

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精品專欄

 

作者:劉半仙的個人空間 原文出處:https://my.oschina.net/liughDevelop/blog/1788148

索引類似大學圖書館建書目索引,可以提高資料檢索的效率,降低資料庫的IO成本。MySQL在300萬條記錄左右性能開始逐漸下降,雖然官方文件說500~800w記錄,所以大資料量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain,用於顯示SQL執行的詳細信息,可以進行索引的優化。

一、導致SQL執行慢的原因:

  1. 硬體問題。如網絡速度慢,記憶體不足,I/O吞吐量小,磁盤空間滿了等。

  2. 沒有索引或者索引失效。(一般在互聯網公司,DBA會在半夜把表鎖了,重新建立一遍索引,因為當你刪除某個資料的時候,索引的樹結構就不完整了。所以互聯網公司的資料做的是假刪除.一是為了做資料分析,二是為了不破壞索引 )

  3. 資料過多(分庫分表)

  4. 服務器調優及各個引數設置(調整my.cnf)

二、分析原因時,一定要找切入點:

  1. 先觀察,開啟慢查詢日誌,設置相應的閾值(比如超過3秒就是慢SQL),在生產環境跑上個一天過後,看看哪些SQL比較慢。

  2. Explain和慢SQL分析。比如SQL陳述句寫的爛,索引沒有或失效,關聯查詢太多(有時候是設計缺陷或者不得以的需求)等等。

  3. Show Profile是比Explain更近一步的執行細節,可以查詢到執行每一個SQL都幹了什麼事,這些事分別花了多少秒。

  4. 找DBA或者運維對MySQL進行服務器的引數調優。

三、什麼是索引?

MySQL官方對索引的定義為:索引(Index)是幫助MySQL高效獲取資料的資料結構。我們可以簡單理解為:快速查找排好序的一種資料結構。Mysql索引主要有兩種結構:B+Tree索引和Hash索引。我們平常所說的索引,如果沒有特別指明,一般都是指B樹結構組織的索引(B+Tree索引)。索引如圖所示:

最外層淺藍色磁盤塊1里有資料17、35(深藍色)和指標P1、P2、P3(黃色)。P1指標表示小於17的磁盤塊,P2是在17-35之間,P3指向大於35的磁盤塊。真實資料存在於子葉節點也就是最底下的一層3、5、9、10、13……非葉子節點不儲存真實的資料,只儲存指引搜索方向的資料項,如17、35。

查找過程:例如搜索28資料項,首先加載磁盤塊1到記憶體中,發生一次I/O,用二分查找確定在P2指標。接著發現28在26和30之間,通過P2指標的地址加載磁盤塊3到記憶體,發生第二次I/O。用同樣的方式找到磁盤塊8,發生第三次I/O。

真實的情況是,上面3層的B+Tree可以表示上百萬的資料,上百萬的資料只發生了三次I/O而不是上百萬次I/O,時間提升是巨大的。

四、Explain分析

      前文鋪墊完成,進入實操部分,先來插入測試需要的資料:

  1. CREATE TABLE `user_info` (

  2.  `id`   BIGINT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,

  3.  `name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',

  4.  `age`  INT(11)              DEFAULT NULL,

  5.  PRIMARY KEY (`id`),

  6.  KEY `name_index` (`name`)

  7. )ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8;

  8. INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('xys', 20);

  9. INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('a', 21);

  10. INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('b', 23);

  11. INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('c', 50);

  12. INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('d', 15);

  13. INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('e', 20);

  14. INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('f', 21);

  15. INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('g', 23);

  16. INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('h', 50);

  17. INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('i', 15);

  18. CREATE TABLE `order_info` (

  19.  `id`           BIGINT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,

  20.  `user_id`      BIGINT(20)           DEFAULT NULL,

  21.  `product_name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',

  22.  `productor`    VARCHAR(30)          DEFAULT NULL,

  23.  PRIMARY KEY (`id`),

  24.  KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)

  25. )ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8;

  26. INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'WHH');

  27. INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p2', 'WL');

  28. INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'DX');

  29. INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p1', 'WHH');

  30. INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p5', 'WL');

  31. INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (3, 'p3', 'MA');

  32. INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (4, 'p1', 'WHH');

  33. INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (6, 'p1', 'WHH');

  34. INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (9, 'p8', 'TE');

初體驗,執行Explain的效果:

索引使用情況在possiblekeys、key和keylen三列,接下來我們先從左到右依次講解。

1.id

  1. --id相同,執行順序由上而下

  2. explain select u.*,o.* from user_info u,order_info o where u.id=o.user_id;

  1. --id不同,值越大越先被執行

  2. explain select * from  user_info  where id=(select user_id from order_info where  product_name ='p8');

2.select_type

可以看id的執行實體,總共有以下幾種型別:

  • SIMPLE: 表示此查詢不包含 UNION 查詢或子查詢

  • PRIMARY: 表示此查詢是最外層的查詢

  • SUBQUERY: 子查詢中的第一個 SELECT

  • UNION: 表示此查詢是 UNION 的第二或隨後的查詢

  • DEPENDENT UNION: UNION 中的第二個或後面的查詢陳述句, 取決於外面的查詢

  • UNION RESULT, UNION 的結果

  • DEPENDENT SUBQUERY: 子查詢中的第一個 SELECT, 取決於外面的查詢. 即子查詢依賴於外層查詢的結果.

  • DERIVED:衍生,表示匯出表的SELECT(FROM子句的子查詢)

3.table

table表示查詢涉及的表或衍生的表:

  1. explain select tt.* from (select u.* from user_info u,order_info o where u.id=o.user_id and u.id=1) tt

id為1的的表示id為2的u和o表衍生出來的。

4.type

type 欄位比較重要,它提供了判斷查詢是否高效的重要依據依據。 通過 type 欄位,我們判斷此次查詢是 全表掃描 還是 索引掃描等。

type 常用的取值有:

  • system: 表中只有一條資料, 這個型別是特殊的 const 型別。

  • const: 針對主鍵或唯一索引的等值查詢掃描,最多只傳回一行資料。 const 查詢速度非常快, 因為它僅僅讀取一次即可。例如下麵的這個查詢,它使用了主鍵索引,因此 type 就是 const 型別的:explain select * from user_info where id = 2;

  • eqref: 此型別通常出現在多表的 join 查詢,表示對於前表的每一個結果,都只能匹配到後表的一行結果。並且查詢的比較操作通常是 =,查詢效率較高。例如:explain select * from userinfo, orderinfo where userinfo.id = orderinfo.userid;

  • ref: 此型別通常出現在多表的 join 查詢,針對於非唯一或非主鍵索引,或者是使用了 最左前綴 規則索引的查詢。例如下麵這個例子中, 就使用到了 ref 型別的查詢:explain select * from userinfo, orderinfo where userinfo.id = orderinfo.userid AND orderinfo.user_id = 5

  • range: 表示使用索引範圍查詢,通過索引欄位範圍獲取表中部分資料記錄。這個型別通常出現在 =, <>, >, >=, , BETWEEN, IN() 操作中。例如下麵的例子就是一個範圍查詢:explain select * from user_info  where id between 2 and 8;

  • index: 表示全索引掃描(full index scan),和 ALL 型別類似,只不過 ALL 型別是全表掃描,而 index 型別則僅僅掃描所有的索引, 而不掃描資料。index 型別通常出現在:所要查詢的資料直接在索引樹中就可以獲取到, 而不需要掃描資料。當是這種情況時,Extra 欄位 會顯示 Using index。

  • ALL: 表示全表掃描,這個型別的查詢是性能最差的查詢之一。通常來說, 我們的查詢不應該出現 ALL 型別的查詢,因為這樣的查詢在資料量大的情況下,對資料庫的性能是巨大的災難。 如一個查詢是 ALL 型別查詢, 那麼一般來說可以對相應的欄位添加索引來避免。

通常來說, 不同的 type 型別的性能關係如下:ALL < index < range ~ indexmerge < ref < eqref < const < system ALL 型別因為是全表掃描, 因此在相同的查詢條件下,它是速度最慢的。而 index 型別的查詢雖然不是全表掃描,但是它掃描了所有的索引,因此比 ALL 型別的稍快.後面的幾種型別都是利用了索引來查詢資料,因此可以過濾部分或大部分資料,因此查詢效率就比較高了。

5.possible_keys

它表示 mysql 在查詢時,可能使用到的索引。 註意,即使有些索引在 possible_keys 中出現,但是並不表示此索引會真正地被 mysql 使用到。 mysql 在查詢時具體使用了哪些索引,由 key 欄位決定。

6.key

此欄位是 mysql 在當前查詢時所真正使用到的索引。比如請客吃飯,possible_keys是應到多少人,key是實到多少人。當我們沒有建立索引時:

  1. explain select o.* from order_info o where  o.product_name= 'p1' and  o.productor='whh';

  2. create index idx_name_productor on order_info(productor);

  3. drop index idx_name_productor on order_info;

建立複合索引後再查詢:

7.key_len

表示查詢優化器使用了索引的位元組數,這個欄位可以評估組合索引是否完全被使用。

8.ref

這個表示顯示索引的哪一列被使用了,如果可能的話,是一個常量。前文的type屬性里也有ref,註意區別。

9.rows

rows 也是一個重要的欄位,mysql 查詢優化器根據統計信息,估算 sql 要查找到結果集需要掃描讀取的資料行數,這個值非常直觀的顯示 sql 效率好壞, 原則上 rows 越少越好。可以對比key中的例子,一個沒建立索引錢,rows是9,建立索引後,rows是4。

10.extra

explain 中的很多額外的信息會在 extra 欄位顯示, 常見的有以下幾種內容:

  • using filesort :表示 mysql 需額外的排序操作,不能通過索引順序達到排序效果。一般有 using filesort都建議優化去掉,因為這樣的查詢 cpu 資源消耗大。

  • using index:改寫索引掃描,表示查詢在索引樹中就可查找所需資料,不用掃描表資料檔案,往往說明性能不錯。

  • using temporary:查詢有使用臨時表, 一般出現於排序, 分組和多表 join 的情況, 查詢效率不高,建議優化。

  • using where :表名使用了where過濾。

五、優化案例

  1. sqlexplain select u.*,o.* from user_info u LEFT JOIN  order_info o on u.id=o.user_id;

執行結果,type有ALL,並且沒有索引:

開始優化,在關聯列上創建索引,明顯看到type列的ALL變成ref,並且用到了索引,rows也從掃描9行變成了1行:

這裡面一般有個規律是:左鏈接索引加在右表上面,右鏈接索引加在左表上面。

六、是否需要創建索引?   

索引雖然能非常高效的提高查詢速度,同時卻會降低更新表的速度。實際上索引也是一張表,該表儲存了主鍵與索引欄位,並指向物體表的記錄,所以索引列也是要占用空間的。

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