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  • 常见索引问题

    2020-03-31 15:32:59
    常见索引问题 文章目录常见索引问题1、SQL执行流程2、常见索引优化2.1、覆盖索引2.2、最左前缀原则2.3、索引下推2.4、隐式类型转化3、为什么会选错索引3.1、优化器3.2、扫描行数3.3、索引选择异常和处理 在满足语句...

    常见索引问题


    在满足语句需求的情况下,尽量少的访问资源是数据库设计的重要原则,这和执行的SQL有直接的关系,索引问题又是SQL问题中出现频率最高的,常见的索引问题包括:无索引(失效)、隐式转换。

    1、SQL执行流程

    看一个问题,在下面这个表T中,如果我要执行select * from T where k between 3 and 5;需要执行几次树的搜索操作,会扫描多少行?

    mysql> create table T (
        -> ID int primary key,
        -> k int NOT NULL DEFAULT 0, 
        -> s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',
        -> index k(k))
        -> engine=InnoDB;
    mysql> insert into T values(100,1, 'aa'),(200,2,'bb'),(300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg');
    

    这分别是ID字段索引树、k字段索引树
    在这里插入图片描述

    这条SQL语句的执行流程:
    1、在K索引树上找到k=3,获9得ID=300
    2、回表到ID索引树查找ID=300的记录,对应R3
    3、在k索引树找到下一个值k=5,ID=500
    4、再回到ID索引树找到对应ID=500的R4
    5、在k索引树去下一个值k=6,不符合条件,循环结束
    这个过程读取了k索引树的三条记录,回表了两次

    因为查询结果所需要的数据只在主键索引上有,所以必须得回表。所以,我们该如何通过优化索引,来避免回表呢?

    2、常见索引优化

    2.1、覆盖索引

    覆盖索引,换言之就是索引要覆盖我们的查询请求,无需回表。

    如果执行的语句是select ID from T where k between 3 and 5;,这样的话因为ID的值在K索引树上,就不需要回表了。

    覆盖索引可以减少树的搜索次数,显著提升查询性能,是常用的性能优化手段。

    但是,维护索引是有代价的,所以在建立冗余索引来支持覆盖索引时要权衡利弊。

    2.2、最左前缀原则

    B+树的数据项是复合的数据结构,比如(name,sex,age)的时候,B+树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的,当(张三,F,26)这样的数据来检索的时候,B+树会优先比较name来确定下一步的检索方向,如果name相同再依次比较sex和age,最后得到检索的数据。

    ## 有这样一个表P
    mysql> create table P (id int primary key, name varchar(10) not null, sex varchar(1), age int, index tl(name,sex,age)) engine=IInnoDB;
    mysql> insert into P values(1,'张三','F',26),(2,'张三','M',27),(3,'李四','F',28),(4,'乌兹','F',22),(5,'张三','M',21),(6,'王五','M',28);
    ## 下面的语句结果相同
    mysql> select * from P where name='张三' and sex='F';     ## A1
    mysql> select * from P where sex='F' and age=26;         ## A2
    ## explain看一下
    mysql> explain select * from P where name='张三' and sex='F';
    +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------------+------+----------+-------------+
    | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref         | rows | filtered | Extra       |
    +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------------+------+----------+-------------+
    |  1 | SIMPLE      | P     | NULL       | ref  | tl            | tl   | 38      | const,const |    1 |   100.00 | Using index |
    +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------------+------+----------+-------------+
    
    mysql> explain select * from P where sex='F' and age=26;
    +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+
    | id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |
    +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+
    |  1 | SIMPLE      | P     | NULL       | index | NULL          | tl   | 43      | NULL |    6 |    16.67 | Using where; Using index |
    +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+
    

    可以清楚的看到,A1使用tl索引,A2进行了全表扫描,虽然A2的两个条件都在tl索引中出现,但是没有使用到name列,不符合最左前缀原则,无法使用索引。

    所以在建立联合索引的时候,如何安排索引内的字段排序是关键。评估标准是索引的复用能力,因为支持最左前缀,所以当建立(a,b)这个联合索引之后,就不需要给a单独建立索引。

    原则上,如果通过调整顺序,可以少维护一个索引,那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的

    上面这个例子中,如果查询条件里只有b,就是没法利用(a,b)这个联合索引的,这时候就不得不维护另一个索引,也就是说要同时维护(a,b)、(b)两个索引。这样的话,就需要考虑空间占用了,比如,name和age的联合索引,name 字段比age字段占用空间大,所以创建(name,age)联合索引和(age)索引占用空间是要小于(age,name)、(name)索引的。

    2.3、索引下推

    以人员表的联合索引(name, age)为例。如果现在有一个需求:检索出表中“名字第一个字是张,而且年龄是26岁的所有男性”。那么,SQL语句是这么写的mysql> select * from tuser where name like '张%' and age=26 and sex=M;

    通过最左前缀索引规则,会找到ID1,然后需要判断其他条件是否满足

    在MySQL 5.6之前,只能从ID1开始一个个回表。到主键索引上找出数据行,再对比字段值。

    而MySQL 5.6 引入的索引下推优化(index condition pushdown),可以在索引遍历过程中,对索引中包含的字段先做判断,直接过滤掉不满足条件的记录,减少回表次数。

    这样,减少了回表次数和之后再次过滤的工作量,明显提高检索速度。

    2.4、隐式类型转化

    隐式类型转化主要原因是,表结构中指定的数据类型与传入的数据类型不同,导致索引无法使用。

    所以有两种方案:

    • 修改表结构,修改字段数据类型。
    • 修改应用,将应用中传入的字符类型改为与表结构相同类型。

    3、为什么会选错索引

    3.1、优化器

    选择索引是优化器的工作,其目的是找到一个最优的执行方案,用最小的代价去执行语句。

    在数据库中,扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少,意味着访问磁盘数据的次数越少,消耗的CPU资源越少。当然,扫描行数并不是唯一的判断标准,优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。

    3.2、扫描行数

    MySQL在真正开始执行语句之前,并不能精确的知道满足这个条件的记录有多少条,只能通过索引的区分度来判断 。显然,一个索引上不同的值越多,索引的区分度就越好,而一个索引上不同值的个数我们称为“基数”,也就是说,这个基数越大,索引的区分度越好。

    ## 通过show index方法,查看索引的基数
    mysql> show index from t;
    +-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
    | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
    +-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
    | t     |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |       95636 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
    | t     |          1 | a        |            1 | a           | A         |       96436 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
    | t     |          1 | b        |            1 | b           | A         |       96436 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
    +-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
    

    MySQL使用采样统计方法来估算基数:

    采样统计的时候,InnoDB默认会选择N个数据页,统计这些页面上的不同值,得到一个平均值,然后乘以这个索引的页面数,就得到了这个索引的基数。

    而数据表是会持续更新的,索引统计信息也不会固定不变。所以,当变更的数据行数超过1/M的时候,会自动触发重新做一次索引统计。

    在MySQL中,有两种存储索引统计的方式,可以通过设置参数innodb_stats_persistent的值来选择:

    • on的时候,表示统计信息会持久化存储。这时,默认的N是20,M是10。
    • off的时候,表示统计信息只存储在内存中。这时,默认的N是8,M是16。

    由于是采样统计,所以不管N是20还是8,这个基数都很容易不准确。

    所以,冤有头债有主,MySQL选错索引,还得归咎到没能准确地判断出扫描行数。

    可以用analyze table来重新统计索引信息,进行修正

    ANALYZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [, tbl_name] ...
    

    3.3、索引选择异常和处理

    1、采用force index强行选择一个索引。

    2、可以考虑修改语句,引导MySQL使用我们期望的索引。

    3、有些场景下,可以新建一个更合适的索引,来提供给优化器做选择,或删掉误用的索引。

    展开全文
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  • 一、MySQL常见的索引类型如下MySQL常见索引有:主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引PRIMARY KEY(主键索引)ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY (`column`) UNIQUE(唯一索引) ALTER T...

    在数据量特别大的数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度。通过善用这些索引,可以令MySQL的查询和运行更加高效。

    一、MySQL常见的索引类型如下

    MySQL常见索引有:主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引

    PRIMARY KEY(主键索引)

    ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY (`column`) UNIQUE(唯一索引) ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (`column`)

    INDEX(普通索引)

    ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name (`column`) FULLTEXT(全文索引) ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT (`column`)

    组合索引

    ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name (`column1`,`column2`,`column3`)

    二、MySQL各种索引区别:

    普通索引(INDEX):最基本的索引,没有任何限制

    唯一索引(UNIQUE):与"普通索引"类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。

    主键索引(PRIMARY):它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。

    全文索引(FULLTEXT ):仅可用于 MyISAM 表, 用于在一篇文章中,检索文本信息的, 针对较大的数据,生成全文索引很耗时好空间。

    组合索引:为了更多的提高mysql效率可建立组合索引,遵循"最左前缀"原则。(MySQL5.7已经突破限制了)

    三、索引分单列索引和组合索引

    单列索引:即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引。

    组合索引:即一个索包含多个列。

    四、索引的不足之处

    1.虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件

    2.建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重,但如果你在一个大表上创建了多种组合索引,索引文件的会膨胀很快。

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  • Mysql索引介绍及常见索引的区别

    Mysql索引介绍及常见索引的区别

    Mysql索引概念:
    说说Mysql索引,看到一个很少比如:索引就好比一本书的目录,它会让你更快的找到内容,显然目录(索引)并不是越多越好,假如这本书1000页,有500也是目录,它当然效率低,目录是要占纸张的,而索引是要占磁盘空间的。


    Mysql索引主要有两种结构:B+Tree索引和Hash索引.

    Hash索引

    MySQL中,只有Memory(Memory表只存在内存中,断电会消失,适用于临时表)存储引擎显示支持Hash索引,是Memory表的默认索引类型,尽管Memory表也可以使用B+Tree索引。hsah索引把数据的索引以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快。当时因为是hash结构,每个键只对应一个值,而且是散列的方式分布。所以他并不支持范围查找和排序等功能。

    B+树索引

    B+tree是mysql使用最频繁的一个索引数据结构,是Inodb和Myisam存储引擎模式的索引类型。相对Hash索引,B+树在查找单条记录的速度比不上Hash索引,但是因为更适合排序等操作,所以他更受用户的欢迎。毕竟不可能只对数据库进行单条记录的操作。

    带顺序访问指针的B+Tree

    B+Tree所有索引数据都在叶子结点上,并且增加了顺序访问指针,每个叶子节点都有指向相邻叶子节点的指针。
    这样做是为了提高区间查询效率,例如查询key为从18到49的所有数据记录,当找到18后,只需顺着节点和指针顺序遍历就可以一次性访问到所有数据节点,极大提到了区间查询效率。

    大大减少磁盘I/O读取

    数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理,将一个节点的大小设为等于一个页,这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。

    为了达到这个目的,在实际实现B- Tree还需要使用如下技巧:

    每次新建节点时,直接申请一个页的空间,这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里,加之计算机存储分配都是按页对齐的,就实现了一个node只需一次I/O。

    B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O(根节点常驻内存),渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般实际应用中,出度d是非常大的数字,通常超过100,因此h非常小(通常不超过3)。而红黑树这种结构,h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远,无法利用局部性,所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h),效率明显比B-Tree差很多。

     

    1、选择索引的数据类型

    MySQL支持很多数据类型,选择合适的数据类型存储数据对性能有很大的影响。通常来说,可以遵循以下一些指导原则:

    (1)越小的数据类型通常更好:越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间,处理起来更快。
    (2)简单的数据类型更好:整型数据比起字符,处理开销更小,因为字符串的比较更复杂。在MySQL中,应该用内置的日期和时间数据类型,而不是用字符串来存储时间;以及用整型数据类型存储IP地址。
    (3)尽量避免NULL:应该指定列为NOT NULL,除非你想存储NULL。在MySQL中,含有空值的列很难进行查询优化,因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值。

    2、选择主键类型
    选择合适的标识符是非常重要的。选择时不仅应该考虑存储类型,而且应该考虑MySQL是怎样进行运算和比较的。一旦选定数据类型,应该保证所有相关的表都使用相同的数据类型。
    (1)    整型:通常是作为标识符的最好选择,因为可以更快的处理,而且可以设置为AUTO_INCREMENT。

    (2)    字符串:尽量避免使用字符串作为标识符,它们消耗更好的空间,处理起来也较慢。而且,通常来说,字符串都是随机的,所以它们在索引中的位置也是随机的,这会导致页面分裂、随机访问磁盘,聚簇索引分裂(对于使用聚簇索引的存储引擎)。


    Mysql常见索引有:主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引

    PRIMARY KEY(主键索引)  ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `col` ) 

    UNIQUE(唯一索引)     ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (`col`)

    INDEX(普通索引)     ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name (`col`)

    FULLTEXT(全文索引)      ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `col` )
    组合索引   ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name (`col1`, `col2`, `col3` ) 

    Mysql各种索引区别:
    普通索引:最基本的索引,没有任何限制
    唯一索引:与"普通索引"类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。
    主键索引:它 是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。 
    全文索引:仅可用于 MyISAM 表,针对较大的数据,生成全文索引很耗时好空间。
    组合索引:为了更多的提高mysql效率可建立组合索引,遵循”最左前缀“原则。创建复合索引时应该将最常用(频率)作限制条件的列放在最左边,依次递减。

    组合索引最左字段用in是可以用到索引的,最好explain一下select。

    展开全文
  • MySQL常见索引失效索引失效的原因有很多种, 这里列举一些常见失效案例。首先创建表和数据create table staffs(id int primary key auto_increment,name varchar(24) not null default '' comment '姓名',age int ...

    MySQL常见索引失效

    索引失效的原因有很多种, 这里列举一些常见失效案例。

    首先创建表和数据

    create table staffs(

    id int primary key auto_increment,

    name varchar(24) not null default '' comment '姓名',

    age int not null default 0 comment '年龄',

    pos varchar(20) not null default '' comment '职位',

    add_time timestamp not null default current_timestamp comment '入职时间'

    ) charset utf8 comment '员工登记表';

    insert into staffs(name,age,pos,add_time)values('z3',22,'manager',now());

    insert into staffs(name,age,pos,add_time)values('July',23,'dev',now());

    insert into staffs(name,age,pos,add_time)values('tom',23,'dev',now());

    ...

    添加索引:

    # 添加复合索引 name,age,pos

    alter table staffs add index idx_staffs_nameAgePos(name,age,pos);

    1.单个--多个索引匹配

    0640d9f5ee1b5dacfd18115174d98ec9.png

    4026309e528d194eb064baf4fb10d4fe.png

    3f7ba5617304484155e6ce30fb9134aa.png

    伴随where后面查询精度越大,key_len越大,ref中const越多,代价也会越大。

    2.未遵循最左前缀原则

    852f6af59ff29e14981762ba3c62c974.png

    建立索引顺序是name,age,pos,直接查询age,未遵循最左前缀中开头必为建立索引的字段。从而导致索引失效。

    8712c80d7499a31965bc6aab34bedb7e.png

    上面只引用了部分索引,从key_len可以看出,并且ref就一个常量,违背了最左前缀的中间部分不能省,导致只右部分索引起效

    3.不要在索引列上做任何操作

    所说的操作指的是计算,函数,自动或手动的类型转换,这样会导致索引失效,从而转换全表扫描

    96b7e3851722d02b9a54ef2b93495714.png

    使用left函数,导致索引失效

    4.范围检索也会让索引失效

    87803faa79b170806e08743f7fadd70c.png

    因为第二个字段使用范围查找,导致第二个索引用途不是检索而是排序,这样导致第三个索引失效。

    常用范围查找有:in/like/between/>

    5.尽量使用覆盖索引

    6fd7660a507c7674806ee48f1d1b21f8.png

    1和2执行计划对比,可以看第二个Extra使用Using where,Using index,这样表示用索引检索并查询。

    而3,4对比可以看出虽然第三个执行计划的第二个索引字段使用age>25的范围排序,最起码第一个索引是生效的。

    这都是得益于select 索引字段,而不是select *

    6.使用不等于(!= or <>) 无法使用索引

    使用不等于导致全表扫描

    1f11a64b1ad26662efb7172068fb5ebc.png

    可以看到type=ALL为全表扫描

    7.is null 和is not null也会无法使用索引

    c8b6455f4c31b48f001a98472a79a926.png

    为了避免此类事情发生最好设置default值

    8. like 以通配符开头"%abc" 会造成全表扫描

    4d952ceda8693a6270178b7934065963.png

    而通过常量开头不会导致索引失效

    06d6321d2ca86c8b1aee09786b65584b.png

    当然如果你执意像要通配符形式为%abc%形式让索引不失效也是可以的:

    创建表和数据,示例:

    create table `tbl_user`(

    `id` int(10) not null auto_increment,

    `name` varchar(20) default null,

    `age` int(11) default null,

    `email` varchar(20) default null,

    primary key(`id`)

    )engine=innodb auto_increment=1 default charset=utf8;

    insert into tbl_user(name,age,email)values('1aa1',21,'aaa@163.com');

    insert into tbl_user(name,age,email)values('2aa2',22222,'bbb@163.com');

    insert into tbl_user(name,age,email)values('3aa3',33333,'ccc@163.com');

    创建覆盖索引:

    create index idx_user_nameAge on tbl_user(name,age);

    我们可以看到给name,age创建覆盖索引

    fa7ce2e91a0a6e8c27743cf112282d21.png

    ce58ecab7c3b236f028bd8b7760f3e45.png

    我们指定查询的字段使用覆盖索引全,单字段,都不会造成索引失效

    c29f2867445363334b25edb6d6090e4f.png

    但我们添加email(email不是我们创建索引字段),就会造成全表扫描,email就好像搅屎棍一样,导致索引失效

    所以通过:select [覆盖索引or 主键索引 or 覆盖索引沾边的字段] from staffs where name like '%July%';可以不会让索引失效,通常type为index

    9.字段不是整形不加单引号

    字符串不加单引号索引失效 name为varchar类型 ,必须使用单引号。 否则会失效。

    0dd56c96d67ff8c25f905d949796cf12.png

    name字段类型为varchar,但是我们查询条件为整型,其内部SQL会自行将int类型转换字符串,但是索引失效

    10.少用or

    用它连接也会导致索引失效。

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    2019-08-22 21:59:51
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  • 数据库中常见索引分类及其理解        在看Mysql技术内幕这门本书时,看到InnoDB存储引擎中关于插入缓冲这一部分的内容,对于索引这一步的内容感觉有困惑,就借此机会把数据库的...
  • Mysql索引概念:说说Mysql索引,看到一个很少比如:索引就好比一本书的目录,它会让你更快的找到内容,显然目录(索引)并不是越多越好,假如这本书1000页,有500也是目录,它当然效率低,目录是要占纸张的,而索引是要...
  • 常见索引模型: 哈希表 1.是一种以键值方式存储数据的结构。对key进行hash计算: hash(key) = addr; addr 就是该(key-value)存储的具体物理地址(索引位置),查询时,只需要根据addr即可快速查出value值。 2.那这个...
  • 作者:贺禧年_码农blog.csdn.net/weixin_46163590/article/details/106047978一、MySQL索引类型:MySql常见索引类型有:主键索引、...
  • 数据库常见索引

    千次阅读 2019-05-31 22:16:05
    1.什么是索引 数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度。 2.索引的优缺点 优点: 1.大大加快数据的检索速度 2.创建唯一性索引,保证数据库表中每一行数据的唯一性 3.加速表和表之间的连接 ...
  • 下面小编就为大家带来一篇浅谈mysql的索引设计原则以及常见索引的区别。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧索引定义:是一个单独的,存储在磁盘上的数据库结构,其包含...
  • 索引分单列索引和组合索引。单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引。组合索引,即一个索引包含多个列。
  • 常见索引原则有

    2021-03-09 10:37:38
    1.选择唯一性索引,唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录。 2.为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引. 3.为常作为查询条件的字段建立索引。 4.限制索引的数目,越多的索引,会使更新...
  • 索引结构常见索引结构一、二叉树二、红黑树三、散列索引(应用:Hash表)如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个...
  • InnoDB常见索引

    千次阅读 2016-06-29 13:35:03
    B+树索引自适应哈希索引全文检索 一、B+树索引  所有记录按键值的大小顺序存到B+树的叶子节点,叶子节点构成一个双向链表。B+树的查找次数和高度有关,B+树索引的高度一般在2—4层。  B+树索引分为聚集索引和...

空空如也

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