mysql索引原理及慢查询优化
1.思考 2.索引原理 3.慢查询优化 4.建索引的几大原则 一.思考
多数情况下我们知道索引能够提高查询效率，但应该如何建立索引？索引的顺序如何？许多人却只知道大概。
二.索引原理 1.索
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目录 1.思考 2.索引原理 3.慢查询优化 4.建索引的几大原则 一.思考 多数情况下我们知道索引能够提高查询效率，但应该如何建立索引？索引的顺序如何？许多人却只知道大概。 二.索引原理 1.索引目的 索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典，如果要查MySQL这个单词，我们肯定需要定位到m这个字母，然后再找剩下的，如果没有索引，那么你可能需要把所有的字母找一遍才能找到，但是，如果我想找m开头的或者ze开头的是不是觉得如果没有索引，这个事情无法完成。 2.原理 索引是通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变为顺序的事件，也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。 数据库也是一样，但是显然复杂的多，因为不仅面临等值查询，还有范围查询、模糊查询、并集查询等等。数据库应该选择怎样的方式来应对所有的问题呢？回想字典的例子，可以为成段mysql 模糊搜索 优化，然后分段查询，但是分成几段呢，我们会想到算法中的搜索树，其平均复杂度是lgN,具有不错的查询性能。但是我们忽略了一个关键性的问题，复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的数据库实现比较复杂，数据保存在磁盘上，而为了提高性能，每次又可以把部分数据读入内存来计算，因为访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右，所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。 3.磁盘IO与预读 磁盘读取数据靠的是机械运动，每次读取花费的时间分为寻道时间、旋转延迟、传输时间三个部分，寻道时间指的是磁臂移动到指定磁道所需要的时间，主流磁盘一般在5ms以下；旋转延迟就是我们经常听说的磁盘转速，比如一个磁盘7200转，表示每分钟能转7200次，也就是说一秒种能转120次，旋转延迟就是1/120/2=4.17ms;传输时间指的是从磁盘读出或将数据写入磁盘的时间，一般在零点几毫秒，相对于前两个时间可以忽略不计。那么访问一次磁盘的时间约等于5+4.17=9ms,听起来还不错，但是要知道一台机器每秒可以执行5亿条指令，执行一次IO的时间可以执行40万条指令，数据库动辄十万百万甚至千万级数据，每次9ms,显然是个灾难，所以，当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也读取到内存缓冲区内，因为局部性预读原理告诉我们，当计算机访问一个地址数据时与其相邻数据也会很快被访问到每一次IO读取的数据我们称为一页。具体一页有多大数据和操作系统有关，一般为4k或8k,也就是我们读取一页内的数据时，实际上才发生了一次IO，这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。 4.索引的数据结构 每次查找时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级，最好是常数数量级，如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢？就这样，b+树应运而生。 三.慢查询优化 关于MySQL索引原理是比较枯燥的东西，大家只需要有一个感性的认识，并不需要理解得非常透彻和深入。我们回头来看看一开始我们说的慢查询，了解完索引原理之后，大家是不是有什么想法呢？先总结一下索引的几大基本原则： 1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。 2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。 3.尽量选择区分度高的列作为索引，区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录。 4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)。 5.尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。 回到开始的慢查询 根据最左匹配原则，最开始的sql语句的索引应该是status、operator_id、type、operate_time的联合索引；其中status、operator_id、type的顺序可以颠倒，所以我才会说，把这个表的所有相关查询都找到，会综合分析；比如还有如下查询： 那么索引建立成(status,type,operator_id,operate_time)就是非常正确的，因为可以覆盖到所有情况。这个就是利用了索引的最左匹配的原则 查询优化神器 - explain命令 关于explain命令相信大家并不陌生，具体用法和字段含义可以参考官网explain-output，这里需要强调rows是核心指标，绝大部分rows小的语句执行一定很快（有例外，下面会讲到）。所以优化语句基本上都是在优化rows。 慢查询优化基本步骤 0.先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE 1.where条件单表查，锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高 2.explain查看执行计划，是否与1预期一致（从锁定记录较少的表开始查询） 3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查 4.了解业务方使用场景 5.加索引时参照建索引的几大原则 6.观察结果，不符合预期继续从0分析 具体案例MySQL索引原理及慢查询优化 - 美团技术团队 （编辑：温州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
