Mysql优化看这篇文章就够了，超详细！！！

系统管理员 2022-02-05 10:53 351阅读 0赞

## 索引的优缺点 ##

创建索引可以大大提高系统的性能。

第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。

第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。

第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。

第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？因为，增加索引也有许多不利的方面。

第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。

第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。

第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

## 索引的分类 ##

我们先来看一下索引的分类，索引大致可按如下分类：

从数据结构角度

1、B+树索引(O(log(n)))：关于B+树索引，可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理

2、hash索引：

a. 仅仅能满足"=",“IN"和”<=>"查询，不能使用范围查询  
b. 其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引  
c. 只有Memory存储引擎显示支持hash索引

从物理存储角度

1、聚集索引（clustered index）  
一种索引，该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。  
　　聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（联合索引）（不过mysql的innodb只支持主键聚集索引，不支持联合聚集索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。

2、非聚集索引（non-clustered index）  
一种索引，该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同，一个表可以包含多个非聚集索引。

从逻辑角度

1、普通索引或者单列索引

2、唯一索引

3、主键索引：主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许有空值

4、多列索引（复合索引）：复合索引指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用复合索引时遵循最左前缀集合

5、全文索引

在上文中，我们已经了解了数据结构及物理存储角度，今天我们主要从逻辑角度来看看索引：

1、普通索引：这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建：  
创建索引，例如CREATE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);  
修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD INDEX \[索引的名字\] (列的列表);  
创建表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( \[…\], INDEX \[索引的名字\] (列的列表) );

2、唯一索引：这种索引和前面的“普通索引”基本相同，但有一个区别：索引列的所有值都只能出现一次，即必须唯一。唯一性索引可以用以下几种方式创建：  
创建索引，例如CREATE UNIQUE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);  
修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE \[索引的名字\] (列的列表);  
创建表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( \[…\], UNIQUE \[索引的名字\] (列的列表) );

3、主键索引

主键是一种唯一性索引，但它必须指定为“PRIMARY KEY”。如果你曾经用过AUTO\_INCREMENT类型的列，你可能已经熟悉主键之类的概念了。主键一般在创建表的时候指定，例如“CREATE TABLE tablename ( \[…\], PRIMARY KEY (列的列表) ); ”。但是，我们也可以通过修改表的方式加入主键，例如“ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (列的列表); ”。每个表只能有一个主键。

4、复合索引（组合索引、多列索引）

为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL );  
为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里：

ALTER TABLE mytable ADD INDEX name\_city\_age (name(10),city,age);

建表时，usernname长度为 16，这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。

如果分别在 usernname，city，age上建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率也会大不一样，远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引，但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。

建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面三组组合MySQL数据库索引：

usernname,city,age　　usernname,city　　usernname 为什么没有 city，age这样的组合索引呢？这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引，下面的几个SQL就会用到这个组合MySQL数据库索引：

SELECT \* FROM mytable WHREE username=“admin” AND city=“郑州”

SELECT \* FROM mytable WHREE username=“admin”

而下面几个则不会用到：

SELECT \* FROM mytable WHREE age=20 AND city=“郑州” SELECT \* FROM mytable WHREE city=“郑州”

关于最左前缀的问题，我们会在后面讨论到

5、全文索引

MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索。在MySQL中，全文索引的索引类型为FULLTEXT。全文索引可以在VARCHAR或者 TEXT类型的列上创建。它可以通过CREATE TABLE命令创建，也可以通过ALTER TABLE或CREATE INDEX命令创建。对于大规模的数据集，通过ALTER TABLE（或者CREATE INDEX）命令创建全文索引要比把记录插入带有全文索引的空表更快。本文下面的讨论不再涉及全文索引，要了解更多信息，请参见mysql全文索引。

## 最左前缀原则 ##

mysql建立多列索引（联合索引）有最左前缀的原则，即最左优先，如：

如果有一个2列的索引(col1,col2),则已经对(col1)、(col1,col2)上建立了索引；  
如果有一个3列索引(col1,col2,col3)，则已经对(col1)、(col1,col2)、(col1,col2,col3)上建立了索引；

1、b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道第一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。

2、比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了， 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性。（这种情况无法用到联合索引）

关于最左前缀的使用，有下面两条说明：

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(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 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。  
=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  
关于最左前缀的例子，请参考：[https://www.kancloud.cn/kancloud/theory-of-mysql-index/41857][https_www.kancloud.cn_kancloud_theory-of-mysql-index_41857]  
什么时候索引会失效  
如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因)。注意：要想使用or，又想让索引生效，只能将or条件中的每个列都加上索引  
对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引（即不符合最左前缀原则）  
like查询是以%开头  
如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引  
如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引  
此外，查看索引的使用情况

show status like ‘Handler\_read%’;  
大家可以注意：  
handler\_read\_key:这个值越高越好，越高表示使用索引查询到的次数  
handler\_read\_rnd\_next:这个值越高，说明查询低效

## mysql sql语句优化 ##

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by涉及的列上建立索引。  
　　2.应尽量避免在 where 子句中使用 !=或<> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。  
　　3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值 判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：  
　　select id from t where num is null  
　　可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：  
　　select id from t where num=0  
　　4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：  
　　select id from t where num=10 or num=20  
　　可以这样查询：  
　　select id from t where num=10  
　　union all  
　　select id from t where num=20

5.下面的查询也将导致全表扫描：  
　　select id from t where name like ‘%abc%’  
　　对于 like ‘…%’ (不以 % 开头)，可以应用 colunm上的index

6 .in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：  
　　select id from t where num in(1,2,3)  
　　对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：  
　　select id from t where num between 1 and 3

7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：  
　　select id from t where num=@num  
　　可以改为强制查询使用索引：  
　　select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：  
　　select id from t where num/2=100  
　　应改为:  
　　select id from t where num=100\*2  
　　9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：  
　　select id from t where substring(name,1,3)=‘abc’–name以abc开头的id  
　　select id from t where datediff(day,createdate,‘2005-11-30’)=0–'2005-11-30’生成的id  
　　应改为:  
　　select id from t where name like ‘abc%’  
　　select id from t where createdate>=‘2005-11-30’ and createdate<‘2005-12-1’  
　　10.不要在 where 子句中的“=”【左边】进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是【复合索引】，那么必须使用到该索引中的【第一个字段】作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用。并且应【尽可能】的让字段顺序与索引顺序相一致。（字段顺序也可以不与索引顺序一致，但是一定要包含【第一个字段】。）

12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：  
　　select col1,col2 into \#t from t where 1=0  
　　这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：  
　　create table \#t(…)

13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：  
　　select num from a where num in(select num from b)  
　　用下面的语句替换：  
　　select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。  
　　15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。  
　　16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。  
　　17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。  
　　18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。  
　　19.任何地方都不要使用 select \* from t ，用具体的字段列表代替“\*”，不要返回用不到的任何字段。  
　　20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限(只有主键索引)。  
　　21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。  
　　22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。  
　　23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度;如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。  
　　24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。  
　　25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。  
　　26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。  
　　27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST\_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。  
　　28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE\_IN\_PROC 消息。  
　　29.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。  
　　30.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

## Mysql的两种引擎的区别 ##

Innodb引擎概述  
Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持，并且实现了SQL标准的四种隔离级别。该引擎还提供了行级锁和外键约束，它的设计目标是处理大容量数据库系统，它本身其实就是基于MySQL后台的完整数据库系统，MySQL运行时Innodb会在内存中建立缓冲池，用于缓冲数据和索引。但是该引擎不支持FULLTEXT类型的索引，而且它没有保存表的行数，当SELECT COUNT(\*) FROM TABLE时需要扫描全表。当需要使用数据库事务时，该引擎当然是首选。由于锁的粒度更小，写操作不会锁定全表，所以在并发较高时，使用Innodb引擎会提升效率。但是使用行级锁也不是绝对的，如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围，InnoDB表同样会锁全表。

MyISAM引擎概述  
MyISAM是MySQL默认的引擎，但是它没有提供对数据库事务的支持，也不支持行级锁和外键，因此当INSERT(插入)或UPDATE(更新)数据时即写操作需要锁定整个表，效率便会低一些。不过和Innodb不同，MyISAM中存储了表的行数，于是SELECT COUNT(\*) FROM TABLE时只需要直接读取已经保存好的值而不需要进行全表扫描。如果表的读操作远远多于写操作且不需要数据库事务的支持，那么MyISAM也是很好的选择。  
简单介绍区别：  
1、MyISAM是非事务安全的，而InnoDB是事务安全的

2、MyISAM锁的粒度是表级的，而InnoDB支持行级锁

3、MyISAM支持全文类型索引，而InnoDB不支持全文索引

4、MyISAM相对简单，效率上要优于InnoDB，小型应用可以考虑使用MyISAM

5、MyISAM表保存成文件形式，跨平台使用更加方便

应用场景：

1、MyISAM管理非事务表，提供高速存储和检索以及全文搜索能力，如果再应用中执行大量select操作，应该选择MyISAM  
2、InnoDB用于事务处理，具有ACID事务支持等特性，如果在应用中执行大量insert和update操作，应该选择InnoDB

[https_www.kancloud.cn_kancloud_theory-of-mysql-index_41857]: https://www.kancloud.cn/kancloud/theory-of-mysql-index/41857