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这篇文章主要讲解了“怎么正确使用索引”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“怎么正确使用索引”吧!
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本文将从以下几个方便进行讲解:
1.索引失效常见原因:
2.索引失效常见误区:
3.索引设计的几个建议:
查看当前 MySQL 的版本:
select VERSION();
查出当前版本为:8.0.21
创建一张表 test1
CREATE TABLE `test1` ( `id` bigint NOT NULL, `code` varchar(30) NOT NULL, `age` int NOT NULL, `name` varchar(30) NOT NULL, `height` int NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_code_age_name` (`code`,`age`,`name`) USING BTREE, KEY `idx_height` (`height`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
插入两条数据:
INSERT INTO `test1`(`id`, `code`, `name`, `age`,`address`) VALUES (1, '001', '张飞', 18,'7');INSERT INTO `test1`(`id`, `code`, `name`, `age`,`address`) VALUES (2, '002', '关羽', 19,'8');
查询一下:
select * from test1;
结果:
此外建立了两个索引:idx_code_age_name( code , age , name )联合索引 和 idx_height(height )普通索引。
where 条件后的字段包含了联合索引的所有索引字段,并且顺序是按照: code 、 age 、name 。
执行sql如下:
explain select * from test1 where code='001' and age=18 and name='张飞' ;
结果:
从图中标红的地方可以看出已经走了联合索引idx_code_name_age,并且索引的长度是 188, 188 = 30 * 3 + 2 + 30 * 3 + 2 + 4 ,索引是使用充分的,索引使用效率最佳。
有些朋友可能会问:索引长度为什么是这样计算的?
答:请参考《 explain | 索引优化的这把绝世好剑,你真的会用吗? 》,里面给出了非常详细的讲解。
where 条件后的字段包含了联合索引的所有索引字段,顺序是不按照: code 、 age 、name。
执行sql如下:
explain select * from test1 where code='001' and name='张飞' and age=18;
结果:
从上图中看出执行结果跟第一种情况一样。
注意:这种情况比较特殊,在查询之前mysql会自动优化顺序。
where 条件后的字段包含了联合索引中的: code 字段
执行sql如下:
explain select * from test1 where code='001';
结果:
从上图看出也走了索引,但是索引长度有所变化,现在变成了 92 , 92 = 30*3 + 2 ,只用到了一个索引字段code,索引使用不充分。
where 条件后的字段包含了联合索引中的: age 字段
执行sql如下:
explain select * from test1 where age=18;
结果:
从上图中看变成了全表扫描,所有的索引都失效了。
where 条件后的字段包含了联合索引中的: name 字段
执行sql如下:
explain select * from test1 where name='张飞';
结果:从上图中看变成了全表扫描,所有的索引都失效了。
where 条件后的字段包含了联合索引中的: code 和 age 字段
执行sql如下:
explain select * from test1 where code='001' and age=18;
结果:
从上图中看出还是走了索引,但是索引长度变成了: 96 , 96 = 30*3 + 2 + 4 ,只用到了两个索引字段code和age,索引使用也不充分。
where 条件后的字段包含了联合索引中的: code 和 name 字段
执行sql如下:
explain select * from test1 where code='001' and name='张飞';
结果:
从上图中看出走的索引长度跟第1种情况一样,长度也是 92 。也就是说只用到了一个索引字段 code ,而 age 字段的索引失效了。
where 条件后的字段包含了联合索引中的: age 和 name 字段
执行sql如下:
explain select * from test1 where age=18 and name='张飞';
结果:
从上图中看出变成了全表扫描,所有的索引都失效了。
code code、age code、age、name
code age name
如果中间出现断层,如: code、name ,只会走第一个索引code,从断层后的索引都会失效。
age name age,name
where 条件后的字段 age 用了大于等于,具体sql如下:
EXPLAIN select * from test1 where code='001' and age>18 and name='张飞' ;
结果:
从上图中看出索引长度变成: 96 , 96 = 30*3 + 2 + 4 ,只用到了两个索引字段 code 和age ,而 name 字段的索引失效了。
如果范围查询的语句放到最后:
EXPLAIN select * from test1 where code='001' and name='张飞' and age>18 ;
结果:
什么鬼?怎么索引长度还是: 96 ?
范围查询放最后是指创建联合索引的字段顺序,现在的顺序是:
调整一下把索引字段name和age的顺序调整一下:
再执行上面的sql,结果:
从上图中看出索引长度变成: 188 ,索引使用充分了。
回过头再执行刚开始的那条sql:
EXPLAIN select * from test1 where code='001' and age>18 and name='张飞';
结果:
什么?
索引长度也是: 188 。
注意:范围查询放最后,指的是联合索引中的范围列放在最后,不是指where条件中的范围列放最后。如果联合索引中的范围列放在最后了,即使where条件中的范围列没放最后也能正常走到索引。
其实在《阿里巴巴开发手册》中也明确说了,禁止使用select * ,这是为什么呢?
EXPLAIN select * from test1
结果:
从上图中看出走了全表扫描。
那么如果查询的是索引列:
EXPLAIN select code,age,name from test1
结果:
从图中可以看出这种情况走了全索引扫描,比全表扫描效率更高。
其实这里用到了: 覆盖索引 。
如果 select 的列都是索引列,则被称为 覆盖索引 。
如果 select 的列不只包含索引列,则需要 回表 ,即回到表中再查询出其他列,效率相当更低一些。 select * 大概率需要查询非索引列,需要 回表 ,因此要少用。
当然,本文中很多示例都使用了 select * ,主要是我表中只有两条数据,为了方便演示,正常业务代码中是要杜绝这种写法的。
执行sql如下:
explain select * from test1 where height+1 =7;
结果:从上图中可以看出变成全表扫描了,由此可见在索引列上有计算,索引会失效。
如果在索引列加某个函数,具体sql如下:
explain select * from test1 where SUBSTR(height,1,1)=8;
结果:从上图中可以看出变成全表扫描了,由此可见在索引列上加了函数,索引也会失效。
废话不多说直接上sql:
explain select * from test1 where name = 123;
结果:
从图中看出走的全表扫描,索引失效了。
为什么索引会失效呢?
这里有些朋友可能会有点懵。
答: name 字段是 字符类型 ,而等于号右边的是 数字类型 ,类型不匹配导致索引丢失。
所以在使用字符类型字段做判断时,一定要加上单引号。
类型不匹配导致索引丢失问题,是我们平时工作中非常容易忽视的问题,一定要引起足够的重视
前面创建的test1表中height字段是非空的。
查询sql如下:
explain select * from test1 where height is null;
explain select * from test1 where height is not null;
结果都是:从上图中看出都是全表扫描,索引都失效了。
如果height字段改成允许为空的呢?
上面第一条sql执行结果:
从上图中看出走了 ref 类型的索引。
上面第二条sql执行结果:
从上图中看出走了 range 类型的索引。
如果字段不允许为空,则is null 和 is not null这两种情况索引都会失效。
如果字段允许为空,则is null走 ref 类型的索引,而is not null走 range 类型的索引。
like查询主要有三种情况:
like '%a'
like 'a%'
like '%a%'
先看看第一种情况:
explain select * from test1 where code like '%001';
结果:
从上图看出走的全表扫描,索引失效了。
再看看第二种情况:
explain select * from test1 where code like '001%';
结果:
从上图看出走的 range 类型的索引。
最后看看第三种情况:
explain select * from test1 where code like '%001%';
结果:从上图看出走的全表扫描,索引也失效了。
从这三种结果看出 like 语句只有 % 在右边才能走索引。
如果有些场景就是要使用 like 语句 % 在左边该怎么办呢?
答案:使用覆盖索引
具体sql如下:
explain select code,age,name from test1 where code like '%001%';
结果:
从上图看出走的 index 类型的全索引扫描,相对于全表扫描性能更好。
当然,最佳实践是在 sql 中要避免 like 语句 % 在左边的情况,如果有这种业务场景可以使用es 代替 mysql 存储数据。
小结:
like '%a' 索引失效
like 'a%' 走range类型索引
like '%a%' 索引失效
用法如下:
explain select * from test1 where height = 8 or height = 9;
结果:
从上图中看出走了 range 类型的索引,不是没问题吗?
再把sql改一下:
explain select * from test1 where code = '001' or height = 8;
结果:
从上图中可以看出变成了全表扫描,索引失效了。
我们不妨单独查询一下:
explain select * from test1 where code = '001';
结果:
和
explain select * from test1 where height = 8;
结果:
两种单独查询的情况都走了 ref 类型的索引,但是使用 or 关键字后sql的索引会失效。
那么,我们在想使用 or 的场景,又想让索引有效,该怎么办呢?
explain (select * from test1 where code = '001') union (select * from test1 where height = 8);
没错,使用 union 关键字,但是跟 or 关键字的语法稍微有点区别,不过查询的数据结果是一样的。
上面sql执行结果如下:
我们看到走了 ref 类型索引。
or关键字会让索引失效,可以用union代替
用法如下:
explain select * from test1 where height not in (7,8);
结果:
从上图中看出是走了 range 类型索引的,并没失效。
需要特别说明的是mysql5.7和5.8不同的版本效果不一样,5.7中这种情况sql执行结果是全表扫描,而5.8中使用了 range 类型索引。
用法如下:
explain select * from test1 where height!=8;
结果:
从图中看出走了 range 类型的索引。
需要特别说明的是mysql5.7和5.8不同的版本效果不一样,5.7中这种情况sql执行结果是全表扫描,而5.8中使用了 range 类型索引。5.7中如果想使用索引该怎么办呢?答案:使用大于和小于代替不等于。
在这里温馨的提醒一声,不等于号不只是 != ,还包括 <> 。
sql中除了 where 后面的字段能走索引之外, order by 后面的字段也能走索引。
EXPLAIN select * from test1 where code='001' order by age,name;
结果:
从上图中看出走了 ref 类型的索引,索引长度是 92 ,并且没有额外信息。
但是如果把 order by 后面的条件改成如下两种排序:
EXPLAIN select * from test1 where code='001' order by name;
EXPLAIN select * from test1 where code='001' order by name,age;
结果:
从上图中看出还是走了 ref 类型的索引,索引长度是 92 ,但是额外信息中提示: Using filesort ,即按文件重排序。
上面两个例子能够看出有没有使用索引跟 where 后面的条件有关,而跟 order by 后面的字段没关系。
而需不需要按文件重排序,则跟 order by 后面的字段有直接关系。
问题来了,额外信息中提示: Using filesort 这种该如何优化?
答:这种情况一般是联合索引中索引字段的顺序,跟 sql 中 where 条件及 order by 不一致导致的,只要顺序调整一致就不会出现这个问题。
优先使用唯一索引,能够快速定位
为常用查询字段建索引
为排序、分组和联合查询字段建索引
一张表的索引数量不超过5个
表数据量少,可以不用建索引
尽量使用占用空间小的字段建索引
用idx_或unx_等前缀命名索引,方面查找
删除没用的索引,因为它会占一定空间
感谢各位的阅读,以上就是“怎么正确使用索引”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对怎么正确使用索引这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!