上一篇博客讲了可以使用慢查询日志定位耗时sql,使用explain命令查看mysql的执行计划,以及使用profiling工具查看语句执行真正耗时的地方,当定位了耗时之后怎样优化呢?这篇博客会介绍mysql中最简单快速的优化方法——添加索引。

一、索引的添加                                                                             

mysql一共有四类索引,分别是主键索引、唯一索引、普通索引以及全文索引。

1.1、主键索引的添加  

创建一张表时,把某个列设为主键的时候,则该列就是主键索引。添加主键索引有两种方法,我们可以在建表的时候指定主键,这样就可以在建表时添加索引;我们也可以在建表以后添加主键索引,下面的table1的主键索引是在建表时创建,table2是在建表后添加的主键索引:

create table table1(
id int unsigned primary key auto_increment ,
name varchar(32) not null
); //添加主键索引语法:alter table 表名 add primary key (列名);
create table table2(
id int unsigned,
name varchar(32) not null
); alter table table2 add primary key (id);

1.2、唯一索引的添加

当表的某列被指定为unique约束时,这列就是一个唯一索引。同样,唯一索引的添加也可以分创建时添加和创建后添加,下例中table3的唯一索引是创建时添加,table4的唯一索引是创建后添加的:

create table table3(
id int unsigned primary key auto_increment ,
name varchar(32) unique
); //添加唯一索引语法:create unique index 索引名 on 表名 (列表..);
create table table4(
id int unsigned primary key auto_increment ,
name varchar(32)
); create unique index my_uni on table4(name);

1.3、普通索引的添加

普通索引应该是mysql中最常用的索引,因为一张表只能有一个主键索引,数量较少,唯一索引又必须保证内容唯一,限制较多,所以在mysql中最常用的还是普通索引。普通索引的创建也可以分建表时创建和建表后创建,下面例子中table5的普通索引是建表时创建,table6是的普通索引是建表后创建的:      

create table table5(
id int unsigned,
name varchar(32),
KEY KEY_ID_NAME(id, name)
); //添加普通索引语法:create index 索引名 on 表 (列1,列名2);
create table table6(
id int unsigned,
name varchar(32)
); create index KEY_ID_NAME on table6 (id, name);

1.4、全文索引

全文索引主要是针对文本或者文件的搜索,在这里就不再举例介绍了。

二、索引的查询                                                                       

索引的查询很简单,可以使用以下两条命令显示表上的索引:  

show index from 表名

show keys from 表名

以table5为例,我们可以看看怎么查询索引:

mysql> show index from table5\G;
*************************** 1. row ***************************
Table: table5
Non_unique: 1
Key_name: KEY_ID_NAME
Seq_in_index: 1
Column_name: id
Collation: A
Cardinality: NULL
Sub_part: NULL
Packed: NULL
Null: YES
Index_type: BTREE
Comment:
*************************** 2. row ***************************
Table: table5
Non_unique: 1
Key_name: KEY_ID_NAME
Seq_in_index: 2
Column_name: name
Collation: A
Cardinality: NULL
Sub_part: NULL
Packed: NULL
Null: YES
Index_type: BTREE
Comment:
2 rows in set (0.00 sec)

  从查询结果可以看出,索引类型是B树,两列结果的Key_name一样,说明是复合索引等等信息。不过这样看很累,在平时查看索引时,我喜欢使用'show create table'命令查看表上的索引:

mysql> show create table table5\G;
*************************** 1. row ***************************
Table: table5
Create Table: CREATE TABLE `table5` (
`id` int(10) unsigned DEFAULT NULL,
`name` varchar(32) DEFAULT NULL,
KEY `KEY_ID_NAME` (`id`,`name`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1
1 row in set (0.00 sec)

  这样看结果就清晰多了,'KEY KEY_ID_NAME(id, name)'直接把索引名称,索引作用列以及索引类型都显示出来了,清晰明了。

三、索引的删除                                                                             

可以使用以下命令删除索引:alter table 表名 drop index 索引名; 例如我们想删除table5上的KEY_ID_NAME索引只需使用以下命令即可:

alter table table5 drop index KEY_ID_NAME;

  比较特殊的是删除主键索引,删除主键索引的语法如下:alter table tablename drop primary key; 例如我们要删除table2上的主键索引可以使用以下命令:

alter table table2 drop primary key;

四、索引的利弊                                                                            

索引为我们带来的好处主要有以下两点:1、缩小检索范围,加快检索速度;2、在索引上排序及group by资源消耗极低。

同时,大量使用索引也会给我们带来以下弊端:1、增删改操作将比原来更加耗时;2、索引的存储会占用存储空间。

五、创建索引的考虑点                                                                   

当要为表创建索引时,我们可以从以下几个方面考虑是否应该创建索引:

1、较频繁的作为查询条件的字段应该创建索引;

2、唯一性太差的字段不适合单独创建索引,即使频繁作为查询条件;

3、更新非常频繁的字段不适合创建索引,因为添加索引后字段更新将更加耗时;

六、使用索引的注意项                                                                  

1、对于创建的多列索引,只要查询条件使用了最左边的列,索引一般就会被使用。例如在a,b,c列上创建索引,那么查询条件"a=5","a=5 and b=6","a=7 and b=8 and c=6"都会使用该索引;

2、对于使用like的查询,查询如果是‘%aaa’不会使用到索引‘aaa%’会使用到索引;

3、如果条件中有or,那么除非or条件都带有索引,否则还是会全表扫描;

4、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;

5、如果字符串较长时,直接使用'create index KEY_NAME on table6 (name)' 命令创建的索引也将较长,浪费磁盘空间;这时候我们可以通过'create index KEY_NAME on table6 (name(4))' 命令限定索引长度;

6、连接查询时,在连接键上增加索引可以加快速度,同时遵循小表驱动大表原则;

7、如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。

七、直观感受索引的威力                                                              

上一篇博客中我们创建了一张包含1000w数据的数据表,在该表上我们没有加任何索引,然后查询一条数据话费了6.5s时间。这次我们依然构造一张包含1000w数据的同样结构数据表,不同的是我们为它加上索引,然后查询数据,看一下索引优化的效果。

首先,创建数据库表:

CREATE TABLE emp
(
  empno MEDIUMINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '编号',
  ename VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT '名字',
  job VARCHAR(9) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT '工作',
  mgr MEDIUMINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '上级编号',
  hiredate DATE NOT NULL COMMENT '入职时间',
  sal DECIMAL(7,2) NOT NULL COMMENT '薪水',
  comm DECIMAL(7,2) NOT NULL COMMENT '红利',
  deptno MEDIUMINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '部门编号',
  KEY KEY_NO(empno)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;  

  然后调用存储过程插入1000w条数据:

call insert_emp(10000000);

  最后,调用和上篇博客一模一样的查询语句,看这次查询需要多长时间:

mysql> select * from emp where empno=413345;
+--------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+
| empno | ename | job | mgr | hiredate | sal | comm | deptno |
+--------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+
| 413345 | JpugvK | SALESMAN | 1 | 2014-10-27 | 2000.00 | 400.00 | 157 |
+--------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+
1 row in set (0.10 sec)

  查询时间从原来的6.5s提升到了0.1s,提高了65倍。

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