1 初识索引
索引在MySQL中也叫是一种“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。html
索引对于良好的性能很是关键，尤为是当表中的数据量愈来愈大时，索引对于性能的影响愈发重要。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引可以轻易将查询性能提升好几个数量级。mysql
索引至关于字典的音序表，若是要查某个字，若是不使用音序表，则须要从几百页中逐页去查。sql
2 索引的原理
索引的目的在于提升查询效率，与咱们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，而后定位到该章下的一个小节，而后找到页数。类似的例子还有：查字典，查火车车次，飞机航班等数据库
本质都是：经过不断地缩小想要获取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成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，咱们能够老是用同一种查找方式来锁定数据。vim
2.1 B+树
### b+树性质 1.索引字段要尽可能的小： 咱们知道IO次数取决于b+数的高度h，假设当前数据表的数据为N，每一个磁盘块的数据项的数量是m，则有h=㏒(m+1)N，当数据量N必定的状况下，m越大，h越小；而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小，磁盘块的大小也就是一个数据页的大小，是固定的，若是数据项占的空间越小，数据项的数量越多，树的高度越低。这就是为何每一个数据项，即索引字段要尽可能的小，好比int占4字节，要比bigint8字节少一半。这也是为何b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度降低，致使树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。 2.索引的最左匹配特性： 当b+树的数据项是复合的数据结构，好比(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来创建搜索树的，好比当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来肯定下一步的所搜方向，若是name相同再依次比较age和sex，最后获得检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪一个节点，由于创建搜索树的时候name就是第一个比较因子，必需要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。好比当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树能够用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，因此只能把名字等于张三的数据都找到，而后再匹配性别是F的数据了， 这个是很是重要的性质，即索引的最左匹配特性。
2.2 聚合索引与辅助索引
数据库中的B+树索引能够分为汇集索引（clustered index）和辅助索引（secondary index），性能优化
汇集索引与辅助索引相同的是：不论是汇集索引仍是辅助索引，其内部都是B+树的形式，即高度是平衡的，叶子结点存放着全部的数据。服务器
汇集索引与辅助索引不一样的是：叶子结点存放的是不是一整行的信息数据结构
（1）汇集索引
（2）辅助索引
汇集索引与辅助索引区别
3 MySQL索引
3.1 了解索引
## 索引的功能
1. 索引的功能就是加速查找2. mysql中的primary key，unique，联合惟一也都是索引，这些索引除了加速查找之外，还有约束的功能
## 建立/删除索引的语法 ## #方法一：建立表时 CREATE TABLE 表名 ( 字段名1 数据类型 [完整性约束条件…], 字段名2 数据类型 [完整性约束条件…], [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX | KEY [索引名] (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ); #方法二：CREATE在已存在的表上建立索引 CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名 ON 表名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ; #方法三：ALTER TABLE在已存在的表上建立索引 ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ; #删除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;
示例
3.2 索引类型
#### 经常使用索引 #### #一、普通索引INDEX：加速查找 #二、惟一索引： -主键索引PRIMARY KEY：加速查找+约束（不为空、不能重复） -惟一索引UNIQUE:加速查找+约束（不能重复） #三、联合索引： -PRIMARY KEY(id,name):联合主键索引 -UNIQUE(id,name):联合惟一索引 -INDEX(id,name):联合普通索引
# 组合索引(最左前缀匹配)： - create unique index 索引名称 on 表名(列名,列名) - drop unique index 索引名称 on 表名 - create index ix_name_email on userinfo3(name,email,) - 最左前缀匹配【必定要包含最左边的】 √ select * from userinfo3 where name='alex'; √ select * from userinfo3 where name='alex' and email='asdf'; × select * from userinfo3 where email='alex@qq.com'; # 组合索引效率 > 索引合并 组合索引 - (name,email,) select * from userinfo3 where name='alex' and email='asdf'; select * from userinfo3 where name='alex'; 索引合并【把多个单列索引合并使用】： - name - email select * from userinfo3 where name='alex' and email='asdf'; select * from userinfo3 where name='alex'; select * from userinfo3 where email='asdf';
#覆盖索引：在索引文件中直接获取数据。 即从辅助索引中就能够获得查询记录，而不须要查询汇集索引中的记录。
4 正确使用索引
（1）范围问题，或者说条件不明确，条件中出现这些符号或关键字：>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like、大于号、小于号ide
（2）尽可能选择区分度高的列做为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大咱们扫描的记录数越少，惟一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0函数
（3）索引列不能在条件中参与计算，保持列“干净”，好比from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，缘由很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，须要把全部元素都应用函数才能比较，显然成本太大。因此语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)
（4）and/or
#一、and与or的逻辑 条件1 and 条件2:全部条件都成立才算成立，但凡要有一个条件不成立则最终结果不成立 条件1 or 条件2:只要有一个条件成立则最终结果就成立 #二、and的工做原理 条件： a = 10 and b = 'xxx' and c > 3 and d =4 索引： 制做联合索引(d,a,b,c) 工做原理: 对于连续多个and：mysql会按照联合索引，从左到右的顺序找一个区分度高的索引字段(这样即可以快速锁定很小的范围)，加速查询，即按照d—>a->b->c的顺序 #三、or的工做原理 条件： a = 10 or b = 'xxx' or c > 3 or d =4 索引： 制做联合索引(d,a,b,c) 工做原理: 对于连续多个or：mysql会按照条件的顺序，从左到右依次判断，即a->b->c->d
（5）最左前缀匹配原则
（6）其余注意事项
- 避免使用select *
- 使用count(1)
- 建立表时尽可能使用 char 代替 varchar - 表的字段顺序固定长度的字段优先 - 组合索引代替多个单列索引（因为mysql中每次只能使用一个索引，因此常用多个条件查询时更适合使用组合索引） - 尽可能使用短索引 - 使用链接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries) - 连表时注意条件类型需一致 - 索引散列值（重复少）不适合建索引，例：性别不适合
5 查询优化神器-explain
优化语句基本上都是在优化rows。具体用法和字段含义能够参考官网 explain-output
# 执行计划：让mysql预估执行操做(通常正确) all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const #id,email # 慢： select * from userinfo3 where name='alex' explain select * from userinfo3 where name='alex' type: ALL(全表扫描) select * from userinfo3 limit 1;
# 快： select * from userinfo3 where email='alex' type: const(走索引)
6 慢查询优化的基本步骤
# 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，单表每一个字段分别查询，看哪一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
7 慢日志管理
# 慢日志 - 执行时间 > 10 - 未命中索引 - 日志文件路径 配置： - 内存 show variables like '%query%'; show variables like '%queries%'; set global 变量名 = 值 - 配置文件 mysqld --defaults-file='E:\wupeiqi\mysql-5.7.16-winx64\mysql-5.7.16-winx64\my-default.ini' my.conf内容： slow_query_log = ON slow_query_log_file = D:/.... # 注意：修改配置文件以后，须要重启服务
MySQL日志管理
======================================================== 错误日志: 记录 MySQL 服务器启动、关闭及运行错误等信息 二进制日志: 又称binlog日志，以二进制文件的方式记录数据库中除 SELECT 之外的操做 查询日志: 记录查询的信息 慢查询日志: 记录执行时间超过指定时间的操做 中继日志： 备库将主库的二进制日志复制到本身的中继日志中，从而在本地进行重放 通用日志： 审计哪一个帐号、在哪一个时段、作了哪些事件 事务日志或称redo日志： 记录Innodb事务相关的如事务执行时间、检查点等 ======================================================== # 1、bin-log 1. 启用 # vim /etc/my.cnf [mysqld] log-bin[=dir\[filename]] # service mysqld restart 2. 暂停 //仅当前会话 SET SQL_LOG_BIN=0; SET SQL_LOG_BIN=1; 3. 查看 查看所有： # mysqlbinlog mysql.000002 按时间： # mysqlbinlog mysql.000002 --start-datetime="2012-12-05 10:02:56" # mysqlbinlog mysql.000002 --stop-datetime="2012-12-05 11:02:54" # mysqlbinlog mysql.000002 --start-datetime="2012-12-05 10:02:56" --stop-datetime="2012-12-05 11:02:54" 按字节数： # mysqlbinlog mysql.000002 --start-position=260 # mysqlbinlog mysql.000002 --stop-position=260 # mysqlbinlog mysql.000002 --start-position=260 --stop-position=930 4. 截断bin-log（产生新的bin-log文件） a. 重启mysql服务器 b. # mysql -uroot -p123 -e 'flush logs' 5. 删除bin-log文件 # mysql -uroot -p123 -e 'reset master' # 2、查询日志 启用通用查询日志 # vim /etc/my.cnf [mysqld] log[=dir\[filename]] # service mysqld restart # 3、慢查询日志 3.1 启用慢查询日志 # vim /etc/my.cnf [mysqld] log-slow-queries[=dir\[filename]] long_query_time=n # service mysqld restart MySQL 5.6: slow-query-log=1 slow-query-log-file=slow.log long_query_time=3 单位为秒 3,2 查看慢查询日志 测试:BENCHMARK(count,expr) SELECT BENCHMARK(50000000,2*3);
6 慢查询优化的基本步骤
# 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，单表每一个字段分别查询，看哪一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
7 慢日志管理
# 慢日志 - 执行时间 > 10 - 未命中索引 - 日志文件路径 配置： - 内存 show variables like '%query%'; show variables like '%queries%'; set global 变量名 = 值 - 配置文件 mysqld --defaults-file='E:\wupeiqi\mysql-5.7.16-winx64\mysql-5.7.16-winx64\my-default.ini' my.conf内容： slow_query_log = ON slow_query_log_file = D:/.... # 注意：修改配置文件以后，须要重启服务
MySQL日志管理