Mysql的索引调优详解：如何去创建索引以及避免索引失效

在正式介绍Mysql调优之前，先补充mysql的两种引擎

mysql逻辑分层

InnoDB：事务优先（适合高并发操作，行锁）

MyISAM：性能优先（表锁）

查看使用的引擎：

show variables like "%storage_engine%";

使用哪个引擎在创建表时通过Engine=InnoDB创建，下面正式开始

目录

一、为什么要对sql进行优化：

二、SQL如何优化：

2.1、索引的弊端：

2.2 索引的优势：

2.3 关于索引的分类：

2.4 如何创建索引：

三、索引优化实例：

四、加索引的技巧：

3、exist和in：

五、避免索引失效的原则

六、慢查询日志的使用

一、为什么要对sql进行优化：

有时候数据库会出现性能低、执行时间太长、等待时间太长、SQL语句欠佳（连接查询）、索引失效等问题，这些问题会严重拖慢一个系统的速度，因此需要对sql进行优化。

SQL的编写过程和解析过程并非是一致的，下面是两者执行的先后顺序：

编写过程：
select..from..join..on..where..group by...having..order by...limit.
解析过程：
from..on..join..where..group by....having...select..order by...limit..

二、SQL如何优化：

SQL优化，主要就是在优化索引

索引：相当于书的目录，是帮助MYSQL高效获取数据的数据结构。就好比我们查字典，如果没有目录查一个字就需要遍历整本字典，而有了目录之后只需要按目录查询。索引的数据结构有（树：B+树（默认）、Hash树等等）

B+树是一种数据结构，所有的元素全部放在叶子节点，因此B+树查询数据都需要n次，n与树的高度相同

2.1、索引的弊端：

1.索引本身很大，需要存放在内存/硬盘（通常为硬盘）

2.索引不是所有情况均适用，以下三种情况不适合用索引：

a.少量数据

b.频繁更新的字段

c.很少使用的字段

3.索引提高了查询速度，但是会降低增删改的效率

2.2 索引的优势：

1.提高查询效率（降低IO使用率）

2.降低CPU使用率

2.3 关于索引的分类：

单值索引：单列的索引，比如学生表中的grade。一个表可以有多个单值索引

唯一索引：与单值索引的区别是属性不能重复。比如主键id

主键索引：与唯一索引的区别是内容不能为null

复合索引：多个列构成的索引，（name，grade）构成索引后先查name，再查grade

2.4 如何创建索引：

方法一：

create 索引类型 索引名 on 表（字段）

单值索引：
create index name_index on student(name);
唯一索引：
create unique index id_index on student(id);
复合索引:
create index name_grade_index on student(name,grade);

方法二:

alter table 表名 add 索引类型 索引名(字段);

单值索引：
alter table student add index name_index(name);
唯一索引：
alter table student add  unique index id_index(id);
复合索引:
alter table student add index name_grade_index(name,grade);

删除索引：

drop index 索引名 on 表名

 2.5 explain关键字

通过explain关键字可以看到sql语句的执行过程，其中type、key、key_len、Extra需要尤其注重

id：标识符

如果有多个id，id值相同，顺序执行；id值不同，id值越大越优先查询

select_type：查询类型

primary：包含子查询SQL中的主查询（最外层）

subquery：包含子查询SQL中的子查询（非最外层）

simple：简单查询（不包含子查询、union）

derived：衍生查询（使用到了临时表）

union：当查询时用到了table1 union table2，table1类型是derived，table2的类型是union

union result：哪些表存在union查询

table：查询的是哪张表

type：索引类型

system>const>eq_ref>ref>range>index>all

system>const存在于理想状态，实际能达到ref，索引的优化一般到ref为止

const：仅仅能查到一条数据的SQL，用于主键索引和唯一索引

eq_ref：唯一性索引：对于每个索引键的查询，返回匹配唯一行数据（有且只有1个，不能多、不能0）

ref：非唯一性索引，对于每个索引键的查询，返回匹配的所有行

range：检索指定范围的行，where后面是一个范围查询（between，>，<)等。

index：查询全部索引中的数据

all：查询全部表中的数据

possible_keys 可能用到的索引

key实际用到的索引

key_len：索引的长度，用于判断复合索引是否被完全使用

ref:指明当前表所参照的字段

rows：被索引优化查询的数据个数（实际通过索引查询到的数据个数）

Extra：

using filesort：性能消耗大；需要“额外”的一次排序，常见于orderby语句

using temporary：性能损耗大，用到了临时表，一般出现在groupby中

using index：性能提升；索引覆盖（覆盖索引）。原因：不读取原文件，只从索引文件中获取数据

using where：回表查询；

三、索引优化实例：

建一张book表，插入一些数据

 create table book
 (
     bid int(4) primary key,
     name varchar(20) not null,
     authorid int(4) not null,
     typeid int(4) not null
);
insert into book values(1,'java',1,1);
insert into book values(2,'c',2,2);
insert into book values(3,'math',3,3);
insert into book values(4,'english',4,3);

首先不建立索引查看查询情况：虽然我没建立索引，但是mysql5.7自动建立了主键索引，现在的type是index，继续优化：

添加一个复合索引，将查询时所用到的属性均加入进去

alter table book index a_t_b(authorid,typeid,bid);

 此时的type已经到了ref，达到了最好的优化效果，在额外信息中依旧存在using where，因为当使用in时，部分索引可能会失效，所以一部分数据从索引中查询，一部分数据回表查询。

四、加索引的技巧：

1、小表驱动大表：

select ... from .... where 小表.x=大表.x;

2、索引建立在经常使用的字段上

3、exist和in：

如果主查询的数据集大，则使用in，如果子查询的数据集大，则使用exist

select .. from table where exist/in (子查询)

4、order by优化：

1.避免select *的使用

2.复合索引不要跨列使用

3.保证所有排序字段排序顺序的一致性（都是升序或降序）

五、避免索引失效的原则

1、复合索引不要跨列或无序使用（最佳左前缀）：索引的顺序和sql语句查询时的顺序一致

2、复合索引尽量使用全索引匹配

3、不要在索引上进行任何操作（计算、函数、类型转换）

4、like尽量以“常量”开头，不要以%开头，否则索引失效

5、尽量不要使用类型转换（显示、隐式），否则索引失效，如：

name的属性是varchar，这里变成了int
select * from teacher where name=123

6、 尽量不要使用or，否则索引失效

六、慢查询日志的使用

慢查询日志是mysql提供的一种日志记录，用于记录Mysql响应时间超过阈值的Sql语句（long_query_time，默认10秒）。

慢查询日志默认是关闭的，建议开发时开启，部署时关闭

查看慢查询日志
show variables like '%slow_query_log%';

临时开启慢查询日志

set global slow_query_log=1;

永久开启：在mysql的配置文件里增加下面两句话：

slow_query_log=1
slow_query_log_file=XXX/slow.log

查看慢查询时间阈值：

show variables like '%long_query_time%';

更改慢查询时间阈值

show variables like '%long_query_time%';