mysql如何建立索引workbench_如何对MySQL索引进行优化分析
為什么你寫的sql查詢慢？為什么你建的索引常失效？通過本章內(nèi)容，你將學會MySQL性能下降的原因，索引的簡介，索引創(chuàng)建的原則，explain命令的使用，以及explain輸出字段的意義。助你了解索引，分析索引，使用索引，從而寫出更高性能的sql語句。還在等啥子？擼起袖子就是干！
案例分析
我們先簡單了解一下非關系型數(shù)據(jù)庫和關系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別。
MongoDB是NoSQL中的一種。NoSQL的全稱是Not only SQL，非關系型數(shù)據(jù)庫。它的特點是性能高，擴張性強，模式靈活，在高并發(fā)場景表現(xiàn)得尤為突出。但目前它還只是關系型數(shù)據(jù)庫的補充，它在數(shù)據(jù)的一致性，數(shù)據(jù)的安全性，查詢的復雜性問題上和關系型數(shù)據(jù)庫還存在一定差距。
MySQL是關系性數(shù)據(jù)庫中的一種，查詢功能強，數(shù)據(jù)一致性高，數(shù)據(jù)安全性高，支持二級索引。但性能方面稍遜與MongoDB，特別是百萬級別以上的數(shù)據(jù)，很容易出現(xiàn)查詢慢的現(xiàn)象。這時候需要分析查詢慢的原因，一般情況下是程序員sql寫的爛，或者是沒有鍵索引，或者是索引失效等原因?qū)е碌摹?/p>
公司ERP系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫主要是MongoDB（最接近關系型數(shù)據(jù)的NoSQL），其次是Redis，MySQL只占很少的部分。現(xiàn)在又重新使用MySQL，歸功于阿里巴巴的奇門系統(tǒng)和聚石塔系統(tǒng)?？紤]到訂單數(shù)量已經(jīng)是百萬級以上，對MySQL的性能分析也就顯得格外重要。
我們先通過兩個簡單的例子來入門。后面會詳細介紹各個參數(shù)的作用和意義。
場景一：訂單導入，通過交易號避免重復導單
業(yè)務邏輯：訂單導入時，為了避免重復導單，一般會通過交易號去數(shù)據(jù)庫中查詢，判斷該訂單是否已經(jīng)存在。
最基礎的sql語句
mysql> select * from itdragon_order_list where transaction_id = "81X97310V32236260E"; +-------+--------------------+-------+------+----------+--------------+----------+------------------+-------------+-------------+------------+---------------------+ | id | transaction_id | gross | net | stock_id | order_status | descript | finance_descript | create_type | order_level | input_user | input_date | +-------+--------------------+-------+------+----------+--------------+----------+------------------+-------------+-------------+------------+---------------------+ | 10000 | 81X97310V32236260E | 6.6 | 6.13 | 1 | 10 | ok | ok | auto | 1 | itdragon | 2017-08-18 17:01:49 | +-------+--------------------+-------+------+----------+--------------+----------+------------------+-------------+-------------+------------+---------------------+mysql> explain select * from itdragon_order_list where transaction_id = "81X97310V32236260E"; +----+-------------+---------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+---------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | itdragon_order_list | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3 | 33.33 | Using where | +----+-------------+---------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+查詢的本身沒有任何問題，在線下的測試環(huán)境也沒有任何問題?？墒?#xff0c;功能一旦上線，查詢慢的問題就迎面而來。幾百上千萬的訂單，用全表掃描？啊？哼!
怎么知道該sql是全表掃描呢？通過explain命令可以清楚MySQL是如何處理sql語句的。打印的內(nèi)容分別表示：
因為數(shù)據(jù)庫中只有三條數(shù)據(jù)，所以rows和filtered的信息作用不大。這里需要重點了解的是type為ALL，全表掃描的性能是最差的，假設數(shù)據(jù)庫中有幾百萬條數(shù)據(jù)，在沒有索引的幫助下會異?？D。
初步優(yōu)化：為transaction_id創(chuàng)建索引
mysql> create unique index idx_order_transaID on itdragon_order_list (transaction_id); mysql> explain select * from itdragon_order_list where transaction_id = "81X97310V32236260E"; +----+-------------+---------------------+------------+-------+--------------------+--------------------+---------+-------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+---------------------+------------+-------+--------------------+--------------------+---------+-------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | itdragon_order_list | NULL | const | idx_order_transaID | idx_order_transaID | 453 | const | 1 | 100 | NULL | +----+-------------+---------------------+------------+-------+--------------------+--------------------+---------+-------+------+----------+-------+這里創(chuàng)建的索引是唯一索引，而非普通索引。
唯一索引打印的type值是const。表示通過索引一次就可以找到。即找到值就結(jié)束掃描返回查詢結(jié)果。
普通索引打印的type值是ref。表示非唯一性索引掃描。找到值還要繼續(xù)掃描，直到將索引文件掃描完為止。(這里沒有貼出代碼)
顯而易見，const的性能要遠高于ref。并且根據(jù)業(yè)務邏輯來判斷，創(chuàng)建唯一索引是合情合理的。
再次優(yōu)化：覆蓋索引
mysql> explain select transaction_id from itdragon_order_list where transaction_id = "81X97310V32236260E"; +----+-------------+---------------------+------------+-------+--------------------+--------------------+---------+-------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+---------------------+------------+-------+--------------------+--------------------+---------+-------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | itdragon_order_list | NULL | const | idx_order_transaID | idx_order_transaID | 453 | const | 1 | 100 | Using index | +----+-------------+---------------------+------------+-------+--------------------+--------------------+---------+-------+------+----------+-------------+這里將select * from 改為了 select transaction_id from 后
Extra 顯示 Using index，表示該查詢使用了覆蓋索引，這是一個非常好的消息，說明該sql語句的性能很好。若提示的是Using filesort(使用內(nèi)部排序)和Using temporary(使用臨時表)則表明該sql需要立即優(yōu)化了。
根據(jù)業(yè)務邏輯來的，查詢結(jié)構(gòu)返回transaction_id 是可以滿足業(yè)務邏輯要求的。
場景二，訂單管理頁面，通過訂單級別和訂單錄入時間排序
業(yè)務邏輯：優(yōu)先處理訂單級別高，錄入時間長的訂單。
既然是排序，首先想到的應該是order by， 還有一個可怕的 Using filesort 等著你。
最基礎的sql語句
mysql> explain select * from itdragon_order_list order by order_level,input_date; +----+-------------+---------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+---------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+ | 1 | SIMPLE | itdragon_order_list | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3 | 100 | Using filesort | +----+-------------+---------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+首先，采用全表掃描就不合理，還使用了文件排序Using filesort，更加拖慢了性能。
MySQL在4.1版本之前文件排序是采用雙路排序的算法，由于兩次掃描磁盤，I/O耗時太長。后優(yōu)化成單路排序算法。其本質(zhì)就是用空間換時間，但如果數(shù)據(jù)量太大，buffer的空間不足，會導致多次I/O的情況。其效果反而更差。與其找運維同事修改MySQL配置，還不如自己乖乖地建索引。
初步優(yōu)化：為order_level,input_date 創(chuàng)建復合索引
mysql> create index idx_order_levelDate on itdragon_order_list (order_level,input_date); mysql> explain select * from itdragon_order_list order by order_level,input_date; +----+-------------+---------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+---------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+ | 1 | SIMPLE | itdragon_order_list | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3 | 100 | Using filesort | +----+-------------+---------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+創(chuàng)建復合索引后你會驚奇的發(fā)現(xiàn)，和沒創(chuàng)建索引一樣？？？都是全表掃描，都用到了文件排序。是索引失效？還是索引創(chuàng)建失敗？我們試著看看下面打印情況
mysql> explain select order_level,input_date from itdragon_order_list order by order_level,input_date; +----+-------------+---------------------+------------+-------+---------------+---------------------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+---------------------+------------+-------+---------------+---------------------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | itdragon_order_list | NULL | index | NULL | idx_order_levelDate | 68 | NULL | 3 | 100 | Using index | +----+-------------+---------------------+------------+-------+---------------+---------------------+---------+------+------+----------+-------------+將select * from換成了select order_level,input_date from后。type從all升級為index，表示（full index scan）全索引文件掃描，Extra也顯示使用了覆蓋索引?？墒遣粚Π?#xff01;！！！檢索雖然快了，但返回的內(nèi)容只有order_level和input_date 兩個字段，讓業(yè)務同事怎么用？難道把每個字段都建一個復合索引？
MySQL沒有這么笨，可以使用force index 強制指定索引。在原來的sql語句上修改force index(idx_order_levelDate)即可。
mysql> explain select * from itdragon_order_list force index(idx_order_levelDate) order by order_level,input_date; +----+-------------+---------------------+------------+-------+---------------+---------------------+---------+------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+---------------------+------------+-------+---------------+---------------------+---------+------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | itdragon_order_list | NULL | index | NULL | idx_order_levelDate | 68 | NULL | 3 | 100 | NULL | +----+-------------+---------------------+------------+-------+---------------+---------------------+---------+------+------+----------+-------+再次優(yōu)化：訂單級別真的要排序么？
其實給訂單級別排序意義并不大，給訂單級別添加索引意義也不大。因為order_level的值可能只有，低，中，高，加急，這四種。對于這種重復且分布平均的字段，排序和加索引的作用不大。
我們能否先固定 order_level 的值，然后再給 input_date 排序？如果查詢效果明顯，是可以推薦業(yè)務同事使用該查詢方式。
和之前的sql比起來，type從index 升級為 ref(非唯一性索引掃描)。索引的長度從68變成了5，說明只用了一個索引。ref也是一個常量。Extra 為Using index condition 表示自動根據(jù)臨界值，選擇索引掃描還是全表掃描?？偟膩碚f性能遠勝于之前的sql。
上面兩個案例只是快速入門，我們需嚴記一點：優(yōu)化是基于業(yè)務邏輯來的。絕對不能為了優(yōu)化而擅自修改業(yè)務邏輯。如果能修改當然是最好的。
索引簡介
官方定義：索引（Index） 是幫助MySQL高效獲取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
大家一定很好奇，索引為什么是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它又是怎么提高查詢的速度？我們拿最常用的二叉樹來分析索引的工作原理。看下面的圖片：
創(chuàng)建索引的優(yōu)勢：
1 提高數(shù)據(jù)的檢索速度，降低數(shù)據(jù)庫IO成本：使用索引的意義就是通過縮小表中需要查詢的記錄的數(shù)目從而加快搜索的速度。
2 降低數(shù)據(jù)排序的成本，降低CPU消耗：索引之所以查的快，是因為先將數(shù)據(jù)排好序，若該字段正好需要排序，則真好降低了排序的成本。
創(chuàng)建索引的劣勢：
1 占用存儲空間：索引實際上也是一張表，記錄了主鍵與索引字段，一般以索引文件的形式存儲在磁盤上。
2 降低更新表的速度：表的數(shù)據(jù)發(fā)生了變化，對應的索引也需要一起變更，從而減低的更新速度。否則索引指向的物理數(shù)據(jù)可能不對，這也是索引失效的原因之一。
3 優(yōu)質(zhì)索引創(chuàng)建難：索引的創(chuàng)建并非一日之功，也并非一直不變。需要頻繁根據(jù)用戶的行為和具體的業(yè)務邏輯去創(chuàng)建最佳的索引。
索引分類
我們常說的索引一般指的是BTree（多路搜索樹）結(jié)構(gòu)組織的索引。其中還有聚合索引，次要索引，復合索引，前綴索引，唯一索引，統(tǒng)稱索引，當然除了B+樹外，還有哈希索引（hash index）等。
單值索引：一個索引只包含單個列，一個表可以有多個單列索引唯一索引：索引列的值必須唯一，但允許有空值復合索引：一個索引包含多個列，實際開發(fā)中推薦使用
實際開發(fā)中推薦使用復合索引，并且單表創(chuàng)建的索引個數(shù)建議不要超過五個
基本語法：
創(chuàng)建：
刪除：
drop index [indexName] on tableName查看：
show index from tableName哪些情況需要建索引：
1 主鍵，唯一索引
2 經(jīng)常用作查詢條件的字段需要創(chuàng)建索引
3 經(jīng)常需要排序、分組和統(tǒng)計的字段需要建立索引
4 查詢中與其他表關聯(lián)的字段，外鍵關系建立索引
哪些情況不要建索引：
1 表的記錄太少，百萬級以下的數(shù)據(jù)不需要創(chuàng)建索引
2 經(jīng)常增刪改的表不需要創(chuàng)建索引
3 數(shù)據(jù)重復且分布平均的字段不需要創(chuàng)建索引，如 true,false 之類。
4 頻發(fā)更新的字段不適合創(chuàng)建索引
5 where條件里用不到的字段不需要創(chuàng)建索引
性能分析
MySQL 自身瓶頸
MySQL自身參見的性能問題有磁盤空間不足，磁盤I/O太大，服務器硬件性能低。
1 CPU：CPU 在飽和的時候一般發(fā)生在數(shù)據(jù)裝入內(nèi)存或從磁盤上讀取數(shù)據(jù)時候
2 IO：磁盤I/O 瓶頸發(fā)生在裝入數(shù)據(jù)遠大于內(nèi)存容量的時候
3 服務器硬件的性能瓶頸：top,free,iostat 和 vmstat來查看系統(tǒng)的性能狀態(tài)
explain 分析sql語句
使用explain關鍵字可以模擬優(yōu)化器執(zhí)行sql查詢語句，從而得知MySQL 是如何處理sql語句。
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-------+id
select 查詢的序列號，包含一組可以重復的數(shù)字，表示查詢中執(zhí)行sql語句的順序。一般有三種情況：
第一種：id全部相同，sql的執(zhí)行順序是由上至下；
第二種：id全部不同，sql的執(zhí)行順序是根據(jù)id大的優(yōu)先執(zhí)行；
第三種：id既存在相同，又存在不同的。先根據(jù)id大的優(yōu)先執(zhí)行，再根據(jù)相同id從上至下的執(zhí)行。
select_type
select 查詢的類型，主要是用于區(qū)別普通查詢，聯(lián)合查詢，嵌套的復雜查詢
simple：簡單的select 查詢，查詢中不包含子查詢或者union
primary：查詢中若包含任何復雜的子查詢，最外層查詢則被標記為primary
subquery：在select或where 列表中包含了子查詢
derived：在from列表中包含的子查詢被標記為derived（衍生）MySQL會遞歸執(zhí)行這些子查詢，把結(jié)果放在臨時表里。
union：若第二個select出現(xiàn)在union之后，則被標記為union，若union包含在from子句的子查詢中，外層select將被標記為：derived
union result：從union表獲取結(jié)果的select
partitions
表所使用的分區(qū)，如果要統(tǒng)計十年公司訂單的金額，可以把數(shù)據(jù)分為十個區(qū)，每一年代表一個區(qū)。這樣可以大大的提高查詢效率。
type
這是一個非常重要的參數(shù)，連接類型，常見的有：all , index , range , ref , eq_ref , const , system , null 八個級別。
性能從最優(yōu)到最差的排序：system > const > eq_ref > ref > range > index > all
對java程序員來說，若保證查詢至少達到range級別或者最好能達到ref則算是一個優(yōu)秀而又負責的程序員。
all：（full table scan）全表掃描無疑是最差，若是百萬千萬級數(shù)據(jù)量，全表掃描會非常慢。
index：（full index scan）全索引文件掃描比all好很多，畢竟從索引樹中找數(shù)據(jù)，比從全表中找數(shù)據(jù)要快。
range：只檢索給定范圍的行，使用索引來匹配行。范圍縮小了，當然比全表掃描和全索引文件掃描要快。sql語句中一般會有between，in，>，< 等查詢。
ref：非唯一性索引掃描，本質(zhì)上也是一種索引訪問，返回所有匹配某個單獨值的行。比如查詢公司所有屬于研發(fā)團隊的同事，匹配的結(jié)果是多個并非唯一值。
eq_ref：唯一性索引掃描，對于每個索引鍵，表中有一條記錄與之匹配。比如查詢公司的CEO，匹配的結(jié)果只可能是一條記錄，
const：表示通過索引一次就可以找到，const用于比較primary key 或者unique索引。因為只匹配一行數(shù)據(jù)，所以很快，若將主鍵至于where列表中MySQL就能將該查詢轉(zhuǎn)換為一個常量。
system：表只有一條記錄（等于系統(tǒng)表），這是const類型的特列，平時不會出現(xiàn)，了解即可
possible_keys
顯示查詢語句可能用到的索引(一個或多個或為null)，不一定被查詢實際使用。僅供參考使用。
key
顯示查詢語句實際使用的索引。若為null，則表示沒有使用索引。
key_len
顯示索引中使用的字節(jié)數(shù)，可通過key_len計算查詢中使用的索引長度。在不損失精確性的情況下索引長度越短越好。key_len 顯示的值為索引字段的最可能長度，并非實際使用長度，即key_len是根據(jù)表定義計算而得，并不是通過表內(nèi)檢索出的。
ref
顯示索引的哪一列或常量被用于查找索引列上的值。
rows
根據(jù)表統(tǒng)計信息及索引選用情況，大致估算出找到所需的記錄所需要讀取的行數(shù)，值越大越不好。
extra
Using filesort： 說明MySQL會對數(shù)據(jù)使用一個外部的索引排序，而不是按照表內(nèi)的索引順序進行讀取。MySQL中無法利用索引完成的排序操作稱為“文件排序” 。出現(xiàn)這個就要立刻優(yōu)化sql。
Using temporary： 使用了臨時表保存中間結(jié)果，MySQL在對查詢結(jié)果排序時使用臨時表。常見于排序 order by 和 分組查詢 group by。 出現(xiàn)這個更要立刻優(yōu)化sql。
Using index： 表示相應的select 操作中使用了覆蓋索引（Covering index），避免訪問了表的數(shù)據(jù)行，效果不錯！如果同時出現(xiàn)Using where，表明索引被用來執(zhí)行索引鍵值的查找。如果沒有同時出現(xiàn)Using where，表示索引用來讀取數(shù)據(jù)而非執(zhí)行查找動作。
覆蓋索引（Covering Index） ：也叫索引覆蓋，就是select 的數(shù)據(jù)列只用從索引中就能夠取得，不必讀取數(shù)據(jù)行，MySQL可以利用索引返回select 列表中的字段，而不必根據(jù)索引再次讀取數(shù)據(jù)文件。
Using index condition： 在5.6版本后加入的新特性，優(yōu)化器會在索引存在的情況下，通過符合RANGE范圍的條數(shù) 和 總數(shù)的比例來選擇是使用索引還是進行全表遍歷。
Using where： 表明使用了where 過濾
Using join buffer： 表明使用了連接緩存
impossible where： where 語句的值總是false，不可用，不能用來獲取任何元素
distinct： 優(yōu)化distinct操作，在找到第一匹配的元組后即停止找同樣值的動作。
filtered
一個百分比的值，和rows 列的值一起使用，可以估計出查詢執(zhí)行計劃(QEP)中的前一個表的結(jié)果集，從而確定join操作的循環(huán)次數(shù)。小表驅(qū)動大表，減輕連接的次數(shù)。
性能下降的原因
從程序員的角度
1 查詢語句寫的不好
2 沒建索引，索引建的不合理或索引失效
3 關聯(lián)查詢有太多的join
從服務器的角度
1 服務器磁盤空間不足
2 服務器調(diào)優(yōu)配置參數(shù)設置不合理
總結(jié)
1 索引是排好序且快速查找的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。其目的是為了提高查詢的效率。
2 創(chuàng)建索引后，查詢數(shù)據(jù)變快，但更新數(shù)據(jù)變慢。
3 性能下降的原因很可能是索引失效導致。
4 索引創(chuàng)建的原則，經(jīng)常查詢的字段適合創(chuàng)建索引，頻繁需要更新的數(shù)據(jù)不適合創(chuàng)建索引。
5 索引字段頻繁更新，或者表數(shù)據(jù)物理刪除容易造成索引失效。
6 擅用 explain 分析sql語句
7 除了優(yōu)化sql語句外，還可以優(yōu)化表的設計。如盡量做成單表查詢，減少表之間的關聯(lián)。設計歸檔表等。
到這里，MySQL的索引優(yōu)化分析就結(jié)束了，有什么不對的地方，大家可以提出來。
來源：博客園
作者：ITDragon龍
原文：https://www.cnblogs.com/itdragon/p/8146439.html
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的mysql如何建立索引workbench_如何对MySQL索引进行优化分析的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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