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MySQL InnoDB 索引与事务:https://www.bilibili.com/video/BV1XU4y1L7b7
1.1 最左前缀匹配原则(非常重要的原则)
mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配。比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。
1.2 =和in可以乱序
比如a=1 and b=2 and c=3建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。
1.3 尽量选择区分度高的列作为索引
区分度的公式是:
count(distinct col)/count(*)
区分度表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0。
那可能有人会问,这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条记录。
1.4 索引列不能参与计算
注记:保持列“干净”
比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)。
5. 尽量的扩展索引,不要新建索引
比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可。
在日常工作中,我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句,找出这些SQL语句并不意味着完事了,些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划,查看该SQL语句有没有使用上了索引,有没有做全表扫描,这都可以通过explain命令来查看。
所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器,还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节,以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。(QEP:sql生成一个执行计划query Execution plan)
执行一条EXPLAIN命令的格式如下:
mysql> explain select * from servers; +----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | 1 | SIMPLE | servers | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | NULL | +----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ 1 row in set (0.03 sec)
explain出来的信息有10列,分别是id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra。
id
select_type
table
显示这一行的数据是关于哪张表的,有时不是真实的表名字,看到的是derivedx
mysql> explain select * from (select * from ( select * from t1 where id=2602) a) b; +----+-------------+------------+--------+-------------------+---------+---------+------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------+--------+-------------------+---------+---------+------+------+-------+ | 1 | PRIMARY | <derived2> | system | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | | | 2 | DERIVED | <derived3> | system | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | | | 3 | DERIVED | t1 | const | PRIMARY,idx_t1_id | PRIMARY | 4 | | 1 | | +----+-------------+------------+--------+-------------------+---------+---------+------+------+-------+
type
表示MySQL在表中找到所需行的方式,又称“访问类型”。
常用的类型有: ALL, index, range, ref, eq_ref, const, system, NULL(从左到右,性能从差到好)
ALL:Full Table Scan, MySQL将遍历全表以找到匹配的行
index: Full Index Scan,index与ALL区别为index类型只遍历索引树
range:只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行
ref: 表示上述表的连接匹配条件,即哪些列或常量被用于查找索引列上的值
eq_ref: 类似ref,区别就在使用的索引是唯一索引,对于每个索引键值,表中只有一条记录匹配,简单来说,就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件
const、system: 当MySQL对查询某部分进行优化,并转换为一个常量时,使用这些类型访问。如将主键置于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量,system是const类型的特例,当查询的表只有一行的情况下,使用system
NULL: MySQL在优化过程中分解语句,执行时甚至不用访问表或索引,例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。
possible_keys
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询使用
该列完全独立于EXPLAIN输出所示的表的次序。这意味着在possible_keys中的某些键实际上不能按生成的表次序使用。如果该列是NULL,则没有相关的索引。在这种情况下,可以通过检查WHERE子句看是否它引用某些列或适合索引的列来提高你的查询性能。如果是这样,创造一个适当的索引并且再次用EXPLAIN检查查询
Key
key列显示MySQL实际决定使用的键(索引)
如果没有选择索引,键是NULL。要想强制MySQL使用或忽视possible_keys列中的索引,在查询中使用FORCE INDEX、USE INDEX或者IGNORE INDEX。
key_len
表示索引中使用的字节数,可通过该列计算查询中使用的索引的长度(key_len显示的值为索引字段的最大可能长度,并非实际使用长度,即key_len是根据表定义计算而得,不是通过表内检索出的)
不损失精确性的情况下,长度越短越好
ref
表示上述表的连接匹配条件,即哪些列或常量被用于查找索引列上的值
rows
表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况,估算的找到所需的记录所需要读取的行数
Extra
该列包含MySQL解决查询的详细信息,有以下几种情况:
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