当前位置：网站首页>MySQL高级-六索引优化

MySQL高级-六索引优化

2022-07-31 00:44:00 【嘟哇嘟】

数据库优化方案

  • 索引失效，没有充分利用到索引：索引建立
  • 关联查询太多JOIN（设计缺陷或不得已的需求）：SQL优化
  • 数据过多：分库分表
  • 服务器调/优及各个参数设置（缓冲、线程数等）：调整my.cnf

性能分析-explain

1、explain 是什么？

使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。

2、explain 的用法

explain sql语句

数据准备

 use dudu;

 create table t1(id int(10) auto_increment, content varchar(100) null, primary key (id));
 create table t2(id int(10) auto_increment, content varchar(100) null, primary key (id));
 create table t3(id int(10) auto_increment, content varchar(100) null, primary key (id));
 create table t4(id int(10) auto_increment, content1 varchar(100) null, content2 varchar(100) null, primary key (id));

 create index idx_content1 on t4(content1);  -- 普通索引

 # 以下新增sql多执行几次，以便演示
 insert into t1(content) values(concat('t1_',floor(1+rand()*1000)));
 insert into t2(content) values(concat('t2_',floor(1+rand()*1000)));
 insert into t3(content) values(concat('t3_',floor(1+rand()*1000)));
 insert into t4(content1, content2) values(concat('t4_',floor(1+rand()*1000)), concat('t4_',floor(1+rand()*1000)));

各字段解释

table

单表：显示这一行的数据是关于哪张表的

explain select *from t1;

在这里插入图片描述

多表关联：t1为驱动表，t2为被驱动表。

注意：内连接时，MySQL性能优化器会自动判断哪个表是驱动表，哪个表示被驱动表，和书写的顺序无关
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

id

表示查询中执行select子句或操作表的顺序
id相同：执行顺序由上至下
在这里插入图片描述

id不同：如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行

explain select t1.id from t1 where t1.id =(
        select t2.id from t2 where t2.id =(
        select t3.id from t3 where t3.content = 't3_434'
        )
        );

在这里插入图片描述
注意：查询优化器可能对涉及子查询的语句进行优化，转为连接查询`

explain select * from t1 where content in (select content from t2 where content = 'a');

在这里插入图片描述

id为null：最后执行

explain select * from t1 union select * from t2;

在这里插入图片描述

小结：

  • id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行
  • 在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
  • 关注点：id号每个号码，表示一趟独立的查询, 一个sql的查询趟数越少越好

select_type

查询的类型，主要是用于区别普通查询、联合查询、子查询等的复杂查询。

SIMPLE

简单查询。查询中不包含子查询或者UNION。

explain select *from t1;

在这里插入图片描述

PRIMARY：

主查询。查询中若包含子查询，则最外层查询被标记为PRIMARY。

SUBQUERY：

子查询。在select或where列表中包含了子查询。

explain select * from t3 where id = ( select id from t2 where content= 'a');

在这里插入图片描述

DEPENDENT SUBQUREY：

如果包含了子查询，并且查询语句不能被优化器转换为连接查询，并且子查询是 相关子查询（子查询基于外部数据列），则子查询就是DEPENDENT SUBQUREY。

explain select * from t3 where id = ( select id from t2 where content = t3.content);

在这里插入图片描述

UNCACHEABLE SUBQUREY：

表示这个subquery的查询要受到外部系统变量的影响

explain select * from t3 where id = ( select id from t2 where content = @@character_set_server);

在这里插入图片描述

UNION：

对于包含UNION或者UNION ALL的查询语句，除了最左边的查询是PRIMARY，其余的查询都是UNION。

UNION RESULT：

UNION会对查询结果进行查询去重，MYSQL会使用临时表来完成UNION查询的去重工作，针对这个临时表的查询就是"UNION RESULT"。

explain select * from t3 where id = 1 union select * from t2 where id = 1;

在这里插入图片描述

DEPENDENT UNION：

子查询中的UNION或者UNION ALL，除了最左边的查询是DEPENDENT SUBQUREY，其余的查询都是DEPENDENT UNION。

explain select * from t1 where content in (select content from t2 union select content from t3);

在这里插入图片描述

DERIVED：

在包含派生表（子查询在from子句中）的查询中，MySQL会递归执行这些子查询，把结果放在临时表里。

explain select * from (select content, count(*) as c from t1 group by content) as derived_t1 where c > 1;

这里的<derived2>就是在id为2的查询中产生的派生表。
在这里插入图片描述
补充：MySQL在处理带有派生表的语句时，优先尝试把派生表和外层查询进行合并，如果不行，再把派生表物化掉（执行子查询，并把结果放入临时表），然后执行查询。下面的例子就是就是将派生表和外层查询进行合并的例子：

explain select * from (select * from t1 where content = 't1_832') as derived_t1;

在这里插入图片描述

MATERIALIZED：

优化器对于包含子查询的语句，如果选择将子查询物化后再与外层查询连接查询，该子查询的类型就是MATERIALIZED。如下的例子中，查询优化器先将子查询转换成物化表，然后将t1和物化表进行连接查询。将select content from t2结果作为条件

explain select * from t1 where content in (select content from t2);

在这里插入图片描述

partitions

代表分区表中的命中情况，非分区表，该项为NULL

type *

说明：

结果值从最好到最坏依次是：

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge
unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

比较重要的包含：system、const 、eq_ref 、ref、range > index > ALL

SQL 性能优化的目标：至少要达到 range 级别，要求是 ref 级别，最好是 consts级别。（阿里巴巴 开发手册要求）

ALL

全表扫描。Full Table Scan，将遍历全表以找到匹配的行

explain select *from t1;

在这里插入图片描述

index

当使用覆盖索引，但需要扫描全部的索引记录时

覆盖索引：`如果能通过读取索引就可以得到想要的数据，那就不需要读取用户记录，或者不用再做回表操作了。一个索引包含了满足查询结果的数据就叫做覆盖索引。

-- 只需要读取聚簇索引部分的非叶子节点，就可以得到id的值，不需要查询叶子节点
explain select id from t1;

在这里插入图片描述

-- 只需要读取二级索引，就可以在二级索引中获取到想要的数据，不需要再根据叶子节点中的id做回表操作
explain select id, deptId from t_emp;

在这里插入图片描述

range

只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key 列显示使用了哪个索引，一般就是在你的where语句中出现了between、<、>、in等的查询。这种范围扫描索引扫描比全表扫描要好，因为它只需要开始于索引的某一点，而结束于另一点，不用扫描全部索引。

explain select * from t1 where id in (1, 2, 3);

在这里插入图片描述

ref

通过普通二级索引列与常量进行等值匹配时

explain select * from t_emp where deptid = 1;

在这里插入图片描述

eq_ref

连接查询时通过主键或不允许NULL值的唯一二级索引列进行等值匹配时

explain select * from t1, t2 where t1.id = t2.id;

在这里插入图片描述

const

根据主键或者唯一二级索引列与常数进行匹配时

explain select * from t1 where id = 1;

在这里插入图片描述

system

MyISAM引擎中，当表中只有一条记录时。（这是所有type的值中性能最高的场景）

create table t(i int) engine=myisam;
insert into t values(1);
explain select * from t;

在这里插入图片描述

其他不太常见的类型（了解

index_subquery：利用普通索引来关联子查询，针对包含有IN子查询的查询语句。content1是普通索引字段

explain select * from t1 where content in (select content1 from t4 where t1.content = t4.content2) or content = 'a';

在这里插入图片描述

unique_subquery：类似于index_subquery，利用唯一索引来关联子查询。t2的id是主键，也可以理解为唯一的索引字段

explain select * from t1 where id in (select id from t2 where t1.content = t2.content) or content = 'a';

在这里插入图片描述

index_merge：在查询过程中需要多个索引组合使用，通常出现在有 or 的关键字的sql中。

explain select * from t_emp where deptid = 1 or id = 1;

在这里插入图片描述

ref_or_null：当对普通二级索引进行等值匹配，且该索引列的值也可以是NULL值时。

explain select * from t_emp where deptid = 1 or deptid is null;

在这里插入图片描述
**fulltext：**全文索引。一般通过搜索引擎实现，这里我们不展开。

possible_keys 和 keys ***

  • possible_keys表示执行查询时可能用到的索引，一个或多个。 查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用。
  • keys表示实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。
explain select id from t1 where id = 1;

在这里插入图片描述

key_len *

表示索引使用的字节数，根据这个值可以判断索引的使用情况，检查是否充分利用了索引，针对联合索引值越大越好。

如何计算：

  1. 先看索引上字段的类型+长度。比如：int=4 ; varchar(20) =20 ; char(20) =20
  2. 如果是varchar或者char这种字符串字段，视字符集要乘不同的值，比如utf8要乘 3，如果是utf8mb4要乘4，GBK要乘2
  3. varchar这种动态字符串要加2个字节
  4. 允许为空的字段要加1个字节
-- 创建索引 
create index idx_age_name on t_emp(age, `name`);
-- 测试1
explain select * from t_emp where age = 30 and `name` = 'ab%';
-- 测试2
explain select * from t_emp where age = 30;

在这里插入图片描述

ref

显示与key中的索引进行比较的列或常量。

-- ref=dudu.t1.id 关联查询时出现，t2表和t1表的哪一列进行关联 
explain select * from t1, t2 where t1.id = t2.id;

-- ref=const 与索引列进行等值比较的东西是啥，const表示一个常数
explain select * from t_emp where age = 30;

在这里插入图片描述

rows *

MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。值越小越好。

-- 如果是全表扫描，rows的值就是表中数据的估计行数
explain select * from t_emp where empno = '10001';

-- 如果是使用索引查询，rows的值就是预计扫描索引记录行数
explain select * from t_emp where deptid = 1;

在这里插入图片描述

filtered

最后查询出来的数据占所有服务器端检查行数（rows）的百分比。值越大越好。

-- 先根据二级索引deptid找到数据的主键，有3条记录满足条件，
-- 再根据主键进行回表，最终找到3条记录，有100%的记录满足条件
explain select * from t_emp where deptid = 1;

-- 这个例子如果name列是索引列则 filtered = 100 否则filtered = 10(全表扫描)
explain select * from t_emp where `name` = '风清扬';

在这里插入图片描述

Extra *

包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息。通过这些额外信息来理解MySQL到底将如何执行当前的查询语句。MySQL提供的额外信息有好几十个，这里只挑介绍比较重要的介绍。

Impossible WHERE：

where子句的值总是false

explain select * from t_emp where 1 != 1;

在这里插入图片描述

Using where

使用了where，但在where上有字段没有创建索引

explain select * from t_emp where `name` = '风清扬';

在这里插入图片描述

Using temporary

使了用临时表保存中间结果

explain select distinct content from t1;

在这里插入图片描述

Using filesort

在对查询结果中的记录进行排序时，是可以使用索引的，如下所示：

explain select * from t1 order by id;

在这里插入图片描述
如果排序操作无法使用到索引，只能在内存中（记录较少时）或者磁盘中（记录较多时）进行排序（filesort），如下所示：

explain select * from t1 order by content;

在这里插入图片描述

Using index

使用了覆盖索引，表示直接访问索引就足够获取到所需要的数据，不需要通过索引回表

explain select id, content1 from t4;

在这里插入图片描述

explain select id from t1;

在这里插入图片描述

Using index condition

简单地说就是先把所有条件都查出来再进行回表

叫作 Index Condition Pushdown Optimization （索引下推优化）

  • 如果没有索引下推（ICP），那么MySQL在存储引擎层找到满足content1 > 'z'条件的第一条二级索引记录。主键值进行回表，返回完整的记录给server层，server层再判断其他的搜索条件是否成立。如果成立则保留该记录，否则跳过该记录，然后向存储引擎层要下一条记录。
  • 如果使用了索引下推（ICP），那么MySQL在存储引擎层找到满足content1 > 'z'条件的第一条二级索引记录。不着急执行回表，而是在这条记录上先判断一下所有关于idx_content1索引中包含的条件是否成立，也就是content1 > 'z' AND content1 LIKE '%a'是否成立。如果这些条件不成立，则直接跳过该二级索引记录，去找下一条二级索引记录；如果这些条件成立，则执行回表操作，返回完整的记录给server层。
-- content1列上有索引idx_content1
explain select * from t4 where content1 > 'z' and content1 like '%a';

在这里插入图片描述
注意如果这里的查询条件只有content1 > 'z'，那么找到满足条件的索引后也会进行一次索引下推的操作，判断content1 > 'z’是否成立（这是源码中为了编程方便做的冗余判断）
在这里插入图片描述

Using join buffer

在连接查询时，当被驱动表不能有效的利用索引时，MySQL会提前申请一块内存空间（join buffer）来加快查询速度

explain  select * from t1, t2 where t1.content = t2.content;

在这里插入图片描述

下面这个例子就是被驱动表使用了索引：

explain select * from t_emp, t_dept where t_dept.id = t_emp.deptid;

在这里插入图片描述

课外阅读：`在没有索引的情况下，为了优化多表连接，减少磁盘IO读取次数和数据遍历次数，MySQL为我们提供了很多不同的连接缓存的优化算法，可参考
链接: https://blog.csdn.net/qq_35423190/article/details/120504960

  • Using join buffer (hash join)**8.0新增：**连接缓存（hash连接） 速度更快
  • Using join buffer (Block Nested Loop)5.7：连接缓存（块嵌套循环）

准备数据

在做优化之前，要准备大量数据。接下来创建两张表，并往员工表里插入50W数据，部门表中插入1W条数据。

怎么快速插入50w条数据呢？ 存储过程

怎么保证插入的数据不重复？函数

部门表：

  • id：自增长

  • deptName：随机字符串，允许重复

  • address：随机字符串，允许重复

  • CEO：1-50w之间的任意数字

员工表：

  • id：自增长
  • empno：可以使用随机数字，或者从1开始的自增数字，不允许重复
  • name：随机生成，允许姓名重复
  • age：区间随机数
  • deptId：1-1w之间随机数

**总结：**需要产生随机字符串和区间随机数的函数。

创建表

CREATE TABLE `dept` (
	`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	`deptName` VARCHAR(30) DEFAULT NULL,
	`address` VARCHAR(40) DEFAULT NULL,
	ceo INT NULL ,
	PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1;

CREATE TABLE `emp` (
	`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	`empno` INT NOT NULL ,
	`name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
	`age` INT(3) DEFAULT NULL,
	`deptId` INT(11) DEFAULT NULL,
	PRIMARY KEY (`id`)
	#CONSTRAINT `fk_dept_id` FOREIGN KEY (`deptId`) REFERENCES `t_dept` (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1;

创建函数

-- 查看mysql是否允许创建函数：
SHOW VARIABLES LIKE 'log_bin_trust_function_creators';
-- 命令开启：允许创建函数设置：（global-所有session都生效）
SET GLOBAL log_bin_trust_function_creators=1; 

-- 随机产生字符串
DELIMITER $$
CREATE FUNCTION rand_string(n INT) RETURNS VARCHAR(255)
BEGIN    
	DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
	DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';
	DECLARE i INT DEFAULT 0;
	WHILE i < n DO  
		SET return_str =CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));  
		SET i = i + 1;
	END WHILE;
	RETURN return_str;
END $$

-- 假如要删除
-- drop function rand_string;

-- 用于随机产生区间数字
DELIMITER $$
CREATE FUNCTION rand_num (from_num INT ,to_num INT) RETURNS INT(11)
BEGIN   
 DECLARE i INT DEFAULT 0;  
 SET i = FLOOR(from_num +RAND()*(to_num -from_num+1));
RETURN i;  
END$$

-- 假如要删除
-- drop function rand_num;

创建存储过程

-- 插入员工数据
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE  insert_emp(START INT, max_num INT)
BEGIN  
	DECLARE i INT DEFAULT 0;   
	#set autocommit =0 把autocommit设置成0 
	SET autocommit = 0;    
	REPEAT  
		SET i = i + 1;  
		INSERT INTO emp (empno, NAME, age, deptid ) VALUES ((START+i) ,rand_string(6), rand_num(30,50), rand_num(1,10000));  
		UNTIL i = max_num  
	END REPEAT;  
	COMMIT;  
END$$
 
-- 删除
-- DELIMITER ;
-- drop PROCEDURE insert_emp;


-- 插入部门数据
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE insert_dept(max_num INT)
BEGIN  
	DECLARE i INT DEFAULT 0;   
	SET autocommit = 0;    
	REPEAT  
		SET i = i + 1;  
		INSERT INTO dept ( deptname,address,ceo ) VALUES (rand_string(8),rand_string(10),rand_num(1,500000));  
		UNTIL i = max_num  
	END REPEAT;  
	COMMIT;  
END$$
 
-- 删除
-- DELIMITER ;
-- drop PROCEDURE insert_dept;

调用存储过程

-- 执行存储过程，往dept表添加1万条数据
CALL insert_dept(10000); 

-- 执行存储过程，往emp表添加50万条数据，编号从100000开始
CALL insert_emp(100000,500000);

批量删除表索引

DELIMITER $$
CREATE  PROCEDURE `proc_drop_index`(dbname VARCHAR(200),tablename VARCHAR(200))
BEGIN
       DECLARE done INT DEFAULT 0;
       DECLARE ct INT DEFAULT 0;
       DECLARE _index VARCHAR(200) DEFAULT '';
       DECLARE _cur CURSOR FOR  SELECT   index_name   FROM information_schema.STATISTICS   WHERE table_schema=dbname AND table_name=tablename AND seq_in_index=1 AND    index_name <>'PRIMARY'  ;
#每个游标必须使用不同的declare continue handler for not found set done=1来控制游标的结束
       DECLARE  CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND set done=2 ;      
#若没有数据返回,程序继续,并将变量done设为2
        OPEN _cur;
        FETCH _cur INTO _index;
        WHILE  _index<>'' DO 
               SET @str = CONCAT("drop index " , _index , " on " , tablename ); 
               PREPARE sql_str FROM @str ;
               EXECUTE  sql_str;
               DEALLOCATE PREPARE sql_str;
               SET _index=''; 
               FETCH _cur INTO _index; 
        END WHILE;
   CLOSE _cur;
END$$


-- 执行批量删除(索引)：dbname 库名称, tablename 表名称
CALL proc_drop_index("dbname","tablename");

开启SQL执行时间的显示

为了方便后面的测试中随时查看SQL运行的时间，测试索引优化后的效果，我们开启profiling

-- 显示sql语句执行时间
SET profiling = 1;
SHOW VARIABLES  LIKE '%profiling%';
SHOW PROFILES;

单表索引失效案例

MySQL中提高性能的一个最有效的方式是对数据表设计合理的索引。索引提供了高效访问数据的方法，并且加快查询的速度，因此索引对查询的速度有着至关重要的影响。

我们创建索引后，用不用索引，最终是优化器说了算。优化器会基于开销选择索引，怎么开销小就怎么来。不是基于规则，也不是基于语义。

另外SQL语句是否使用索引，和数据库的版本、数据量、数据选择度（查询中选择的列数）都有关系。

-- 创建索引 
create index idx_name on emp(`name`);

计算、函数导致索引失效

-- 显示查询分析
explain select * from emp where emp.name  like 'abc%';
explain select * from emp where left(emp.name,3) = 'abc'; --索引失效

在这里插入图片描述

LIKE以%开头索引失效

explain select * from emp where name like '%ab%'; --索引失效

在这里插入图片描述
索引是根据左边的查的模糊了就找不到了

拓展：Alibaba《Java开发手册》**

【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。

不等于(!= 或者<>)索引失效

explain select sql_no_cache * from emp where emp.name = 'abc' ;
explain select sql_no_cache * from emp where emp.name <> 'abc' ; --索引失效

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

IS NOT NULL 和 IS NULL

explain select * from emp where emp.name is null;
explain select * from emp where emp.name is not null; --索引失效

在这里插入图片描述
注意：当数据库中的数据的索引列的NULL值达到比较高的比例的时候，即使在IS NOT NULL 的情况下 MySQL的查询优化器会选择使用索引，此时type的值是range（范围查询）

-- 将 id>20000 的数据的 name 值改为 null 
update emp set `name` = null where `id` > 20000;

-- 执行查询分析，可以发现 is not null 使用了索引
-- 具体多少条记录的值为null可以使索引在is not null的情况下生效，由查询优化器的算法决定
explain select * from emp where emp.name is not null;

在这里插入图片描述
测试完将name的值改回来

update emp set `name` = rand_string(6) where `id` > 20000;

类型转换导致索引失效

explain select * from emp where name='123';
explain select * from emp where name= 123; --索引失效

在这里插入图片描述

全值匹配（最常用）

准备：

-- 首先删除之前创建的索引 
call proc_drop_index("dudu","emp");

问题为以下查询语句创建哪种索引效率最高

-- 查询分析
explain select * from emp where emp.age = 30 and deptid = 4 and emp.name = 'abcd';
-- 执行sql
select * from emp where emp.age = 30 and deptid = 4 and emp.name = 'abcd';
-- 查看执行时间
show profiles;

创建索引并重新执行以上测试：

-- 创建索引：分别创建以下三种索引的一种，并分别进行以上查询分析 
create index idx_age_deptid_name on emp(age,deptid,`name`);

在这里插入图片描述

结论可以发现最高效的查询应用了联合索引 idx_age_deptid_name

最佳左前缀法则

准备：

-- 首先删除之前创建的索引
call proc_drop_index("dudu","emp");
-- 创建索引
create index idx_age_deptid_name on emp(age,deptid,`name`);

问题以下这些SQL语句能否命中 idx_age_deptid_name 索引，可以匹配多少个索引字段

测试：

  • 如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。即查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。
  • 过滤条件要使用索引，必须按照索引建立时的顺序，依次满足，一旦跳过某个字段，索引后面的字段都无法被使用。
    `
explain select * from emp where emp.age=30 and emp.name = 'abcd' ;
-- explain结果：
-- key_len：5 只使用了age索引
-- 索引查找的顺序为 age、deptid、name，查询条件中不包含deptid，无法使用deptid和name索引
explain select * from emp where emp.deptid=1 and emp.name = 'abcd';
-- explain结果：
-- type： all， 执行了全表扫描
-- key_len： null， 索引失效
-- 索引查找的顺序为 age、deptid、name，查询条件中不包含age，无法使用整个索引
explain select * from emp where emp.age = 30 and emp.deptid=1 and emp.name = 'abcd';
-- explain结果：
-- 索引查找的顺序为 age、deptid、name，匹配所有索引字段
explain select * from emp where emp.deptid=1 and emp.name = 'abcd' and emp.age = 30;
-- explain结果：
-- 索引查找的顺序为 age、deptid、name，匹配所有索引字段

在这里插入图片描述

索引中范围条件右边的列失效

把条件放在最右边

准备：

-- 首先删除之前创建的索引
CALL proc_drop_index("dudu","emp");

问题为以下查询语句创建哪种索引效率最高

explain select * from emp where emp.age=30 and emp.deptid>1000 and emp.name = 'abc';

测试1：

-- 创建索引并执行以上sql语句的explain
create index idx_age_deptid_name on emp(age,deptid,`name`);
-- key_len：10， 只是用了 age 和 deptid索引，name失效

注意当我们修改deptId的范围条件的时候，例如deptId>100，那么整个索引失效，MySQL的优化器基于成本计算后认为没必要使用索引了，所以就进行了全表扫描。

在这里插入图片描述

测试2：

-- 创建索引并执行以上sql语句的explain（将deptid索引的放在最后）
create index idx_age_name_deptid on emp(age,`name`,deptid);
-- 使用了完整的索引

在这里插入图片描述

补充以上两个索引都存在的时候，MySQL优化器会自动选择最好的方案

关联查询优化

数据准备
创建两张表，并分插入16条和20条数据：

-- 分类
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `class` (
`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
-- 图书
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `book` (
`bookid` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
PRIMARY KEY (`bookid`)
);
 
-- 插入16条记录
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
 
-- 插入20条记录
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

关联查询优化--------左外连接

没有创建索引前的测试进行了全表扫描，查询次数为16*20

explain select * from class left join book on class.card = book.card;
-- 左表class：驱动表、右表book：被驱动表

在这里插入图片描述
测试1在驱动表上创建索引：进行了全索引扫描，查询次数是16*20

-- 创建索引
create index idx_class_card on class(card);

在这里插入图片描述

测试2在被驱动表上创建索引：可以避免全表扫描，查询次数是16*1

-- 首先删除之前创建的索引
call proc_drop_index("dudu","class");
-- 创建索引
create index idx_book_card on book(card);

在这里插入图片描述
测试3同时给两张表添加索引：充分利用了索引，查询次数是16*1

-- 已经有了book索引
create index idx_class_card on class(card);

在这里插入图片描述
结论:索引要创建在被驱动表上，驱动表尽量是小表

关联查询优化--------内连接

测试将前面外连接中的LEFT JOIN 变成 INNER JOIN

-- 换成inner join
EXPLAIN SELECT * FROM class INNER JOIN book ON class.card=book.card;
-- 交换class和book的位置
EXPLAIN SELECT * FROM book INNER JOIN class ON class.card=book.card;

都有索引的情况下选择数据量小的表做为驱动表
在这里插入图片描述
class表有索引的情况下book表是驱动表
在这里插入图片描述

book表有索引的情况下class表是驱动表
在这里插入图片描述

都没有索引的情况下选择数据量小的表做为驱动表
在这里插入图片描述
结论:发现即使交换表的位置，MySQL优化器也会自动选择驱动表，自动选择驱动表的原则是：索引创建在被驱动表上。

关联查询优化--------扩展掌门人的练习

-- 首先删除之前创建的索引
call proc_drop_index("dudu","emp");
call proc_drop_index("dudu","dept");

三表左连接方式:

-- 员工表(t_emp)、部门表(t_dept)、ceo(t_emp)表 关联查询
explain select emp.name, ceo.name as ceoname
from emp
left join dept on emp.deptid = dept.id
left join emp ceo on dept.ceo = ceo.id;

一趟查询，用到了主键索引，效果最佳在这里插入图片描述

子查询方式：

explain select emp.name,(select emp.name from emp where emp.id = dept.ceo) as ceoname from emp left join dept on emp.deptid = dept.id;

两趟查询，用到了主键索引，跟第一种比，效果稍微差点。
在这里插入图片描述

临时表连接方式

explain select emp_with_ceo_id.name, emp.name as ceoname from(select
 emp.name, dept.ceo from emp left join dept on emp.deptid = dept.id) 
 emp_with_ceo_id left join emp on emp_with_ceo_id.ceo = emp.id;

查询一趟，MySQL查询优化器将衍生表查询转换成了连接表查询，速度堪比第一种方式
在这里插入图片描述

MySQL5.5查询结果两趟查询，先查询a,b产生衍生表ab,衍生表作为驱动表，c作为被驱动表，使用到c表主键。效果比后面一种要好一点。
在这里插入图片描述

临时表连接方式2

explain select emp.name, ceo.ceoname from emp left join(select emp.deptid
as deptid, emp.name as ceoname from emp inner join dept on emp.id = 
dept.ceo) ceo on emp.deptid = ceo.deptid;

查询一趟，MySQL查询优化器将衍生表查询转换成了连接表查询，但是只有一个表使用了索引，数据检索的次数稍多，性能最差。
在这里插入图片描述

MySQL5.5查询结果两趟查询，先查询b, a产生衍生表ab,衍生表作为被驱动表，衍生表无法建立索引，也就无法优化; 所以，这种语句是性能最差的。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

关联查询优化--------总结

  • 保证被驱动表的JOIN字段已经创建了索引
  • 需要JOIN 的字段，数据类型保持绝对一致。
  • LEFT JOIN 时，选择小表作为驱动表，大表作为被驱动表 。减少外层循环的次数。
  • INNER JOIN 时，MySQL会自动将小结果集的表选为驱动表 。选择相信MySQL优化策略。
  • 能够直接多表关联的尽量直接关联，不用子查询。(减少查询的趟数)
  • 不建议使用子查询，建议将子查询SQL拆开结合程序多次查询，或使用 JOIN 来代替子查询。
  • 衍生表建不了索引

在这里插入图片描述

       

原网站

版权声明
本文为[嘟哇嘟]所创，转载请带上原文链接，感谢
https://blog.csdn.net/qq_40824748/article/details/126074518

边栏推荐

猜你喜欢

随机推荐