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INSERT INTO film_actor VALUES (2, 1, 2, NULL); INSERT INTO film_actor VALUES (3, 2, 1, NULL);-- ---------------------------- -- Table structure for film -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS film; CREATE TABLE film (id int(0) NOT NULL AUTO_INCREMENT,name varchar(10) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci NULL DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (id) USING BTREE,INDEX idx_name(name) USING BTREE ) ENGINE InnoDB AUTO_INCREMENT 4 CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci ROW_FORMAT Dynamic;-- ---------------------------- -- Records of film -- ---------------------------- INSERT INTO film VALUES (3, film0); INSERT INTO film VALUES (1, film1); INSERT INTO film VALUES (2, film2);-- ---------------------------- -- Table structure for actor -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS actor; CREATE TABLE actor (id int(0) NOT NULL,name varchar(45) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci NULL DEFAULT NULL,update_time datetime(0) NULL DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (id) USING BTREE ) ENGINE InnoDB CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci ROW_FORMAT Dynamic;-- ---------------------------- -- Records of actor -- ---------------------------- INSERT INTO actor VALUES (1, aa, 2023-11-19 09:28:49); INSERT INTO actor VALUES (2, b, 2023-11-19 09:28:49); INSERT INTO actor VALUES (3, c, 2023-11-19 09:28:49); INSERT INTO actor VALUES (4, a, 2023-11-19 09:28:49);SET FOREIGN_KEY_CHECKS 1;普通查询 explain select * from film where id 1; show warnings; explain中的列 1. id列 id列的编号是 select 的序列号有几个 select 就有几个idid的顺序是按 select 出现的顺序增长的。 id列越大执行优先级越高id相同则从上往下执行id为NULL最后执行。 2. select_type列 select_type 指的是查询类型表示对应行是简单还是复杂的查询。 1simple简单查询。查询不包含子查询和union explain select * from film where id 2; 2primary复杂查询中最外层的 select 3subquery包含在 select 中的子查询不在 from 子句中 4derived包含在 from 子句中的子查询 MySQL会将结果存放在一个临时表中也称为派生表derived的英文含义用这个例子来了解 primary、subquery 和 derived 类型 set session optimizer_switchderived_mergeoff; #关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并优化  explain select (select 1 from actor where id 1) from (select * from film where id 1) der;   id为3的是from后面的派生表id为2的是select中的子查询id为1的是最外面也就是最左边的select set session optimizer_switchderived_mergeon; #还原默认配置 5union在 union 中的第二个和随后的 select explain select 1 union all select 1; 3. table列 这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。 当 from 子句中有子查询时table列是 格式表示当前查询依赖 idN 的查询于是先执行idN 的查询。 当有 union 时UNION RESULT 的 table 列的值为union1,21和2表示参与 union 的 select 行id。   4. type列 这一列表示关联类型或访问类型即MySQL决定如何查找表中的行查找数据行记录的大概范围。依次从最优到最差分别为system const eq_ref ref range index ALL 一般来说得保证查询达到range级别最好达到ref NULL mysql能够在优化阶段分解查询语句在执行阶段用不着再访问表或索引。例如在索引列中选取最小值可以单独查找索引来完成不需要在执行时访问表 explain select min(id) from film; const, system mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量可以看show warnings 的结果。用于primary key 或 unique key 的所有列与常数比较时所以表最多有一个匹配行读取1次速度比较快。system是const的特例表里只有一条元组匹配时为system  explain extended select * from (select * from film where id 1) tmp; explain   select * from (select * from film where id 1) tmp; eq_ref primary key 或 unique key 索引的所有部分被连接使用 最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是在const 之外最好的联接类型了简单的 select 查询不会出现这种 type。 explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id film.id; ref 相比 eq_ref不使用唯一索引而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀索引要和某个值相比较可能会找到多个符合条件的行。 简单 select 查询name是普通索引非唯一索引 explain select * from film where name film1; 关联表查询idx_film_actor_id是film_id和actor_id的联合索引这里使用到了film_actor的左边前缀film_id部分。 explain select film_id from film left join film_actor on film.id film_actor.film_id; range 范围扫描通常出现在 in(), between , ,, 等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行。 explain select * from actor where id 1; index explain select * from film; explain select * from film WHERE name aa 扫描全索引就能拿到结果一般是扫描某个二级索引除主键索引的其他索引这种扫描不会从索引树根节点开始快速查找而是直接对二级索引的叶子节点遍历和扫描速度还是比较慢的这种查询一般为使用覆盖索引二级索引一般比较小所以这种通常比ALL快一些。 index 场景实际是需要优化的虽然走了索引但性能不是很高最好达到ref级别因为index级别是从左到右遍历索引磁盘io例如可以通过分页如果不添加分页一次全表查询若数据量比较大内存有可能会暴掉 explain select * from film WHERE name aa 添加查询条件 所有类型走了ref 级别 比 index 级别高很多 mysql 内部优化原则主键索引聚簇索引 二级索引普通索引里面有索引字段和主键id当select 后边所查询的字段在主键索引里面有 在二级索引里面也有  例如select idname from 表   id主键索引 和name普通索引此时会优先使用二级索引原因普通索引要比主键索引小这里的小 指的是普通索引只存了索引字段的数据而主键索引存了全部字段的数据例如一个表10个字段主键索引是存储这10个字段的数据而二级索引只存储主键索引和普通索引所对应的数据 如果查询是字段部分在二级索引部分不在二级索引 此时会优先使用主键索引以为部分没有的字段信息是需要回表二次查询性能会降低 ALL 即全表扫描扫描你的聚簇索引的所有叶子节点。通常情况下这需要增加索引来进行优化了。 explain select * from actor; 因为mysql的 innoDB 引擎是 .ibd 文件的聚簇索引主键索引树全表扫描实际是扫描这个聚簇索引的根节点从第一个节点开始扫描 explain select * from actor where id 1; 5. possible_keys列 这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。 explain 时可能出现 possible_keys 有列而 key 显示 NULL 的情况这种情况是因为表中数据不多mysql认为索引对此查询帮助不大选择了全表查询。 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 子句看是否可以创造一个适当的索引来提高查询性能然后用 explain 查看效果。   6. key列 这一列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问。 如果没有使用索引则该列是 NULL。如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索引在查询中使用 forceindex、ignore index。 7. key_len列 这一列显示了mysql在索引里使用的字节数通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。 举例来说film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成并且每个int是4字节。通过结果中的key_len4可推断出查询使用了第一个列film_id列来执行索引查找。 explain select * from film_actor where film_id 2; key_len计算规则如下 字符串char(n)和varchar(n)5.0.3以后版本中n均代表字符数而不是字节数如果是utf-8一个数字或字母占1个字节一个汉字占3个字节 char(n)如果存汉字长度就是 3n 字节         varchar(n)如果存汉字则长度是 3n 2 字节加的2字节用来存储字符串长度因为varchar是变长字符串 数值类型 tinyint1字节smallint2字节int4字节bigint8字节 时间类型 date3字节timestamp4字节datetime8字节 如果字段允许为 NULL需要1字节记录是否为 NULL 索引最大长度是768字节当字符串过长时mysql会做一个类似左前缀索引的处理将前半部分的字符提取出来做索引。 8. ref列 这一列显示了在key列记录的索引中表查找值所用到的列或常量常见的有const常量字段名例film.id 9. rows列 这一列是mysql估计要读取并检测的行数注意这个不是结果集里的行数 10. Extra列 这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下 1Using index使用覆盖索引 覆盖索引定义mysql执行计划explain结果里的key有使用索引如果select后面查询的字段都可以从这个索引的树中获取这种情况一般可以说是用到了覆盖索引extra里一般都有using index覆盖索引一般针对的是辅助索引整个查询结果只通过辅助索引就能拿到结果不需要通过辅助索引树找到主键再通过主键去主键索引树里获取其它字段值。(不需要回表) explain select film_id from film_actor where film_id 1;   CREATE TABLE film_actor (   id int NOT NULL,   film_id int NOT NULL,   actor_id int NOT NULL,   remark varchar(255) DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (id),   KEY idx_film_actor_id (film_id,actor_id) ) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb3; 2Using where使用 where 语句来处理结果并且查询的列未被索引覆盖;这种需要给name 字段添加索引进行优化 explain select * from actor where name a; 3Using index condition查询的列不完全被索引覆盖where条件中是一个前导列的范围 explain select * from film_actor where film_id 1; 4Using temporarymysql需要创建一张临时表来处理查询 actor.name没有索引此时创建了张临时表来distinct explain select distinct name from actor; actor.name没有索引是将所有数据未通过索引查出来然后放入一个临时表通过临时表再去重 2.  film.name建立了idx_name索引此时查询时extra是using index,没有用临时表 explain select distinct name from film; film 表采用了覆盖索引查询字段通过覆盖索引先通过索引查询的时候过滤重复数据然后再加载到内存数据是去重后的通过索引查询效率高 5Using filesort将用外部排序而不是索引排序数据较小时从内存排序否则需要在磁盘完成排序。 这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。 actor.name未创建索引会浏览actor整个表保存排序关键字name和对应的id然后排序name并检索行记录 explain select * from actor order by name; 未使用索引需要先加载到内存或者磁盘然后再排序效率低的多 2.  film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index explain select * from film order by name; 使用索引因为索引已经是拍好序的所有直接拿出来就可以不需要再排序 二、索引最佳实践 示例表 CREATE TABLE employees (     id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,     name varchar(24) NOT NULL DEFAULT COMMENT 姓名,     age int(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 年龄,     position varchar(20) NOT NULL DEFAULT COMMENT 职位,     hire_time timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 入职时间,     PRIMARY KEY (id),     KEY idx_name_age_position (name,age,position) USING BTREE ) ENGINEInnoDB AUTO_INCREMENT4 DEFAULT CHARSETutf8 COMMENT员工记录表; INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES(LiLei,22,manager,NOW()); INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES(HanMeimei,23,dev,NOW()); INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES(Lucy,23,dev,NOW());   1.全值匹配 匹配索引的第一个列 EXPLAIN  SELECT * FROM employees WHERE name LiLei; EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name LiLei AND age 22; EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name LiLei AND age 22 AND position manager; 联合索引字段 name,age,position需要遵循最左前缀原则 // 按照  name,age,position 的顺序拼接条件是走索引的 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name LiLei AND age 22 AND position manager; 顺序倒过来 position ,age,name, 任然会走索引因为mysql 优化器会给优化这也是遵循最左前缀原则所谓最左前缀原则是针对b树的结构第一层先是按照name排序第二层按照 age排序第三层按照 position 排序如果没有第一层那么二三层排序毫无意义 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position manager AND age 22 AND name LiLei; 2.最左前缀法则 如果索引了多列要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。 下面只有第一个走索引 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name Bill and age 31; EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age 30 AND position dev; EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position manager; 3.不在索引列上做任何操作 计算、函数、自动或手动类型转换会导致索引失效而转向全表扫描8.0函数索引可以解决函数操作使索引失效的问题截取name3位数索引里面都没有怎么可能回走索引呢 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) LiLei; 日期转化为范围查询可能走索引可以用这种方式优化下面的查询 1.给hire_time增加一个普通索引: ALTER TABLE employees ADD INDEX idx_hire_time (hire_time) USING BTREE ; EXPLAIN select * from employees where date(hire_time) 2018‐09‐30; 不走索引 2.转化为日期范围查询  就可能走索引了key没有值是优化器认为不用索引更快但是有可能走索引的 EXPLAIN select * from employees where hire_time 2023-10-19 12:22:26 and hire_time 2023-12-19 12:22:26; 4.范围查询的索引列放到最后 因为存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name LiLei AND age 22 AND position manager; 索引列是name,age,position上面key_len没有等于140说明索引未被充分使用。因为当第二个列是范围从索引树中可看出第三个列就可能不是顺序的了所以第三列不能被使用建议范围查询的索引列放到最后改成name,position,age 5.尽量使用覆盖索引只访问索引的查询索引列包含查询列减少 select * 语句 使用覆盖索引可以避免回表的开销 第一个Extra显示使用到了覆盖索引第二个未使用到 EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name LiLei AND age 23 AND position manager; EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name LiLei AND age 23 AND position manager; 6.mysql在使用不等于或者not in not exists 的时候可能无法使用索引会导致全表扫描 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name ! LiLei; 小于、 大于、 、 这些mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引 7.is null,is not null 一般情况下也无法使用索引 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null 8.like以通配符开头‘$abc…’mysql索引失效会变成全表扫描操作 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like %Lei 前面没 %的走索引   取值索引去前面几个字符这些字符是有序的 取值索引去前面几个字符这些字符是有序的 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like Lei% 问题解决like’%字符串%索引不被使用的方法 a使用覆盖索引查询字段必须是建立覆盖索引字段 EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like %Lei%; 9.字符串不加单引号索引失效 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name 1000; 10.少用or或in用它查询时mysql不一定使用索引 mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引详见范围查询优化 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name LiLei or name HanMeimei; 11.范围查询优化 给年龄添加单值索引 ALTER TABLE employees ADD INDEX idx_age (age) USING BTREE ; explain select * from employees where age 1 and age 2000; 没走索引原因mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引。比如这个例子可能是由于单次数据量查询过大导致优化器最终选择不走索引 优化方法可以将大的范围拆分成多个小范围 explain select * from employees where age 1 and age 1000; explain select * from employees where age 1001 and age 2000; 还原最初索引状态 ALTER TABLE employees DROP INDEX idx_age; 三、索引总结表 ‐‐m ysql5.7关闭ONLY_FULL_GROUP_BY报错 select version(),sql_mode;SET sql_mode(SELECT REPLACE(sql_mode,ONLY_FULL_GROUP_BY,))
http://www.laogonggong.com/news/108136.html

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