MySQL 的索引优化

 

索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于显示SQL执行的详细信息，可以进行索引的优化。

 

一、导致SQL执行慢的原因

 

1.硬件问题。如网络速度慢，内存不足，I/O吞吐量小，磁盘空间满了等。

 

2.没有索引或者索引失效。（一般在互联网公司，DBA会在半夜把表锁了，重新建立一遍索引，因为当你删除某个数据的时候，索引的树结构就不完整了。所以互联网公司的数据做的是假删除.一是为了做数据分析,二是为了不破坏索引 ）

 

3.数据过多（分库分表）

 

4.服务器调优及各个参数设置（调整my.cnf）

 

二、分析原因时，一定要找切入点

 

1.先观察，开启慢查询日志，设置相应的阈值（比如超过3秒就是慢SQL），在生产环境跑上个一天过后，看看哪些SQL比较慢。

 

2.Explain和慢SQL分析。比如SQL语句写的烂，索引没有或失效，关联查询太多（有时候是设计缺陷或者不得以的需求）等等。

 

3.Show Profile是比Explain更近一步的执行细节，可以查询到执行每一个SQL都干了什么事，这些事分别花了多少秒。

 

4.找DBA或者运维对MySQL进行服务器的参数调优。

 

三、什么是索引？

 

MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。我们可以简单理解为：快速查找排好序的一种数据结构。Mysql索引主要有两种结构：B+Tree索引和Hash索引。我们平常所说的索引，如果没有特别指明，一般都是指B树结构组织的索引(B+Tree索引)。索引如图所示：

 

 

最外层浅蓝色磁盘块1里有数据17、35（深蓝色）和指针P1、P2、P3（黄色）。P1指针表示小于17的磁盘块，P2是在17-35之间，P3指向大于35的磁盘块。真实数据存在于子叶节点也就是最底下的一层3、5、9、10、13……非叶子节点不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35。

 

查找过程：例如搜索28数据项，首先加载磁盘块1到内存中，发生一次I/O，用二分查找确定在P2指针。接着发现28在26和30之间，通过P2指针的地址加载磁盘块3到内存，发生第二次I/O。用同样的方式找到磁盘块8，发生第三次I/O。

 

真实的情况是，上面3层的B+Tree可以表示上百万的数据，上百万的数据只发生了三次I/O而不是上百万次I/O，时间提升是巨大的。

 

四、Explain 分析

 

前文铺垫完成，进入实操部分，先来插入测试需要的数据：

 

CREATE TABLE `user_info` (

  `id`   BIGINT(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,

  `name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',

  `age`  INT(11)              DEFAULT NULL,

  PRIMARY KEY (`id`),

  KEY `name_index` (`name`)

)ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8;

 

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('xys', 20);

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('a', 21);

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('b', 23);

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('c', 50);

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('d', 15);

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('e', 20);

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('f', 21);

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('g', 23);

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('h', 50);

INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('i', 15);