如果索引了多列(联合索引),要遵循最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始,并且不跳过索引的列,如果跳跃某一列,索引将会部分失效(后面的索引失效)。
在 tb_user 表中,有一个联合索引,这个联合索引涉及到三个字段,顺序分别为:profession,age,status。
对于最左前缀法则指的是,查询时,最左边的列,也就是profession必须存在,否则索引全部失效。而且中间不能跳过某一列,否则该列后面的字段索引将失效。
注意 :
最左前缀法则中指的最左边的列,是指在查询时,联合索引的最左边的字段(即是第一个字段)必须存在,与我们编写SQL时,条件编写的先后顺序无关。
联合索引中,出现范围查询(<,>),范围查询右侧的列索引失效
在业务允许的情况下,尽可能的使用类似于>=或<=这类的范围查询,而避免使用>或<。
不要在索引列上进行运算操作,索引将失效
在tb_user表中,除了前面介绍的联合索引之外,还有一个索引,是phone字段的单列索引。
A. 当根据phone字段进行等值匹配查询时, 索引生效。
explain select * from tb_user where phone = '17799990015';
B. 当根据phone字段进行函数运算操作之后,索引失效。
explain select * from tb_user where substring(phone,10,2) = '15';
字符串类型字段使用时,不加引号,索引将失效
explain select * from tb_user where phone = '17799990015';
explain select * from tb_user where phone = 17799990015;
如果字符串不加单引号,对于查询结果,没什么影响,但是数
据库存在隐式类型转换,索引将失效。
如果仅仅是尾部模胡匹配,索引不会失效。如果是头部模胡匹配,索引失效
下面查询语句中,都是根据profession字段查询,符合最左前缀法则,联合索引是可以生效的,我们主要看一下,模糊查询时,%加在关键字之前,和加在关键字之后的影响。
explain select * from tb_user where profession like '软件%';
explain select * from tb_user where profession like '%工程';
explain select * from tb_user where profession like '%工%';
经过上述的测试,我们发现,在like模糊查询中,在关键字后面加%,索引可以生效。而如果在关键字前面加了%,索引将会失效。
用or分隔开的条件,如果or前的条件中的列有索引,而后面的列中没有锁定,那么涉及的索引都不会被用到
explain select * from tb_user where id = 10 or age = 23;
explain select * from tb_user where phone = '17799990017' or age = 23;
由于age没有索引,所以即使id、phone有索引,索引也会失效。所以需要针对于age也要建立索引。
然后,我们可以对age字段建立索引。
create index idx_user_age on tb_user(age);
建立了索引之后,我们再次执行上述的SQL语句,看看前后执行计划的变化。
最终,我们发现,当or连接的条件,左右两侧字段都有索引时,索引才会生效。
MySQL在查询时,会评估使用索引的效率与走全表扫描的效率,如果走全表扫描更快,则放弃
索引,走全表扫描。 因为索引是用来索引少量数据的,如果通过索引查询返回大批量的数据,则还不如走全表扫描来的快,此时索引就会失效。
注意:is null 、is not null是否走索引,得具体情况具体分析,并不是固定的。
SQL提示,是优化数据库的一个重要手段,简单来说,就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。
1). use index : 建议MySQL使用哪一个索引完成此次查询(仅仅是建议,mysql内部还会再次进行评估)。
explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';
2). ignore index : 忽略指定的索引。
explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';
3). force index : 强制使用索引。
explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';
尽量使用覆盖索引,减少select *。 那么什么是覆盖索引呢? 覆盖索引是指 查询使用了索引,并且需要返回的列,在该索引中已经全部能够找到 。
在tb_user表中有一个联合索引 idx_user_pro_age_sta,该索引关联了三个字段profession、age、status,而这个索引也是一个二级索引,所以叶子节点下面挂的是这一行的主键id。 所以当我们查询返回的数据在 id、profession、age、status 之中,则直接走二级索引直接返回数据了。 如果超出这个范围,就需要拿到主键id,再去扫描聚集索引,再获取额外的数据了,这个过程就是回表。 而我们如果一直使用select * 查询返回所有字段值,很容易就会造成回表查询(除非是根据主键查询,此时只会扫描聚集索引)。
A. 表结构及索引示意图:
id是主键,是一个聚集索引。 name字段建立了普通索引,是一个二级索引(辅助索引)。
执行SQL : select * from tb_user where id = 2;
根据id查询,直接走聚集索引查询,一次索引扫描,直接返回数据,性能高。
执行SQL:selet id,name from tb_user where name = ‘Arm’;
虽然是根据name字段查询,查询二级索引,但是由于查询返回在字段为 id,name,在name的二级索引中,这两个值都是可以直接获取到的,因为覆盖索引,所以不需要回表查询,性能高。
执行SQL:selet id,name,gender from tb_user where name = ‘Arm’;
由于在name的二级索引中,不包含gender,所以,需要两次索引扫描,也就是需要回表查询,性能相对较差一点。
当字段类型为字符串(varchar,text,longtext等)时,有时候需要索引很长的字符串,这会让索引变得很大,查询时,浪费大量的磁盘IO, 影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀,建立索引,这样可以大大节约索引空间,从而提高索引效率。
(1)语法
create index idx_xxxx on table_name(column(n)) ;
(2). 前缀长度
可以根据索引的选择性来决定,而选择性是指不重复的索引值(基数)和数据表的记录总数的比值,索引选择性越高则查询效率越高, 唯一索引的选择性是1,这是最好的索引选择性,性能也是最好的。
select count(distinct email) / count(*) from tb_user ;
select count(distinct substring(email,1,5)) / count(*) from tb_user ;
(3)前缀索引的查询流程
单列索引:即一个索引只包含单个列。
联合索引:即一个索引包含了多个列。
在业务场景中,如果存在多个查询条件,考虑针对于查询字段建立索引时,建议建立联合索引,而非单列索引。
如果查询使用的是联合索引,具体的结构示意图如下:
1). 针对于数据量较大,且查询比较频繁的表建立索引。
2). 针对于常作为查询条件(where)、排序(order by)、分组(group by)操作的字段建立索引。
3). 尽量选择区分度高的列作为索引,尽量建立唯一索引,区分度越高,使用索引的效率越、高。
4). 如果是字符串类型的字段,字段的长度较长,可以针对于字段的特点,建立前缀索引。
5). 尽量使用联合索引,减少单列索引,查询时,联合索引很多时候可以覆盖索引,节省存储空间,避免回表,提高查询效率。
6). 要控制索引的数量,索引并不是多多益善,索引越多,维护索引结构的代价也就越大,会影响增删改的效率。
7). 如果索引列不能存储NULL值,请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时,它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。