<p><strong>Mysql索引目的</strong></p>    <pre>  <code class="language-sql">索引的目的在于提高查询效率.可以类比字典，如果要查"mysql"这个单词，我们肯定需要定位到m单词，然后往下找到y字幕，在找到剩下的sql。            如果没有索引，那么你可能需要把所有单词看一遍擦能找到你想要的，如果我想找到m开头的单词呢？或者ze开头的单词呢？是不是觉得如果没有索引，这个事情根本无法完成？</code></pre>    <p><strong>索引原理</strong></p>    <p>除了词典，生活中随处可见索引的例子，如火车站的车次表、图书的目录等。它们的原理都是一样的，通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。数据库也是一样，但显然要复杂许多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？我们回想字典的例子，能不能把数据分成段，然后分段查询呢？最简单的如果1000条数据，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段......这样查第250条数据，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的无效数据。但如果是1千万的记录呢，分成几段比较好？稍有算法基础的同学会想到搜索树，其平均复杂度是lgN，具有不错的查询性能。但这里我们忽略了一个关键的问题，复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的，数据库实现比较复杂，数据保存在磁盘上，而为了提高性能，每次又可以把部分数据读入内存来计算，因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右，所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。</p>    <p><strong>磁盘IO与预读</strong></p>    <p>前面提到了访问磁盘，那么这里先简单介绍一下磁盘IO和预读，磁盘读取数据靠的是机械运动，每次读取数据花费的时间可以分为寻道时间、旋转延迟、传输时间三个部分，寻道时间指的是磁臂移动到指定磁道所需要的时间，主流磁盘一般在5ms以下；旋转延迟就是我们经常听说的磁盘转速，比如一个磁盘7200转，表示每分钟能转7200次，也就是说1秒钟能转120次，旋转延迟就是1/120/2 = 4.17ms；传输时间指的是从磁盘读出或将数据写入磁盘的时间，一般在零点几毫秒，相对于前两个时间可以忽略不计。那么访问一次磁盘的时间，即一次磁盘IO的时间约等于5+4.17 = 9ms左右，听起来还挺不错的，但要知道一台500 -MIPS的机器每秒可以执行5亿条指令，因为指令依靠的是电的性质，换句话说执行一次IO的时间可以执行40万条指令，数据库动辄十万百万乃至千万级数据，每次9毫秒的时间，显然是个灾难。</p>    <p>考虑到磁盘IO是非常高昂的操作，计算机操作系统做了一些优化，当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，因为局部预读性原理告诉我们，当计算机访问一个地址的数据的时候，与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关，一般为4k或8k，也就是我们读取一页内的数据时候，实际上才发生了一次IO，这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。</p>    <p><strong>索引的数据结构</strong></p>    <p>前面讲了生活中索引的例子，索引的基本原理，数据库的复杂性，又讲了操作系统的相关知识，目的就是让大家了解，任何一种数据结构都不是凭空产生的，一定会有它的背景和使用场景，我们现在总结一下，我们需要这种数据结构能够做些什么，其实很简单，那就是：每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级，最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢？就这样，b+树应运而生。</p>    <p><strong>详解B+树</strong></p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/c0409f2dce155c9ab89e4c7363a735bf.png"></p>    <p style="text-align:center">Paste_Image.png</p>    <p>如上图，是一颗b+树，关于b+树的定义可以参见 <a href="/misc/goto?guid=4959729156308253576" rel="nofollow,noindex">B+树</a> ，这里只说一些重点，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。</p>    <p>b+树的查找过程如图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。</p>    <p><strong>B+树的性质</strong></p>    <pre>  <code class="language-sql">1.通过上面的分析，我们知道IO次数取决于b+数的高度h，假设当前数据表的数据为N，每个磁盘块的数据项的数量是m，则有h=㏒(m+1)N，当数据量N一定的情况下，m越大，h越小；      而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小，磁盘块的大小也就是一个数据页的大小，是固定的，如果数据项占的空间越小，数据项的数量越多，树的高度越低。      这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的小，比如int占4字节，要比bigint8字节少一半。      这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。      当数据项等于1时将会退化成线性表。    2.当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；      但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。      比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了， 这个是非常重要的性质      即索引的最左匹配特性。</code></pre>    <p><strong>慢查询优化</strong></p>    <p>关于MySQL索引原理是比较枯燥的东西，大家只需要有一个感性的认识，并不需要理解得非常透彻和深入。我们回头来看看一开始我们说的慢查询，了解完索引原理之后，大家是不是有什么想法呢？先总结一下索引的几大基本原则</p>    <p><strong>建索引的几大原则</strong></p>    <pre>  <code class="language-sql">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。          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          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(*)，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          4.索引列不能参与计算，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</code></pre>    <p><strong>回到开始的慢查询</strong></p>    <pre>  <code class="language-sql">根据最左匹配原则，最开始的sql语句的索引应该是status、operator_id、type、operate_time的联合索引；      其中status、operator_id、type的顺序可以颠倒，所以我才会说，把这个表的所有相关查询都找到，会综合分析；      比如还有如下查询              select * from task wherestatus = 0andtype = 12limit10;              selectcount(*) from task wherestatus = 0 ;      那么索引建立成(status,type,operator_id,operate_time)就是非常正确的，因为可以覆盖到所有情况。这个就是利用了索引的最左匹配的原则</code></pre>    <p><strong>查询优化神器 - explain命令</strong></p>    <pre>  <code class="language-sql">关于explain命令相信大家并不陌生，具体用法和字段含义可以参考官网[explain-output](http://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/explain-output.html)，这里需要强调rows是核心指标，绝大部分rows小的语句执行一定很快（有例外，下面会讲到）。所以优化语句基本上都是在优化rows。</code></pre>    <p><strong>慢查询优化基本步骤</strong></p>    <pre>  <code class="language-sql">0.先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE      1.where条件单表查，锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高      2.explain查看执行计划，是否与1预期一致（从锁定记录较少的表开始查询）      3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查      4.了解业务方使用场景      5.加索引时参照建索引的几大原则      6.观察结果，不符合预期继续从0分析</code></pre>    <p><strong>几个慢查询案例</strong></p>    <p>下面几个例子详细解释了如何分析和优化慢查询</p>    <p><strong>复杂语句写法</strong></p>    <p>很多情况下，我们写SQL只是为了实现功能，这只是第一步，不同的语句书写方式对于效率往往有本质的差别，这要求我们对mysql的执行计划和索引原则有非常清楚的认识，请看下面的语句</p>    <pre>  <code class="language-sql">select distinct cert.emp_id from cm_log cl                 innerjoin (                       select                           emp.idas emp_id,                           emp_cert.idas cert_id                       from employee emp                       leftjoin                       emp_certificate emp_cert                         on emp.id = emp_cert.emp_id                     where emp.is_deleted=0 ) cert                 on (                     cl.ref_table='Employee'and cl.ref_oid= cert.emp_id                     )               or (                   cl.ref_table='EmpCertificate'and cl.ref_oid= cert.cert_id                   )             where cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00'and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00';            0.先运行一下，53条记录 1.87秒，又没有用聚合语句，比较慢          53 rows in set (1.87 sec)            1.explain      +----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+      | id | select_type | table      | type  | possible_keys                   | key                   | key_len | ref               | rows  | Extra                          |      +----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+      |  1 | PRIMARY     | cl         | range | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date |     idx_last_upd_date     | 8       | NULL              |   379 | Using where; Using temporary   |      |  1 | PRIMARY     | <derived2> | ALL   | NULL                            | NULL                              | NULL    | NULL              | 63727 | Using where; Using join buffer |      |  2 | DERIVED     | emp        | ALL   | NULL                            | NULL                  | NULL    | NULL              | 13317 | Using where                    |      |  2 | DERIVED     | emp_cert   | ref   | emp_certificate_empid           | emp_certificate_empid | 4       | meituanorg.emp.id |     1 | Using index                    |      +----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+            简述一下执行计划，首先mysql根据idx_last_upd_date索引扫描cm_log表获得379条记录；然后查表扫描了63727条记录，分为两部分，derived表示构造表，也就是不存在的表，可以简单理解成是一个语句形成的结果集，后面的数字表示语句的ID。          derived2表示的是ID = 2的查询构造了虚拟表，并且返回了63727条记录。          我们再来看看ID = 2的语句究竟做了写什么返回了这么大量的数据，首先全表扫描employee表13317条记录，然后根据索引emp_certificate_empid关联emp_certificate表，rows = 1表示，每个关联都只锁定了一条记录，效率比较高。          获得后，再和cm_log的379条记录根据规则关联。          从执行过程上可以看出返回了太多的数据，返回的数据绝大部分cm_log都用不到，因为cm_log只锁定了379条记录。          如何优化呢？可以看到我们在运行完后还是要和cm_log做join,那么我们能不能之前和cm_log做join呢？仔细分析语句不难发现，其基本思想是如果cm_log的ref_table是EmpCertificate就关联emp_certificate表，如果ref_table是Employee就关联employee表，我们完全可以拆成两部分，并用union连接起来，注意这里用union，而不用union all是因为原语句有“distinct”来得到唯一的记录，而union恰好具备了这种功能。          如果原语句中没有distinct不需要去重，我们就可以直接使用union all了，因为使用union需要去重的动作，会影响SQL性能。          优化过的语句如下              select emp.id  from cm_log cl                     innerjoin                         employee emp                     on                         cl.ref_table = 'Employee'and cl.ref_oid = emp.id            where cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00'and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00'and emp.is_deleted = 0            union                  select emp.id  from cm_log cl                           innerjoin                                   emp_certificate ec                           on                                   cl.ref_table = 'EmpCertificate' and cl.ref_oid = ec.id                          innerjoin                                   employee emp                           on                                   emp.id = ec.emp_id                     where cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00'and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00'and emp.is_deleted = 0        4.不需要了解业务场景，只需要改造的语句和改造之前的语句保持结果一致        5.现有索引可以满足，不需要建索引        6.用改造后的语句实验一下，只需要10ms 降低了近200倍！                          +----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+                          | id | select_type  | table      | type   | possible_keys                   | key               | key_len | ref                   | rows | Extra       |                          +----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+                          |  1 | PRIMARY      | cl         | range  | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date | 8       | NULL                                                    |  379 | Using where |                          |  1 | PRIMARY      | emp        | eq_ref | PRIMARY                         | PRIMARY           | 4       | meituanorg.cl.ref_oid |    1 | Using where |                          |  2 | UNION        | cl         | range  | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date | 8       | NULL                  |  379 | Using where |                          |  2 | UNION        | ec         | eq_ref | PRIMARY,emp_certificate_empid   | PRIMARY           | 4       | meituanorg.cl.ref_oid |    1 |             |                          |  2 | UNION        | emp        | eq_ref | PRIMARY                         | PRIMARY           | 4       | meituanorg.ec.emp_id  |    1 | Using where |                          | NULL | UNION RESULT | <union1,2> | ALL    | NULL                            | NULL              | NULL    | NULL                  | NULL |             |                          +----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+                          53 rows in set (0.01 sec)</code></pre>    <p><strong>明确应用场景</strong></p>    <p>举这个例子的目的在于颠覆我们对列的区分度的认知，一般上我们认为区分度越高的列，越容易锁定更少的记录，但在一些特殊的情况下，这种理论是有局限性的</p>    <pre>  <code class="language-sql">select *  from stage_poi sp               where sp.accurate_result=1 and ( sp.sync_status=0or sp.sync_status=2or sp.sync_status=4 );          0.先看看运行多长时间,951条数据6.22秒，真的很慢            951 rows in set (6.22 sec)          1.先explain，rows达到了361万，type = ALL表明是全表扫描            +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+            | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |            +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+            | 1 | SIMPLE | sp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3613155 | Using where |            +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+          2.所有字段都应用查询返回记录数，因为是单表查询 0已经做过了951条          3.让explain的rows 尽量逼近951          看一下accurate_result = 1的记录数           select count(*),accurate_result from stage_poi  group by accurate_result;              +----------+-----------------+                | count(*) | accurate_result |              +----------+-----------------+                |     1023 |              -1 |                |  2114655 |               0 |                |   972815 |               1 |              +----------+-----------------+          我们看到accurate_result这个字段的区分度非常低，整个表只有-1,0,1三个值，加上索引也无法锁定特别少量的数据          再看一下sync_status字段的情况              select count(*),sync_status from stage_poi  group by sync_status;              +----------+-------------+              | count(*) | sync_status |              +----------+-------------+              |     3080 |           0 |              |  3085413 |           3 |              +----------+-------------+          同样的区分度也很低，根据理论，也不适合建立索引          问题分析到这，好像得出了这个表无法优化的结论，两个列的区分度都很低，即便加上索引也只能适应这种情况，很难做普遍性的优化，比如当sync_status 0、3分布的很平均，那么锁定记录也是百万级别的          4.找业务方去沟通，看看使用场景。业务方是这么来使用这个SQL语句的，每隔五分钟会扫描符合条件的数据，处理完成后把sync_status这个字段变成1,五分钟符合条件的记录数并不会太多，1000个左右。了解了业务方的使用场景后，优化这个SQL就变得简单了，因为业务方保证了数据的不平衡，如果加上索引可以过滤掉绝大部分不需要的数据          5.根据建立索引规则，使用如下语句建立索引              alter  table stage_poi add  index idx_acc_status(accurate_result,sync_status);          6.观察预期结果,发现只需要200ms，快了30多倍。              952 rows in set (0.20 sec)</code></pre>    <p>我们再来回顾一下分析问题的过程，单表查询相对来说比较好优化，大部分时候只需要把where条件里面的字段依照规则加上索引就好，如果只是这种“无脑”优化的话，显然一些区分度非常低的列，不应该加索引的列也会被加上索引，这样会对插入、更新性能造成严重的影响，同时也有可能影响其它的查询语句。所以我们第4步调差SQL的使用场景非常关键，我们只有知道这个业务场景，才能更好地辅助我们更好的分析和优化查询语句。</p>    <p> </p>    <p>来自：http://www.jianshu.com/p/b5fc540c2893</p>    <p> </p>