关于java:咱们500万条数据测试一下如何合理使用索引加速

5 如何正当应用索引减速

tips：

500 万条建表 sql 参照网盘 sql 脚本

[root@linux-141 bin]# ./mysql -u root -p itcast < product_list-5072825.sql

索引是数据库优化最罕用也是最重要的伎俩之一, 通过索引通常能够帮忙用户解决大多数的 MySQL 的性能优化问题。

5.1 验证索引晋升查问效率

在咱们筹备的表构造 product_list 中，一共存储了 500 多万记录；

mysql> select count(1) from product_list;
+----------+
| count(1) |
+----------+
|  5072825 |
+----------+
1 row in set (1.71 sec)

mysql> 

1）依据 ID 查问

SELECT * FROM product_list WHERE id = 121926;

查问速度很快，靠近 0s，次要的起因是因为 id 为主键，有索引；

2). 依据 store_name 进行准确查问

执行用时 4 分钟

SELECT * FROM product_list WHERE store_name = '联想北达兴科专卖店';

查看 SQL 语句的执行打算：

explain SELECT * FROM product_list WHERE store_name = '联想北达兴科专卖店';

解决计划，针对 store_name 字段，创立索引：

create index product_list_stname on product_list(store_name);

索引创立实现之后，再次进行查问：

SELECT * FROM product_list WHERE store_name = '联想北达兴科专卖店';

通过 explain，查看执行打算，执行 SQL 时应用了方才创立的索引

-- 查看 SQL 语句的执行打算
explain SELECT * FROM product_list WHERE store_name = '联想北达兴科专卖店';

5.2 索引的应用

5.2.1 筹备环境

create table `tb_seller` (`sellerid` varchar (100),
    `name`  varchar (100) not null,
    `nickname` varchar (50),
    `password` varchar (60),
    `status`  varchar (1) not null,
    `address`  varchar (100) not null,
    `createtime` datetime,
    primary key(`sellerid`)
)engine=innodb default charset=utf8; 

insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('alibaba','阿里巴巴','阿里小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('baidu','百度科技有限公司','百度小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('huawei','华为科技有限公司','华为小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('itcast','传智播客教育科技有限公司','传智播客','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('itheima','黑马程序员','黑马程序员','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('luoji','罗技科技有限公司','罗技小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('oppo','OPPO 科技有限公司','OPPO 官网旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('ourpalm','掌趣科技股份有限公司','掌趣小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('qiandu','千度科技','千度小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','2','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('sina','新浪科技有限公司','新浪官网旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('xiaomi','小米科技','小米官网旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','西安市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('yijia','宜家家居','宜家家居旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');


create index idx_seller_name_sta_addr on tb_seller(name,status,address);

5.2.2 防止索引生效

组合索引 (name,status,address)

1) 全值匹配

对索引中所有列都指定具体值。

-- 全值匹配
explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1' and address='北京市';
ken_len = 3 * N + 2;
-- name varchar(100)      ==302
-- status varchar(1)      ==5
-- address varchar(100) ==302

2) 最左前缀法令

如果索引了多列，要恪守最左前缀法令。指的是查问从索引的最左前列开始，并且不跳过索引中的列。

匹配最左前缀法令，走索引：

explain select * from tb_seller  where name='小米科技';  

违反最左前缀法令，索引生效：

explain select * from tb_seller  where status='1';
explain select * from tb_seller  where status='1'  and  address='北京市';

如果合乎最左法令，然而呈现跳跃某一列，只有最左列索引失效：

explain select * from tb_seller  where name='小米科技'  and  address='北京市';

3) 范畴查问左边的列

-- 应用范畴查问的状况，左边的列生效 
explain select * from tb_seller  where name='小米科技' and status='1'  and  address='北京市';
explain select * from tb_seller  where name='小米科技' and status>'1'  and  address='北京市';

依据后面的两个字段 name，status 查问是走索引的，然而最初一个条件 address 没有用到索引。

4) 禁止列运算

-- 不要在索引列上进行运算操作，索引将生效。explain select * from tb_seller  where substring(name,3,2) ='科技';

5) 字符串不加单引号

造成索引生效。

-- 字符串不加单引号, 造成索引生效。explain select * from tb_seller  where name='科技' and status='0';
explain select * from tb_seller  where name='科技' and status=0;

因为，在查问时，没有对字符串加单引号，MySQL 的查问优化器，会主动的进行类型转换，造成索引生效。

6) 尽量应用笼罩索引

防止 select *

尽量应用笼罩索引（只拜访索引的查问（索引列齐全蕴含查问列）），缩小 select *。

-- 尽量应用笼罩索引
explain select * from tb_seller  where name='科技' and status='0'  and  address='西安市';
explain select name from tb_seller  where name='科技' and status='0'  and  address='西安市';
explain select name ,status  from tb_seller  where name='科技' and status='0'  and  address='西安市';
explain select name ,status,address  from tb_seller  where name='科技' and status='0'  and  address='西安市';

如果查问列，超出索引列，也会升高性能。

explain select status,address ,password  from tb_seller  where name='科技' and status='0'  and  address='西安市';

TIP : 
    
    using index：应用笼罩索引的时候就会呈现

    using where：在查找应用索引的状况下，须要回表去查问所需的数据

    using index condition：查找应用了索引，然而须要回表查问数据

    using index ; using where：查找应用了索引，然而须要的数据都在索引列中能找到，所以不须要回表查问数据 

7) 正当应用 or 条件

用 or 宰割开的条件，如果 or 前的条件中的列有索引，而前面的列中没有索引，那么波及的索引都不会被用到。

示例，name 字段是索引列，而 createtime 不是索引列，两头是 or 进行连贯是不走索引的：

explain select * from tb_seller where name='黑马程序员' or createtime = '2088-01-01 12:00:00';    

8) 正当应用 like 查问

以 % 结尾的 Like 含糊查问，索引生效。

-- 如果仅仅是尾部含糊匹配，索引不会生效。如果是头部含糊匹配，索引生效。explain select * from tb_seller  where name like '黑马程序员 %';
explain select * from tb_seller  where name like '% 黑马程序';
explain select * from tb_seller  where name like '% 黑马程序员 %';

解决方案：通过笼罩索引来解决

explain select sellerid from tb_seller  where name like '% 科技 %';
explain select sellerid,name from tb_seller  where name like '% 科技 %';
explain select sellerid,name,status,address  from tb_seller  where name like '% 科技 %';

9) 正当评估索引执行

如果 MySQL 评估应用索引比全表更慢，则不应用索引。

-- 如果 MySQL 评估应用索引比全表更慢，则不应用索引。create index idx_seller_addr on tb_seller(address);
explain select * from tb_seller  where address='北京市';
explain select * from tb_seller  where address='西安市';

10) is NULL 和 is NOT NULL

<font color=’red’> 有时 </font> 索引生效。

-- is  NULL 和 is NOT NULL 
explain select * from tb_seller  where name  is null;
explain select * from tb_seller  where name  is not null;

解决方案：把 null 值设置一个默认值

11) in 和 not in

in 走索引，not in 索引生效。

-- in 走索引，not in 索引生效。explain select * from tb_seller  where sellerid in('oppo','xiaomi','sina');
explain select * from tb_seller  where sellerid not in  ('oppo','xiaomi','sina');

12) 单列索引和复合索引

尽量应用复合索引，而少应用单列索引。

创立复合索引

create index idx_name_sta_address on tb_seller(name, status, address);

就相当于创立了三个索引：name
    name + status
    name + status + address

创立单列索引

create index idx_seller_name on tb_seller(name);
create index idx_seller_status on tb_seller(status);
create index idx_seller_address on tb_seller(address);

数据库会抉择一个最优的索引（辨识度最高索引）来应用，并不会应用全副索引。

5.3 查看索引应用状况

show status like 'Handler_read%';    
show global status like 'Handler_read%';    

mysql> show status like 'Handler_read%';    
+-----------------------+---------+
| Variable_name         | Value   |
+-----------------------+---------+
| Handler_read_first    | 18      |
| Handler_read_key      | 19      |
| Handler_read_last     | 0       |
| Handler_read_next     | 5072825 |
| Handler_read_prev     | 0       |
| Handler_read_rnd      | 0       |
| Handler_read_rnd_next | 269     |
+-----------------------+---------+
7 rows in set (0.02 sec)

mysql> 

Handler_read_first：索引中第一条被读的次数。如果较高，示意服务器正执行大量全索引扫描（这个值越低越好）。Handler_read_key：如果索引正在工作，这个值代表一个行被索引值读的次数，如果值越低，示意索引失去的性能改善不高，因为索引不常常应用（这个值越高越好）。Handler_read_next：依照键程序读下一行的申请数。如果你用范畴束缚或如果执行索引扫描来查问索引列，该值减少。Handler_read_prev：依照键程序读前一行的申请数。该读办法次要用于优化 ORDER BY ... DESC。Handler_read_rnd：依据固定地位读一行的申请数。如果你正执行大量查问并须要对后果进行排序该值较高。你可能应用了大量须要 MySQL 扫描整个表的查问或你的连贯没有正确应用键。这个值较高，意味着运行效率低，应该建设索引来补救。Handler_read_rnd_next：在数据文件中读下一行的申请数。如果你正进行大量的表扫描，该值较高。通常阐明你的表索引不正确或写入的查问没有利用索引。

本文由传智教育博学谷 – 狂野架构师教研团队公布，转载请注明出处！

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