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前言
本次MySQL—索引章节比较多,分为多篇进行发布,本章继续,链接—上一章
目录
6 索引使用
6.1 验证索引效率
创建索引:
6.2 最左前缀法则
6.3 范围查询
6.4 索引失效情况
6.4.1 索引列运算
6.4.2 字符串不加引号
6.4.3 模糊查询
6.4.4 or连接条件
6.4.5 数据分布影响
select * from tb_sku where id = 1\G;
可以看到即使有1000w的数据,根据id进行数据查询,性能依然很快,因为主键id是有索引的。 那么接下来,我们再来根据 sn 字段进行查询,执行如下SQL:
SELECT * FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001';
我们可以看到根据sn字段进行查询,查询返回了一条数据,结果耗时 20.78sec,就是因为sn没有索引,而造成查询效率很低。
那么我们可以针对于sn字段,建立一个索引,建立了索引之后,我们再次根据sn进行查询,再来看一下查询耗时情况。
create index idx_sku_sn on tb_sku(sn) ;然后再次执行相同的 SQL 语句,再次查看 SQL 的耗时。
SELECT * FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001';
我们明显会看到,sn字段建立了索引之后,查询性能大大提升。建立索引前后,查询耗时都不是一个数量级的。
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0';
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31;
explain select * from tb_user where profession = '软件工程';以上的这三组测试中,我们发现只要联合索引最左边的字段 profession 存在,索引就会生效,只不 过索引的长度不同。 而且由以上三组测试,我们也可以推测出 profession 字段索引长度为 47 、 age 字段索引长度为 2 、 status 字段索引长度为 5 。
explain select * from tb_user where age = 31 and status = '0';
explain select * from tb_user where status = '0';而通过上面的这两组测试,我们也可以看到索引并未生效,原因是因为不满足最左前缀法则,联合索引左边的列 profession 不存在。
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and status = '0';上述的 SQL 查询时,存在 profession 字段,最左边的列是存在的,索引满足最左前缀法则的基本条 件。但是查询时,跳过了 age这个列,所以后面的列索引是不会使用的,也就是索引部分生效,所以索 引的长度就是47 。
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age > 30 and status = '0';当范围查询使用 > 或 < 时,走联合索引了,但是索引的长度为 49 ,就说明范围查询右边的 status 字 段是没有走索引的。
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age >= 30 and status = '0';当范围查询使用 >= 或 <= 时,走联合索引了,但是索引的长度为 54 ,就说明所有的字段都是走索引的。 所以,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 < 。
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';
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0'; explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = 0;
explain select * from tb_user where phone = '17799990015'; explain select * from tb_user where phone = 17799990015;
经过上面两组示例,我们会明显的发现,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。 \
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。
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。
select * from tb_user where phone >= '17799990005'; select * from tb_user where phone >= '17799990015';经过测试我们发现,相同的 SQL 语句,只是传入的字段值不同,最终的执行计划也完全不一样,这是为 什么呢? 就是因为 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。
接下来,我们再来看看 is null 与 is not null 操作是否走索引。
执行如下两条语句 :explain select * from tb_user where profession is null; explain select * from tb_user where profession is not null;
接下来,我们做一个操作将profession字段值全部更新为null。
然后,再次执行上述的两条 SQL ,查看 SQL 语句的执行计划。 最终我们看到,一模一样的 SQL 语句,先后执行了两次,结果查询计划是不一样的,为什么会出现这种现象,这是和数据库的数据分布有关系。查询时 MySQL 会评估,走索引快,还是全表扫描快,如果全表扫描更快,则放弃索引走全表扫描。 因此, 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。♥️关注,就是我创作的动力
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