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MySQL的視圖和索引用法與區別詳解

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MySQL的視圖

簡單來說MySQL的視圖就是對SELECT 命令的定義的一個快捷鍵,我們查詢時會用到非常復雜的SELECT語句,而這個語句我們以后還會經常用到,我們可以經這個語句生產視圖。視圖是一個虛擬的表,它不存儲數據,所用的數據都在真實的表中。

這樣做的好處有:

1.防止有未經允許的租戶訪問到敏感數據
2.將多個物理表抽象成一個邏輯表
3.結果容易理解
4.獲得數據更容易,很多人對SQL語句不太了解,我們可以通過創建視圖的形式方便用戶使用。
5.顯示數據更容易。
6.維護程序更方便。調試視圖比調試查詢更容易,跟蹤數據中的各個步驟的錯誤更容易,這是因為所用的步驟都是視圖的組成部分。

索引原理以及查詢優化

一、介紹

1.什么是索引?

一般的應用系統,讀寫比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出現性能問題,在生產環境中,我們遇到最多的,也是最容易出問題的,還是一些復雜的查詢操作,因此對查詢語句的優化顯然是重中之重。說起加速查詢,就不得不提到索引了。

2.為什么要有索引呢?

索引在MySQL中也叫做“鍵”,是存儲引擎用于快速找到記錄的一種數據結構。索引對于良好的性能
非常關鍵,尤其是當表中的數據量越來越大時,索引對于性能的影響愈發重要。
索引優化應該是對查詢性能優化最有效的手段了。索引能夠輕易將查詢性能提高好幾個數量級。
索引相當于字典的音序表,如果要查某個字,如果不使用音序表,則需要從幾百頁中逐頁去查。

二、索引的原理

一 索引原理

索引的目的在于提高查詢效率,與我們查閱圖書所用的目錄是一個道理:先定位到章,然后定位到該章下的一個小節,然后找到頁數。相似的例子還有:查字典,查火車車次,飛機航班等

本質都是:通過不斷地縮小想要獲取數據的范圍來篩選出最終想要的結果,同時把隨機的事件變成順序的事件,也就是說,有了這種索引機制,我們可以總是用同一種查找方式來鎖定數據。

數據庫也是一樣,但顯然要復雜的多,因為不僅面臨著等值查詢,還有范圍查詢(>、、between、in)、模糊查詢(like)、并集查詢(or)等等。數據庫應該選擇怎么樣的方式來應對所有的問題呢?我們回想字典的例子,能不能把數據分成段,然后分段查詢呢?最簡單的如果1000條數據,1到100分成第一段,101到200分成第二段,201到300分成第三段......這樣查第250條數據,只要找第三段就可以了,一下子去除了90%的無效數據。但如果是1千萬的記錄呢,分成幾段比較好?稍有算法基礎的同學會想到搜索樹,其平均復雜度是lgN,具有不錯的查詢性能。但這里我們忽略了一個關鍵的問題,復雜度模型是基于每次相同的操作成本來考慮的。而數據庫實現比較復雜,一方面數據是保存在磁盤上的,另外一方面為了提高性能,每次又可以把部分數據讀入內存來計算,因為我們知道訪問磁盤的成本大概是訪問內存的十萬倍左右,所以簡單的搜索樹難以滿足復雜的應用場景。

二 磁盤IO與預讀

考慮到磁盤IO是非常高昂的操作,計算機操作系統做了一些優化,當一次IO時,不光把當前磁盤地址的數據,而是把相鄰的數據也都讀取到內存緩沖區內,因為局部預讀性原理告訴我們,當計算機訪問一個地址的數據的時候,與其相鄰的數據也會很快被訪問到。每一次IO讀取的數據我們稱之為一頁(page)。具體一頁有多大數據跟操作系統有關,一般為4k或8k,也就是我們讀取一頁內的數據時候,實際上才發生了一次IO,這個理論對于索引的數據結構設計非常有幫助。

三、索引的數據結構

任何一種數據結構都不是憑空產生的,一定會有它的背景和使用場景,我們現在總結一下,我們需要這種數據結構能夠做些什么,其實很簡單,那就是:每次查找數據時把磁盤IO次數控制在一個很小的數量級,最好是常數數量級。那么我們就想到如果一個高度可控的多路搜索樹是否能滿足需求呢?就這樣,b+樹應運而生。

如上圖,是一顆b+樹,關于b+樹的定義可以參見B+樹,這里只說一些重點,淺藍色的塊我們稱之為一個磁盤塊,可以看到每個磁盤塊包含幾個數據項(深藍色所示)和指針(黃色所示),如磁盤塊1包含數據項17和35,包含指針P1、P2、P3,P1表示小于17的磁盤塊,P2表示在17和35之間的磁盤塊,P3表示大于35的磁盤塊。真實的數據存在于葉子節點即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非葉子節點只不存儲真實的數據,只存儲指引搜索方向的數據項,如17、35并不真實存在于數據表中。

###b+樹的查找過程

如圖所示,如果要查找數據項29,那么首先會把磁盤塊1由磁盤加載到內存,此時發生一次IO,在內存中用二分查找確定29在17和35之間,鎖定磁盤塊1的P2指針,內存時間因為非常短(相比磁盤的IO)可以忽略不計,通過磁盤塊1的P2指針的磁盤地址把磁盤塊3由磁盤加載到內存,發生第二次IO,29在26和30之間,鎖定磁盤塊3的P2指針,通過指針加載磁盤塊8到內存,發生第三次IO,同時內存中做二分查找找到29,結束查詢,總計三次IO。真實的情況是,3層的b+樹可以表示上百萬的數據,如果上百萬的數據查找只需要三次IO,性能提高將是巨大的,如果沒有索引,每個數據項都要發生一次IO,那么總共需要百萬次的IO,顯然成本非常非常高。

###b+樹性質

1.索引字段要盡量的小:通過上面的分析,我們知道IO次數取決于b+數的高度h,假設當前數據表的數據為N,每個磁盤塊的數據項的數量是m,則有h=㏒(m+1)N,當數據量N一定的情況下,m越大,h越小;而m = 磁盤塊的大小 / 數據項的大小,磁盤塊的大小也就是一個數據頁的大小,是固定的,如果數據項占的空間越小,數據項的數量越多,樹的高度越低。這就是為什么每個數據項,即索引字段要盡量的小,比如int占4字節,要比bigint8字節少一半。這也是為什么b+樹要求把真實的數據放到葉子節點而不是內層節點,一旦放到內層節點,磁盤塊的數據項會大幅度下降,導致樹增高。當數據項等于1時將會退化成線性表。
2.索引的最左匹配特性(即從左往右匹配):當b+樹的數據項是復合的數據結構,比如(name,age,sex)的時候,b+數是按照從左到右的順序來建立搜索樹的,比如當(張三,20,F)這樣的數據來檢索的時候,b+樹會優先比較name來確定下一步的所搜方向,如果name相同再依次比較age和sex,最后得到檢索的數據;但當(20,F)這樣的沒有name的數據來的時候,b+樹就不知道下一步該查哪個節點,因為建立搜索樹的時候name就是第一個比較因子,必須要先根據name來搜索才能知道下一步去哪里查詢。比如當(張三,F)這樣的數據來檢索時,b+樹可以用name來指定搜索方向,但下一個字段age的缺失,所以只能把名字等于張三的數據都找到,然后再匹配性別是F的數據了, 這個是非常重要的性質,即索引的最左匹配特性。

四、Mysql索引管理

一、功能

索引的功能就是加速查找
 mysql中的primary key,unique,聯合唯一也都是索引,這些索引除了加速查找以外,還有約束的功能

二、MySQL的索引分類

索引分類
1.普通索引index :加速查找
2.唯一索引
    主鍵索引:primary key :加速查找+約束(不為空且唯一)
    唯一索引:unique:加速查找+約束 (唯一)
3.聯合索引
    -primary key(id,name):聯合主鍵索引
    -unique(id,name):聯合唯一索引
    -index(id,name):聯合普通索引
4.全文索引fulltext :用于搜索很長一篇文章的時候,效果最好。
5.空間索引spatial :了解就好,幾乎不用

三、 索引的兩大類型hash與btree

#我們可以在創建上述索引的時候,為其指定索引類型,分兩類
hash類型的索引:查詢單條快,范圍查詢慢
btree類型的索引:b+樹,層數越多,數據量指數級增長(我們就用它,因為innodb默認支持它)

#不同的存儲引擎支持的索引類型也不一樣
InnoDB 支持事務,支持行級別鎖定,支持 B-tree、Full-text 等索引,不支持 Hash 索引;
MyISAM 不支持事務,支持表級別鎖定,支持 B-tree、Full-text 等索引,不支持 Hash 索引;
Memory 不支持事務,支持表級別鎖定,支持 B-tree、Hash 等索引,不支持 Full-text 索引;
NDB 支持事務,支持行級別鎖定,支持 Hash 索引,不支持 B-tree、Full-text 等索引;
Archive 不支持事務,支持表級別鎖定,不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引;

四、創建/刪除索引的語法

善用幫助文檔
help create
help create index
==================
1.創建索引
  -在創建表時就創建(需要注意的幾點)
  create table s1(
  id int ,#可以在這加primary key
  #id int index #不可以這樣加索引,因為index只是索引,沒有約束一說,
  #不能像主鍵,還有唯一約束一樣,在定義字段的時候加索引
  name char(20),
  age int,
  email varchar(30)
  #primary key(id) #也可以在這加
  index(id) #可以這樣加
  );
  -在創建表后在創建
  create index name on s1(name); #添加普通索引
  create unique age on s1(age);添加唯一索引
  alter table s1 add primary key(id); #添加住建索引,也就是給id字段增加一個主鍵約束
  create index name on s1(id,name); #添加普通聯合索引
2.刪除索引
  drop index id on s1;
  drop index name on s1; #刪除普通索引
  drop index age on s1; #刪除唯一索引,就和普通索引一樣,不用在index前加unique來刪,直接就可以刪了
  alter table s1 drop primary key; #刪除主鍵(因為它添加的時候是按照alter來增加的,那么我們也用alter來刪)

幫助查看

五、測試索引

1、準備

#1. 準備表
create table s1(
id int,
name varchar(20),
gender char(6),
email varchar(50)
);

#2. 創建存儲過程,實現批量插入記錄
delimiter $$ #聲明存儲過程的結束符號為$$
create procedure auto_insert1()
BEGIN
  declare i int default 1;
  while(i3000000)do
    insert into s1 values(i,concat('egon',i),'male',concat('egon',i,'@oldboy'));
    set i=i+1;
  end while;
END$$ #$$結束
delimiter ; #重新聲明分號為結束符號

#3. 查看存儲過程
show create procedure auto_insert1\G 

#4. 調用存儲過程
call auto_insert1();

2 、在沒有索引的前提下測試查詢速度

#無索引:從頭到尾掃描一遍,所以查詢速度很慢
mysql> select * from s1 where id=333;
+------+---------+--------+----------------+
| id  | name  | gender | email     |
+------+---------+--------+----------------+
| 333 | egon333 | male  | 333@oldboy.com |
| 333 | egon333 | f   | alex333@oldboy |
| 333 | egon333 | f   | alex333@oldboy |
+------+---------+--------+----------------+
rows in set (0.32 sec)

mysql> select * from s1 where email='egon333@oldboy';
....
... rows in set (0.36 sec)

3、 加上索引

#1. 一定是為搜索條件的字段創建索引,比如select * from t1 where age > 5;就需要為age加上索引

#2. 在表中已經有大量數據的情況下,建索引會很慢,且占用硬盤空間,插入刪除更新都很慢,只有查詢快
比如create index idx on s1(id);會掃描表中所有的數據,然后以id為數據項,創建索引結構,存放于硬盤的表中。
建完以后,再查詢就會很快了

#3. 需要注意的是:innodb表的索引會存放于s1.ibd文件中,而myisam表的索引則會有單獨的索引文件table1.MYI

六、正確使用索引

一、覆蓋索引

#分析
select * from s1 where id=123;
該sql命中了索引,但未覆蓋索引。
利用id=123到索引的數據結構中定位到該id在硬盤中的位置,或者說再數據表中的位置。
但是我們select的字段為*,除了id以外還需要其他字段,這就意味著,我們通過索引結構取到id還不夠,
還需要利用該id再去找到該id所在行的其他字段值,這是需要時間的,很明顯,如果我們只select id,
就減去了這份苦惱,如下
select id from s1 where id=123;
這條就是覆蓋索引了,命中索引,且從索引的數據結構直接就取到了id在硬盤的地址,速度很快

二、聯合索引

三、索引合并

#索引合并:把多個單列索引合并使用

#分析:
組合索引能做到的事情,我們都可以用索引合并去解決,比如
create index ne on s1(name,email);#組合索引
我們完全可以單獨為name和email創建索引

組合索引可以命中:
select * from s1 where name='egon' ;
select * from s1 where name='egon' and email='adf';

索引合并可以命中:
select * from s1 where name='egon' ;
select * from s1 where email='adf';
select * from s1 where name='egon' and email='adf';

乍一看好像索引合并更好了:可以命中更多的情況,但其實要分情況去看,如果是name='egon' and email='adf',
那么組合索引的效率要高于索引合并,如果是單條件查,那么還是用索引合并比較合理

三 若想利用索引達到預想的提高查詢速度的效果,我們在添加索引時,必須遵循以下原則

1.最左前綴匹配原則,非常重要的原則,
create index ix_name_email on s1(name,email,)
- 最左前綴匹配:必須按照從左到右的順序匹配
select * from s1 where name='egon'; #可以
select * from s1 where name='egon' and email='asdf'; #可以
select * from s1 where email='alex@oldboy.com'; #不可以
mysql會一直向右匹配直到遇到范圍查詢(>、、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)順序的索引,
d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引則都可以用到,a,b,d的順序可以任意調整。

#2.=和in可以亂序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意順序,mysql的查詢優化器
會幫你優化成索引可以識別的形式

#3.盡量選擇區分度高的列作為索引,區分度的公式是count(distinct col)/count(*),
表示字段不重復的比例,比例越大我們掃描的記錄數越少,唯一鍵的區分度是1,而一些狀態、
性別字段可能在大數據面前區分度就是0,那可能有人會問,這個比例有什么經驗值嗎?使用場景不同,
這個值也很難確定,一般需要join的字段我們都要求是0.1以上,即平均1條掃描10條記錄

#4.索引列不能參與計算,保持列“干凈”,比如from_unixtime(create_time) = '2014-05-29'
就不能使用到索引,原因很簡單,b+樹中存的都是數據表中的字段值,
但進行檢索時,需要把所有元素都應用函數才能比較,顯然成本太大。
所以語句應該寫成create_time = unix_timestamp('2014-05-29');

最左前綴示范

mysql> select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='alex333@oldboy.com' and gender='male';
Empty set (0.39 sec)

mysql> create index idx on s1(id,name,email,gender); #未遵循最左前綴
Query OK, 0 rows affected (15.27 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='alex333@oldboy.com' and gender='male';
Empty set (0.43 sec)


mysql> drop index idx on s1;
Query OK, 0 rows affected (0.16 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> create index idx on s1(name,email,gender,id); #遵循最左前綴
Query OK, 0 rows affected (15.97 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='alex333@oldboy.com' and gender='male';
Empty set (0.03 sec)

索引無法命中的情況需要注意:

- like '%xx'
  select * from tb1 where email like '%cn';
  
  
- 使用函數
  select * from tb1 where reverse(email) = 'wupeiqi';
  
  
- or
  select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven@live.com';
  
  
  特別的:當or條件中有未建立索引的列才失效,以下會走索引
      select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven';
      select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven@live.com' and email = 'alex'
      
      
- 類型不一致
  如果列是字符串類型,傳入條件是必須用引號引起來,不然...
  select * from tb1 where email = 999;
  
普通索引的不等于不會走索引
- !=
  select * from tb1 where email != 'alex'
  
  特別的:如果是主鍵,則還是會走索引
    select * from tb1 where nid != 123
- >
  select * from tb1 where email > 'alex'
  
  
  特別的:如果是主鍵或索引是整數類型,則還是會走索引
    select * from tb1 where nid > 123
    select * from tb1 where num > 123
    
    
#排序條件為索引,則select字段必須也是索引字段,否則無法命中
- order by
  select name from s1 order by email desc;
  當根據索引排序時候,select查詢的字段如果不是索引,則不走索引
  select email from s1 order by email desc;
  特別的:如果對主鍵排序,則還是走索引:
    select * from tb1 order by nid desc;
 
- 組合索引最左前綴
  如果組合索引為:(name,email)
  name and email    -- 使用索引
  name         -- 使用索引
  email        -- 不使用索引


- count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中沒有差別了

- create index xxxx on tb(title(19)) #text類型,必須制定長度
- 避免使用select *
- count(1)或count(列) 代替 count(*)
- 創建表時盡量時 char 代替 varchar
- 表的字段順序固定長度的字段優先
- 組合索引代替多個單列索引(經常使用多個條件查詢時)
- 盡量使用短索引
- 使用連接(JOIN)來代替子查詢(Sub-Queries)
- 連表時注意條件類型需一致
- 索引散列值(重復少)不適合建索引,例:性別不適合

七、慢查詢優化的基本步驟

0.先運行看看是否真的很慢,注意設置SQL_NO_CACHE
1.where條件單表查,鎖定最小返回記錄表。這句話的意思是把查詢語句的where都應用到表中返回的記錄數最小的表開始查起,單表每個字段分別查詢,看哪個字段的區分度最高
2.explain查看執行計劃,是否與1預期一致(從鎖定記錄較少的表開始查詢)
3.order by limit 形式的sql語句讓排序的表優先查
4.了解業務方使用場景
5.加索引時參照建索引的幾大原則
6.觀察結果,不符合預期繼續從0分析

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