閱讀筆記 MySQL索引原理及慢查詢優化

讀文章弄清楚索引的資料結構b+樹及其查詢過程

1.最左字首匹配原則，非常重要的原則，mysql會一直向右匹配直到遇到範圍查詢(>、<、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(*)，表示欄位不重複的比例，比例越大我們掃瞄的記錄數越少，唯一鍵的區分度是1，而一些狀態、性別字段可能在大資料面前區分度就是0，那可能有人會問，這個比例有什麼經驗值嗎？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條掃瞄10條記錄

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

5.盡量的擴充套件索引，不要新建索引。比如表中已經有a的索引，現在要加(a,b)的索引，那麼只需要修改原來的索引即可

先執行看看是否真的很慢，注意設定sql_no_cache

where條件單錶查，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，單錶每個字段分別查詢，看哪個欄位的區分度最高

explain檢視執行計畫，是否與1預期一致（從鎖定記錄較少的表開始查詢）

order by limit 形式的sql語句讓排序的表優先查

了解業務方使用場景

加索引時參照建索引的幾大原則

觀察結果，不符合預期繼續從0分析

索引左匹配等原則(從資料結構和查詢演算法理解)

explain row 分析(列的區分度)

僅從語句下手不行就從業務下手分析

關於排序和分類 — mysql的nested loop機制

不要只針對具體case來優化，而忽略了更複雜的情況(需要更多的分析+測試)

如果你不太理解區分度公式

select count(*),accurate_result from stage_poi  group by accurate_result;
+----------+-----------------+
| count(*) | accurate_result |
+----------+-----------------+
|     1023 |              -1 |
|  2114655 |               0 |
|   972815 |               1 |
+----------+-----------------+

只需要理解上面這個情況，accurate_result 所能過濾的資料很少，加上索引也無法鎖定特別少量的資料。

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MySQL索引原理與慢查詢優化

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