2. 执行计划中显示扫描行数为 644，为什么 slow log 中显示 100 多万行？
a. 我们先看执行计划，选择的索引 “INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)”。结合 sql 来看，因为有 "ORDER BY TASK_ID DESC" 子句，排序通常很慢，如果使用了文件排序性能会更差，优化器选择这个索引避免了排序。
那为什么不选 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢？原因也很简单，TASK_DATE 字段区分度太低了，走这个索引需要扫描的行数很大，而且还要进行额外的排序，优化器综合判断代价更大，所以就不选这个索引了。不过如果我们强制选择这个索引（用 force index 语法），会看到 SQL 执行速度更快少于 10s，那是因为优化器基于代价的原则并不等价于执行速度的快慢；
b. 再看执行计划中的 type:index，"index" 代表 “全索引扫描”，其实和全表扫描差不多，只是扫描的时候是按照索引次序进行而不是行，主要优点就是避免了排序，但是开销仍然非常大。
Extra:Using where 也意味着扫描完索引后还需要回表进行筛选。一般来说，得保证 type 至少达到 range 级别，最好能达到 ref。
在第 2 点中提到的“慢日志记录Rows_examined: 1161559，看起来是全表扫描”，这里更正为“全索引扫描”，扫描行数确实等于表的行数；
c. 关于执行计划中：“rows：644”，其实这个只是估算值，并不准确，我们分析慢 SQL 时判断准确的扫描行数应该以 slow log 中的 Rows_examined 为准。
4. 优化建议：添加组合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)
优化过程：
TASK_DATE 字段存在索引，但是选择度很低，优化器不会走这个索引，建议后续可以删除这个索引：
select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK+------------+---------------------------+| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+------------+---------------------------+| 1161559 | 223 |+------------+---------------------------+
在这个 sql 中 REL_DEVID 字段从命名上看选择度较高，通过下面 sql 来检验确实如此：
select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK+----------+---------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+----------+---------------------------+| 1161559 | 62235 |+----------+---------------------------+
由于有排序，所以得把 task_id 也加入到新建的索引中，REL_DEVID,task_id 组合选择度 100%：
select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK+----------+-----------------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+----------+-----------------------------------+| 1161559 | 1161559 |+----------+-----------------------------------+
在测试环境添加 REL_DEVID，TASK_ID 组合索引，测试 sql 性能：alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)
添加索引后执行计划：
这里还要注意一点“隐式转换”：REL_DEVID 字段数据类型为 varchar，需要在 sql 中加引号：AND T.REL_DEVID = 000000025xxx >>AND T.REL_DEVID = '000000025xxx'
执行时间从 10s+ 降到 毫秒级别：
1 row in set (0.00 sec)
结论
一个典型的 order by 查询的优化，添加更合适的索引可以避免性能问题：执行计划使用索引并不意味着就能执行快。
因为是记录url其字段值很长，在MySQL数据库里为长字段添加索引后查询速度是有可能变慢的。建议使用前缀索引试一试，看看能否改善。先删除原有的索引，在重新添加前缀索引，例如：
alter table tblName drop index old_indexName
alter table tblName add index new_indexName(col_url(50))
上述语句只对col_url字段的前50个字符设置索引，这样检索的速度会有所提高，您可以尝试50以外的数字看看实用效果，选择一个恰当的数字。
MySQL 前缀索引能有效减小索引文件的大小，提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处：MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引，也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)。
集一个索引包含多个列（最左前缀匹配原则）
索引列的值必须唯一，但允许有空值
全文索引为FUllText，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值，全文索引可以在CHAR,VARCHAR,TEXT类型列上创建
设定主键后数据会自动建立索引，InnoDB为聚簇索引
即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
覆盖索引是指一个查询语句的执行只用从所有就能够得到，不必从数据表中读取，覆盖索引不是索引树，是一个结果，当一条查询语句符合覆盖索引条件时候，MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，这样避免了查到索引后的回表 *** 作，减少了I/O效率
查看索引
列名解析：
删除索引
查看：
删除前:
删除后：
普通的索引，没有什么介绍
查看:（注意和前缀索引Sub_part的区别）
当索引的列是unique的时候，会生成唯一索引，唯一索引关于null有下列两种情况
SQLSERVER 下的唯一索引的列，允许null值，但最多允许有一个空值
MYSQL下的唯一索引的列，允许null值，并且允许多个空值
查看:
会建立两个索引，一个非聚簇索引，一个是唯一索引
结果:
可以插入两个空值（明人不说暗话，我喜欢MySQL）
一方面，它不会索引所有字段所有字符，会减小索引树的大小.
另外一方面，索引只是为了区别出值，对于某些列，可能前几位区别很大，我们就可以使用前缀索引。
一般情况下某个前缀的选择性也是足够高的，足以满足查询性能。对于BLOB，TEXT，或者很长的VARCHAR类型的列，必须使用前缀索引，因为MySQL不允许索引这些列的完整长度。
查看：
查看：
复合索引的最左前缀匹配原则 ：
对于复合索引，查询在一定条件才会使用该索引
减少开销。 建一个联合索引(col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引，都会增加写 *** 作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！
覆盖索引。 对联合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机io *** 作。减少io *** 作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。
效率高。 索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是联合索引，通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w。
在模糊搜索中很有效，搜索全文中的某一个字段，可以参考这篇博文
: https://zhuanlan.zhihu.com/p/88275060
我们先进行下面一个实验看看InnoDB下的主键索引的一个现象。
查看:
我们插入进去的时候，数据的id都是乱序的，为什么这里最后select查询出来的结果都是进行了排序？
这是因为InnoDB索引底层实现的是B+tree，B+tree具有下列的特点：
所以上面的排序是为了使用B+tree的结构 ，B+tree为了范围搜索，将主键按照从小到大排序后，拆分成节点。后续还有新的节点进入的时候，和B-tree相同的 *** 作，会进行分裂。
一般来说，聚簇索引的B+tree都是三层
InnoDB中主键索引一定是聚簇索引，聚簇索引一定是主键索引。
为什么这里辅助索引叶子结点不直接存储数据呢？
MYISAM只有非聚簇索引，索引最终指向的都是物理地址。
Q:既然有回表的存在，那么聚簇索引的优势在哪里？
Q:主键索引作为聚簇索引需要注意什么
在查询语句中使用LIke关键字进行查询时，如果匹配字符串的第一个字符为"%"，索引不会使用。如果“%”不是在第一位，索引就会使用
多列索引是在表的多个字段上创建的索引，满足最左前缀匹配原则，索引才会被使用
查询语句只有Or关键字时候，如果OR前后的两个条件都是索引，这这次查询将会使用索引，否则Or前后有一个条件的列不是索引，那么查询中将不使用索引
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）