MySQL 之 索引原理与慢查询优化

1. 索引介绍

　　一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。
说起加速查询，就不得不提到索引了。

什么索引:

　　 简单的说,相当于图书的目录,可以帮助用户快速的找到需要的内容.

　　在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大，查询涉及多个表时，使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍.

总结:

索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。相似的例子还有：查字典，查地图等等

本质都是：通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。

2.索引方法

　1. BTREE 索引

　　就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中.(如下图:)

　　系统从磁盘读取数据到内存时是以磁盘块（block）为基本单位的，位于同一磁盘块中的数据会被一次性读取出来，而不是按需读取。InnoDB 存储引擎使用页作为数据读取单位，页是其磁盘管理的最小单位，默认 page 大小是 16kB。

　　如上图，是一颗b+树，关于b+树的定义可以参见B+树，这里只说一些重点，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。

b+树的查找过程

　　如图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。

 强烈注意: 索引字段要尽量的小,磁盘块可以存储更多的索引.

 2. HASH 索引

　　　　hash就是一种（key=>value）形式的键值对,允许多个key对应相同的value，但不允许一个key对应多个value,为某一列或几列建立hash索引，就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值，对应一行或几行数据.   hash索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率.

 

假设索引使用hash函数f( )，如下：

1 2 3 4

f('Arjen') = 2323 f('Baron') = 7437 f('Peter') = 8784 f('Vadim') = 2458

此时，索引的结构大概如下：

　　

   3.HASH与BTREE比较:

hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢
btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量越大,范围查询和随机查询快（innodb默认索引类型）

不同的存储引擎支持的索引类型也不一样
InnoDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Btree、Hash 等索引，不支持Full-text 索引；
MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 Btree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
Memory 不支持事务，支持表级别锁定，支持 Btree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；
NDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Hash 索引，不支持 Btree、Full-text 等索引；
Archive 不支持事务，支持表级别锁定，不支持 Btree、Hash、Full-text 等索引；

3.索引类型 

MySQL中常见索引有：

• 普通索引
• 唯一索引
• 主键索引
• 组合索引

1.普通索引

普通索引仅有一个功能：加速查询