mysql执行计划选择索引错误 mysql索引执行顺序

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•1.1 索引的介绍
•1.2 MySQL索引管理
•1.3 MySQL中的约束索引
•1.4 SQL语句优化
•1.5 用expain查看SQL的执行计划
•1.6 mysql不走索引的原因
•1.7 数据库索引的设计原则

1.1 索引的介绍

　　索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。

　　索引的一个主要目的就是加快检索表中数据的方法，亦即能协助信息搜索者尽快的找到符合限制条件的记录ID的辅助数据结构。

1.1.1 唯一索引

　　唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。

　　例如，如果在employee表中职员的姓(lname)上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。

1.1.2 主键索引

　　数据库表经常有一列或多列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。

　　该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。

1.1.3 聚集索引

　　在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。

　　聚集索引和非聚集索引的区别，如字典默认按字母顺序排序，读者如知道某个字的读音可根据字母顺序快速定位。因此聚集索引和表的内容是在一起的。如读者需查询某个生僻字，则需按字典前面的索引，举例按偏旁进行定位，找到该字对应的页数，再打开对应页数找到该字。

　　这种通过两个地方而查询到某个字的方式就如非聚集索引。

1.1.4 索引列

　　可以基于数据库表中的单列或多列创建索引。多列索引可以区分其中一列可能有相同值的行。如果经常同时搜索两列或多列或按两列或多列排序时，索引也很有帮助。

　　例如，如果经常在同一查询中为姓和名两列设置判据，那么在这两列上创建多列索引将很有意义。

　　检查查询的WHERE和JOIN子句。在任一子句中包括的每一列都是索引可以选择的对象。对新索引进行试验以检查它对运行查询性能的影响。考虑已在表上创建的索引数量。最好避免在单个表上有很多索引。

　　检查已在表上创建的索引的定义。最好避免包含共享列的重叠索引。

检查某列中唯一数据值的数量，并将该数量与表中的行数进行比较。比较的结果就是该列的可选择性，这有助于确定该列是否适合建立索引，如果适合，确定索引的类型。

1.1.5 B树算法

　　B树的搜索，从根结点开始，如果查询的关键字与结点的关键字相等，那么就命中；否则，如果查询关键字比结点关键字小，就进入左边；如果比结点关键字大，就进入右边；如果左边或右边的指针为空，则报告找不到相应的关键。

如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多（平衡），那么B树的搜索性能逼近二分查找；但它比连续内存空间的二分查找的优点是，改变B树结构（插入与删除结点）不需要移动大段的内存数据，甚至通常是常数开销。

1.1.6 B+树算法

B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树：

1.其定义基本与B-树同，除了：
   2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同；
   3.非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树（B-树是开区间）；
   5.为所有叶子结点增加一个链指针；
   6.所有关键字都在叶子结点出现；
   如：（M=3）

　　 B+的搜索与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在非叶子结点命中），其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找；

B+的特性：


   1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好是有序的；
   2.不可能在非叶子结点命中；
   3.非叶子结点相当于是叶子结点的索引（稀疏索引），叶子结点相当于是存储（关键字）数据的数据层；
   4.更适合文件索引系统；

1.1.7 HASH：HASH算法

　　哈希索引只有Memory, NDB两种引擎支持，Memory引擎默认支持哈希索引，如果多个hash值相同，出现哈希碰撞，那么索引以链表方式存储。

　　但是，Memory引擎表只对能够适合机器的内存切实有限的数据集。

　　要使InnoDB或MyISAM支持哈希索引，可以通过伪哈希索引来实现，叫自适应哈希索引。

　　主要通过增加一个字段，存储hash值，将hash值建立索引，在插入和更新的时候，建立触发器，自动添加计算后的hash到表里。

1.1.8 其他的索引

FULLTEXT：全文索引
RTREE：R树索引

1.2 MySQL索引管理

　　索引建立在表的列上(字段)的。

　　在where后面的列建立索引才会加快查询速度。

　　pages<—索引（属性）<—-查数据。

添加索引的方法：

alter table test add index index_name(name); 
 create index index_name on test(name);语法格式:
alter table 表 add index 索引名称(name);
1.2.1 创建普通索引
创建普通索引方法一：
mysql> ALTER TABLE PLAYERS ADD INDEX name_idx(NAME); 
 mysql> desc PLAYERS; 
 +————+————-+——+—–+———+——-+ 
 | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | 
 +————+————-+——+—–+———+——-+ 
 | NAME | char(15) | NO | MUL | NULL | |创建普通索引方法二：
mysql> ALTER TABLE PLAYERS ADD INDEX name_idx(NAME); 
 mysql> desc PLAYERS; 
 +————+————-+——+—–+———+——-+ 
 | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | 
 +————+————-+——+—–+———+——-+ 
 | NAME | char(15) | NO | MUL | NULL | |1.2.2 删除索引
alter table PLAYERS delete INDEX name_idx;
mysql> show index from PLAYERS\G 
***************** 1. row ***************** 
 Table: PLAYERS 
 Non_unique: 0 
 Key_name: PRIMARY 
 Seq_in_index: 1 
 Column_name: PLAYERNO 
 Collation: A 
 Cardinality: 14 
 Sub_part: NULL 
 Packed: NULL 
 Null: 
 Index_type: BTREE 
 Comment: 
 Index_comment:

1.3 MySQL中的约束索引

主键索引

　　只能有一个主键。

　　主键索引:列的内容是唯一值,例如学号.

　　表创建的时候至少要有一个主键索引，最好和业务无关。

普通索引

　　加快查询速度，工作中优化数据库的关键。

　　在合适的列上建立索引，让数据查询更高效。

create index index_name on test(name); 
 alter table test add index index_name(name);用了索引，查一堆内容。
　　在where条件关键字后面的列建立索引才会加快查询速度.
select id,name from test where state=1 order by id group by name;
唯一索引
　　内容唯一，但不是主键。
create unique index index_name on test(name);

1.3.1 创建主键索引

　　建立表时

CREATE TABLE test ( 
id int(4) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
name char(20) NOT NULL, 
 PRIMARY KEY (id) 
 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=UTF8;　　建立表后增加
CREATE TABLE test ( 
id int(4) NOT NULL, 
name char(20) NOT NULL 
 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=UTF8;增加自增主键
alter table test change id id int(4) primary key 
 not null auto_increment;

1.3.2 使用字段前缀创建索引及联合索引

前缀索引：根据字段的前N个字符建立索引

create index index_name on test(name(8));
联合索引：多个字段建立一个索引。
where a女生 and b身高165 and c身材好 
 index(a,b,c)　　特点：前缀生效特性。
a,ab,abc 可以走索引。 
 b ac bc c 不走索引(5.6之后 ac 可以走主键索引)。　　原则：把最常用来作为条件查询的列放在前面。
示例:
创建表
create table people (id int not null auto_increment ,name char(20),sr(20),sex int ,age int, primary key (id));
创建联合索引
mysql> alter table people add key name_sex_idx(name,sex) 
 -> ; 
 Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) 
 Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0查看索引的类型
mysql> desc people; 
 +——-+———-+——+—–+———+—————-+ 
 | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | 
 +——-+———-+——+—–+———+—————-+ 
 | id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment | 
 | name | char(20) | YES | MUL | NULL | | 
 | sex | int(11) | YES | | NULL | | 
 | age | int(11) | YES | | NULL | | 
 +——-+———-+——+—–+———+—————-+建立唯一键索引
mysql> alter table people add unique key age_uidx(age); 
 Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) 
 Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0查看数据表
mysql> desc people; 
 +——-+———-+——+—–+———+—————-+ 
 | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | 
 +——-+———-+——+—–+———+—————-+ 
 | id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment | 
 | name | char(20) | YES | MUL | NULL | | 
 | sex | int(11) | YES | | NULL | | 
 | age | int(11) | YES | UNI | NULL | | 
 +——-+———-+——+—–+———+—————-+ 
 4 rows in set (0.00 sec)　　联合主键是联合索引的特殊形式
PRIMARY KEY (Host,User) 
 alter table test add sex char(4) not null; 
 create index ind_name_sex on test(name,sex);前缀加联合索引
create index index_name on test(name(8),sex(2));

1.4 SQL语句优化

1.4.1 企业SQL优化思路

　　1、把一个大的不使用索引的SQL语句按照功能进行拆分

　　2、长的SQL语句无法使用索引，能不能变成2条短的SQL语句让它分别使用上索引。

　　3、对SQL语句功能的拆分和修改

　　4、减少“烂”SQL由运维（DBA）和开发交流（确认），共同确定如何改，最终由DBA执行

　　5、制定开发流程

1.4.2 不适合走索引的场景

　　1、唯一值少的列上不适合建立索引或者建立索引效率低。例如：性别列

　　2、小表可以不建立索引，100条记录。

　　3、对于数据仓库，大量全表扫描的情况，建索引反而会慢

1.4.3 查看表的唯一值数量

select count(distinct user) from mysql.user; 
 select count(distinct user,host) from mysql.user;1.4.4 建立索引流程
　　1、找到慢SQL。
show processlist;
　　　　记录慢查询日志。
　　2、explain select句,条件列多。
　　3、查看表的唯一值数量：
select count(distinct user) from mysql.user; 
 select count(distinct user,host) from mysql.user;

　　　　条件列多。可以考虑建立联合索引。

　　4、建立索引(流量低谷)

force index

　　5、拆开语句（和开发）。

　　6、like ‘%%’不用mysql

　　7、进行判断重复的行数

查看行数:

mysql> select count(*) from city; 
 +———-+ 
 | count(*) | 
 +———-+ 
 | 4079 | 
 +———-+ 
 1 row in set (0.00 sec)查看去重后的行数：
mysql> select count(distinct countrycode) from city; 
 +—————————–+ 
 | count(distinct countrycode) | 
 +—————————–+ 
 | 232 | 
 +—————————–+ 
 1 row in set (0.00 sec)1.5 用expain查看SQL的执行

计划

　　在工作中，我们用于捕捉性能问题最常用的就是打开慢查询，定位执行效率差的SQL，那么当我们定位到一个SQL以后还不算完事，我们还需要知道该SQL的执行计划，比如是全表扫描，还是索引扫描，这些都需要通过EXPLAIN去完成。

　　EXPLAIN命令是查看优化器如何决定执行查询的主要方法。可以帮助我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。

　　需要注意的是，生成的QEP并不确定，它可能会根据很多因素发生改变。MySQL不会将一个QEP和某个给定查询绑定，QEP将由SQL语句每次执行时的实际情况确定，即便使用存储过程也是如此。尽管在存储过程中SQL语句都是预先解析过的，但QEP仍然会在每次调用存储过程的时候才被确定。

1.5.1 查看 select 语句的执行过程

mysql> explain select id,name from test where name=’clsn’; 
 +—-+————-+——-+——+—————+———-+———+——-+——+————-+ 
 | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | 
 +—-+————-+——-+——+—————+———-+———+——-+——+————-+ 
 | 1 | SIMPLE | test | ref | name_idx | name_idx | 24 | const | 1 | Using where | 
 +—-+————-+——-+——+—————+———-+———+——-+——+————-+ 
 1 row in set (0.00 sec)

　　SQL_NO_CACHE的作用是禁止缓存查询结果。

使用where条件查找

mysql> explain select user,host from mysql.user where user=’root’ and host=’127.0.0.1’; 
 +—-+————-+——-+——-+—————+———+———+————-+——+————-+ 
 | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | 
 +—-+————-+——-+——-+—————+———+———+————-+——+————-+ 
 | 1 | SIMPLE | user | const | PRIMARY | PRIMARY | 228 | const,const | 1 | Using index | 
 +—-+————-+——-+——-+—————+———+———+————-+——+————-+ 
 1 row in set (0.00 sec)1.5.2 通过执行计划可以知道什么？
mysql> explain select d1.age, t2.id from (select age,name from t1 where id in (1,2))d1, t2 where d1.age=t2.age group by d1.age, t2.id order by t2.id; 
 +—-+————-+————+——-+—————+———+———+——–+——+———————————+ 
 | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | 
 +—-+————-+————+——-+—————+———+———+——–+——+———————————+ 
 | 1 | PRIMARY | | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2 | Using temporary; Using filesort | 
 | 1 | PRIMARY | t2 | ref | age | age | 5 | d1.age | 1 | Using where; Using index | 
 | 2 | DERIVED | t1 | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 2 | Using where | 
 +—-+————-+————+——-+—————+———+———+——–+——+———————————+ 
 3 rows in set (0.00 sec)1.5.3 MySQL执行计划调用方式
1.EXPLAIN SELECT …… 
 2.EXPLAIN EXTENDED SELECT …… 
 　　将执行计划”反编译”成SELECT语句，运行SHOW WARNINGS 可得到被MySQL优化器优化后的查询语句 
 3.EXPLAIN PARTITIONS SELECT …… 
 　　用于分区表的EXPLAIN生成QEP的信息

1.5.4 执行计划包含的信息

+—-+————-+——-+——-+—————+———+———+——+——+————-+ 
 | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | 
 +—-+————-+——-+——-+—————+———+———+——+——+————-+1.5.5 id

　　包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序

【示例一】id相同，执行顺序由上至下

mysql> explain select t2.* from t1, t2, t3 where t1.id=t2.id and t1.id=t3.id and t1.name=”; 
 +—-+————-+——-+——–+—————+———+———+————+——+————————–+ 
 | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | 
 +—-+————-+——-+——–+—————+———+———+————+——+————————–+ 
 | 1 | SIMPLE | t1 | ref | PRIMARY,name | name | 63 | const | 1 | Using where; Using index | 
 | 1 | SIMPLE | t2 | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | test.t1.id | 1 | | 
 | 1 | SIMPLE | t3 | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | test.t1.id | 1 | Using index | 
 +—-+————-+——-+——–+—————+———+———+————+——+————————–+ 
 3 rows in set (0.00 sec)

【示例二】如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行

mysql> explain select t2.* from t2 where id = (select id from t1 where id = (select t3.id from t3 where t3.name=”)); 
 +—-+————-+——-+——+—————+——+———+——+——+—————————————————–+ 
 | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | 
 +—-+————-+——-+——+—————+——+———+——+——+—————————————————–+ 
 | 1 | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Impossible WHERE noticed after reading const tables | 
 | 2 | SUBQUERY | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | no matching row in const table | 
 | 3 | SUBQUERY | t3 | ref | name | name | 63 | | 1 | Using where; Using index | 
 +—-+————-+——-+——+—————+——+———+——+——+—————————————————–+ 
 3 rows in set (0.00 sec)

【示例三】id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行

mysql> explain select t2.* from (select t3.id from t3 where t3.name=”)s1, t2 where s1.id=t2.id; 
 +—-+————-+————+——–+—————+———+———+——-+——+————————–+ 
 | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | 
 +—-+————-+————+——–+—————+———+———+——-+——+————————–+ 
 | 1 | PRIMARY | | system | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | | 
 | 1 | PRIMARY | t2 | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | | 
 | 2 | DERIVED | t3 | ref | name | name | 63 | | 1 | Using where; Using index | 
 +—-+————-+————+——–+—————+———+———+——-+——+————————–+ 
 3 rows in set (0.00 sec)1.5.6 select_type

示查询中每个select子句的类型（简单OR复杂）
a. SIMPLE：查询中不包含子查询或者UNION
b. 查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为：PRIMARY
c. 在SELECT或WHERE列表中包含了子查询，该子查询被标记为：SUBQUERY
d. 在FROM列表中包含的子查询被标记为：DERIVED（衍生）用来表示包含在from子句中的子查询的select，mysql会递归执行并将结果放到一个临时表中。服务器内部称为”派生表”，因为该临时表是从子查询中派生出来的
e. 若第二个SELECT出现在UNION之后，则被标记为UNION；若UNION包含在FROM子句的子查询中，外层SELECT将被标记为：DERIVED
f. 从UNION表获取结果的SELECT被标记为：UNION RESULT

说明：

SUBQUERY和UNION还可以被标记为DEPENDENT和UNCACHEABLE。
DEPENDENT意味着select依赖于外层查询中发现的数据。
UNCACHEABLE意味着select中的某些 特性阻止结果被缓存于一个item_cache中。

【示例】

mysql> explain select d1.name, ( select id from t3) d2 from (select id,name from t1 where name=”)d1 union (select name,id from t2); 
 +—-+————–+————+——–+—————+——+———+——+——+————————–+ 
 | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | 
 +—-+————–+————+——–+—————+——+———+——+——+————————–+ 
 | 1 | PRIMARY | | system | NULL | NULL | NULL | NULL | 0 | const row not found | 
 | 3 | DERIVED | t1 | ref | name | name | 63 | | 1 | Using where; Using index | 
 | 2 | SUBQUERY | t3 | index | NULL | age | 5 | NULL | 6 | Using index | 
 | 4 | UNION | t2 | index | NULL | name | 63 | NULL | 4 | Using index | 
 | NULL | UNION RESULT |