MySql index analysis and optimize

 索引用来快速地寻找那有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。

假设我们创建了一个名为people的表：

CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL, name CHAR(50) NOT NULL );

然后，我们完全随机把1000个不同name值插入到people表。下图显示了people表所在数据文件的一小部分：

 

可以看到，在数据文件中name列没有任何明确的次序。如果我们创建了name列的索引，MySQL将在索引中排序name列：

 

对于索引中的每一项，MySQL在内部为它保存一个数据文件中实际记录所在位置的“指针”。因此，如果我们要查找name等于“Mike”记录的 peopleid（SQL命令为“SELECT peopleid FROM people WHERE name='Mike';”），MySQL能够在name的索引中查找“Mike”值，然后直接转到数据文件中相应的行，准确地返回该行的 peopleid（999）。在这个过程中，MySQL只需处理一个行就可以返回结果。如果没有“name”列的索引，MySQL要扫描数据文件中的所有记录，即1000个记录！显然，需要MySQL处理的记录数量越少，则它完成任务的速度就越快。

索引的类型

MySQL提供多种索引类型供选择：

普通索引

这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建：

创建索引，例如CREATE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);
修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD INDEX [索引的名字] (列的列表);
创建表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) );

唯一性索引

这种索引和前面的“普通索引”基本相同，但有一个区别：索引列的所有值都只能出现一次，即必须唯一。唯一性索引可以用以下几种方式创建：

创建索引，例如CREATE UNIQUE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);
修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE [索引的名字] (列的列表);
创建表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], UNIQUE [索引的名字] (列的列表)
);

主键

主键是一种唯一性索引，但它必须指定为“PRIMARY KEY”。如果你曾经用过AUTO_INCREMENT类型的列，你可能已经熟悉主键之类的概念了。主键一般在创建表的时候指定，例如“CREATE TABLE tablename ( [...], PRIMARY KEY (列的列表) ); ”。但是，我们也可以通过修改表的方式加入主键，例如“ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (列的列表); ”。每个表只能有一个主键。

全文索引

MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索。在 MySQL中，全文索引的索引类型为FULLTEXT。全文索引可以在VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。它可以通过CREATE TABLE命令创建，也可以通过ALTER TABLE或CREATE INDEX命令创建。对于大规模的数据集，通过ALTER TABLE（或者CREATE INDEX）命令创建全文索引要比把记录插入带有全文索引的空表更快。本文下面的讨论不再涉及全文索引，要了解更多信息，请参见MySQL documentation。

单列索引与多列索引

索引可以是单列索引，也可以是多列索引。下面我们通过具体的例子来说明这两种索引的区别。假设有这样一个people表：

CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, firstname CHAR(50)
NOT NULL, lastname CHAR(50) NOT NULL, age SMALLINT NOT NULL, townid SMALLINT NOT
NULL, PRIMARY KEY (peopleid) );

下面是我们插入到这个people表的数据：

 

这个数据片段中有四个名字为“Mikes”的人（其中两个姓Sullivans，两个姓McConnells），有两个年龄为17岁的人，还有一个名字与众不同的Joe Smith。

这个表的主要用途是根据指定的用户姓、名以及年龄返回相应的peopleid。例如，我们可能需要查找姓名为Mike Sullivan、年龄17岁用户的peopleid（SQL命令为SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age=17;）。由于我们不想让MySQL每次执行查询就去扫描整个表，这里需要考虑运用索引。

首先，我们可以考虑在单个列上创建索引，比如firstname、lastname或者age列。如果我们创建firstname列的索引（ALTER TABLE people ADD INDEX firstname (firstname);），MySQL将通过这个索引迅速把搜索范围限制到那些firstname='Mike'的记录，然后再在这个“中间结果集”上进行其他条件的搜索：它首先排除那些lastname不等于“Sullivan”的记录，然后排除那些age不等于17的记录。当记录满足所有搜索条件之后，MySQL就返回最终的搜索结果。

由于建立了firstname列的索引，与执行表的完全扫描相比，MySQL的效率提高了很多，但我们要求MySQL扫描的记录数量仍旧远远超过了实际所需要的。虽然我们可以删除firstname列上的索引，再创建lastname或者age 列的索引，但总地看来，不论在哪个列上创建索引搜索效率仍旧相似。

为了提高搜索效率，我们需要考虑运用多列索引。如果为firstname、lastname和age这三个列创建一个多列索引，MySQL只需一次检索就能够找出正确的结果！下面是创建这个多列索引的SQL命令：

ALTER TABLE people ADD INDEX fname_lname_age (firstname,lastname,age);

由于索引文件以B-树格式保存，MySQL能够立即转到合适的firstname，然后再转到合适的lastname，最后转到合适的age。在没有扫描数据文件任何一个记录的情况下，MySQL就正确地找出了搜索的目标记录！

那么，如果在firstname、lastname、age这三个列上分别创建单列索引，效果是否和创建一个firstname、lastname、age 的多列索引一样呢？答案是否定的，两者完全不同。当我们执行查询的时候，MySQL只能使用一个索引。如果你有三个单列的索引，MySQL会试图选择一个限制最严格的索引。但是，即使是限制最严格的单列索引，它的限制能力也肯定远远低于firstname、lastname、age这三个列上的多列索引。

最左前缀

多列索引还有另外一个优点，它通过称为最左前缀（Leftmost Prefixing）的概念体现出来。继续考虑前面的例子，现在我们有一个firstname、lastname、age列上的多列索引，我们称这个索引为fname_lname_age。当搜索条件是以下各种列的组合时，MySQL将使用fname_lname_age索引：

firstname，lastname，age
firstname，lastname
firstname

从另一方面理解，它相当于我们创建了(firstname，lastname，age)、(firstname，lastname)以及(firstname)这些列组合上的索引。下面这些查询都能够使用这个fname_lname_age索引：

SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND
age='17'; SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND
lastname='Sullivan'; SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike'; The
following queries cannot use the index at all: SELECT peopleid FROM people WHERE
lastname='Sullivan'; SELECT peopleid FROM people WHERE age='17'; SELECT peopleid
FROM people WHERE lastname='Sullivan' AND age='17';

选择索引列

在性能优化过程中，选择在哪些列上创建索引是最重要的步骤之一。可以考虑使用索引的主要有两种类型的列：在WHERE子句中出现的列，在join子句中出现的列。请看下面这个查询：

SELECT age ## 不使用索引 FROM people WHERE firstname='Mike' ## 考虑使用索引 AND
lastname='Sullivan' ## 考虑使用索引

这个查询与前面的查询略有不同，但仍属于简单查询。由于age是在SELECT部分被引用，MySQL不会用它来限制列选择操作。因此，对于这个查询来说，创建age列的索引没有什么必要。下面是一个更复杂的例子：

SELECT people.age, ##不使用索引 town.name ##不使用索引 FROM people LEFT JOIN town ON
people.townid=town.townid ##考虑使用索引 WHERE firstname='Mike' ##考虑使用索引 AND
lastname='Sullivan' ##考虑使用索引

与前面的例子一样，由于firstname和lastname出现在WHERE子句中，因此这两个列仍旧有创建索引的必要。除此之外，由于town表的townid列出现在join子句中，因此我们需要考虑创建该列的索引。

那么，我们是否可以简单地认为应该索引WHERE子句和join子句中出现的每一个列呢？差不多如此，但并不完全。我们还必须考虑到对列进行比较的操作符类型。MySQL只有对以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE。可以在 LIKE操作中使用索引的情形是指另一个操作数不是以通配符（%或者_）开头的情形。例如，“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE 'Mich%';”这个查询将使用索引，但“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE '%ike';”这个查询不会使用索引。

分析索引效率

现在我们已经知道了一些如何选择索引列的知识，但还无法判断哪一个最有效。MySQL提供了一个内建的SQL命令帮助我们完成这个任务，这就是EXPLAIN命令。 EXPLAIN命令的一般语法是：EXPLAIN 。你可以在MySQL文档找到有关该命令的更多说明。下面是一个例子：

EXPLAIN SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan'
AND age='17';

这个命令将返回下面这种分析结果：

table type possible_keys key  key_len ref  rows Extra
people ref fname_lname_age fname_lname_age 102 const,const,const 1 Where used

下面我们就来看看这个EXPLAIN分析结果的含义。

table：这是表的名字。

type：连接操作的类型。下面是MySQL文档关于ref连接类型的说明：

“ 对于每一种与另一个表中记录的组合，MySQL将从当前的表读取所有带有匹配索引值的记录。如果连接操作只使用键的最左前缀，或者如果键不是UNIQUE 或PRIMARY KEY类型（换句话说，如果连接操作不能根据键值选择出唯一行），则MySQL使用ref连接类型。如果连接操作所用的键只匹配少量的记录，则ref是一种好的连接类型。”

在本例中，由于索引不是UNIQUE类型，ref是我们能够得到的最好连接类型。

如果EXPLAIN显示连接类型是“ALL”，而且你并不想从表里面选择出大多数记录，那么MySQL的操作效率将非常低，因为它要扫描整个表。你可以加入更多的索引来解决这个问题。预知更多信息，请参见MySQL的手册说明。

possible_keys：

可能可以利用的索引的名字。这里的索引名字是创建索引时指定的索引昵称；如果索引没有昵称，则默认显示的是索引中第一个列的名字（在本例中，它是“firstname”）。默认索引名字的含义往往不是很明显。

Key：

它显示了MySQL实际使用的索引的名字。如果它为空（或NULL），则MySQL不使用索引。

key_len：

索引中被使用部分的长度，以字节计。在本例中，key_len是102，其中firstname占50字节，lastname占50字节，age占2字节。如果MySQL只使用索引中的firstname部分，则key_len将是50。

ref：

它显示的是列的名字（或单词“const”），MySQL将根据这些列来选择行。在本例中，MySQL根据三个常量选择行。

rows：

MySQL所认为的它在找到正确的结果之前必须扫描的记录数。显然，这里最理想的数字就是1。

Extra：

这里可能出现许多不同的选项，其中大多数将对查询产生负面影响。在本例中，MySQL只是提醒我们它将用WHERE子句限制搜索结果集。

索引的缺点

到目前为止，我们讨论的都是索引的优点。事实上，索引也是有缺点的。

首先，索引要占用磁盘空间。通常情况下，这个问题不是很突出。但是，如果你创建每一种可能列组合的索引，索引文件体积的增长速度将远远超过数据文件。如果你有一个很大的表，索引文件的大小可能达到操作系统 允许的最大文件限制。

第二，对于需要写入数据的操作，比如DELETE、UPDATE以及INSERT操作，索引会降低它们的速度。这是因为MySQL不仅要把改动数据写入数据文件，而且它还要把这些改动写入索引文件。

【结束语】在大型数据库 中，索引是提高速度的一个关键因素。不管表的结构是多么简单，一次500000行的表扫描操作无论如何不会快。如果你的网站上也有这种大规模的表，那么你确实应该花些时间去分析可以采用哪些索引，并考虑是否可以改写查询以优化应用。要了解更多信息，请参见MySQL manual。另外注意，本文假定你所使用的MySQL是3.23版，部分查询不能在3.22版MySQL上执行。

 

在Mysql中使用全文索引
引言:

在使用like进行模糊查询,当数据量大到一定程序的时候,我们会发现查询的效率是相当低下的。下面就此介绍一下mysql提供全文索引和搜索的功能。

正文：

下面是从参考资料里头摘录下来的内容，具体使用见参考资料，那里更详细哦

 

1) 很多互联网应用程序都提供了全文搜索功能，用户可以使用一个词或者词语片断作为查询项目来定位匹配的记录。在后台，这些程序使用在一个SELECT查询中的LIKE语句来执行这种查询，尽管这种方法可行，但对于全文查找而言，这是一种效率极端低下的方法，尤其在处理大量数据的时候。
　　MySQL 针对这一问题提供了一种基于内建的全文查找方式的解决方案。在此，开发者只需要简单地标记出需要全文查找的字段，然后使用特殊的MySQL方法在那些字段运行搜索，这不仅仅提高了性能和效率（因为MySQL对这些字段做了索引来优化搜索），而且实现了更高质量的搜索，因为MySQL使用自然语言来智能地对结果评级，以去掉不相关的项目。

2)到 3.23.23 时，MySQL 开始支持全文索引和搜索。全文索引在 MySQL 中是一个 FULLTEXT 类型索引。FULLTEXT 索引用于 MyISAM 表，可以在 CREATE TABLE 时或之后使用 ALTER TABLE 或 CREATE INDEX 在 CHAR、VARCHAR 或 TEXT 列上创建。对于大的数据库，将数据装载到一个没有 FULLTEXT 索引的表中，然后再使用 ALTER TABLE (或 CREATE INDEX) 创建索引，这将是非常快的。将数据装载到一个已经有 FULLTEXT 索引的表中，将是非常慢的。

全文搜索通过 MATCH() 函数完成。
 
 

 

下面大概介绍一下创建全文索引的过程，主要有两种办法：
第一种是创建表的时候就创建全文索引，第二种类是在创建表以后再增加全文索引，通过上面的引文我们知道后者比前者有些好处

1、先创建表，然后通过"AlTER TABLE"增加全文索引

mysql> create database ftt;   --创建数据库
Query OK, 1 row affected (0.03 sec)
mysql> use ftt;           --使用数据库
Database changed
mysql> create table reviews     --创建表
  -> (
  -> id int(5) primary key not null auto_increment,
  -> data text
  -> );
Query OK, 0 rows affected (0.09 sec)

mysql> INSERT ignore INTO `reviews` (`id`, `data`) VALUES(1, 'Gingerboy has a new singl
e out called Throwing Rocks. It\'sgreat!'); --下面三句都是插入数据
Query OK, 1 row affected (0.06 sec)

mysql> INSERT ignore INTO `reviews` (`id`, `data`) VALUES (2, 'Hello all, I really like
the new Madonna single. One of the hottest tracks currently playing...I\'ve bee
n listening to it all day');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> INSERT ignore INTO `reviews` (`id`, `data`)VALUES (3, 'Have you heard the new ba
nd Hotter Than Hell?They have five members and they burn their instruments when
they play in concerts. These guys totally rock! Like, awesome, dude!');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> alter table reviews add fulltext index (data);   --通过alter增加全文索引
Query OK, 3 rows affected (0.16 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> select id from reviews where match (data) against ('Madonna'); --通过match和against实现全文检索
+----+
| id |
+----+
| 2 |
+----+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select id from reviews where match (data) against ('+Madonna+instruments'
); --搜索出包含Madonna或者instruments的所有记录的id号
+----+
| id |
+----+
| 2 |
| 3 |
+----+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql> select id from reviews where match (data) against ('Mado*' in boolean mod
e); --检索出包含Mado的所有记录的id
+----+
| id |
+----+
| 2 |
+----+
1 row in set (0.00 sec)

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