mysql 索引 测试_mysql的索引测试
Mysql高级
mysql索引测试
一、生成测试数据
1、创建测试表
/*创建t_user表用于数据测试*/
DROP TABLE IF EXISTS t_user;
CREATE TABLE `t_user` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(50) COLLATE utf8_unicode_ci DEFAULT NULL,
`address` varchar(50) COLLATE utf8_unicode_ci DEFAULT NULL,
`phone` varchar(20) COLLATE utf8_unicode_ci DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=13997 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_unicode_ci
2、创建随机字符串函数
我们通过定义一个自定义函数rand_string来创建随机字符串。
/*创建rand_string方法自动生成随机字符串*/
DROP FUNCTION IF EXISTS rand_string;
DELIMITER $$
CREATE FUNCTION rand_string(n INT) RETURNS VARCHAR(255)
BEGIN
DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIGKLMNOPQRSTUVWXYZ';
DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';
DECLARE i INT DEFAULT 0;
WHILE i
SET return_str =CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));
SET i=i+1;
END WHILE;
RETURN return_str;
END
$$
3、创建存储过程
定义存储过程,生成大量的数据用作测试,数据生成过程中会调用随机字符串函数,防止大量数据重复影响测试结果。代码中通过i<1000001控制生成的数据量,可以生成100万的数据。
/*创建create_data存储过程,自动生成100万的随机数据*/
DROP PROCEDURE IF EXISTS create_data;
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE create_data()BEGIN
DECLARE i INT;SET i=1;
WHILE i<1000001 DOINSERT INTO t_user (NAME,address,phone,age)
VALUES(rand_string(10),rand_string(10),rand_string(10),i);
SET i=i+1;END WHILE;
END
$$
4、调用存储过程
通过调用create_data存储过程,生成数据。
/*调用create_data存储过程,生成数据*/
CALL create_data();
执行时间较长,大概需要15分钟左右。
5、测试数据的生成情况
使用COUNT函数查看表中数据量,应该是100万。
/*查询t_user总数据量*/
SELECT COUNT(*) FROM t_user;
二、索引性能验证
1、无索引列的查询
在where条件中查询没有添加索引的列,性能会比较差。我们可以先在sqlyog中打开表t_use的数据,然后复制一个名字出来进行查询。
/*无索引列的查询,索引不会命中*/
SELECT * FROM t_user WHERE NAME = 'ZYWMUoLMAu';
上面的SQL执行时间大约在0.4秒左右,耗时较长。
2、主键列查询
主键默认是唯一索引,我们可以尝试进行查找一条记录。
/*主键列查询,索引会命中*/
SELECT * FROM t_user WHERE id = 1;
上面的SQL执行时间大约在1毫秒左右,这说明主键上包含索引,性能提升非常大。
3、在NAME列上增加索引
在NAME上增加BTREE索引。
/*添加NAME列上的索引*/
ALTER TABLE `t_user` ADD INDEX index_name ( `name` ) ;
随着数据量越大,索引的创建时间会越长。添加完索引之后,再进行SQL的查询。
/*在NAME列上有索引,索引会命中*/
SELECT * FROM t_user WHERE NAME = 'ZYWMUoLMAu';
上面的SQL执行时间大约在10毫秒左右,这说明NAME列上索引已经生效。
4、范围查询的索引效果
我们在age列上进行范围查询,测试性能。
/*在age列上没有索引,索引不会命中*/
SELECT * FROM t_user WHERE age > 100 AND age < 200;
上面的SQL执行时间大约在0.4秒左右,性能较差。
在age列上添加BTREE索引,再进行测试。
/*在age列上有索引,索引会命中*/
ALTER TABLE `t_user` ADD INDEX index_age ( `age` ) ;
上面的SQL执行时间大约在10毫秒左右,这说明age列上索引对于范围查询来说已经生效。
5、排序的索引效果
我们在address列上进行排序查询,测试性能,限制查询数据量为100。
/*在address列上没有索引,索引不会命中*/
SELECT * FROM t_user ORDER BY address DESC LIMIT 100;
上面的SQL执行时间大约在1秒左右,性能较差。
在age列上添加BTREE索引,再进行测试。
/*在address列上有索引,索引会命中*/
ALTER TABLE `t_user` ADD INDEX index_address ( `address` ) ;
上面的SQL执行时间大约在30毫秒左右,这说明address列上索引对于排序查询来说已经生效。
三、高性能的索引策略
1、独立的列:
如果查询中的列不是独立的,则Mysql就不会使用索引。独立的含义是指索引列不能是表达式的一部分,也不能是函数的参数。
/*使用了表达式,不是独立的列,不会命中索引*/
SELECT * FROM t_user WHERE id + 0 = 1;
上面的SQL等价于id = 1但是Mysql的索引就会因此失效,执行时间大约在0.4秒左右。
2、like查询不能以%开头
如果查询中包含like查询以%为开头,则索引会失效。
/*LIKE查询以%为开头,不会命中索引*/
SELECT * FROM t_user WHERE NAME LIKE '%ZYWMU%';
上面的SQL语句执行时间在0.5秒左右,然后我们将开头的%去掉,进行测试。
/*LIKE查询不以%为开头,会命中索引*/
SELECT * FROM t_user WHERE NAME LIKE 'ZYWMU%';
当like查询不以%为开头之后,查询时间在0.02秒,证明索引已经命中,性能得到非常大的提升。
3.列类型是字符串,一定要在条件中将数据使用引号引用起来
尝试以下SQL,在name列有索引的情况下
/*在name列有索引,字符串未用引号引用,不会命中索引*/
SELECT * FROM t_user WHERE NAME = 123;
未查找到数据,执行时间0.6秒,如果我们将数据使用引号引用
/*在name列有索引,字符串用引号引用,会命中索引*/
SELECT * FROM t_user WHERE NAME = '123';
未查找到数据,执行时间0.01秒,证明索引已经命中。
4.最左匹配原则
在mysql建立联合索引时会遵循最左前缀匹配的原则,即最左优先,在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配,删除所有索引,对列name、列address和列phone建一个联合索引
ALTER TABLE `t_user` ADD INDEX index_combile ( `name`, `address`,`phone`);
联合索引 index_combile实际建立了(name)、(name,address)、(name,address,phone)三个索引。所以下面的三个SQL语句都可以命中索引。
SELECT * FROM t_user WHERE address = 'KPSTOrpBMf' AND phone = 'pjZvejKYKF' AND NAME = 'myGKHeCwAm'
SELECT * FROM t_user WHERE NAME = 'myGKHeCwAm' AND address = 'KPSTOrpBMf'
SELECT * FROM t_user WHERE NAME = 'myGKHeCwAm';
上面三个查询语句执行时会依照最左前缀匹配原则,检索时分别会使用索引
(name,address,phone)
(name,address)
(name)
进行数据匹配。
索引的字段可以是任意顺序的,如:
/*优化器会帮助我们调整顺序,下面的SQL语句都可以命中索引*/
SELECT * FROM t_user WHERE address = 'KPSTOrpBMf' AND phone = 'pjZvejKYKF' AND NAME = 'myGKHeCwAm';
Mysql的优化器会帮助我们调整where条件中的顺序,以匹配我们建立的索引。
联合索引中最左边的列不包含在条件查询中,所以根据上面的原则,下面的SQL语句就不会命中索引。
/*联合索引中最左边的列不包含在条件查询中,下面的SQL语句就不会命中索引*/
SELECT * FROM t_user WHERE address = 'KPSTOrpBMf' AND phone = 'pjZvejKYKF';
四、扩展
使用explain语句查看索引的命中情况
我们可以使用explain语句查看SQL语句的执行计划,判断索引是否命中。
explain SELECT * FROM t_user WHERE address = 'KPSTOrpBMf' AND phone = 'pjZvejKYKF' AND NAME = 'myGKHeCwAm';
显示结果如下:
idselect_typetablepartitionstypepossible_keyskeykey_lenrefrowsfilteredExtra
1
SIMPLE
t_user
(NULL)
ALL
(NULL)
(NULL)
(NULL)
(NULL)
996086
1.00
Using where
EXPLAIN列的解释:
table:显示这一行的数据是关于哪张表的
type:这是重要的列,显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALL
possible_keys:显示可能应用在这张表中的索引。如果为空,没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句
key: 实际使用的索引。如果为NULL,则没有使用索引。很少的情况下,MYSQL会选择优化不足的索引。这种情况下,可以在SELECT语句中使用USE INDEX(indexname)来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX(indexname)来强制MYSQL忽略索引
key_len:使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下,长度越短越好
ref:显示索引的哪一列被使用了,如果可能的话,是一个常数
rows:MYSQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数
Extra:关于MYSQL如何解析查询的额外信息。
type
以下排序从上到下,性能由坏到好。
a.ALL:Full Table Scan, MySQL将遍历全表以找到匹配的行
b.index:Full Index Scan,index与ALL区别为index类型只遍历索引树
c.range:索引范围扫描,对索引的扫描开始于某一点,返回匹配值域的行,常见于between、等的查询
d.ref:非唯一性索引扫描,返回匹配某个单独值的所有行。常见于使用非唯一索引即唯一索引的非唯一前缀进行的查找
e.eq_ref:唯一性索引扫描,对于每个索引键,表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描
f.const、system:当MySQL对查询某部分进行优化,并转换为一个常量时,使用这些类型访问。如将主键置于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量
g.NULL:MySQL在优化过程中分解语句,执行时甚至不用访问表或索引
所以由type可以进行分析,如果是ref、eq_ref那么索引命中且性能较好。
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