文章目录

一、慢查询日志
- 1. MySQL的各种日志
- 2. 认识慢查询日志
- 3. 开启慢查询日志
- 4. 示例
二、查询分析器EXPLAIN
- 1. explain简介
- 2. explain的使用
- 3. explain的结果解析
三、索引的基本使用
- 1. 什么是索引
- 2. 常见的索引种类
- 3. 索引的使用
- - （1）创建索引
  - （2）删除索引
  - （3）查看索引
- 4. 实战经验
- 5. 示例
四、复合索引的前导列特性
- 1. 复合索引前导列特性
- 2. 示例
五、覆盖索引
- 1. 如何判断使用了覆盖索引
- 2. 使用索引的示例

一、慢查询日志

在使用mysql的过程中，我们发现系统有时候工作很慢。
要想优化这个系统，找到比较慢的sql语句，就要先查日志

1. MySQL的各种日志

日志用于记录数据库的运行情况，以及用户对数据库执行的各类操作。
当数据库发生故障时，可以根据日志分析和解决问题，从而对数据库进行恢复。

2. 认识慢查询日志

慢查询日志用于记录MySQL数据库中响应时间超过指定阈值（自己设置）的语句。慢查询日志通常也被称之为慢日志，因为它不仅仅只针对SELECT语句，像INSERT、UPDATE、DELETE等语句，只要响应时间超过所设定阈值都会记录在慢查询日志中
mysql8.0的参数（5.x版本有区别）

3. 开启慢查询日志

开启日志会影响性能
慢查询日志可以通过命令临时设置，也可以修改配置文件永久设置。

语法：

#查看是否开启慢查询日志
show variables like 'slow%';#临时开启慢查询日志
set global slow_query_log='ON';
set global long_query_time=1; #慢查询日志文件所在位置
show variables like '%datadir%';#设置慢开始日志阈值为1s
set long_query_time = 1;#查看各日志的阈值
show variables like '%long%';#查看日志输出
show variables like '%log_output%';#查看日志保存位置
show variables like '%datadir%';

4. 示例

# 查看是否开启慢查询日志，看到现在慢开始日志没开，慢开始日志保存位置为D:\programmer\MySQL\..
mysql> show variables like 'slow%';
+---------------------+---------------------------------------------------+
| Variable_name       | Value                                             |
+---------------------+---------------------------------------------------+
| slow_launch_time    | 2                                                 |
| slow_query_log      | OFF                                               |
| slow_query_log_file | D:\programmer\MySQL\Data\7CKJN7W619Q5V0C-slow.log |
+---------------------+---------------------------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)# 开启慢查询日志
mysql> set global slow_query_log='ON';
Query OK, 0 rows affected (0.53 sec)#设置慢开始日志阈值
mysql> set long_query_time = 1;
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)#查看各日志阈值
mysql> show variables like '%long%';
+---------------------------------------------------+----------+
| Variable_name                                     | Value    |
+---------------------------------------------------+----------+
| long_query_time                                   | 1.000000 |
| max_long_data_size                                | 1048576  |
| performance_schema_events_waits_history_long_size | 10000    |
+---------------------------------------------------+----------+
3 rows in set (0.13 sec)#查看日志保存位置，这是所有日志保存的位置
mysql> show variables like '%datadir%';
+---------------+---------------------------+
| Variable_name | Value                     |
+---------------+---------------------------+
| datadir       | D:\programmer\MySQL\Data\ |
+---------------+---------------------------+
1 row in set (0.00 sec)#查看日志输出,看到这是一个表,这个表在mysql用于的管理的数据库mysql中
mysql> show variables like '%log_output%';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| log_output    | FILE  |
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)mysql> use mysql
Database changed
mysql> show tables;  #下面查出的slow_log就是慢开始日志输出的表
+---------------------------+
| Tables_in_mysql           |
+---------------------------+
| columns_priv              |
| db                        |
| event                     |
| func                      |
| general_log               |
| help_category             |
| help_keyword              |
| help_relation             |
| help_topic                |
| host                      |
| ndb_binlog_index          |
| plugin                    |
| proc                      |
| procs_priv                |
| proxies_priv              |
| servers                   |
| slow_log                  |
| tables_priv               |
| time_zone                 |
| time_zone_leap_second     |
| time_zone_name            |
| time_zone_transition      |
| time_zone_transition_type |
| user                      |
+---------------------------+
24 rows in set (0.32 sec)

下面写两个慢的sql语句，到日志看记录没

mysql> select sleep(3);
+----------+
| sleep(3) |
+----------+
|        0 |
+----------+
1 row in set (3.37 sec)mysql> select sleep(5);
+----------+
| sleep(5) |
+----------+
|        0 |
+----------+
1 row in set (5.00 sec)

二、查询分析器EXPLAIN

前面用日志找出慢的sql语句后，可以用explain分析问题出在哪里

先给出本文中用于演示的数据表：

mysql> select * from employee;
+----+--------+------+--------+
| id | name   | sex  | salary |
+----+--------+------+--------+
|  1 | 张三   | 男   |   5500 |
|  2 | 李洁   | 女   |   4500 |
|  3 | 李小梅 | 女   |   4200 |
|  4 | 欧阳辉 | 男   |   7500 |
|  5 | 李芳   | 女   |   8500 |
|  6 | 张江   | 男   |   6800 |
|  7 | 李四   | 男   |  12000 |
|  8 | 王五   | 男   |   3600 |
|  9 | 马小龙 | 男   |   6000 |
| 10 | 龙五   | 男   |   8000 |
| 11 | 冯小芳 | 女   |  10000 |
| 12 | 马小龙 | 女   |   4000 |
+----+--------+------+--------+
12 rows in set (0.00 sec)

1. explain简介

explain命令可以查看SQL语句的执行计划。当explain与SQL语句一起使用时，MySQL将显示来自优化器的有关语句执行计划的信息。也就是说，MySQL解释了它将如何处理语句，包括有关如何联接表以及以何种顺序联接表的信息。
explain能做什么？
1. 分析出表的读取顺序
2. 数据读取操作的操作类型
3. 哪些索引可以使用
4. 哪些索引被实际使用
5. 表之间的引用
6. 每张表有多少行被优化器查询

2. explain的使用

explain的使用很简单，只需要在SQL语句之前加上explain命令即可，除select语句外，explain也能分析insert、update和delete语句。（最后加个\G可以进行规格化显示
）

3. explain的结果解析

参数一览
- 连接类型：all是最糟糕的，在表格中越靠左边越好

对比where条件不同导致的不同

mysql> explain select * from employee where name = '张三'\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: employeetype: ALL
possible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 11Extra: Using where
1 row in set (0.53 sec)mysql> explain select * from employee where id = 1\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: employeetype: const
possible_keys: PRIMARYkey: PRIMARYkey_len: 4ref: constrows: 1Extra:
1 row in set (0.11 sec)

用name做where条件时
- type: ALL （最糟糕）
- key: NULL 没有用索引
- rows: 11 扫描了11行（是全表扫描）
用id做where条件时
- type: const 比较好
- key: PRIMARY 用了主键索引
- rows: 1 扫描了1行

三、索引的基本使用

1. 什么是索引

索引是一种特殊的数据结构，类似于图书的目录，它能够极大地提升数据库的查询效率。如果没有索引，在查询数据时必须扫描表中的所有记录才能找出符合条件的记录，这种全表扫描的查询效率非常低

2. 常见的索引种类

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记录
数据库的索引好比一本书的目录，能够加快数据库的查询速度；
索引是快速搜索的关键，如果不加索引，查找任何一条特定的数据都会进行一次全表扫描
常见索引种类

3. 索引的使用

（1）创建索引

# 创建普通索引
CREATE INDEX indexName ON tableName(columnName(length)); # 创建唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON tableName(columnName(length)); # 创建复合索引
CREATE INDEX indexName ON tableName(columnName1, columnName2, …);

（2）删除索引

DROP INDEX [indexName] ON tableName;

（3）查看索引

SHOW INDEX FROM tableName;

4. 实战经验

5. 示例

先对employee查一下有没有索引

mysql> show index from employee\G;
*************************** 1. row ***************************Table: employeeNon_unique: 0Key_name: PRIMARYSeq_in_index: 1Column_name: idCollation: ACardinality: 11Sub_part: NULLPacked: NULLNull:Index_type: BTREEComment:
Index_comment:
1 row in set (0.00 sec)

可见：虽然没有手动建索引，但是有一个主键索引
主键会自动建一个索引

现在进行一个没有索引的查询

mysql> explain select * from employee where name = '张三'\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: employeetype: ALL
possible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 11Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

可见：key为空，即没有索引，进行了全表扫描

为name字段添加索引

# 建立一个新索引
mysql> CREATE INDEX idx_name ON employee(name);
Query OK, 0 rows affected (0.67 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0mysql> show index from employee\G;
*************************** 1. row ***************************Table: employeeNon_unique: 0Key_name: PRIMARYSeq_in_index: 1Column_name: idCollation: ACardinality: 11Sub_part: NULLPacked: NULLNull:Index_type: BTREEComment:
Index_comment:
*************************** 2. row ***************************Table: employeeNon_unique: 1Key_name: idx_nameSeq_in_index: 1Column_name: nameCollation: ACardinality: 11Sub_part: NULLPacked: NULLNull: YESIndex_type: BTREEComment:
Index_comment:
2 rows in set (0.00 sec)

在进行一次字段的查询

mysql> explain select * from employee where name = '张三'\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: employeetype: ref
possible_keys: idx_namekey: idx_namekey_len: 93ref: constrows: 1Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

可见：现在用idx_name作为索引进行查询，只扫描1行

删除刚刚建立的索引

mysql> DROP INDEX idx_name ON employee;
Query OK, 0 rows affected (0.67 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

四、复合索引的前导列特性

1. 复合索引前导列特性

复合索引前导列特性：创建复合索引(name, salary, dept)，相当于创建了三个索引
- (name, salary, dept)
- (name, salary)
- (name)
因此在创建复合索引时应该将最常用作查询条件的列放在最左边，依次递减

只建立上述复合索引的话

以下查询都不会使用到索引

select * from employee where salary=8800;
select * from employee where dept='部门A';
select * from employee where salary=8800 and dept='部门A';

以下查询会使用到索引

select * from employee where name='liufeng';
select * from employee where name='liufeng' and salary=8800;
select * from employee where name='liufeng' and salary=8800 and dept='部门';

2. 示例

# 创建一个复合索引(name,salary,dept)
mysql> create index idx_name_salary_dept on employee(name,salary,dept);
Query OK, 0 rows affected (0.62 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0# 查询name（可见用索引）
mysql> explain select * from employee where name='张三'\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: employeetype: ref
possible_keys: idx_name_salary_deptkey: idx_name_salary_deptkey_len: 93ref: constrows: 1Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)# 查询name ane dept（可见用索引）
mysql> explain select * from employee where name='张三' and dept = 'A'\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: employeetype: ref
possible_keys: idx_name_salary_deptkey: idx_name_salary_deptkey_len: 93ref: constrows: 1Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)# 查询dept（可见没有索引）
mysql> explain select * from employee where dept = 'A'\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: employeetype: ALL
possible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 11Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

五、覆盖索引

覆盖索引又称之为索引覆盖，即select的数据列只从索引中就能得到，不必读取数据行，也就是只需扫描索引就可以得到查询结果
这就好像：要查看的数据就在书的目录里，看看目录就可以了，不用真正去翻书
关于覆盖索引的几点说明：
1. 使用覆盖索引，只需要从索引中就能检索到需要的数据，而不要再扫描数据表；
2. 索引的体量往往要比数据表小很多，因此只读取索引速度会非常快，也会极大减少数据访问量；
3. MySQL的查询优化器会在执行查询前判断，是否有一个索引可以覆盖所有的查询列；
4. 并非所有类型的索引都可以作为覆盖索引，覆盖索引必须要存储索引列的值。像哈希索引、空间索引、全文索引等并不会真正存储索引列的值

1. 如何判断使用了覆盖索引

当一个查询使用了覆盖索引，在查询分析器EXPLAIN的Extra列可以看到Using index

2. 使用索引的示例

创建复合索引(name, salary, dept)

mysql> show index from employee\G;
*************************** 1. row ***************************Table: employeeNon_unique: 0Key_name: PRIMARYSeq_in_index: 1Column_name: idCollation: ACardinality: 11Sub_part: NULLPacked: NULLNull:Index_type: BTREEComment:
Index_comment:
*************************** 2. row ***************************Table: employeeNon_unique: 1Key_name: idx_name_salary_deptSeq_in_index: 1Column_name: nameCollation: ACardinality: 11Sub_part: NULLPacked: NULLNull: YESIndex_type: BTREEComment:
Index_comment:
*************************** 3. row ***************************Table: employeeNon_unique: 1Key_name: idx_name_salary_deptSeq_in_index: 2Column_name: salaryCollation: ACardinality: 11Sub_part: NULLPacked: NULLNull: YESIndex_type: BTREEComment:
Index_comment:
*************************** 4. row ***************************Table: employeeNon_unique: 1Key_name: idx_name_salary_deptSeq_in_index: 3Column_name: deptCollation: ACardinality: 11Sub_part: NULLPacked: NULLNull: YESIndex_type: BTREEComment:
Index_comment:
4 rows in set (0.00 sec)

由于复合索引的前导列特性，多建立了三个索引

使用覆盖索引（注意查询的列信息必须能从索引中获得）

# 使用了覆盖索引
mysql> explain select id from employee\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: employeetype: index
possible_keys: NULLkey: idx_name_salary_deptkey_len: 191ref: NULLrows: 11Extra: Using index
1 row in set (0.34 sec)# 使用了覆盖索引
mysql> explain select id from employee\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: employeetype: index
possible_keys: NULLkey: idx_name_salary_deptkey_len: 191ref: NULLrows: 11Extra: Using index
1 row in set (0.34 sec)# 多了一个sex字段，索引没有覆盖，这个只能全表扫描了
mysql> explain select id from employee\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: employeetype: index
possible_keys: NULLkey: idx_name_salary_deptkey_len: 191ref: NULLrows: 11Extra: Using index
1 row in set (0.34 sec)

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文章目录

一、慢查询日志

1. MySQL的各种日志

2. 认识慢查询日志

3. 开启慢查询日志

4. 示例

二、查询分析器EXPLAIN

1. explain简介

2. explain的使用

3. explain的结果解析

三、索引的基本使用

1. 什么是索引

2. 常见的索引种类

3. 索引的使用

（1）创建索引

（2）删除索引

（3）查看索引

4. 实战经验

5. 示例

四、复合索引的前导列特性

1. 复合索引前导列特性

2. 示例

五、覆盖索引

1. 如何判断使用了覆盖索引

2. 使用索引的示例

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二、查询分析器EXPLAIN

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三、索引的基本使用

1. 什么是索引

2. 常见的索引种类

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（2）删除索引

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5. 示例

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