mysql索引及join查询

Mysql

索引

数据结构

二叉查找树

原则

1. 左叶 < 根
2. 右叶 > 根
3. 可以任务构造

如下：有队列[2,3,5,6,7,8]

    6
   /  \
  3    7
 /  \   \
2    5   8

目标找到5，从根6入手，找小的，得到左叶3，找大的，得到右叶5。总共寻觅3次。
可以得出，要找出队列中所有的值，需要N次：N = 3 + 2 + 3 + 1 + 2 + 3 = 14 / 6 = 2.33
如果通过顺序查询，需要N = (1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6) / 6 = 3.3

B+Tree

数据库中使用最为频繁的一种索引。

（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；（只有根节点存储关键字最后树的末梢才有值)
（2）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。（非根节点，存储的其实是指向根节点的索引）
（3） 因为前两点，所以不可能在非叶子结点存数据。(区别B-的第三条)
（4）根节点横向也有链指针(方便快速顺藤摸瓜嘛，没这个指针，就算下一个取的值是挨着的邻居，也得跑个圈才能拿到)

本文来自 时而宁靜 的CSDN 博客 ，全文地址请点击：https://blog.csdn.net/ty_hf/article/details/53526822?utm_source=copy

命中索引条件

1、左条件范围查询，右条件全等：

左条件范围值在少于等于5个时，可以命中索引，连接类型为range，例如：

explain
select * from red_packet where business_id in ('1260809','1260807','dfd','2934','sdfw','sdfds') and activity_code = 'investRed'
# id, select_type, table, partitions, type, possible_keys, key, key_len, ref, rows, filtered, Extra
'1', 'SIMPLE', 'red_packet', NULL, 'range', 'business_id', 'business_id', '172', NULL, '6', '100.00', 'Using index condition'

explain

关于explain分析：https://www.jianshu.com/p/e5232bdf3290

select_type

示查询中每个select子句的类型

• SIMPLE(简单SELECT,不使用UNION或子查询等)
• PRIMARY(查询中若包含任何复杂的子部分,最外层的select被标记为PRIMARY)
• UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句)
• DEPENDENT UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句，取决于外面的查询)
• UNION RESULT(UNION的结果)
• SUBQUERY(子查询中的第一个SELECT)
• DEPENDENT SUBQUERY(子查询中的第一个SELECT，取决于外面的查询)
• DERIVED(派生表的SELECT, FROM子句的子查询)
• UNCACHEABLE SUBQUERY(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)

table

显示这一行的数据是关于哪张表的，有时不是真实的表名字,看到的是derivedx(x是个数字,我的理解是第几步执行的结果)

type连接类型

表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”。
连接类型：分别为：system/const/eq_ref/ref/range/index/All，效率从前往后一次递减

• ALL：Full Table Scan， MySQL将遍历全表以找到匹配的行
• index: Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树。在进行统计时非常常见，此联接类型实际上会扫描索引树，仅比ALL快些。
• range:只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行
• ref: 表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值
• eq_ref: 类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件
• const: 表最多有一个匹配行,它将在查询开始时被读取。因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数。const表很快,因为它们只读取一次。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。
• system：表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量,system是const类型的特例，当查询的表只有一行的情况下，使用system
• 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，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。例如：select @rowNum:=0。

possible_keys

指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用

该列完全独立于EXPLAIN输出所示的表的次序。这意味着在possible_keys中的某些键实际上不能按生成的表次序使用。
如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查WHERE子句看是否它引用某些列或适合索引的列来提高你的查询性能。如果是这样，创造一个适当的索引并且再次用EXPLAIN检查查询

Key

key列显示MySQL实际决定使用的键（索引）

如果没有选择索引，键是NULL。要想强制MySQL使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用FORCE INDEX、USE INDEX或者IGNORE INDEX。

key_len

表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度（key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的）

不损失精确性的情况下，长度越短越好

ref

表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值

rows

表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数

Extra

该列包含MySQL解决查询的详细信息,有以下几种情况：

• Using where:列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候，表示mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤
• Using temporary：表示MySQL需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询
• Using filesort：MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
• Using join buffer：改值强调了在获取连接条件时没有使用索引，并且需要连接缓冲区来存储中间结果。如果出现了这个值，那应该注意，根据查询的具体情况可能需要添加索引来改进能。
• Impossible where：这个值强调了where语句会导致没有符合条件的行。
• Select tables optimized away：这个值意味着仅通过使用索引，优化器可能仅从聚合函数结果中返回一行

explain总结：

• EXPLAIN不会告诉你关于触发器、存储过程的信息或用户自定义函数对查询的影响情况
• EXPLAIN不考虑各种Cache
• EXPLAIN不能显示MySQL在执行查询时所作的优化工作
• 部分统计信息是估算的，并非精确值
• EXPALIN只能解释SELECT操作，其他操作要重写为SELECT后查看执行计划。

范围查询与索引

范围查询与常量转换示例：https://blog.csdn.net/itas109/article/details/79150550

连接类型与索引

explain
select * from suzaku_event_log
#const，id为主键索引，表最多有一个匹配行,它将在查询开始时被读取。因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数。const表很快,因为它们只读取一次!
where id = '123' 
#range，id为主键索引，可以在索引上按指定的范围进行检索
where id in ('123','124')
#all，source_id非索引，全表搜索
where source_id in ('sid123')
#ref，customer_id为普通索引，可以在索引上按指定的范围进行检索
where customer_id = 'cid123'  
#range，customer_id与event_date组合索引，可以在索引上按指定的范围进行检索
where customer_id = 'cid124' and '2018-09-06 00:00:00' <= event_date and event_date <= '2018-09-06 01:00:00'
#range，customer_id与event_date组合索引，最左使用 = < 、<=#.可以在索引上按指定的范围进行检索，
where customer_id > 'cid124' and '2018-09-06 00:00:00' <= event_date and event_date <= '2018-09-06 01:00:00'
#all，右条件非索引范围查询，全表索引
where customer_id = 'cid124' and source_id < 'sid123'

join on

on与where的执行顺序

ON 条件（“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON）用来决定如何从 B 表中检索数据行。如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据,在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用。仅在匹配阶段完成以后，WHERE 子句条件才会被使用。它将从匹配阶段产生的数据中检索过滤。

note1：在使用left（right）join的时候，一定要先给出尽可能多的匹配满足条件，减少where的执行。

note2:注意ON 子句和 WHERE 子句的不同。看以下例子

mysql> SELECT * FROM product LEFT JOIN product_details
       ON (product.id = product_details.id)
       AND product_details.id=2;
+----+--------+------+--------+-------+
| id | amount | id   | weight | exist |
+----+--------+------+--------+-------+
|  1 |    100 | NULL |   NULL |  NULL |
|  2 |    200 |    2 |     22 |     0 |
|  3 |    300 | NULL |   NULL |  NULL |
|  4 |    400 | NULL |   NULL |  NULL |
+----+--------+------+--------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)
mysql> SELECT * FROM product LEFT JOIN product_details
       ON (product.id = product_details.id)
       WHERE product_details.id=2;
+----+--------+----+--------+-------+
| id | amount | id | weight | exist |
+----+--------+----+--------+-------+
|  2 |    200 |  2 |     22 |     0 |
+----+--------+----+--------+-------+
1 row in set (0.01 sec)