通过Mysql解析工具Explain进行的索引优化

在IT行业这个发展更新速度很快的行业，只有不停止的学习，才不会被行业所淘汰。如果你是数据库学习者，那么本文《通过Mysql解析工具Explain进行的索引优化》就很适合你！本篇内容主要包括通过Mysql解析工具Explain进行的索引优化，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！

1.explain 分析语句
explain:通常应用于sql语句的性能分析
比如：
EXPLAIN SELECT * from t where sex='1'

id：select识别符
select_type:select语句类型
SIMPLE:表示最简单的查询

EXPLAIN SELECT * from t where id = (select id from t where age=20);

PRIMARY:主查询
SUBQUERY:子查询

explain select id from t where age = 20
union all
select id from t where age = 10

UNION:合并查询

table:与查询语句相关的表
partitions:表分区

type:表的连接类型all index range ref null const
all:全表匹配
index:只对索引树上的数据的访问查询
range:经过条件的过滤，并且只在索引树上定位
ref:表连接匹配的条件，在索引树上查到数据
null:mysql分解语句，不需要访问索引树，通过单独的索引来查找完成
const 主键转换条件

possible_keys:可能会使用到的索引
key：使用的索引
key_len:使用的索引长度(按照字节）

ref:使用哪个列一起进行的查询
EXPLAIN SELECT * from t where id='1'

const 条件为主键的查询

rows:查询sql语句扫描的数据量，不会很精确，属于约等于

Extra:一些额外的信息（性能从上倒下依次变差）
using index: 表示sql使用索引并且是覆盖索引的方式进行查询
using where: useing index:
单独出现 using where: 根据条件进行过滤
using index condition 使用了索引，但是需要回表进行数据查询
using filesort:在使用索引内进行排序时（order by 索引列）
using temporary:当sql中存在去重，排序，合并，分组（性能很低）

2.联合索引结构与最左匹配原则
二分查找，btree二分法
show index from t; idx_class_sex_ages

explain select * from t where class="starchy" and age=20 and sex=1;
explain select * from t where class="starchy" and sex=1 and age=20;
explain select * from t where sex=1 and age=20 and class="starchy";
explain select * from t where age=20 and sex=1 and class="starchy";

匹配最左边的列 idx_class_sex_ages => (class) (class,sex) (class,sex,age)
只要条件中存在上面的三种索引列，那么sql语句将就将就可以命中索引

总结：只要是按照了索引创建顺序来编写的where 条件，那么就可以使用到这个索引，并且大几率是覆盖索引，也符合最左匹配原则
而最左匹配原则与条件中的字段顺序无关，只要需要按照索引创建的顺序最左字段存在即可

3.mysql索引优先使用对象
alter table t add index idx_class(class);
alter table t add index idx_age(age);
alter table t add index idx_sex(sex);

explain select * from t where class="abc" group by sex order by id;

explain select * from t where class="abc" group by sex;

explain select * from t where class="abc" order by id;

explain select * from t group by sex order by id;

mysql优化器在选择索引时的策略 where > group by > order by
优化方案： 将条件字段以及分组和排序字段，都建立在索引中

4.在哪些情况下用索引
注意：索引字段的选择，一般会选择推荐重复比较少的字段
例如：
性别字段 0男 1女 2保密 则数据库中这个字段中三个值经常重复的数据，就不推荐使用
如果项目需求（可以考虑联合索引）

1.唯一字段可以建立单索引（字段不允许重复例如id）
2.非唯一字段可以考虑建立联合索引
3.索引个数： 最佳是不超出6个，勉强可以是10个=》如果不够还要加索引，建议垂直分表
4.索引的使用遵循最左匹配原则其次就是覆盖索引
5.索引的选择字段尽量要小一些 int varchar(10) char(5) 如果有文本，可以索引存储文本路径
6.避免like between 等范围查询
explain select * from t where class like 'abc%’;只有这个可以有索引命中
explain select * from t where class like '%abc%';
explain select * from t where class like '%abc';
后面两个都没有索引查询了
7.尽量多使用explain进行分析
8.优先考虑建立联合索引，索引的字段不要包含null 活着 ‘’

文中关于mysql的知识介绍，希望对你的学习有所帮助！若是受益匪浅，那就动动鼠标收藏这篇《通过Mysql解析工具Explain进行的索引优化》文章吧，也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。