一、設置索引
索引是一種可以讓SELECT語句提高效率的數據結構，可以起到快速定位的作用。

索引的優缺點:
優點：某些情況下使用select語句大幅度提高效率，合適的索引可以優化MySQL服務器的查詢性能，從而起到優化MySQL的作用。

缺點：表行數據的變化（index、update、delect），簡歷在表列上的索引也會自動維護，一定程度上會使DML操作變慢。索引還會占用磁盤額外的存儲空間。

MySQL索引操作：
給表列創建索引：

• 建表時創建索引：
• create table t(id int,name varchar(20),index idx_name (name));
• 給表追加索引：
• alter table t add unique index idx_id(id);
• 給表的多列上追加索引
• alter table t add index idx_id_name(id,name);
  或者：
• create index idx_id_name on t(id,name);

查看索引

• 使用show語句查看t表上的索引：

• show index from t;
  或者：

• show keys from t;–mysql中索引也被稱作keys

  ?

• 使用show create table語句查看索引：

• show create table t\G

  
  

刪除索引：

• 使用alter table命令刪除索引：
• alter table 表 drop index 索引名
• 使用drop index命令刪除索引：
• drop index 索引名 on 表

索引原理：
例如一個學生信息表，我們設置學號（stu_id）為索引：

索引頁之間存在一定的關聯關系，一般為樹形結構;分為根節點、分支節點、和葉子節點
根節點頁中存放分段stu_id的起始值，以及值所對應的分支索引頁號
分支索引頁中存放分段stu_id的起始值，以及值所對應的葉子索引頁號
葉子索引頁中存放排序后的stu_id值，該值所對應的表頁號, 下一個葉子索引頁的頁號

stu_id建立索引后，執行select name,sex,height from stu where stu_id=13查詢過程如下：

索引頁存在關聯關系，先找索引頁號20的根節點，13在>=11和<17的范圍內，需要查找25號索引頁

讀取25號索引頁，13在>=11和<14范圍內，得到了26號葉子索引頁

讀取26號葉子索引頁，找到了13這個值，以及該值所對應表頁的頁號161，目前只得到了stu_id的值，還要得到name,sex,height等，因此需要再讀一次編號為161的表頁，里面存放了stu_id之外的值。

讀取161號表頁，獲得sname,sex,height等值
以上4步，只讀取了3個索引頁1個表頁，共4個頁，比讀取所有表頁（5000個頁），按照stu_id=13挨個翻一遍效率要高，這也是有些情況下索引可以加速查詢的原因。

二、開始裝逼：分類討論

一條 SQL 語句執行的很慢，那是每次執行都很慢呢？還是大多數情況下是正常的，偶爾出現很慢呢？所以我覺得，我們還得分以下兩種情況來討論。

1、大多數情況是正常的，只是偶爾會出現很慢的情況。

2、在數據量不變的情況下，這條SQL語句一直以來都執行的很慢。

針對這兩種情況，我們來分析下可能是哪些原因導致的。

三、針對偶爾很慢的情況

一條 SQL 大多數情況正常，偶爾才能出現很慢的情況，針對這種情況，我覺得這條SQL語句的書寫本身是沒什么問題的，而是其他原因導致的，那會是什么原因呢？

1、數據庫在刷新臟頁（flush）我也無奈啊

當我們要往數據庫插入一條數據、或者要更新一條數據的時候，我們知道數據庫會在內存中把對應字段的數據更新了，但是更新之后，這些更新的字段并不會馬上同步持久化到磁盤中去，而是把這些更新的記錄寫入到 redo log 日記中去，等到空閑的時候，在通過 redo log 里的日記把最新的數據同步到磁盤中去。

當內存數據頁跟磁盤數據頁內容不一致的時候，我們稱這個內存頁為“臟頁”。內存數據寫入到磁盤后，內存和磁盤上的數據頁的內容就一致了，稱為“干凈頁”。

刷臟頁有下面4種場景（后兩種不用太關注“性能”問題）：

• redolog寫滿了：redo log 里的容量是有限的，如果數據庫一直很忙，更新又很頻繁，這個時候 redo log 很快就會被寫滿了，這個時候就沒辦法等到空閑的時候再把數據同步到磁盤的，只能暫停其他操作，全身心來把數據同步到磁盤中去的，而這個時候，就會導致我們平時正常的SQL語句突然執行的很慢，所以說，數據庫在在同步數據到磁盤的時候，就有可能導致我們的SQL語句執行的很慢了。

• 內存不夠用了：如果一次查詢較多的數據，恰好碰到所查數據頁不在內存中時，需要申請內存，而此時恰好內存不足的時候就需要淘汰一部分內存數據頁，如果是干凈頁，就直接釋放，如果恰好是臟頁就需要刷臟頁。

• MySQL 認為系統“空閑”的時候：這時系統沒什么壓力。

• MySQL 正常關閉的時候：這時候，MySQL 會把內存的臟頁都 flush 到磁盤上，這樣下次 MySQL 啟動的時候，就可以直接從磁盤上讀數據，啟動速度會很快。

2、拿不到鎖我能怎么辦

這個就比較容易想到了，我們要執行的這條語句，剛好這條語句涉及到的表，別人在用，并且加鎖了，我們拿不到鎖，只能慢慢等待別人釋放鎖了。或者，表沒有加鎖，但要使用到的某個一行被加鎖了，這個時候，我也沒辦法啊。

如果要判斷是否真的在等待鎖，我們可以用 show processlist這個命令來查看當前的狀態哦，這里我要提醒一下，有些命令最好記錄一下，反正，我被問了好幾個命令，都不知道怎么寫，呵呵。

下來我們來訪分析下第二種情況，我覺得第二種情況的分析才是最重要的

四、針對一直都這么慢的情況

如果在數據量一樣大的情況下，這條 SQL 語句每次都執行的這么慢，那就就要好好考慮下你的 SQL 書寫了，下面我們來分析下哪些原因會導致我們的 SQL 語句執行的很不理想。

我們先來假設我們有一個表，表里有下面兩個字段,分別是主鍵 id，和兩個普通字段 c 和 d。

mysql> CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) NOT NULL, `c` int(11) DEFAULT NULL, `d` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB; 復制代碼

1、扎心了，沒用到索引

沒有用上索引，我覺得這個原因是很多人都能想到的，例如你要查詢這條語句

select * from t where 100 <c and c < 100000; 復制代碼

（1）、字段沒有索引

剛好你的 c 字段上沒有索引，那么抱歉，只能走全表掃描了，你就體驗不會索引帶來的樂趣了，所以，這回導致這條查詢語句很慢。

（2）、字段有索引，但卻沒有用索引

好吧，這個時候你給 c 這個字段加上了索引，然后又查詢了一條語句

select * from t where c - 1 = 1000; 復制代碼

我想問大家一個問題，這樣子在查詢的時候會用索引查詢嗎？

答是不會，如果我們在字段的左邊做了運算，那么很抱歉，在查詢的時候，就不會用上索引了，所以呢，大家要注意這種字段上有索引，但由于自己的疏忽，導致系統沒有使用索引的情況了。

正確的查詢應該如下

select * from t where c = 1000 + 1; 復制代碼

有人可能會說，右邊有運算就能用上索引？難道數據庫就不會自動幫我們優化一下，自動把 c - 1=1000 自動轉換為 c = 1000+1。

不好意思，確實不會幫你，所以，你要注意了。

（3）、函數操作導致沒有用上索引

如果我們在查詢的時候，對字段進行了函數操作，也是會導致沒有用上索引的，例如

select * from t where pow(c,2) = 1000; 復制代碼

這里我只是做一個例子，假設函數 pow 是求 c 的 n 次方，實際上可能并沒有 pow(c,2)這個函數。其實這個和上面在左邊做運算也是很類似的。

所以呢，一條語句執行都很慢的時候，可能是該語句沒有用上索引了，不過具體是啥原因導致沒有用上索引的呢，你就要會分析了，我上面列舉的三個原因，應該是出現的比較多的吧。

2、呵呵，數據庫自己選錯索引了

我們在進行查詢操作的時候，例如

select * from t where 100 < c and c < 100000; 復制代碼

我們知道，主鍵索引和非主鍵索引是有區別的，主鍵索引存放的值是整行字段的數據，而非主鍵索引上存放的值不是整行字段的數據，而且存放主鍵字段的值。 里面有說到主鍵索引和非主鍵索引的區別

不大懂的可以看這思維導圖

?

也就是說，我們如果走 c 這個字段的索引的話，最后會查詢到對應主鍵的值，然后，再根據主鍵的值走主鍵索引，查詢到整行數據返回。

好吧扯了這么多，其實我就是想告訴你，就算你在 c 字段上有索引，系統也并不一定會走 c 這個字段上的索引，而是有可能會直接掃描掃描全表，找出所有符合 100 < c and c < 100000 的數據。

為什么會這樣呢？

其實是這樣的，系統在執行這條語句的時候，會進行預測：究竟是走 c 索引掃描的行數少，還是直接掃描全表掃描的行數少呢？顯然，掃描行數越少當然越好了，因為掃描行數越少，意味著I/O操作的次數越少。

如果是掃描全表的話，那么掃描的次數就是這個表的總行數了，假設為 n；而如果走索引 c 的話，我們通過索引 c 找到主鍵之后，還得再通過主鍵索引來找我們整行的數據，也就是說，需要走兩次索引。而且，我們也不知道符合 100 c < and c < 10000 這個條件的數據有多少行，萬一這個表是全部數據都符合呢？這個時候意味著，走 c 索引不僅掃描的行數是 n，同時還得每行數據走兩次索引。

所以呢，系統是有可能走全表掃描而不走索引的。那系統是怎么判斷呢？

判斷來源于系統的預測，也就是說，如果要走 c 字段索引的話，系統會預測走 c 字段索引大概需要掃描多少行。如果預測到要掃描的行數很多，它可能就不走索引而直接掃描全表了。

那么問題來了，系統是怎么預測判斷的呢？這里我給你講下系統是怎么判斷的吧，雖然這個時候我已經寫到脖子有點酸了。

系統是通過索引的區分度來判斷的，一個索引上不同的值越多，意味著出現相同數值的索引越少，意味著索引的區分度越高。我們也把區分度稱之為基數，即區分度越高，基數越大。所以呢，基數越大，意味著符合 100 < c and c < 10000 這個條件的行數越少。

所以呢，一個索引的基數越大，意味著走索引查詢越有優勢。

那么問題來了，怎么知道這個索引的基數呢？

系統當然是不會遍歷全部來獲得一個索引的基數的，代價太大了，索引系統是通過遍歷部分數據，也就是通過采樣的方式，來預測索引的基數的。

扯了這么多，重點的來了，居然是采樣，那就有可能出現失誤的情況，也就是說，c 這個索引的基數實際上是很大的，但是采樣的時候，卻很不幸，把這個索引的基數預測成很小。例如你采樣的那一部分數據剛好基數很小，然后就誤以為索引的基數很小。然后就呵呵，系統就不走 c 索引了，直接走全部掃描了。

所以呢，說了這么多，得出結論：由于統計的失誤，導致系統沒有走索引，而是走了全表掃描，而這，也是導致我們 SQL 語句執行的很慢的原因。

這里我聲明一下，系統判斷是否走索引，掃描行數的預測其實只是原因之一，這條查詢語句是否需要使用使用臨時表、是否需要排序等也是會影響系統的選擇的。

不過呢，我們有時候也可以通過強制走索引的方式來查詢，例如

select * from t force index(a) where c < 100 and c < 100000; 復制代碼

我們也可以通過

show index from t; 復制代碼

來查詢索引的基數和實際是否符合，如果和實際很不符合的話，我們可以重新來統計索引的基數，可以用這條命令

analyze table t; 復制代碼

來重新統計分析。

既然會預測錯索引的基數，這也意味著，當我們的查詢語句有多個索引的時候，系統有可能也會選錯索引哦，這也可能是 SQL 執行的很慢的一個原因。

好吧，就先扯這么多了，你到時候能扯出這么多，我覺得已經很棒了，下面做一個總結。

五、總結

以上是我的總結與理解，最后一個部分，我怕很多人不大懂數據庫居然會選錯索引，所以我詳細解釋了一下，下面我對以上做一個總結。

一個 SQL 執行的很慢，我們要分兩種情況討論：

1、大多數情況下很正常，偶爾很慢，則有如下原因

(1)、數據庫在刷新臟頁，例如 redo log 寫滿了需要同步到磁盤。

(2)、執行的時候，遇到鎖，如表鎖、行鎖。

2、這條 SQL 語句一直執行的很慢，則有如下原因。

(1)、沒有用上索引：例如該字段沒有索引；由于對字段進行運算、函數操作導致無法用索引。

(2)、數據庫選錯了索引。

作者：Java高端架構老王
鏈接：https://juejin.im/post/5cc84cb6518825250e146c61

轉載于:https://www.cnblogs.com/Memories-off/p/10836670.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的转：MySQL史上最全性能优化方式的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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