mysql千萬級數據量根據索引優化查詢速度的實現

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（一）索引的作用

索引通俗來講就相當於書的目錄，當我們根據條件查詢的時候，沒有索引，便需要全表掃描，數據量少還可以，一旦數據量超過百萬甚至千萬，一條查詢sql執行往往需要幾十秒甚至更多，5秒以上就已經讓人難以忍受瞭。

能在軟件上解決的，就不在硬件上解決，畢竟硬件提升代碼昂貴，性價比太低。代價小且行之有效的解決方法就是合理的加索引。索引使用得當，能使查詢速度提升上千倍，效果驚人。

（二）mysql的索引類型：

mysql的索引有5種：主鍵索引、普通索引、唯一索引、全文索引、聚合索引（多列索引）。

唯一索引和全文索引用的很少，我們主要關註主鍵索引、普通索引和聚合索引。

1）主鍵索引：主鍵索引是加在主鍵上的索引，設置主鍵（primary key）的時候，mysql會自動創建主鍵索引；

2）普通索引：創建在非主鍵列上的索引；

3）聚合索引：創建在多列上的索引。

（三）索引的語法：

查看某張表的索引：show index from 表名；

創建普通索引：alter table 表名 add index  索引名 (加索引的列) 

創建聚合索引：alter table 表名 add index  索引名 (加索引的列1,加索引的列2) 

刪除某張表的索引：drop index 索引名 on 表名;

（四）性能測試

測試環境：博主工作用臺式機

處理器為Intel Core i5-4460 3.2GHz;

內存8G;

64位windows。

1：創建一張測試表

DROP TABLE IF EXISTS `test_user`;
CREATE TABLE `test_user` (
 `id` bigint(20) PRIMARY key not null AUTO_INCREMENT,
 `username` varchar(11) DEFAULT NULL,
 `gender` varchar(2) DEFAULT NULL,
 `password` varchar(100) DEFAULT NULL
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

存儲引擎使用MyISAM是因為此引擎沒有事務，插入速度極快，方便我們快速插入千萬條測試數據，等我們插完數據，再把存儲類型修改為InnoDB。

2：使用存儲過程插入1千萬條數據

create procedure myproc() 
begin 
declare num int; 
set num=1; 
while num <= 10000000 do 
insert into test_user(username,gender,password) values(num,'保密',PASSWORD(num)); 
set num=num+1;
end while;
 end

call myproc();

由於使用的MyISAM引擎，插入1千萬條數據，僅耗時246秒，若是InnoDB引擎，就要花費數小時瞭。

然後將存儲引擎修改回InnDB。使用如下命令：  alter table test_user engine=InnoDB;此命令執行時間大約耗時5分鐘，耐心等待。

tips：這裡是測試，生產環境中不要隨意修改存儲引擎，還有alter table 操作，會鎖整張表，慎用。其次：myisam引擎沒有事務，且隻是將數據寫到內存中，然後定期將數據刷出到磁盤上，因此突然斷電的情況下，會導致數據丟失。而InnDB引擎，是將數據寫入日志中，然後定期刷出到磁盤上，所以不怕突然斷電等情況。因此在實際生產中能用InnDB則用。

3：sql測試

select id,username,gender,password from test_user where id=999999

耗時：0.114s。

因為我們建表的時候，將id設成瞭主鍵，所以執行此sql的時候，走瞭主鍵索引，查詢速度才會如此之快。

我們再執行select id,username,gender,password from test_user where username=’9000000′
耗時：4.613s。

我們給username列加上普通索引。

ALTER TABLE `test_user` ADD INDEX index_name(username) ;

此過程大約耗時 54.028s,建索引的過程會全表掃描，逐條建索引，當然慢瞭。

再來執行：selectid,username,gender,password from test_user where username=’9000000′
耗時：0.043s。

再用username和password來聯合查詢

select id,username,gender,password from test_user where username='9000000' and `password`='*3A70E147E88D99888804E4D472410EFD9CD890AE'

此時雖然我們隊username加瞭索引，但是password列未加索引，索引執行password篩選的時候，還是會全表掃描，因此此時

查詢速度立馬降瞭下來。

耗時：4.492s。

當我們的sql有多個列的篩選條件的時候，就需要對查詢的多個列都加索引組成聚合索引：

加上聚合索引：ALTER TABLE `test_user` ADD INDEX index_union_name_password(username,password)
再來執行：

耗時：0.001s。

開篇也說過軟件層面的優化一是合理加索引；二是優化執行慢的sql。此二者相輔相成，缺一不可，如果加瞭索引，還是查詢很慢，這時候就要考慮是sql的問題瞭，優化sql。

Tips：

1：加瞭索引，依然全表掃描的可能情況有：

索引列為字符串，而沒帶引號；

索引列沒出現在where條件後面；

索引列出現的位置沒在前面。

2：關聯查詢不走索引的可能情況有：

關聯的多張表的字符集不一樣；

關聯的字段的字符集不一樣；

存儲引擎不一樣；

字段的長度不一樣。

到此這篇關於mysql千萬級數據量根據索引優化查詢速度的實現的文章就介紹到這瞭,更多相關mysql千萬級索引優化查詢內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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