（一）索引的作用

索引通俗來講就相當于書的目錄，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了。

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，我們主要關注主鍵索引、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();

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

然后將存儲引擎修改回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：這里是測試，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，且只是將數據寫到內存中，然后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，然后定期刷出到磁盤上，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設成了主鍵，所以執行此sql的時候，走了主鍵索引，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，當然慢了。

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加了索引，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

查詢速度立馬降了下來。

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，如果加了索引，還是查詢很慢，這時候就要考慮是sql的問題了，優化sql。

Tips：

1：加了索引，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條件后面；

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。

到此這篇關于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了,更多相關mysql千萬級索引優化查詢內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！