结构特点：
多路平衡查找树：B+ 树是一种多路平衡查找树，每个节点可以有多个子节点，这使得在查找过程中每一步的搜索范围都比较大，减少了查找次数。
分支节点和叶子节点：B+ 树的节点分为内部节点（分支节点）和叶子节点，内部节点用于索引，叶子节点存储数据或指向数据的指针。
顺序访问性：B+ 树的叶子节点形成一个有序链表，可以实现范围查询和顺序访问的效率较高。
特性优势：
平衡性：B+ 树保持平衡性，每个节点的高度相对较小，保证了查询操作的高效性。
高度平衡：B+ 树的高度相对较低，即使对于非常大的数据集，查询操作也可以在很短的时间内完成。
范围查询：B+ 树支持范围查询，由于叶子节点形成有序链表，因此可以快速定位到范围查询的起点和终点。
顺序访问：B+ 树的叶子节点形成有序链表，可以实现数据的顺序访问和范围扫描，适用于类似于排序和分组的操作。
适合磁盘存储：B+ 树的节点通常具有固定大小，适合存储在磁盘上，能够充分利用磁盘的预读特性，提高访问效率。
应用场景：
数据库索引：在关系型数据库中，B+ 树索引常用于加速数据检索操作，例如在 WHERE 子句中使用的条件列上创建索引。
文件系统：B+ 树也被广泛应用于文件系统中，用于管理磁盘上的文件和目录结构。
键值存储系统：许多键值存储系统也使用 B+ 树来组织和管理键值对。

总的来说，B+ 树索引是一种高效的数据结构，适用于大多数数据库系统中的索引实现。它的平衡性、高度平衡、范围查询和顺序访问等特性使得它在实际应用中具有广泛的应用价值。

二、查询语句优化及索引优化

光是了解理论我想还是不够的，不如直接来点实际的案例来到实在。

2.1 优化查询语句

使用索引覆盖查询：
查询语句：SELECT id, name FROM users WHERE age > 18;
索引：CREATE INDEX idx_age ON users(age);
避免全表扫描：
查询语句：SELECT id, name FROM users WHERE status = ‘active’;
索引：CREATE INDEX idx_status ON users(status);
避免使用函数或表达式：
查询语句：SELECT * FROM orders WHERE DATE(order_date) = ‘2022-01-01’;
索引：CREATE INDEX idx_order_date ON orders(order_date);
使用合适的数据类型：
查询语句：SELECT * FROM products WHERE price > 100;
索引：CREATE INDEX idx_price ON products(price);
减少查询结果集大小：
查询语句：SELECT id, name FROM users WHERE age > 18 LIMIT 10;

总而言之就是避免全表扫描，尽可能的去命中索引，避免一些回表的情况发生，其中"回表"（也称为 “表的回访”）是指当使用索引查询时，MySQL 首先通过索引定位到符合条件的行，然后需要再次访问原始数据表，以获取未包含在索引中的其他列的值。这个额外的访问步骤称为回表。

当一个查询需要访问的列（或者说，查询需要的数据）不完全包含在索引中时，MySQL 就会执行回表操作。
这种情况通常发生在以下情形：

查询涉及的列不在索引中。
查询使用了覆盖索引，但是需要获取的数据不仅仅是索引列。
查询中使用了函数或表达式，这些函数或表达式无法直接通过索引进行计算。

回表操作可能会导致额外的磁盘 I/O 和数据缓存失效，从而影响查询性能。因此，在设计表结构和查询语句时，通常会尽量考虑使用覆盖索引或者调整查询以避免回表操作，以提高查询性能。

2.2 索引优化

选择合适的索引类型：
B树索引：适用于范围查询和排序操作。
哈希索引：适用于等值查询，不支持范围查询和排序操作。
全文索引：适用于全文搜索操作。
合理创建复合索引：
复合索引：CREATE INDEX idx_firstname_lastname ON users(firstname, lastname);
定期优化和重建索引：
删除不需要的索引：DROP INDEX idx_unused ON table_name;
重建索引：ALTER TABLE table_name ENGINE=InnoDB;
4. 利用覆盖索引：
查询语句：SELECT id, name FROM users WHERE age > 18;
5. 使用索引提示：
查询语句：SELECT * FROM users USE INDEX (idx_status) WHERE status = ‘active’;

2.3 索引不生效的几种场景

索引在 MySQL 数据库中是优化查询性能的重要工具，但在某些情况下，索引可能不会生效，导致查询性能下降。以下是一些导致索引不生效的常见场景：

数据量太小：
当数据表的记录数非常少时，MySQL 优化器可能会选择全表扫描而不是使用索引，因为全表扫描的成本更低。
索引列未被查询使用：
如果查询语句中没有包含索引列，即使存在索引，MySQL 优化器也不会使用它。这种情况通常发生在使用了不必要的列或使用了函数、表达式等操作索引列的情况下。
索引列类型不匹配：
当查询语句中的条件与索引列的数据类型不匹配时，索引可能不会生效。例如，如果索引列是字符串类型，但查询时使用了数字类型，索引将不会被使用。
索引列上使用了函数或表达式：
如果在查询语句中对索引列进行了函数操作或表达式计算，索引可能不会被用到。例如，WHERE YEAR(date_column) = 2022，这种情况下索引可能不会生效。
数据分布不均匀：
如果数据在索引列上的分布不均匀，即某些值的出现频率远远高于其他值，MySQL 可能会选择全表扫描而不是使用索引。
索引失效：
索引可能会因为数据更新、删除、重建索引等原因而失效，导致查询时索引不生效。此时需要重新分析表并重建索引以恢复索引的有效性。
低选择性的索引：
如果索引列的选择性很低，即不同值之间的唯一性较低，MySQL 可能会认为使用索引扫描的代价太高，选择全表扫描。
复合索引顺序不正确：
如果查询语句中的条件未按照复合索引的顺序出现，索引可能不会生效。MySQL 通常只能使用复合索引的最左前缀部分。
以上是一些可能导致索引不生效的常见场景。在实际应用中，需要仔细分析查询语句、数据表结构和索引设计，以确保索引能够有效地提高查询性能。

Explain执行计划

在MySQL中，使用EXPLAIN语句可以分析查询语句的执行计划，并显示各个步骤的信息，其中type字段表示了MySQL在执行查询时使用的访问方法，也称为访问类型。以下是常见的type类型以及它们的含义：

system：
表示查询中只有一行数据（例如SELECT … FROM … WHERE primary_key = constant），MySQL将优化查询为常量，只读取一次系统表。
const：
表示通过索引一次就找到了，例如根据主键或唯一索引进行等值查询时。
eq_ref：
表示使用了连接索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录与之匹配，通常是在连接操作时使用。
ref：
表示使用了非唯一索引进行等值查询，返回的是所有匹配某个单独值的行，通常会在查询时使用索引的前缀。
range：
表示使用索引返回一个范围中的行，例如WHERE子句中使用了范围条件的查询。
index：
表示全表扫描，但是读取的是索引，通常会发生在对表的查询只使用了覆盖索引而没有使用实际的数据行。
ALL：
表示全表扫描，MySQL将遍历全表来找到匹配的行。
index_merge：
表示查询使用了多个索引的情况，MySQL将尝试将多个索引的结果合并起来进行查询。
unique_subquery：
表示使用了IN子查询，并且子查询中使用了唯一索引。
index_subquery：
表示使用了IN子查询，并且子查询中使用了普通索引。
range_check：
表示使用了索引，但是在结果集中需要进行二次过滤（range检查）。
fulltext：
表示使用全文索引进行全文搜索。
spatial：
表示使用了空间索引进行空间数据的查询。

这些type类型代表了 MySQL 在执行查询时选择的不同访问方法，不同的类型代表了不同的查询执行效率。通常情况下，我们希望type类型能够越好越好，即越接近const类型的查询执行效率越高。

三、分区表

按时间范围分区：
分区表创建：CREATE TABLE orders (id INT, order_date DATE) PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (…)
按业务逻辑分区：
分区表创建：CREATE TABLE sales (…) PARTITION BY HASH(client_id) PARTITIONS 10;
利用分区剪枝：
查询语句：SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN ‘2022-01-01’ AND ‘2022-01-31’;
动态添加和删除分区：
添加分区：ALTER TABLE orders ADD PARTITION (…)
删除分区：ALTER TABLE orders DROP PARTITION (…)
利用分区交换：
交换分区：ALTER TABLE new_orders EXCHANGE PARTITION p1 WITH TABLE old_orders;

四、缓存策略

MySQL查询缓存：
开启查询缓存：SET GLOBAL query_cache_size = 1000000;
应用层缓存：
使用 Memcached：在应用中缓存查询结果，减少数据库访问。
使用 Redis：缓存热门查询结果，提高读取速度。
结果集缓存：
缓存查询结果集：在应用层缓存数据库查询结果，避免重复查询。
分布式缓存：
使用分布式缓存系统，如Redis Cluster或Memcached Cluster，分摊缓存负载。
Query Cache失效策略：

五、总结

通过以上优化技巧，可以有效地提升 MySQL 数据库的性能，提高系统的响应速度和用户体验。请根据具体的业务需求和数据库情况选择合适的优化策略，并持续关注数据库性能，随时调整优化策略以满足不断变化的需求。

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/羊村懒王/article/detail/621113

解锁MySQL性能的魔法：优化技巧大揭秘包括索引优化、失效原因、缓存策略、分区表等