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MySQL索引详解和优化技巧

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发表于 2019-12-9 11:33:39 | 显示全部楼层 |阅读模式
索引(MySQL中也叫“键(Key)")在数据越大的时候越重要。规模小、负载轻的数据库即使没有索引,也能
/ \6 s$ ~+ f- r6 ~有好的性能,但是当数据增加的时候,性能就会很快下降。理解索引如何工作的最简单的方式就是把索引看成, z7 J% \% f5 M  I% t1 T
一本书。为了找到书中一个特定的话题,你须要查看目录,它会告诉你页码。索引会让查询锁定更少的列. f( L' x2 a4 P3 S5 Q" [# z
在InnoDB中,只有事务提交后才会解锁
, U2 b/ O3 ~: ^8 g6 B0 K5 Z; K8 O0 p
索引包含了来自于表中某一列或多个列的值。如果索引了多列数据,那么列的顺序非常重要,因为MySQL只
. o4 H- {6 f# N/ ]能高效地搜索索引的最左前缀(Leftmost Prefix)。如你所见,创建一个双列索引和两个单列索引是不一样的。: [# A! s0 B, O3 p* J

! `% b9 y! y) [) z; QB-TREE
* E; M6 O* X& X1 U8 A  @7 |+ i. O能使用B-Tree索引的查询类型。B一Tree索引能很好地用于全键值、键值范围或键前缀查找。它们只有在查找5 n3 E" m  \* X) C# g
使用了素引的最左前缀(Leftmost Prcfix)的时候才有用。上节中的索引对于以下类型的查询有用。
+ e% d6 j: K9 b

  1. # l+ f: v' _  J1 Y% t3 |
  2. CREATE TABLE People(: ]9 v# |& s! V9 U  W/ Y
  3. last_name varchar(50)   not  null0 S( |0 R, G; b
  4.           first_name  varchar(50)     not   null
    4 \& `& p/ f3 L! g, j+ `
  5.           dob  date      not    null
    % K4 U! c# [6 j/ T0 O
  6.       gende       enum('m','f')    not    null, F2 Q$ J5 F# o* k
  7.         key(last_name,first_name,dob)
复制代码
匹配全名
6 ?' b. N# I0 D, g3 @0 K- o9 O全键值匹配指和索引中的所有列匹配。例如,索引可以帮你找到一个叫CubaAllen并且出生于1960-01-01。
( V# f4 r5 |5 c2 A4 \/ t9 j的人。6 H" e( a& t# ~* R
匹配最左前缀
2 R! n" \2 b. bB-Tree索引可以帮你找到姓为Allen的所有人。这仅仅适用了索引中的第一列。5 A( a( h$ a* i% h
匹配列前缀
9 T3 j- i) ]" K可以匹配某列的值的开头部分。这种索引能帮你找到所有姓氏以J开头的人。这只会使用索引的第1列。
9 W4 X& Y% P" P5 e* W0 r: [匹配范围值
* b7 \  O4 j; ]/ y这种索引能帮你找到姓大干Allen并且小干Barrymore的人。这也只会使用索引第一列.
+ P7 d: o  z) I  q: R+ e' p" w精确匹配一部分并且匹配某个范围中的另一部分, u: ]8 C3 I/ a& [3 e% T4 w
这种索引能帮你找到姓为Allen并且名字以字母K(Kim、Karl等)开头的人。它精确匹配了last
, H' L. T# k: w3 A$ z列并且对first name列进行了范囤查询。
6 ]$ Q4 F5 n" vname
5 C# J1 Y  S5 }) v/ u只访问索引的查询
0 m* b9 j! p& i+ }, H& TB-Tree索引通常能支持只访问索引的查询,它不会访问数据行。
! U( [. D' l; `) l' u+ m5 t* I  r5 e; q( i9 G# n8 V% a; v
由于树的节点是排好序的,它们可以用于查找(查找值)和ORDER BY查询(以排序的方式查找值)。通常来说,
+ |8 e4 Q& {4 j6 A; }" I如果B-Tree能以某种特殊的方式找到某行,那么它也能以同样的方式对行进行排序。因此,上面讨论的所有查
3 E  Z: S" |/ J找方式也可以同等地应用于ORDER BY。
7 R  t# ]7 P! s; h: C6 G4 a, a  x) w; [) \9 I/ `' U5 Y6 X
下面是B-Tree索引的一些局限:
3 Y' t8 l3 T. F$ G- v
, @- P, s/ h$ @: c) k$ T1,如果查找没有从索引列的最左边开始,它就没什么用处。例如,这种索引不能帮你找到所有叫Bill的人,! m1 }4 b) U4 `) K9 Z. E2 Y
也不能找到所有出生在某天的人,因为这些列不在索引的最左边。同样,你不能使用该索引查找某个姓
! Q, G+ M5 B$ k" a4 t: x氏以特定字符结尾的人。9 t9 w. f( G2 e" y
( S7 f  D8 _2 L
2,不能跳过索引中的列。也就是说,不能找到所有姓氏为Smith并且出生在某个特定日期的人。如果不定; c# Y7 k2 x# G' s1 G* _+ J% T& i
义first_name列的值,MySQL就只能使用索引的第一列。+ g6 R* I1 o' e7 R* E" N

0 r4 m5 w) Y0 `+ o9 G8 F& z  N0 g9 T9 V3,存储引擎不能优化访问任何在第一个范围条件右边的列.比如,如果查询是where last_name='Smith' AND first_name LIKE 'J%' and dob ='1967-12-23',访问就只能使用索引的头两列,因为LIKE是9 L9 G4 y) ^  G9 [
范围条件(但是服务器能把其余列用于其他目的)。对于某个只有有限值的列,通常使用等干条件,而; F5 ^5 D+ H9 B* Q" O* D8 r; {
不是范围条件来绕过这个问题。本章稍后的索引案例中我们会举出详细的例子。
4 j6 |. G- _  w1 C- v) c3 E
: ^( F, r% H, u哈希索引,空间索引和全文索引等,暂时没有设计, ^- z/ d- H, H: @

8 b1 l+ a" W  l: S" L高性能索引策略; Q/ v- t* z5 P- J! _
$ l# x; [) t9 @3 T
1,隔离列,意思就是不要对查询条件中列进行计算等操作' o4 D/ d1 }% O- T) p/ J
2,前缀索引,针对blob和text,较长的varchar类型,使用前缀索引
, x1 x! O0 p' z9 U* M/ lSelect count(distinct 列) /count(*) from table;2 R0 t1 a# \, O" \
看看这个值时多少,如0.0312
  W- a) C. i; `) X) q6 u那么就是说,如果前缀的选择率能够接近0.0312,基本就可以了。可以在同一个查询中对不同长长度进行计算
& Q# V9 E& z+ G# f; h* _,这对于大表很有用。
. w5 `% E$ u  TSelect  count(distinct left(列,3)) /count(*)  as  sel1,
- {1 |( [' K# q+ d5 o! G count(distinct left(列,4)) /count(*)  as  sel1  ,
3 L) h+ J6 E9 } count(distinct left(列,5)) /count(*)  as  sel1,6 _4 f! x, ^$ y+ [1 l0 _6 a
count(distinct left(列,6)) /count(*)  as  sel1,
4 ]. c; {0 r+ H. |# w count(distinct left(列,7)) /count(*)  as  sel1   from table;  \- ~  f5 G* S6 `( k
找到接近0.0312即可。) q2 X0 Y) t* u7 Z$ I4 I4 j

/ [; j/ p5 u  D% |1 B! H- v3 [Alter table table_name add key (列(7))6 O7 Z. D% `6 _- j
3,覆盖索引* {1 k' F1 k: R% O8 K1 _: ]
包含或者覆盖所有满足查询的数据索引叫做覆盖索引" U) z7 @4 U5 O1 V3 J. y$ W7 n
explain时,extra中的会显示using index
; D4 W* |! s/ P. D0 L' k这里一个重要的原则是1 V! o! k% |7 S$ w* q2 u3 J
select后面的列不能使用*,要使用单独的需要查找的列,使用带索引的列; x7 c* |9 \2 O' t3 B: q
如select id from table_name;
8 Q2 @( ?2 N( [' s! Y- H, F
* I2 `/ T! v! U1 Z很容易把Extra列的“使用索引(Using Index)”和type列的“索引(index)”弄混淆。然而,它们完全不
. A* X: c! }. I2 y, F一样。type列和覆盖索引没有任何关系,它显示了查询的访问类型,或者说是查询查找数据行的类型。  z+ I. E. K3 L& l: A7 a" x

4 {$ ^) K9 N4 f( K
  1. Explain Select * from table_name where col ='nam' and col1 like '%name%';: N; F; l2 G3 [' e- o( g
  2. Extra:using where
复制代码
该索引不能覆盖查询的原因:
3 k, H, [1 p- O$ g6 Q) _1,' @7 b% \5 b8 H4 @
没有索引覆盖查询,因为从表中选择了所有的列,并且没有索引覆盖所有列。MySQL理论上有一个捷径可以使用,但是,WHERE子句只提到了索引覆盖的列,因此MysQL可以使用索引找到col并检查col1是否匹配,这只能通过读取整行进行。
; W, n; z' A# Q4 Z; _/ ?2,% j9 b- D) J: R/ J; _, e8 z2 ]9 `
MySQL不能在索弓l中执行LIKE操作。这是低层次存储引擎API的限制,它只允许在索引进行简单比较。MysQL能在索引中执行前缀匹配的LIKE模式是因为能把它们转化为简单比较,但是查询中前导的通配符是存储引擎无法转化匹配的。因此,MySQL服务器自己将不得不提取和匹配行的数据,而不是索引值。
; L$ m4 U0 A6 M1 ~; Z3 d! S- ]有办法可以解决这个问题,那就是合并索引及重写查询。可以把索引进行延伸,让它覆盖(artist,title,prod_id)并且按照下面的方式重写查询:
# o5 J1 [/ U: I# B( {) z/ {% X
* d: T7 G3 N" |' x4,为排序使用索引扫描6 J; o) q! N5 S6 Y5 L
mysql有两种产生排序结果的方式:使用文件排序(fileSort),或者扫描有序索引。
8 C, e* s' ]" Q& U% mexplain输出type为index,表示mysql会扫描索引- x  A! ?7 [: k7 c& R
& ^2 k& F+ G9 j* F
扫描索引本身是很快的,因为它只需要从一条索引记录移到另外一条记录。然而,如果MySQL没有使用索引覆盖查询,就不得不查找在索引中发现的每一行。这基本是随机I/O的,因此以索引顺序读取数据通常比顺序扫描表慢得多,尤其对于I/O密集的工作负载.
; l! r! a  D' Z9 M, ]: u6 [+ U" J3 `0 s0 W
MySQL能为排序和查找行使用同样的索引。如果可能,按照这样一举两得的方式设计索引是个好主意。; ^( z9 B$ A$ L+ O$ Q! B
& t! X. x! E: O. q  r! V
按照索引对结果进行排序,只有当索引的顺序和ORDER BY子句中的顺序完全一致,并且所有列排序的方向(升序或降序)一样才可以。如果查询联接了多个表,只有在ORDER BY子句的所有列引用的是第一个表才可以。查找查询中的ORDER BY子句也有同样的局限:它要使用索引的最左前级。在其他所有情况下,MySQL使用文件排序。7 m+ x* o5 s" V0 V

8 z, G' U2 t/ H2 i9 GORDER BY无须定义索引的最左前级的一种情况是前导列为常量(也就是说第一个索引不能是范围查询,如果是组合索引应该以此为常量)。如果WHERE子句和JOIN子句为这些列定义了常量,它们就能弥补索引的缺陷。
6 [2 n3 s, h$ B* [6 [) W4 U" Y- i8 {9 x% T' k& F5 j" G7 U7 V
使用join可能情况会有不同# d, I9 [) l& C- H
: Z; P5 p% e* d, Q
5,压缩索引(myisam)
: C1 M$ t; B  ?: a$ S; ~5 t" C8 I* o6,多余和重复索引(应该避免)
  c0 `3 {8 x2 |% v" u3 q1 y  m' q- A# c4 L' }' }
多余索引(Redundant Index)和重复索引有一些不同。如果列(A,B)9 D  `/ G' C& a0 h
上有索引,那么另外一个列(A)上的
* s+ J$ ]' ?8 g索引就是多余的。这就是说,(A,B)上的索引能被当成(A)上的索引。(这种多余只适合于B一Tree索引。)# A4 |! P: B5 w
然而,(B,A)上的索引不会是多余的,(B)上的索引也不是,因为列B不是列(A,B)的最左前缀。还有,不同类型的索引(例如哈希或全文索引)对于B一Tree索引不是多余的,无论它们针对的是哪一列。
% Q3 T3 T/ e+ n4 ^) B# ]  H6 K8 q6 s+ K  n2 O  F, \
要点:
5 ^; R. G# Z5 e, n在任何可能的地方,都要试着扩展索引(之前是一个列A上面有索引,现在两个列A,B上建立索引),而不是新增索引。通常维护一个多列索引要比维护多个单列索引容易。如果不知道查询的分布,就要尽可能地使索引变得更有选择性,因为高选择性的索引通常更有好处.5 d& {" O+ D. e! P9 }
5 d% U; s: O( j6 ?; R8 M6 ~" S4 P
即使InnoDB使用了索引,它也能锁定不需要的行,这个问题在它不能使用索引找到并锁定行的时候会更严重:如果没有索引,mysql不管是否需要行,都会进行全表扫描并锁定每一行
4 U+ N: R: J* f! m' y. N2 ]1 ^
2 x6 D6 J& P3 z' m1 a2 L) H4 K/ u  m3 z" ]/ ]+ g5 n
4 j3 y4 e3 r% V" {1 `2 J5 G
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 楼主| 发表于 2019-12-9 11:34:27 | 显示全部楼层
创建索引时,
6 h4 C* ~0 R# S* Q# o0 q, x2 c( k' K- j* R: K& x, f2 ~  N. x9 Q
拥有唯一值的列选择性最高,那些具有很多相同值的不适合创建索引
% `& t8 l; Q$ E  t& r2 E0 j2 i, {: A" \  i5 V
" D, Q8 Y! p+ _, p% T/ q
! ]4 i& g- f5 C3 N- n+ x
一个通用的规则:保持表上的所有选项。当你设计索引的时候,不要只想着已有查询需要的索
% M$ P! g( q; P+ _
8 W. S. T# m4 {9 G% }4 U引,也要想着优化查询。如果看到需要某个索引,但是一些查询会因它而受到损害,就要问问自己是否应该改变这些查询。应该一起优化查询和索引,以找到最佳的折中。没有必要闭门造车,以得到最好的索引。# J/ ~5 i# W) j/ O
% Z3 r& C: L) |  g3 O

* E$ K! i3 f5 m5 J5 u. t! X$ W4 q+ X( M2 X8 E
一个在多列上面的索引,为了是这个索引生效,必须满足最左原则。
  H. @5 G$ f; _) Z
9 N6 a. e0 `* X8 d2 H2 @3 \例如inex(a,b,c),这个时候如果只是用了a,c。没有使用b这个时候就不会使用索引。怎么处理
# W1 m& r3 V' s$ D' k
6 p0 \- y; {) }4 I- x/ S2 ~这里如果b是一个可以枚举的类型那么可以使用in(…),将b全部列出。这样相当于b没有起到筛选的作用,但是却可以是索引发挥作用。这个方法也不能滥用,因为会出现n*n的结果,如果枚举数相乘过大,应该选择其他方式
3 Z/ u. ~0 K. {. E9 I5 Y
/ m! z! U1 X' }3 Z/ e
/ W, i- `. F. p. [9 q3 v
9 t- z( C% L) O3 I* ^, @# L' x9 h( ?避免多个范围条件,只能对其中一个使用索引- i% D: W- u9 r3 D4 {% g9 M% b) l6 {
( j7 G8 W& }( n( M6 Y

% O. A! j. ~3 F0 s3 J4 s, \; b$ }. H; {# P
索引和表维护5 x% K2 v; a- m/ G) E7 H; e$ m

) t1 O7 C, ~, I- c2 |3 f表维护的主要目标:查找和修复损坏,维护精确的索引统计,并且减少碎片.7 y8 t( I2 b  i2 [( B' L
" j+ j. M- ~9 T3 S
check table table_name;
  T0 G. h+ y& n" F+ ^+ f$ Drepair table table_name;4 n- i' F. ~: |+ t4 B" y( K
Show index from table_name;检查索引的基数性$ y* n0 O& B2 d9 u

% V1 U3 I! ~0 W. }# ~( r$ |* u主要关注cardinality列,显示存储引擎估计的索引中唯一值的数量8 I# y& p8 f1 z, H5 F0 K

2 W2 q5 _% I  h, O) H/ w6 ^0 ]  X; E) O/ T' P+ r4 Z* X" {8 ~; H3 a
- G5 A$ x/ h4 m% G0 R3 D- D
B-Tree索引能变成碎片,它降低了性能。碎片化的索引可能会以很差或非顺序的方式保存在磁盘上。
9 L; x: F& I1 {: ]1 C# y1 j- F" O$ C& ]8 W6 U
表数据也能变成碎片化。两种类型:+ a$ B% i9 G' l8 p, K. e+ A

) l8 Z' m; j8 u6 J1,行碎片. q: O  ?1 p' J3 D; W  x
% z9 z! H% @" f5 R% L3 i
当行披存储在多个地方的多个片段中时,就会是这种碎片。即使查询只从索引中找一行数据,行碎片也会降低性能。
  v8 D( H# ^8 n# }5 m, h& ]& o
0 ~; ^1 ^( b& T( o7 H' u
- W* F% V5 N7 i$ H
! U5 j3 L7 z* W( L2 j2,内部行碎片  H' f: v# @! G1 q! p
9 B: x# A- b- R' v7 H& R  @9 e
当逻辑上顺序的页面或行在磁盘上没有被顺序存储的时候,就会产生这种碎片。它影响了诸如全表扫描和) M' C# D6 b9 o  k7 x

9 t4 o$ G% z- a. H  r聚集素引范围扫描这样的操作。这些操作通常从磁盘上的顺序数据布局得益。0 T: m8 ~# S9 _" u3 p5 W
) o5 }- T- e, _8 _

* z. Q6 a/ W6 E% K  r# Q1 x2 C% S  g
4 W# |) E3 W, j8 l0 {为了消除碎片,可以允许OPTIMIZE TABLE或转储并重新加载数据。( d2 G! n" P' f3 z9 _0 [
" @! E0 D5 V+ ^

  X5 P9 Y1 J2 O5 S  M3 I; ?6 [9 U4 n- x
ALTER TABLE <table> ENGINE=<engine>
% J2 _6 `9 x' _- e/ S! o4 j, q, w! T9 d9 Z, y( D' D- p6 t
5 o9 t; y2 s" P( e' x1 \9 g% p

+ S; [% q+ g" @9 d加速ALTER TABLE6 z0 d% P; H# ?9 w; O

: V! p5 d6 I) R5 T8 a6 @
' f" T4 Y, p  ~/ ?9 b0 K4 A. D$ J8 Y$ R  @# \! S
MySQL的ALTER TABLE的性能在遇到很大的表的时候会出问题。MySQL执行大部分更改操作都是新建一个需! L5 G; H. r9 M: x1 L; B
2 }4 [% _' o6 Y: T" b/ g
要的结构的空表,然后把所有老的数据插入到新表中,最后删除旧表.这会耗费很多时间,尤其是在内存紧张,
9 k0 i1 J" }% @4 g$ |; f, |: V0 x; P! Z7 l+ g& p& B
而表很大并含有很多索引的时候.许多人都遇到过ALTER TABLE操作需要几小时或几天才能完成的情况。
1 O7 q6 f/ H* B" \4 t: R  r) l2 n. `" ~
传统:
# l- f+ m9 P, `, B$ h  U3 X9 ^4 T2 J% s% y: E8 b
ALTER TABLE table_name MODIFY COLUMN col TINYINT(3) NOT NULL DEFAULT 5;6 o3 M6 A* o/ H/ |3 w4 ]: }- A0 j
理论上,MySQL能跳过构建一个新表的方式。列的默认值实际保存在表的.frm文件中,因此可以不接触表而更
* k: I8 x( R' l- x改它。MySQL没有使用这种优化,然而,任何MODIFY COLUMN都会导致表重建。3 Q1 l) A( n8 L& P7 r8 [7 o2 b" W

% U+ B& O, P5 S+ n4 i' r变化:
( w9 Z  J) B5 b1 i8 c+ A# k, ^4 q7 ?" N3 s
ALTER TABLE table_name ALTER COLUMN col SET DEFAULT 5;6 D8 a/ A, }- f) @: P
这个命令更改了.frm文件并且没有改动表。它非常快。
# W  {  T3 @; c2 ?还有一个CHANGE COLUMN
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