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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
5 `5 U' L5 Z+ I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
& r4 I; U& i# B/ `4 h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, B9 w  Z9 l2 p$ s, i8 F
在InnoDB中,只有事务提交后才会解锁
- r8 u" C& b/ j: o( F7 b! e( V0 H4 H9 k4 ?
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
4 j5 M& X9 T' ?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。
; ?$ X$ Y% F$ a! X4 p  |0 j5 f7 N+ v7 d( ?8 N
B-TREE& Z  J5 \6 _& D9 W0 t( K' U
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4 L9 |# c- S: w6 m; i( m5 P
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。
1 a/ X$ ~2 {' L! p4 ^- z1 e
  1. % V9 Q" R% f: ^; `" }
  2. CREATE TABLE People(
    & w* Q' k$ a! D) M! x/ D- w! M$ q
  3. last_name varchar(50)   not  null
    4 b; m/ |1 H: v1 t, Z! f
  4.           first_name  varchar(50)     not   null
    # ^  t& D" I6 R' c7 `- @
  5.           dob  date      not    null
    & o" B0 G- _- I7 P$ K
  6.       gende       enum('m','f')    not    null
    & Y' _0 R. x' B  H
  7.         key(last_name,first_name,dob)
复制代码
匹配全名
$ A' ^1 H1 e: Z- B5 O0 {: B+ L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。3 `# i& i7 m3 r7 u
的人。
$ q2 F) H$ }0 @( ]( A7 |匹配最左前缀4 ~! k6 R& s& c1 z0 @, v
B-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。
" ?4 h9 r4 k3 s. E) M匹配列前缀
" z1 k0 X7 R, i2 U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。  d" Z3 ]; c+ W* ]9 R1 F! q* @
匹配范围值
) Z- u4 D3 l. F: `- b; V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.* J* l) u' a! J; X! |1 }/ P
精确匹配一部分并且匹配某个范围中的另一部分1 p& K7 N/ X4 X0 `' S2 S3 w6 D
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( F7 U. P# e% C/ K6 ~/ ~' l( _. w0 D
列并且对first name列进行了范囤查询。' B) ]# A" U( P6 p' k
name0 y, U9 P& z/ d. C* C
只访问索引的查询
+ k, h7 [( t1 G4 v7 UB-Tree索引通常能支持只访问索引的查询,它不会访问数据行。! X- n* ~6 U5 F* \% C

9 p, u, A4 |3 w+ I7 |6 q$ n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,
2 b% J3 e6 y* U" n) o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
- y( Z: m- K! o' Z1 \找方式也可以同等地应用于ORDER BY。
: ~8 j- F/ W) p8 f
- s  c' N7 M1 r" z) D下面是B-Tree索引的一些局限:* }) I& Y9 x* Z# T: R* P9 o1 Z% y

# n8 p$ r. D$ K% X7 W( S9 ^; d1,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,6 A( I3 S3 \3 E4 R8 l
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1 |7 ]  o, ~1 X' x
氏以特定字符结尾的人。
# B: {% a0 V5 p) @
9 t% F7 L+ n5 M2,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
& Z" [$ a! g0 d4 B8 Q4 O! b义first_name列的值,MySQL就只能使用索引的第一列。) g% |% u' U9 K6 D  u% m
) [* t6 u$ i, q
3,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
$ g- X+ c. q+ z* o, \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% ^: z3 m1 O! i7 ]8 j. N6 h
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。/ E0 k# ]$ S; P
( L+ S8 v3 [7 T) c! v( {2 {
哈希索引,空间索引和全文索引等,暂时没有设计6 {+ j9 G( d3 K; I. u4 ]6 w

3 f" V5 }0 P( G8 ]9 v高性能索引策略
* z4 M# x0 S  n9 |& V# e/ ~
- a3 U9 h. @' L4 e# X$ L1,隔离列,意思就是不要对查询条件中列进行计算等操作
6 R& i1 c5 f6 I1 Y8 W9 t2,前缀索引,针对blob和text,较长的varchar类型,使用前缀索引
2 _/ d; o& m, ~5 _: ?Select count(distinct 列) /count(*) from table;) h3 {& V6 y, B$ e- i
看看这个值时多少,如0.0312, ]5 o/ T: [2 p5 S
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
2 R: ~0 l  k* S: d,这对于大表很有用。
4 s: f; A* p/ u- r1 }0 VSelect  count(distinct left(列,3)) /count(*)  as  sel1,
. F- R4 b- H3 y8 P count(distinct left(列,4)) /count(*)  as  sel1  ,# y' [6 Z5 d! W# t! Y# Y
count(distinct left(列,5)) /count(*)  as  sel1,
, G* ]2 x0 T7 Y count(distinct left(列,6)) /count(*)  as  sel1,/ `3 |; E( w+ m* P$ f; r
count(distinct left(列,7)) /count(*)  as  sel1   from table;2 E1 w; o6 _# `
找到接近0.0312即可。
# h$ V" F0 j5 e5 ~2 a% e
9 r% a8 t: D8 N) `. oAlter table table_name add key (列(7))! b4 s1 {2 c+ D; C* r- t
3,覆盖索引* c* T$ t+ u6 v: c" c
包含或者覆盖所有满足查询的数据索引叫做覆盖索引
# p( Z) [. [) k9 c  F" iexplain时,extra中的会显示using index+ s( M1 [6 Q- U
这里一个重要的原则是
4 ?: v; {3 c( C7 fselect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, K9 ^5 X; O' s; H& `' K4 }  N
如select id from table_name;
5 G  k7 v* o  p7 e2 I) T" ?! T$ N# N9 m3 b- ]* x
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5 j' \1 q* M- Z7 z
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。
7 N" g8 R/ W% A2 j
5 S: k' h5 y0 U, I% w
  1. Explain Select * from table_name where col ='nam' and col1 like '%name%';
    # G1 @; j  O- t0 P5 a
  2. Extra:using where
复制代码
该索引不能覆盖查询的原因:
1 P) H/ e9 M/ i) R. O" B+ _1,
, a; r% z& q# Y+ B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。
6 `7 D! j  `& Y* G$ \8 _$ ~/ e2,
& W2 L3 D6 J# G: S/ s3 fMySQL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。, O; V$ V: J* R- X( {3 n% M
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:
7 ]% Q+ }8 d- Z; U! C6 G; j' ~& P3 _
4,为排序使用索引扫描
3 K  N- u+ Z  i3 @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。. x5 Q6 R3 P8 O: m) X3 w' O
explain输出type为index,表示mysql会扫描索引! w- F( D( \( P; f" Y' p
; b' d, g, g/ o
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.
3 a* `& {8 _# D: q
4 L: G" @3 b7 }1 T' O" V5 QMySQL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。
+ G4 J  k4 Z; E. K$ g. q7 |- |- u* R. i$ l
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。
  @- {1 q* @1 K$ @# l: v2 f
& t  V* |8 H8 M: a4 U4 k, J& OORDER 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。
2 K, {7 w( k4 @' n: Y! d  c) C) T$ F" q
使用join可能情况会有不同2 _4 i* s, A' y; K$ B# x

6 x6 J4 h) b4 D0 M8 o0 k5,压缩索引(myisam)' E2 i; h$ N4 G, K) Z
6,多余和重复索引(应该避免)
, Q% k8 V& B! Z- a( D# W# g; [% R' P& H) v
多余索引(Redundant Index)和重复索引有一些不同。如果列(A,B)( G! S+ g* x2 B/ i* }
上有索引,那么另外一个列(A)上的" K8 u1 W7 x+ U; U% ]
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。)6 J# W( p2 t5 c* Y
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。# ^( A8 X4 f( l: r7 ^/ m

! D4 t6 O7 g  n要点:, M' F" K6 _8 U& V" _
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.6 v. T5 }2 h+ t& ?) e' Y

0 \/ ], D# N' I* K% V' k4 b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
+ F* q1 m/ G( B+ m! ~' C) y, k1 i+ i! E, B( J

% R9 u* x  p  _4 E  h$ D+ i0 S% t) @$ S/ }$ q- U  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,2 c9 C2 x/ L1 H- c) i2 G8 c0 L0 ?9 v
( ^3 }7 k, Y2 R' S! J& {* Y' P. H# ^
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
1 T7 O5 g/ M9 E' F4 }8 F. k/ ]! @4 t2 \$ y! P' b9 P5 {/ }

5 u4 y& O: H9 Q% @/ B1 f! f) ?" ^9 J8 F! q4 A+ C3 D0 F9 d6 }
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
/ E: S  ~7 _, u$ a6 e; j- F& B1 U7 e* u% k. e- P+ R0 E
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。2 I1 J9 x! E# [! j4 P' M5 }4 L" c

5 F0 q( O  H) S% C, ?) a# f, K3 x2 X+ P) p

, N! A; R/ r: q" `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。
& V7 E  I0 [! u% U5 j. c5 A  r1 W  d, r7 g" J: Y
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
) C/ ~. T$ f* b8 k! z* L; S. u8 c
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
, q$ O: e& M, O) e7 Q8 h4 n. b2 g$ c" R1 U( v' x% R

3 ~2 o$ f* ?& l2 {  p
: R) l. R+ e# x& m( ?3 f/ _避免多个范围条件,只能对其中一个使用索引4 c  m, k) \4 D2 P+ w9 U" |
( j# ?! j/ Q! C) _0 }5 }5 |

( a' N! v* Z" P7 `( e, }; `" o  i  F1 T" r9 u
索引和表维护
2 M  J5 j  @! f& X3 `
$ a6 Y3 ]; u; F# m. S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.! E# Z* H$ T0 q7 z) @; E6 X
: ]7 K; z' _3 f; e  _  M
check table table_name;
" u/ n) w0 u. _* h/ Grepair table table_name;! E; K# _5 j, R  R# q& n0 h' v
Show index from table_name;检查索引的基数性
7 j/ h- |3 A: m0 K0 x4 z& l
0 p0 u# R  q1 w1 l主要关注cardinality列,显示存储引擎估计的索引中唯一值的数量
, {2 B/ v9 r4 T' q  u" P+ Z3 r6 I! P) k* H8 X

" W; z! R0 _2 A- G  W5 |2 M4 m
/ S; D" a5 u- O0 `/ rB-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。
. r' E0 J& ~* t& M3 L2 {- M5 O+ z; C  ?: H7 t
表数据也能变成碎片化。两种类型:# c7 {: J) I) j! @4 B

& ~% m# u9 O5 Y7 a1,行碎片! [# }) Z3 {- l" l

5 h( F! m$ J; Q; i* X9 u. P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。) W- o" Y, t; ^4 `; |
6 T0 ^* _# Q7 ^+ P

) q. p- G1 m8 [6 u' x
2 N* |4 d/ K1 N4 o+ n- i3 k2,内部行碎片& g. H7 D7 ?0 f+ h# @/ J& i

5 ]- l5 `6 j# Y5 [4 g$ [9 Z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: y4 B5 X  Y' w: P
' d, a+ N: b- k4 y
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。: |- f) p& V4 F4 p8 M

7 M& `3 H2 E2 z* f3 z: J7 O8 p1 `- P  W* t; U0 R0 \/ |: u

& u' |6 d! `/ s! L: M! u为了消除碎片,可以允许OPTIMIZE TABLE或转储并重新加载数据。" x7 B" u7 K# O# K, H

4 h  d$ W  I! q- {1 S0 q) l& x1 ~' r; d. t$ v" z
0 |. b/ x# X7 W1 B  X, o) j$ y# ~+ M( s
ALTER TABLE <table> ENGINE=<engine># F7 d$ T) z6 N

+ m3 R* f9 N/ P* L" h5 d6 I6 A2 e) V7 O6 N! Z3 y+ Q5 P: C
) k* `  T* ?( [3 y6 b
加速ALTER TABLE
. X+ a. T! C* g, C# O
: n* @2 A7 s% P" }) }# u# \3 o8 k9 s$ |  f% r7 |$ G% O: Q; w2 S

) L: V/ P3 N2 N9 ?3 Z+ IMySQL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' @/ g; }( _4 D" S

" B4 ]( N* M/ R: ~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,5 m/ A9 v& L( m7 x4 I0 _
& _2 @. @- }# K. ^4 P3 Q( Y! N  D
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。
0 Z3 X8 Q0 V5 f3 l; |/ `/ w7 l0 K8 ^9 t6 a" Z+ v- R4 O
传统:
* {; T% l  O+ R2 E# [4 C8 d. R' w6 h5 A% L. T
ALTER TABLE table_name MODIFY COLUMN col TINYINT(3) NOT NULL DEFAULT 5;6 l& {: A  z$ i( I
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
( n7 t# w0 T9 U- a1 _: N改它。MySQL没有使用这种优化,然而,任何MODIFY COLUMN都会导致表重建。
$ W1 P, c8 U7 L
" ?7 U" O7 b  I+ v* q6 c1 I' |变化:, G5 F6 Q' l9 P+ v1 X6 [7 G

) z4 f8 n. Y8 ~- k6 \ALTER TABLE table_name ALTER COLUMN col SET DEFAULT 5;
' m+ }: L" m: f+ s8 Q这个命令更改了.frm文件并且没有改动表。它非常快。
# O! E8 j+ V$ C还有一个CHANGE COLUMN
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