MySQL索引详解和优化技巧

myskya

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
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
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
在InnoDB中，只有事务提交后才会解锁

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
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。

B-TREE
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
9 h9 B3 I7 n7 i- s3 l# l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。
- t* C; z/ V  E, J' }

1. 
   4 Z1 L. O* F" R! M
2. CREATE TABLE People(
   
3. last_name varchar(50)   not  null
   ; x/ `0 l1 h3 l3 N
4.           first_name  varchar(50)     not   null
   
5.           dob  date      not    null
   
6.       gende       enum('m','f')    not    null
   9 V! e. e' j4 s" i' X3 K3 A8 y
7.         key(last_name,first_name,dob)

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匹配全名
9 j; k' u, x- k& h& H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。
的人。
匹配最左前缀
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。
匹配列前缀
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。
* d9 U) M, U$ R! ^% W2 T! M匹配范围值
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．
精确匹配一部分并且匹配某个范围中的另一部分
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
列并且对first name列进行了范囤查询。
name
只访问索引的查询
! S  w  G7 A! f: X( A1 c, hB-Tree索引通常能支持只访问索引的查询，它不会访问数据行。

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，
$ h; E; g4 j* v' ~  i, }7 q/ k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
" W* Y2 F1 P2 M9 T找方式也可以同等地应用于ORDER BY。

下面是B-Tree索引的一些局限：
7 }# Y" F' Q+ c1 ?3 H2 m7 U+ ~
0 D4 i4 [* S" Q" G: G2 u5 F+ \6 H1,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，
* T( t* J+ n. M4 |5 M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
; N# }/ Z/ ~1 g" [2 _8 I8 Z0 Q4 H氏以特定字符结尾的人。

! u' o: ], {3 N1 Z. Q3 u2,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
义first_name列的值，MySQL就只能使用索引的第一列。

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
! K/ x+ j% m2 S3 y5 l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
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。
( S# g9 Q: H7 S4 q, R% S
哈希索引，空间索引和全文索引等，暂时没有设计
1 X' O6 ?& V% L$ v+ V2 |# c2 G% X
高性能索引策略

. Q8 |2 _0 l$ |& l/ z) P1，隔离列，意思就是不要对查询条件中列进行计算等操作
2，前缀索引，针对blob和text，较长的varchar类型，使用前缀索引
/ D, y! [$ K* a( F2 z# eSelect count(distinct 列) /count(*) from table;
看看这个值时多少，如0.0312
! `4 Y# |$ |  I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
，这对于大表很有用。
Select  count(distinct left(列,3)) /count(*)  as  sel1,
count(distinct left(列,4)) /count(*)  as  sel1  ,
count(distinct left(列,5)) /count(*)  as  sel1,
. x0 C2 M! r+ _: }, W" a count(distinct left(列,6)) /count(*)  as  sel1,
* S. t1 `9 l1 t8 C$ ^3 {! y count(distinct left(列,7)) /count(*)  as  sel1   from table;
找到接近0.0312即可。
, Q9 Y3 m1 w" E2 t
7 L' f2 @6 l' P, ]2 M3 A6 hAlter table table_name add key (列(7))
3,覆盖索引
9 C& M1 N8 _; ?0 Z7 P( }- V! r包含或者覆盖所有满足查询的数据索引叫做覆盖索引
- J+ m1 z2 i1 U: j6 i* h' pexplain时，extra中的会显示using index
# W& T3 Q+ Y3 G! E8 R6 a$ `这里一个重要的原则是
+ j  j9 N% I, I; q; O2 |" ~! ]% Rselect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
4 }3 G. F4 L/ Q+ T如select id from table_name;
. M  h2 t# o& s+ M9 p
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
  V& ^6 V7 L, ^! }1 b8 F* w1 X1 d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。

1. Explain Select * from table_name where col ='nam' and col1 like '%name%';
   6 k1 f- \& }9 r* X
2. Extra:using where

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该索引不能覆盖查询的原因：
0 g9 t; Y  T% w  J3 ~" u2 N5 n  a; I1，
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。
2，
1 a8 P8 p5 D/ R# _) qMySQL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。
% r1 ?: Q/ d; ]9 _3 L& l# L: H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：
) K1 K& m9 b9 D
4,为排序使用索引扫描
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。
explain输出type为index，表示mysql会扫描索引

# }0 |7 s* @0 B$ R0 r* K8 u8 a+ e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 m9 c; ]) J% u" {& G1 Q1 y8 a& z
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。

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。

ORDER 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。

  d; z% _1 `' b2 ~- H' K8 P5 S使用join可能情况会有不同

5，压缩索引（myisam）
6，多余和重复索引（应该避免）

- v, Q6 Q# n  v8 j7 ^多余索引（Redundant Index）和重复索引有一些不同。如果列（A,B）
3 M' l! A3 l0 ~% m3 H( u  y$ a7 G上有索引，那么另外一个列（A）上的
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。）
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。
& r  ]; O4 T+ q" x1 v5 m+ b
# {7 V; O! Z& ]* s# g/ |要点：
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．

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
7 }! q7 u2 F1 O+ M+ v
4 q- s' d% ~1 q% X8 Z8 ?% x5 r
% n* p1 ?2 I- o- G
' j0 N0 l/ Q* m7 e0 E5 u/ G

myskya

创建索引时，

, l7 v$ o( F4 J* U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



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

1 ]1 f  ^- P5 G) Q; k. C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。
$ E' E+ Y/ L- d
5 q9 u$ D% v4 N

4 ], l% L' d: s9 C/ l, r& o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。
) }# T3 @- L% J" \, P
0 A0 A/ |  h. m# M8 W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

+ l; y0 H" d& [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
/ |  C/ d: t; z, \1 W5 _


( E$ p9 u, ]* P! x2 d避免多个范围条件，只能对其中一个使用索引



, p5 y0 N3 O6 z8 \! [3 G索引和表维护
8 I* P! T$ y( Q
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.
" N3 Y, N" V/ o: O7 f8 }* g* q
check table table_name;
; O+ c, c: D& {- y) E9 rrepair table table_name;
Show index from table_name;检查索引的基数性

主要关注cardinality列，显示存储引擎估计的索引中唯一值的数量

; }  l+ N/ e5 V0 g* z7 }

( O7 ]3 L5 U8 DB-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 ^! `4 _, E% ~/ T) X表数据也能变成碎片化。两种类型：
1 t' Y* w  q8 `( ^2 x1 B+ q
3 L' d6 @( A3 Z" ~- q% G. }7 O1，行碎片

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。
/ c: e" F: V9 {* @; X
5 i: }1 i3 @/ C8 O+ P2 K/ v  G0 z
, Y; P: x* q: T/ ?* d
2，内部行碎片
4 O$ _4 w0 V* }3 u
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

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。

" U7 ^  _, [1 T/ r; M- w
2 e3 n$ u, M. }7 v2 l" m: u( o
为了消除碎片，可以允许OPTIMIZE TABLE或转储并重新加载数据。
! C* ?5 n2 `! m9 k: k7 C/ C

6 R3 f( d& R7 p; v% K* u. b
ALTER TABLE <table> ENGINE=<engine>
# J& w; ?* m% j  ]- n5 u

4 z% C6 ~# E. M- M2 X6 M: f
* O' E, o. k8 v8 C加速ALTER TABLE


1 n/ h0 i- f8 c3 b9 N% _+ z9 P6 `6 B
! o. P+ t+ y% ~8 H, W+ ^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
/ S& z( e5 J: i# T0 Q, W
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，
! E, t' ?: ]$ B: x' W) v$ |: v
+ q# i7 x) |6 J! X: c$ K* `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。

5 N7 t+ c8 r" b+ r7 k3 e7 P, z传统：
" \$ C! O4 ^: o9 `: m. t) h
" V  ]4 [7 K" \" ^' p& {ALTER TABLE table_name MODIFY COLUMN col TINYINT(3) NOT NULL DEFAULT 5;
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
& N( _, t' C+ W# P% d改它。MySQL没有使用这种优化，然而，任何MODIFY COLUMN都会导致表重建。

变化：

ALTER TABLE table_name ALTER COLUMN col SET DEFAULT 5;
: m$ R2 {8 _' g' N: |2 `7 k这个命令更改了.frm文件并且没有改动表。它非常快。
还有一个CHANGE COLUMN