您现于de位置乃:亚博 > Mysql

亚博 2017-07-14 Mysql 737

如何理解并正确使用MySQL索引

1 概述

索引乃存储引擎用于快速查找记录de1种数据结构 通过合理de使用数据库索引可以大大提高系统de访问性能 接下来主要介绍于MySql数据库中索引类型 以及如何创建出更加合理且高效de索引技巧.

注:这里主要针对de乃InnoDB存储引擎deB+Tree索引数据结构


2 索引de优点

1 大大减轻了服务器需要扫描de数据量 从而提高了数据de检索速度

2 帮助服务器避免排序和临时表

3 可以将随机I/O变为顺序I/O


3 索引de创建

3.1 主键索引

ALTER TABLE 'table_name' ADD PRIMARY KEY 'index_name' ('column');

3.2 唯1索引

ALTER TABLE 'table_name' ADD UNIQUE 'index_name' ('column');

3.3 普通索引

ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX 'index_name' ('column');

3.4 全文索引

ALTER TABLE 'table_name' ADD FULLTEXT 'index_name' ('column');

3.5 组合索引

ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX 'index_name' ('column1', 'column2', ...);


4 B+Treede索引规则

创建1个测试de用户表

DROP TABLE IF EXISTS user_test;CREATE TABLE user_test(	id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
	user_name varchar(30) NOT NULL,
	sex bit(1) NOT NULL DEFAULT b'1',
	city varchar(50) NOT NULL,
	age int NOT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

创建1个组合索引: ALTER TABLE user_test ADD INDEX idx_user(user_name , city , age);


4.1 索引有效de查询


4.1.1 全值匹配

全值匹配指de乃和索引中de所有列进行匹配 如:以上面创建de索引为例 于where条件后可同时查询(user_name city age)为条件de数据.

注:与where后查询条件de顺序无关 这里乃很多同学容易误解de1个地方

SELECT * FROM user_test WHERE user_name = 'feinik' AND age = 26 AND city = '广州';


4.1.2 匹配最左前缀

匹配最左前缀乃指优先匹配最左索引列 如:上面创建de索引可用于查询条件为:(user_name ) (user_name, city) (user_name , city , age)

注:满足最左前缀查询条件de顺序与索引列de顺序无关 如:(city, user_name) (age, city, user_name)


4.1.3 匹配列前缀

指匹配列值de开头部分 如:查询用户名以feinik开头de所有用户

SELECT * FROM user_test WHERE user_name LIKE 'feinik%';


4.1.4 匹配范围值

如:查询用户名以feinik开头de所有用户 这里使用了索引de第1列

SELECT * FROM user_test WHERE user_name LIKE 'feinik%';


4.2 索引de限制

1 where查询条件中不包含索引列中de最左索引列 则无法使用到索引查询 如:

SELECT * FROM user_test WHERE city = '广州';

SELECT * FROM user_test WHERE age= 26;

SELECT * FROM user_test WHERE city = '广州' AND age = '26';

2 即使wherede查询条件乃最左索引列 也无法使用索引查询用户名以feinik结尾de用户

SELECT * FROM user_test WHERE user_name like '%feinik';

3 如果where查询条件中有某个列de范围查询 则其右边de所有列都无法使用索引优化查询 如:

SELECT * FROM user_test WHERE user_name = 'feinik' AND city LIKE '广州%' AND age = 26;


5 高效de索引策略


5.1 索引列不能乃表达式de1部分 也不能作为函数de参数 否则无法使用索引查询.

SELECT * FROM user_test WHERE user_name = concat(user_name, 'fei');


5.2 前缀索引

有时候需要索引很长de字符列 这会增加索引de存储空间以及降低索引de效率 1种策略乃可以使用哈希索引 还有1种就乃可以使用前缀索引 前缀索引乃选择字符列de前n个字符作为索引 这样可以大大节约索引空间 从而提高索引效率.


5.2.1 前缀索引de选择性

前缀索引要选择足够长de前缀以保证高de选择性 同时又不能太长 我们可以通过以下方式来计算出合适de前缀索引de选择长度值:

(1)

SELECT COUNT(DISTINCT index_column)/COUNT(*) FROM table_name; -- index_column代表要添加前缀索引de列

注:通过以上方式来计算出前缀索引de选择性比值 比值越高说明索引de效率也就越高效.

(2)

SELECTCOUNT(DISTINCT LEFT(index_column,1))/COUNT(*),COUNT(DISTINCT LEFT(index_column,2))/COUNT(*),COUNT(DISTINCT LEFT(index_column,3))/COUNT(*)

...FROM table_name;

注:通过以上语句逐步找到最接近于(1)中de前缀索引de选择性比值 那么就可以使用对应de字符截取长度来做前缀索引了


5.2.2 前缀索引de创建

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (index_column(length));


5.2.3 使用前缀索引de注意点

前缀索引乃1种能使索引更小 更快de有效办法 但乃MySql无法使用前缀索引做ORDER BY 和 GROUP BY以及使用前缀索引做覆盖扫描.


5.3 选择合适de索引列顺序

于组合索引de创建中索引列de顺序非常重要 正确de索引顺序依赖于使用该索引de查询方式 对于组合索引de索引顺序可以通过经验法则来帮助我们完成:将选择性好的de列放到索引最前列 该法则与前缀索引de选择性方法1致 但并不乃说所有de组合索引de顺序都使用该法则就能确定 还需要根据具体de查询场景来确定具体de索引顺序.


5.4 聚集索引与非聚集索引

1 聚集索引

聚集索引决定数据于物理磁盘上de物理排序 1个表只能有1个聚集索引 如果定义了主键 那么InnoDB会通过主键来聚集数据 如果没有定义主键 InnoDB会选择1个唯1de非空索引代替 如果没有唯1de非空索引 InnoDB会隐式定义1个主键来作为聚集索引.

聚集索引可以很大程度de提高访问速度 因为聚集索引将索引和行数据保存于了同1个B-Tree中 所以找到了索引也就相应de找到了对应de行数据 但于使用聚集索引de时候需注意避免随机de聚集索引(1般指主键值不连续 且分布范围不均匀) 如使用UUID来作为聚集索引性能会很差 因为UUID值de不连续会导致增加很多de索引碎片和随机I/O 最终导致查询de性能急剧下降.

2 非聚集索引

与聚集索引不同de乃非聚集索引并不决定数据于磁盘上de物理排序 且于B-Tree中包含索引但不包含行数据 行数据只乃通过保存于B-Tree中de索引对应de指针来指向行数据 如:上面于(user_name city, age)上建立de索引就乃非聚集索引.


5.5 覆盖索引

如果1个索引(如:组合索引)中包含所有要查询de字段de值 那么就称之为覆盖索引 如:

SELECT user_name, city, age FROM user_test WHERE user_name = 'feinik' AND age > 25;

因为要查询de字段(user_name, city, age)都包含于组合索引de索引列中 所以就使用了覆盖索引查询 查看乃否使用了覆盖索引可以通过执行计划中deExtra中de值为Using index则证明使用了覆盖索引 覆盖索引可以极大de提高访问性能.


5.6 如何使用索引来排序

于排序操作中如果能使用到索引来排序 那么可以极大de提高排序de速度 要使用索引来排序需要满足以下两点即可.

1 ORDER BY子句后de列顺序要与组合索引de列顺序1致 且所有排序列de排序方向(正序/倒序)需1致
2 所查询de字段值需要包含于索引列中 及满足覆盖索引


通过例子来具体分析

于user_test表上创建1个组合索引

ALTER TABLE user_test ADD INDEX index_user(user_name , city , age);

可以使用到索引排序de案例

1 SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name;

2 SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name, city;

3 SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name DESC, city DESC;

4 SELECT user_name, city, age FROM user_test WHERE user_name = 'feinik' ORDER BY city;

注:第4点比较特殊1点 如果where查询条件为索引列de第1列 且为常量条件 那么也可以使用到索引

无法使用索引排序de案例

1 sex不于索引列中

SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name, sex;

2 排序列de方向不1致

SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name ASC, city DESC;

3 所要查询de字段列sex没有包含于索引列中

SELECT user_name, city, age, sex FROM user_test ORDER BY user_name;

4 where查询条件后deuser_name为范围查询 所以无法使用到索引de其他列

SELECT user_name, city, age FROM user_test WHERE user_name LIKE 'feinik%' ORDER BY city;

5 多表连接查询时 只有当ORDER BY后de排序字段都乃第1个表中de索引列(需要满足以上索引排序de两个规则)时 方可使用索引排序.如:再创建1个用户de扩展表user_test_ext 并建立uidde索引.

DROP TABLE IF EXISTS user_test_ext;CREATE TABLE user_test_ext(    id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,

    uid int NOT NULL,

    u_password VARCHAR(64) NOT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;ALTER TABLE user_test_ext ADD INDEX index_user_ext(uid);

走索引排序

SELECT user_name, city, age FROM user_test u LEFT JOIN user_test_ext ue ON u.id = ue.uid ORDER BY u.user_name;

不走索引排序

SELECT user_name, city, age FROM user_test u LEFT JOIN user_test_ext ue ON u.id = ue.uid ORDER BY ue.uid;


6 总结

本文主要讲了B+Tree树结构de索引规则 不同索引de创建 以及如何正确de创建出高效de索引技巧来尽可能de提高查询速度 当然了关于索引de使用技巧不单单只有这些 关于索引de更多技巧还需平时不断de积累相关经验.


评论