讲真,MySQL索引优化看这篇文章就够了

本文主要讨论MySQL索引的部分知识。将会从MySQL索引基础、索引优化实战和数据库索引背后的数据结构三部分相关内容,下面一一展开。

一、MySQL——索引基础

首先,我们将从索引基础开始介绍一下什么是索引,分析索引的几种类型,并探讨一下如何创建索引以及索引设计的基本原则。

此部分用于测试索引创建的user表的结构如下:

1、什么是索引

“索引(在MySQL中也叫“键key”)是存储引擎快速找到记录的一种数据结构。”

——《高性能MySQL》

我们需要知道索引其实是一种数据结构,其功能是帮助我们快速匹配查找到需要的数据行,是数据库性能优化最常用的工具之一。其作用相当于超市里的导购员、书本里的目录。

2、索引类型

可以使用SHOW INDEX FROM table_name;查看索引详情:

主键索引 PRIMARY KEY

它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。注意:一个表只能有一个主键。

唯一索引 UNIQUE

唯一索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。

可以通过ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column);创建唯一索引:

可以通过ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column1,column2);创建唯一组合索引:

普通索引 INDEX

这是最基本的索引,它没有任何限制。

可以通过ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column);创建普通索引:

组合索引 INDEX

即一个索引包含多个列,多用于避免回表查询。

可以通过ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(column1,column2, column3);创建组合索引:

全文索引 FULLTEXT

也称全文检索,是目前搜索引擎使用的一种关键技术。

可以通过ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column);创建全文索引:

索引一经创建不能修改,如果要修改索引,只能删除重建。可以使用DROP INDEX index_name ON table_name;删除索引。

3、索引设计的原则

适合索引的列是出现在where子句中的列,或者连接子句中指定的列;

基数较小的类,索引效果较差,没有必要在此列建立索引;

使用短索引,如果对长字符串列进行索引,应该指定一个前缀长度,这样能够节省大量索引空间;

不要过度索引。索引需要额外的磁盘空间,并降低写操作的性能。在修改表内容的时候,索引会进行更新甚至重构,索引列越多,这个时间就会越长。所以只保持需要的索引有利于查询即可。

二、MySQL——索引优化实战

上面我们介绍了索引的基本内容,这部分我们介绍索引优化实战。在介绍索引优化实战之前,首先要介绍两个与索引相关的重要概念,这两个概念对于索引优化至关重要。

此部分用于测试的user表结构:

1、索引相关的重要概念

基数

单个列唯一键(distict_keys)的数量叫做基数。

SELECT COUNT(DISTINCT name),COUNT(DISTINCT gender) FROM user;

user表的总行数是5,gender列的基数是2,说明gender列里面有大量重复值,name列的基数等于总行数,说明name列没有重复值,相当于主键。

返回数据的比例:

user表中共有5条数据:

SELECT * FROM user;

查询满足性别为0(男)的记录数:

那么返回记录的比例数是:

同理,查询name为'swj'的记录数:

返回记录的比例数是:

现在问题来了,假设name、gender列都有索引,那么SELECT * FROM user WHERE gender = 0; SELECT * FROM user WHERE name = 'swj';都能命中索引吗?

user表的索引详情:

SELECT * FROM user WHERE gender = 0;没有命中索引,注意filtered的值就是上面我们计算的返回记录的比例数。

SELECT * FROM user WHERE name = 'swj';命中了索引index_name,因为走索引直接就能找到要查询的记录,所以filtered的值为100。

因此,返回表中30%内的数据会走索引,返回超过30%数据就使用全表扫描。当然这个结论太绝对了,也并不是绝对的30%,只是一个大概的范围。

回表

当对一个列创建索引之后,索引会包含该列的键值及键值对应行所在的rowid。通过索引中记录的rowid访问表中的数据就叫回表。回表次数太多会严重影响SQL性能,如果回表次数太多,就不应该走索引扫描,应该直接走全表扫描。

EXPLAIN命令结果中的Using Index意味着不会回表,通过索引就可以获得主要的数据。Using Where则意味着需要回表取数据。

2、索引优化实战

有些时候虽然数据库有索引,但是并不被优化器选择使用。

我们可以通过SHOW STATUS LIKE 'Handler_read%';查看索引的使用情况:

Handler_read_key:如果索引正在工作,Handler_read_key的值将很高。

Handler_read_rnd_next:数据文件中读取下一行的请求数,如果正在进行大量的表扫描,值将较高,则说明索引利用不理想。

索引优化规则:

如果MySQL估计使用索引比全表扫描还慢,则不会使用索引。

返回数据的比例是重要的指标,比例越低越容易命中索引。记住这个范围值——30%,后面所讲的内容都是建立在返回数据的比例在30%以内的基础上。

前导模糊查询不能命中索引。

name列创建普通索引:

前导模糊查询不能命中索引:

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name LIKE '%s%';

非前导模糊查询则可以使用索引,可优化为使用非前导模糊查询:

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name LIKE 's%';

数据类型出现隐式转换的时候不会命中索引,特别是当列类型是字符串,一定要将字符常量值用引号引起来。

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name=1;

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name='1';

复合索引的情况下,查询条件不包含索引列最左边部分(不满足最左原则),不会命中符合索引。

name,age,status列创建复合索引:

ALTER TABLE user ADD INDEX index_name (name,age,status);

user表索引详情:

SHOW INDEX FROM user;

根据最左原则,可以命中复合索引index_name:

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name='swj' AND status=1;

注意,最左原则并不是说是查询条件的顺序:

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE status=1 AND name='swj';

而是查询条件中是否包含索引最左列字段:

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE status=2 ;

union、in、or都能够命中索引,建议使用in。

union:

EXPLAIN SELECT*FROM user WHERE status=1

UNION ALL

SELECT*FROM user WHERE status = 2;

in:

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE status IN (1,2);

or:

EXPLAIN SELECT*FROM user WHERE status=1OR status=2;

查询的CPU消耗:or>in>union

用or分割开的条件,如果or前的条件中列有索引,而后面的列中没有索引,那么涉及到的索引都不会被用到。

EXPLAIN SELECT * FROM payment WHERE customer_id = 203 OR amount = 3.96;

因为or后面的条件列中没有索引,那么后面的查询肯定要走全表扫描,在存在全表扫描的情况下,就没有必要多一次索引扫描增加IO访问。

负向条件查询不能使用索引,可以优化为in查询。

负向条件有:!=、、not in、not exists、not like等。

status列创建索引:

ALTER TABLE user ADD INDEX index_status (status);

user表索引详情:

SHOW INDEX FROM user;

负向条件不能命中缓存:

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE status !=1 AND status != 2;

可以优化为in查询,但是前提是区分度要高,返回数据的比例在30%以内:

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE status IN (0,3,4);

范围条件查询可以命中索引。范围条件有:、>=、between等。

status,age列分别创建索引:

ALTER TABLE user ADD INDEX index_status (status);

ALTER TABLE user ADD INDEX index_age (age);

user表索引详情:

SHOW INDEX FROM user;

范围条件查询可以命中索引:

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE status>5;

范围列可以用到索引(联合索引必须是最左前缀),但是范围列后面的列无法用到索引,索引最多用于一个范围列,如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引:

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE status>5 AND age

如果是范围查询和等值查询同时存在,优先匹配等值查询列的索引:

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE status>5 AND age=24;

数据库执行计算不会命中索引。

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE age>24;

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE age+1>24;

计算逻辑应该尽量放到业务层处理,节省数据库的CPU的同时最大限度的命中索引。

利用覆盖索引进行查询,避免回表。

被查询的列,数据能从索引中取得,而不用通过行定位符row-locator再到row上获取,即“被查询列要被所建的索引覆盖”,这能够加速查询速度。

user表的索引详情:

因为status字段是索引列,所以直接从索引中就可以获取值,不必回表查询:

Using Index代表从索引中查询:

EXPLAIN SELECT status FROM user where status=1;

当查询其他列时,就需要回表查询,这也是为什么要避免SELECT*的原因之一:

EXPLAIN SELECT * FROM user where status=1;

建立索引的列,不允许为null。

单列索引不存null值,复合索引不存全为null的值,如果列允许为null,可能会得到“不符合预期”的结果集,所以,请使用not null约束以及默认值。

remark列建立索引:

ALTER TABLE user ADD INDEX index_remark (remark);

IS NULL可以命中索引:

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE remark IS NULL;

IS NOT NULL不能命中索引:

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE remark IS NOT NULL;

虽然IS NULL可以命中索引,但是NULL本身就不是一种好的数据库设计,应该使用NOT NULL约束以及默认值。

更新十分频繁的字段上不宜建立索引:因为更新操作会变更B+树,重建索引。这个过程是十分消耗数据库性能的。

区分度不大的字段上不宜建立索引:类似于性别这种区分度不大的字段,建立索引的意义不大。因为不能有效过滤数据,性能和全表扫描相当。另外返回数据的比例在30%以外的情况下,优化器不会选择使用索引。

业务上具有唯一特性的字段,即使是多个字段的组合,也必须建成唯一索引。虽然唯一索引会影响insert速度,但是对于查询的速度提升是非常明显的。另外,即使在应用层做了非常完善的校验控制,只要没有唯一索引,在并发的情况下,依然有脏数据产生。

多表关联时,要保证关联字段上一定有索引。

创建索引时避免以下错误观念:索引越多越好,认为一个查询就需要建一个索引;宁缺勿滥,认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度;抵制唯一索引,认为业务的唯一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决;过早优化,在不了解系统的情况下就开始优化。

3、小结

对于自己编写的SQL查询语句,要尽量使用EXPLAIN命令分析一下,做一个对SQL性能有追求的程序员。衡量一个程序员是否靠谱,SQL能力是一个重要的指标。作为后端程序员,深以为然。

三、数据库索引背后的数据结构

第一部分开头我们简单提到,索引是存储引擎快速找到记录的一种数据结构。进一步说,在数据库系统里,这种数据结构要满足特定查找算法,即这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。

1、B-Tree

B-Tree是一种平衡的多路查找(又称排序)树,在文件系统中和数据库系统中有所应用,主要用作文件的索引。其中的B就表示平衡(Balance) 。

B-Tree的特性

为了描述B-Tree,首先定义一条数据记录为一个二元组[key, data],key为记录的键值,对于不同数据记录,key是互不相同的;data为数据记录除key外的数据。那么B-Tree是满足下列条件的数据结构:

d为大于1的一个正整数,称为B-Tree的度:

h为一个正整数,称为B-Tree的高度:

key和指针互相间隔,节点两端是指针:

一个节点中的key从左到右非递减排列:

所有节点组成树结构。

每个指针要么为null,要么指向另外一个节点;每个非叶子节点由n-1个key和n个指针组成,其中d

每个叶子节点最少包含一个key和两个指针,最多包含2d-1个key和2d个指针,叶节点的指针均为null:

所有叶节点具有相同的深度,等于树高h。

如果某个指针在节点node最左边且不为null,则其指向节点的所有key小于key1,其中key1为node的第一个key的值:

如果某个指针在节点node最右边且不为null,则其指向节点的所有key大于keym,其中keym为node的最后一个key的值:

如果某个指针在节点node的左右相邻key分别是keyi和keyi+1且不为null,则其指向节点的所有key小于keyi+1且大于keyi:

B-Tree查找数据

B-Tree是一个非常有效率的索引数据结构。这主要得益于B-Tree的度可以非常大,高度会变的非常小,只需要二分几次就可以找到数据。例如一个度为d的B-Tree,设其索引N个key,则其树高h的上限为logd((N+1)/2)),检索一个key,其查找节点个数的渐进复杂度为O(logdN)。

在B-Tree中按key检索数据的算法非常直观:

首先从根节点进行二分查找,如果找到则返回对应节点的data;

否则对相应区间的指针指向的节点递归进行查找,如果找到则返回对应节点的data;

如果找不到,则重复上述“对相应区间的指针指向的节点递归进行查找”,直到找到节点或找到null指针,前者查找成功,后者查找失败。

2、B+Tree

B+Tree是B-Tree的一种变种。一般来说,B+Tree比B-Tree更适合实现外存储索引结构,具体原因与外存储器原理及计算机存取原理有关,将在以后讨论。

B+Tree的特性

区别于B-Tree:

每个节点的指针上限为2d而不是2d+1;

内节点不存储data,只存储key;叶子节点不存储指针。

3、带有顺序访问指针的B+Tree

一般在数据库系统或者文件系统中,并不是直接使用B+Tree作为索引数据结构的,而是在B+Tree的基础上做了优化,增加了顺序访问指针,提升了区间查询的性能。

如上图所示,在B+Tree的每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针,就形成了带有顺序访问指针的B+Tree。

例如要查询18到30之间的数据记录,只要先找到18,然后顺着顺序访问指针就可以访问到所有的数据节点。这样就提升了区间查询的性能。数据库的索引全扫描index和索引范围扫描range就是基于此实现的。

四、总结

索引能够提高系统的性能,设计有效的索引是十分重要的。希望看完的小伙伴能够有所收获,如有更多建议,也欢迎留言与我交流!

参考

《深入浅出MySQL》

《MySQL索引背后的数据结构及算法原理》

http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html

  • 发表于:
  • 原文链接:https://kuaibao.qq.com/s/20181128B1OOKE00?refer=cp_1026
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