mysql索引和查询语句优化

mysql 索引和查询语句优化

对于任何DBMS,索引都是进行优化的最主要的因素。对于少量的数据,没有合适的索引影响不是很大,但是,当随着数据量的增加,性能会急剧下降。

如果对多列进行索引(组合索引),列的顺序非常重要,MySQL仅能对索引最左边的前缀进行有效的查找。

例如:

假 设存在组合索引it1c1c2(c1,c2),查询语句

能够使用该索引。查询语句

也能够使用该索引。但是,查询语句

不能够使用该索引,因为没有组合索引的引导列,即,要想使用c2列进行查找,必需出现c1等于某值。

索引是快速搜索的关键。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。

下面介绍几种常见的MySQL索引类型:

在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表:

我们随机向里面插入了10000条记录,其中有一条:5555, admin。

在查找username="admin"的记录

时,如果在username上已经建立了索引,MySQL无须任何扫描,即准确可找到该记录。相反,MySQL会扫描所有记录,即要查询10000条记录。

索引分单列索引和组合索引。单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引。组合索引,即一个索包含多个列。

MySQL索引类型包括:

(1)普通索引

这是最基本的索引,它没有任何限制。它有以下几种创建方式:

创建索引

如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length,下同。

修改表结构

创建表的时候直接指定

删除索引的语法:

(2)MySQL索引类型:唯一索引

它与前面的普通索引类似,不同的就是: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。它有以下几种创建方式:

创建索引

修改表结构

创建表的时候直接指定

(3)MySQL索引类型:主键索引

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:

当然也可以用 ALTER

命令。记住:一个表只能有一个主键。

(4)组合索引

为了形象地对比单列索引和组合索引,为表添加多个字段:

为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里:

建表时,usernname长度为 16,这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10,这样会加速索引查询速度,还会减少索引文件的大小,提高INSERT的更新速度。

如果分别在 usernname,city,age上建立单列索引,让该表有3个单列索引,查询时和上述的组合索引效率也会大不一样,远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引,但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。

建立这样的组合索引,其实是相当于分别建立了下面三组组合索引:

以上的相关内容就是对MySQL索引类型的部分内容的介绍,望你能有所收获。

使用索引的注意事项

使用索引时,有以下一些技巧和注意事项:

索引不会包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都将不会被包含在MySQL索引中,复合索引中只要有一列含有NULL值,那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

使用短索引

对串列进行索引,如果可能应该指定一个前缀长度。例如,如果有一个CHAR(255)的列,如果在前10个或20个字符内,多数值是惟一的,那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

索引列排序

MySQL查询只使用一个索引,因此如果where子句中已经使用了索引的话,那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作;尽量不要包含多个列的排序,如果需要最好给这些列创建复合索引。

like语句操作

一般情况下不鼓励使用like操作,如果非使用不可,如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用MySQL索引而like “aaa%”可以使用索引。

不要在列上进行运算

将在每个行上进行运算,这将导致索引失效而进行全表扫描,因此我们可以改成

不使用NOT IN和操作

最左前缀原理与相关优化

高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引,这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关,下面通过例子说明最左前缀原理。

这里先说一下联合索引的概念。在上文中,我们都是假设索引只引用了单个的列,实际上,MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列,这种索引叫做联合索引,一般的,一个联合索引是一个有序元组,其中各个元素均为数据表的一列,实际上要严格定义索引需要用到关系代数,但是这里我不想讨论太多关系代数的话题,因为那样会显得很枯燥,所以这里就不再做严格定义。另外,单列索引可以看成联合索引元素数为1的特例。

以employees.titles表为例,下面先查看其上都有哪些索引:

从结果中可以到titles表的主索引为,还有一个辅助索引。为了避免多个索引使事情变复杂(MySQL的SQL优化器在多索引时行为比较复杂),这里我们将辅助索引drop掉:

ALTER TABLE employees.titles DROP INDEX emp_no;

这样就可以专心分析索引PRIMARY的行为了。

情况一:全列匹配。

很明显,当按照索引中所有列进行精确匹配(这里精确匹配指“=”或“IN”匹配)时,索引可以被用到。这里有一点需要注意,理论上索引对顺序是敏感的,但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引,例如我们将where中的条件顺序颠倒:

效果是一样的。

情况二:最左前缀匹配。

当查询条件精确匹配索引的左边连续一个或几个列时,如或,所以可以被用到,但是只能用到一部分,即条件所组成的最左前缀。上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引,但是key_len为4,说明只用到了索引的第一列前缀。

情况三:查询条件用到了索引中列的精确匹配,但是中间某个条件未提供。

此时索引使用情况和情况二相同,因为title未提供,所以查询只用到了索引的第一列,而后面的from_date虽然也在索引中,但是由于title不存在而无法和左前缀连接,因此需要对结果进行扫描过滤from_date(这里由于emp_no唯一,所以不存在扫描)。如果想让from_date也使用索引而不是where过滤,可以增加一个辅助索引,此时上面的查询会使用这个索引。除此之外,还可以使用一种称之为“隔离列”的优化方法,将emp_no与from_date之间的“坑”填上。

首先我们看下title一共有几种不同的值:

只有7种。在这种成为“坑”的列值比较少的情况下,可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀:

这次key_len为59,说明索引被用全了,但是从type和rows看出IN实际上执行了一个range查询,这里检查了7个key。看下两种查询的性能比较:

“填坑”后性能提升了一点。如果经过emp_no筛选后余下很多数据,则后者性能优势会更加明显。当然,如果title的值很多,用填坑就不合适了,必须建立辅助索引。

情况四:查询条件没有指定索引第一列。

由于不是最左前缀,索引这样的查询显然用不到索引。

情况五:匹配某列的前缀字符串。

此时可以用到索引,但是如果通配符不是只出现在末尾,则无法使用索引。(原文表述有误,如果通配符%不出现在开头,则可以用到索引,但根据具体情况不同可能只会用其中一个前缀)

情况六:范围查询。

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

可以看到索引对第二个范围索引无能为力。这里特别要说明MySQL一个有意思的地方,那就是仅用explain可能无法区分范围索引和多值匹配,因为在type中这两者都显示为range。同时,用了“between”并不意味着就是范围查询,例如下面的查询:

看起来是用了两个范围查询,但作用于emp_no上的“BETWEEN”实际上相当于“IN”,也就是说emp_no实际是多值精确匹配。可以看到这个查询用到了索引全部三个列。因此在MySQL中要谨慎地区分多值匹配和范围匹配,否则会对MySQL的行为产生困惑。

情况七:查询条件中含有函数或表达式。

很不幸,如果查询条件中含有函数或表达式,则MySQL不会为这列使用索引(虽然某些在数学意义上可以使用)。例如:

虽然这个查询和情况五中功能相同,但是由于使用了函数left,则无法为title列应用索引,而情况五中用LIKE则可以。再如:

显然这个查询等价于查询emp_no为10001的函数,但是由于查询条件是一个表达式,MySQL无法为其使用索引。看来MySQL还没有智能到自动优化常量表达式的程度,因此在写查询语句时尽量避免表达式出现在查询中,而是先手工私下代数运算,转换为无表达式的查询语句。

索引选择性与前缀索引

既然索引可以加快查询速度,那么是不是只要是查询语句需要,就建上索引?答案是否定的。因为索引虽然加快了查询速度,但索引也是有代价的:索引文件本身要消耗存储空间,同时索引会加重插入、删除和修改记录时的负担,另外,MySQL在运行时也要消耗资源维护索引,因此索引并不是越多越好。一般两种情况下不建议建索引。

第一种情况是表记录比较少,例如一两千条甚至只有几百条记录的表,没必要建索引,让查询做全表扫描就好了。至于多少条记录才算多,这个个人有个人的看法,我个人的经验是以2000作为分界线,记录数不超过 2000可以考虑不建索引,超过2000条可以酌情考虑索引。

另一种不建议建索引的情况是索引的选择性较低。所谓索引的选择性(Selectivity),是指不重复的索引值(也叫基数,Cardinality)与表记录数(#T)的比值:

Index Selectivity = Cardinality / #T

显然选择性的取值范围为(0, 1],选择性越高的索引价值越大,这是由B+Tree的性质决定的。例如,上文用到的employees.titles表,如果title字段经常被单独查询,是否需要建索引,我们看一下它的选择性:

有一种与索引选择性有关的索引优化策略叫做前缀索引,就是用列的前缀代替整个列作为索引key,当前缀长度合适时,可以做到既使得前缀索引的选择性接近全列索引,同时因为索引key变短而减少了索引文件的大小和维护开销。下面以employees.employees表为例介绍前缀索引的选择和使用。

从图12可以看到employees表只有一个索引,那么如果我们想按名字搜索一个人,就只能全表扫描了:

如果频繁按名字搜索员工,这样显然效率很低,因此我们可以考虑建索引。有两种选择,建或,看下两个索引的选择性:

显然选择性太低,选择性很好,但是first_name和last_name加起来长度为30,有没有兼顾长度和选择性的办法?可以考虑用first_name和last_name的前几个字符建立索引,例如,看看其选择性:

选择性还不错,但离0.9313还是有点距离,那么把last_name前缀加到4:

这时选择性已经很理想了,而这个索引的长度只有18,比短了接近一半,我们把这个前缀索引 建上:

此时再执行一遍按名字查询,比较分析一下与建索引前的结果:

性能的提升是显著的,查询速度提高了120多倍。

前缀索引兼顾索引大小和查询速度,但是其缺点是不能用于ORDER BY和GROUP BY操作,也不能用于Covering index(即当索引本身包含查询所需全部数据时,不再访问数据文件本身)。

补充该节中的"范围查询"说明:

Mysql对于范围查询range分的优化为单字段优化和多元素优化:

单元素索引范围条件的定义如下:

· 对于BTREE和HASH索引,当使用=、、IN、IS NULL或者IS NOT NULL操作符时,关键元素与常量值的比较关系对应一个范围条件,即const范围。

· 对于BTREE索引,当使用>、=、,或者LIKE 'pattern'(其中 'pattern'不以通配符开始)操作符时,关键元素与常量值的比较关系对应一个范围条件。

· 对于所有类型的索引,多个范围条件结合OR或AND则产生一个范围条件。

前面描述的“常量值”系指:

· 查询字符串中的常量

· 同一联接中的const或system表中的列

· 无关联子查询的结果

· 完全从前面类型的子表达式组成的表达式

多元素索引的范围条件:

(key_part1 = 1 AND key_part2 5)

Mysql检索时间查询 (版本要求: 5.0.37或以上)

开启profile1

2 Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

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