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大揭秘! MySQL資料庫之索引

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2020-01-23 22:40:352211瀏覽

大揭秘! MySQL資料庫之索引

1、概述

索引是一種儲存引擎用於快速尋找記錄的資料結構,透過合理的使用資料庫索引可以大幅提高系統的存取效能,接下來主要介紹在

MySql資料庫中索引類型,以及如何建立出更合理且有效率的索引技巧。

註:這裡主要針對的是InnoDB儲存引擎的B Tree索引資料結構

#2、索引的優點

大幅減輕了伺服器需要掃描的資料量,從而提高了資料的檢索速度

幫助伺服器避免排序和臨時表

可以將隨機I/O變為順序I/O

3、索引的建立

#3.1、主鍵索引

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

3.2、唯一索引

#
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、組合索引

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

4、B Tree的索引規則

#建立一個測試的使用者表

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;

建立一個組合索引: ALTER TABLE user_test ADD INDEX idx_user(user_name , city , age);

4.1、索引有效的查詢

#4.1.1、全值符合

全值匹配指的是和索引中的所有列進行匹配,如:以上面創建的索引為例,在where條件後可同時查詢(user_name,city,age)為

條件的資料。

註:與where後查詢條件的順序無關,這裡是很多同學容易誤解的一個地方

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

4.1.2、匹配最左前綴

比對最左前綴是指優先匹配最左索引列,如:上面建立的索引可用於查詢條件為:(user_name )、(user_name, city)、(user_name , city , age)

註:滿足最左前綴查詢條件的順序與索引列的順序無關,如:(city, user_name)、(age, city, user_name)

4.1.3、符合列前綴

#指符合列值的開頭部分,如:查詢使用者名稱以feinik開頭的所有使用者

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

4.1.4、符合範圍值

如:查詢用戶名以feinik開頭的所有用戶,這裡使用了索引的第一列

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

4.2、索引的限制

1、where查詢條件中不包含索引列中最左邊的索引列,則無法使用到索引查詢,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where的查詢條件是最左索引列,也無法使用索引查詢使用者名稱以feinik結尾的使用者

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

3、如果where查詢條件中有某個列的範圍查詢,則其右邊的所有欄位都無法使用索引最佳化查詢,如:

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

5、高效率的索引策略

5.1、索引列不能是表達式的一部分,也不能作為函數的參數,否則無法使用索引查詢。

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

5.2、前綴索引

有時候需要索引很長的字元列,這會增加索引的儲存空間以及降低索引的效率,一種策略是可以使用哈希索引,還有一種就是可以使

用前綴索引,前綴索引是選擇字元列的前n個字元作為索引,這樣可以大大節約索引空間,從而提高索引效率。

5.2.1、前綴索引的選擇性

#前綴索引要選擇足夠長的前綴以保證高的選擇性,同時又不能太長,我們可以透過以下方式來計算出適當的前綴索引的選擇長度值:

(1)

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

註:透過以上方式來計算出前綴索引的選擇性比值,比值越高說明索引的效率也越有效率。

(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;

##「註:透過上述語句逐步找到最接近(1)中的前綴索引的選擇性比值,那麼就可以使用對應的字元截取長度來做前綴索引了

5.2.2、前綴索引的建立

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

5.2.3、使用前綴索引的注意點

前綴索引是一種能讓索引更小,更快的有效方法,但是MySql無法使用前綴索引做ORDER BY 和GROUP BY以及使用前綴索引做覆蓋

掃描。

5.3、选择合适的索引列顺序

在组合索引的创建中索引列的顺序非常重要,正确的索引顺序依赖于使用该索引的查询方式,对于组合索引的索引顺序可以通过经验

法则来帮助我们完成:将选择性最高的列放到索引最前列,该法则与前缀索引的选择性方法一致,但并不是说所有的组合索引的顺序

都使用该法则就能确定,还需要根据具体的查询场景来确定具体的索引顺序。

5.4 聚集索引与非聚集索引

1、聚集索引

聚集索引决定数据在物理磁盘上的物理排序,一个表只能有一个聚集索引,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会选择一个唯一的非空索引代替,如果没有唯一的非空索引,InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚集索

引。

聚集索引可以很大程度的提高访问速度,因为聚集索引将索引和行数据保存在了同一个B-Tree中,所以找到了索引也就相应的找到了

对应的行数据,但在使用聚集索引的时候需注意避免随机的聚集索引(一般指主键值不连续,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值的不连续会导致增加很多的索引碎片和随机I/O,最终导致查询的性能急剧下降。

2、非聚集索引

与聚集索引不同的是非聚集索引并不决定数据在磁盘上的物理排序,且在B-Tree中包含索引但不包含行数据,行数据只是通过保存在

B-Tree中的索引对应的指针来指向行数据,如:上面在(user_name,city, age)上建立的索引就是非聚集索引。

5.5、覆盖索引

如果一个索引(如:组合索引)中包含所有要查询的字段的值,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;

因为要查询的字段(user_name, city, age)都包含在组合索引的索引列中,所以就使用了覆盖索引查询,查看是否使用了覆盖索引可

以通过执行计划中的Extra中的值为Using index则证明使用了覆盖索引,覆盖索引可以极大的提高访问性能。

5.6、如何使用索引来排序

在排序操作中如果能使用到索引来排序,那么可以极大的提高排序的速度,要使用索引来排序需要满足以下两点即可。

1、ORDER BY子句后的列顺序要与组合索引的列顺序一致,且所有排序列的排序方向(正序/倒序)需一致

2、所查询的字段值需要包含在索引列中,及满足覆盖索引

通过例子来具体分析

在user_test表上创建一个组合索引

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

可以使用到索引排序的案例

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点比较特殊一点,如果where查询条件为索引列的第一列,且为常量条件,那么也可以使用到索引

无法使用索引排序的案例

1、sex不在索引列中

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

2、排序列的方向不一致

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

3、所要查询的字段列sex没有包含在索引列中

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

4、where查询条件后的user_name为范围查询,所以无法使用到索引的其他列

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后的排序字段都是第一个表中的索引列(需要满足以上索引排序的两个规则)时,方可使用索

引排序。如:再创建一个用户的扩展表user_test_ext,并建立uid的索引。

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树结构的索引规则,不同索引的创建,以及如何正确的创建出高效的索引技巧来尽可能的提高查询速度,当然了

关于索引的使用技巧不单单只有这些,关于索引的更多技巧还需平时不断的积累相关经验。

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