由于爬虫抓取的数据不断增多,这两天在不断对数据库以及查询语句进行优化,其中一个表结构如下:
CREATE TABLE `newspaper_article` ( `id` varchar(50) NOT NULL COMMENT '编号', `title` varchar(190) NOT NULL COMMENT '标题', `author` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '作者', `date` date NULL DEFAULT NULL COMMENT '发表时间', `content` longtext COMMENT '正文', `status` tinyint(4) DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_status_date` (`status`,`date`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='文章表';
根据业务需要,添加了 idx_status_date
索引,在执行下面这个 SQL 时特别耗时:
SELECT id, title, status, date FROM article WHERE status > -2 AND date = '2016-01-07';
根据观察,每天新增的数据大概在2500条以内,本以为这里指定了具体某天的日期 '2016-01-07'
,实际需要扫描的数据量应该在2500条以内才对,但实际并非如此:
实际共扫描了185589条数据,远远高于预估的2500条,且实际执行时间都将近3秒钟:
这是为什么呢?
解决方案
将 idx_status_date (status, date)
改为 idx_status (status)
后,查看 MySQL 执行计划:
可以看到将多列索引改为单列索引后,执行计划要扫描的数据总量没有任何变化。结合多列索引遵循最左前缀原则,推测上面的查询语句只使用了 idx_status_date
最左边的 status
的索引。
翻了下《高性能MySQL》找到了下面这段话,证实了我的想法:
如果查询中有某个列的范围查询,则其右边所有列都无法使用索引优化查找。例如有查询
WHERE last_name = 'Smith' AND first_name LIKE 'J%' AND dob = '1976-12-23'
,这个查询只能使用索引的前两列,因为这里LIKE
是一个范围条件(但是服务器可以把其余列用于其他目的)。如果范围查询列值的数量有限,那么可以通过使用多个等于条件来代替范围条件。
因此,这里解决思路有两种:
可以通过使用多个等于条件来代替范围条件
修改
idx_status_date (status, date)
为索引idx_date_status (date, status)
,并新建一个idx_status
索引,即可达到同样的效果。
优化后的执行计划:
实际执行结果:
总结
当人们谈论索引的时候,如果没有特别指明类型,那么多半说的是 B-Tree
索引,它使用 B-Tree
数据结构来存储数据。我们使用术语“B-Tree”,是因为 MySQL 在 CREATE TABLE
和其他语句中也使用该关键字。不过,底层的存储引擎也可能使用不同的存储结构。InnoDB使用的是B+Tree。
假如有如下数据表:
CREATE TABLE People ( last_name varchar(50) not null, first_name varchar(50) not null, dob date not null, gender enum('m', 'f') not null, key(last_name, first_name, dob) );
B-Tree 索引对如下类型的查询有效
全值匹配
全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配,例如上表的索引可用于查找姓名为 Cuba Allen 、出生于 1960-01-01 的人。匹配最左前缀
上表中的索引可用于查找所有姓为 Allen 的人,即只使用索引的第一列。匹配列前缀
只匹配某一列的值的开头部分。例如上表的索引可用于查找所有以 J 开头的姓的人。这里也只使用了索引的第一列。匹配范围值
例如上表中的索引可用于查找姓在 Allen 和 Barrymore 之间的人。这里也只使用了索引的第一列。精确匹配某一列并范围匹配另外一列
上表的索引也可用于查找所有姓为 Allen ,并且名字是字母 K 开头(比如 Kim 、 Karl 等)的人。即第一列 last_name 全匹配,第二列 first_name 范围匹配。只访问索引的查询
B-Tree 通常可以支持“只访问索引的查询”,即查询只需要访问索引,而无须访问数据行。
B-Tree 索引的一些限制
如果不是按照索引的最左列开始查找,则无法使用索引。例如上表的索引无法用于查找名字为 Bill 的人,也无法查找某个特定生日的人,因为这两列都不是最左数据列。类似地,也无法查找姓氏以某个字母结尾的人。
不能跳过索引中列。也就是说,上表的索引无法用于查找姓氏为 Smith 并且在某个特定日期出生的人。如果不指定名(first_name),则 MySQL 只能使用索引的第一列。
如果查询中有某个列的范围查询,则其右边所有列都无法使用索引优化查找。例如有查询
WHERE last_name = 'Smith' AND first_name LIKE 'J%' AND dob = '1976-12-23'
,这个查询只能使用索引的前两列,因为这里LIKE
是一个范围条件(但是服务器可以把其余列用于其他目的)。如果范围查询列值的数量有限,那么可以通过使用多个等于条件来代替范围条件。
以上是分享一个MySQL 多列索引优化实例代码的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。

MySQL异步主从复制通过binlog实现数据同步,提升读性能和高可用性。1)主服务器记录变更到binlog;2)从服务器通过I/O线程读取binlog;3)从服务器的SQL线程应用binlog同步数据。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统。1)创建数据库和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。3)高级操作:JOIN、子查询和事务处理。4)调试技巧:检查语法、数据类型和权限。5)优化建议:使用索引、避免SELECT*和使用事务。

MySQL的安装和基本操作包括:1.下载并安装MySQL,设置根用户密码;2.使用SQL命令创建数据库和表,如CREATEDATABASE和CREATETABLE;3.执行CRUD操作,使用INSERT,SELECT,UPDATE,DELETE命令;4.创建索引和存储过程以优化性能和实现复杂逻辑。通过这些步骤,你可以从零开始构建和管理MySQL数据库。

InnoDBBufferPool通过将数据和索引页加载到内存中来提升MySQL数据库的性能。1)数据页加载到BufferPool中,减少磁盘I/O。2)脏页被标记并定期刷新到磁盘。3)LRU算法管理数据页淘汰。4)预读机制提前加载可能需要的数据页。

MySQL适合初学者使用,因为它安装简单、功能强大且易于管理数据。1.安装和配置简单,适用于多种操作系统。2.支持基本操作如创建数据库和表、插入、查询、更新和删除数据。3.提供高级功能如JOIN操作和子查询。4.可以通过索引、查询优化和分表分区来提升性能。5.支持备份、恢复和安全措施,确保数据的安全和一致性。

全表扫描在MySQL中可能比使用索引更快,具体情况包括:1)数据量较小时;2)查询返回大量数据时;3)索引列不具备高选择性时;4)复杂查询时。通过分析查询计划、优化索引、避免过度索引和定期维护表,可以在实际应用中做出最优选择。


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