日韩无码专区无码一级三级片|91人人爱网站中日韩无码电影|厨房大战丰满熟妇|AV高清无码在线免费观看|另类AV日韩少妇熟女|中文日本大黄一级黄色片|色情在线视频免费|亚洲成人特黄a片|黄片wwwav色图欧美|欧亚乱色一区二区三区

RELATEED CONSULTING
相關(guān)咨詢
選擇下列產(chǎn)品馬上在線溝通
服務(wù)時(shí)間：8:30-17:00
你可能遇到了下面的問題
關(guān)閉右側(cè)工具欄

新聞中心

這里有您想知道的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷解決方案
MySQL索引背后的之使用策略及優(yōu)化

MySQL的優(yōu)化主要分為結(jié)構(gòu)優(yōu)化(Scheme optimization)和查詢優(yōu)化(Query optimization)。本章討論的高性能索引策略主要屬于結(jié)構(gòu)優(yōu)化范疇。本章的內(nèi)容完全基于上文的理論基礎(chǔ)，實(shí)際上一旦理解了索引背后的機(jī)制，那么選擇高性能的策略就變成了純粹的推理，并且可以理解這些策略背后的邏輯。

創(chuàng)新互聯(lián)建站科技有限公司專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)服務(wù)商，為您提供成都移動(dòng)云計(jì)算中心，高防服務(wù)器，成都IDC機(jī)房托管，成都主機(jī)托管等互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。

示例數(shù)據(jù)庫

為了討論索引策略，需要一個(gè)數(shù)據(jù)量不算小的數(shù)據(jù)庫作為示例。本文選用MySQL官方文檔中提供的示例數(shù)據(jù)庫之一：employees。這個(gè)數(shù)據(jù)庫關(guān)系復(fù)雜度適中，且數(shù)據(jù)量較大。下圖是這個(gè)數(shù)據(jù)庫的E-R關(guān)系圖(引用自MySQL官方手冊(cè))：

圖12

MySQL官方文檔中關(guān)于此數(shù)據(jù)庫的頁面為http://dev.mysql.com/doc/employee/en/employee.html。里面詳細(xì)介紹了此數(shù)據(jù)庫，并提供了下載地址和導(dǎo)入方法，如果有興趣導(dǎo)入此數(shù)據(jù)庫到自己的MySQL可以參考文中內(nèi)容。

最左前綴原理與相關(guān)優(yōu)化

高效使用索引的首要條件是知道什么樣的查詢會(huì)使用到索引，這個(gè)問題和B+Tree中的“最左前綴原理”有關(guān)，下面通過例子說明最左前綴原理。

這里先說一下聯(lián)合索引的概念。在上文中，我們都是假設(shè)索引只引用了單個(gè)的列，實(shí)際上，MySQL中的索引可以以一定順序引用多個(gè)列，這種索引叫做聯(lián)合索引，一般的，一個(gè)聯(lián)合索引是一個(gè)有序元組，其中各個(gè)元素均為數(shù)據(jù)表的一列，實(shí)際上要嚴(yán)格定義索引需要用到關(guān)系代數(shù)，但是這里我不想討論太多關(guān)系代數(shù)的話題，因?yàn)槟菢訒?huì)顯得很枯燥，所以這里就不再做嚴(yán)格定義。另外，單列索引可以看成聯(lián)合索引元素?cái)?shù)為1的特例。

以employees.titles表為例，下面先查看其上都有哪些索引：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. SHOW INDEX FROM employees.titles; 
    2. 
  
  
  
  
  2. +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+ 
    3. 
  
  
  
  
  3. | Table  | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Null | Index_type | 
    4. 
  
  
  
  
  4. +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+ 
    5. 
  
  
  
  
  5. | titles |          0 | PRIMARY  |            1 | emp_no      | A         |        NULL |      | BTREE      | 
    6. 
  
  
  
  
  6. | titles |          0 | PRIMARY  |            2 | title       | A         |        NULL |      | BTREE      | 
    7. 
  
  
  
  
  7. | titles |          0 | PRIMARY  |            3 | from_date   | A         |      443308 |      | BTREE      | 
    8. 
  
  
  
  
  8. | titles |          1 | emp_no   |            1 | emp_no      | A         |      443308 |      | BTREE      | 
    9. 
  
  
  
  
  9. +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+ 
    10.

從結(jié)果中可以到titles表的主索引為，還有一個(gè)輔助索引。為了避免多個(gè)索引使事情變復(fù)雜（MySQL的SQL優(yōu)化器在多索引時(shí)行為比較復(fù)雜），這里我們將輔助索引drop掉：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. ALTER TABLE employees.titles DROP INDEX emp_no; 
    2.

 這樣就可以專心分析索引PRIMARY的行為了。

#p#

情況一：全列匹配。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title='Senior Engineer' AND from_date='1986-06-26'; 
    2. 
  
  
  
  
  2. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+ 
    3. 
  
  
  
  
  3. | id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref               | rows | Extra | 
    4. 
  
  
  
  
  4. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+ 
    5. 
  
  
  
  
  5. |  1 | SIMPLE      | titles | const | PRIMARY       | PRIMARY | 59      | const,const,const |    1 |       | 
    6. 
  
  
  
  
  6. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+ 
    7.

很明顯，當(dāng)按照索引中所有列進(jìn)行精確匹配（這里精確匹配指“=”或“IN”匹配）時(shí)，索引可以被用到。這里有一點(diǎn)需要注意，理論上索引對(duì)順序是敏感的，但 是由于MySQL的查詢優(yōu)化器會(huì)自動(dòng)調(diào)整where子句的條件順序以使用適合的索引，例如我們將where中的條件順序顛倒：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date='1986-06-26' AND emp_no='10001' AND title='Senior Engineer'; 
    2. 
  
  
  
  
  2. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+ 
    3. 
  
  
  
  
  3. | id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref               | rows | Extra | 
    4. 
  
  
  
  
  4. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+ 
    5. 
  
  
  
  
  5. |  1 | SIMPLE      | titles | const | PRIMARY       | PRIMARY | 59      | const,const,const |    1 |       | 
    6. 
  
  
  
  
  6. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+ 
    7.

 效果是一樣的。

情況二：最左前綴匹配。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001'; 
    2. 
  
  
  
  
  2. +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+ 
    3. 
  
  
  
  
  3. | id | select_type | table  | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra | 
    4. 
  
  
  
  
  4. +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+ 
    5. 
  
  
  
  
  5. |  1 | SIMPLE      | titles | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 |       | 
    6. 
  
  
  
  
  6. +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+ 
    7.

 當(dāng)查詢條件精確匹配索引的左邊連續(xù)一個(gè)或幾個(gè)列時(shí)，如或，所以可以被用到，但是只能用到一部分，即條件所組成的最左前綴。上面的查詢從分析結(jié)果看用到了PRIMARY索引，但是 key_len為4，說明只用到了索引的第一列前綴。

 情況三：查詢條件用到了索引中列的精確匹配，但是中間某個(gè)條件未提供。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND from_date='1986-06-26'; 
    2. 
  
  
  
  
  2. +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ 
    3. 
  
  
  
  
  3. | id | select_type | table  | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra       | 
    4. 
  
  
  
  
  4. +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ 
    5. 
  
  
  
  
  5. |  1 | SIMPLE      | titles | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 | Using where | 
    6. 
  
  
  
  
  6. +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ 
    7.

 此時(shí)索引使用情況和情況二相同，因?yàn)閠itle未提供，所以查詢只用到了索引的第一列，而后面的from_date雖然也在索引中，但是由于 title不存在而無法和左前綴連接，因此需要對(duì)結(jié)果進(jìn)行掃描過濾from_date（這里由于emp_no唯一，所以不存在掃描）。如果想讓 from_date也使用索引而不是where過濾，可以增加一個(gè)輔助索引，此時(shí)上面的查詢會(huì)使用這個(gè)索引。除此之外，還可以使用一種稱之為“隔離列”的優(yōu)化方法，將emp_no與from_date 之間的“坑”填上。

首先我們看下title一共有幾種不同的值：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. SELECT DISTINCT(title) FROM employees.titles; 
    2. 
  
  
  
  
  2. +--------------------+ 
    3. 
  
  
  
  
  3. | title              | 
    4. 
  
  
  
  
  4. +--------------------+ 
    5. 
  
  
  
  
  5. | Senior Engineer    | 
    6. 
  
  
  
  
  6. | Staff              | 
    7. 
  
  
  
  
  7. | Engineer           | 
    8. 
  
  
  
  
  8. | Senior Staff       | 
    9. 
  
  
  
  
  9. | Assistant Engineer | 
    10. 
  
  
  
  
  10. | Technique Leader   | 
    11. 
  
  
  
  
  11. | Manager            | 
    12. 
  
  
  
  
  12. +--------------------+ 
    13.

 只有7種。在這種成為“坑”的列值比較少的情況下，可以考慮用“IN”來填補(bǔ)這個(gè)“坑”從而形成最左前綴：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles 
    2. 
  
  
  
  
  2. WHERE emp_no='10001' 
    3. 
  
  
  
  
  3. AND title IN ('Senior Engineer', 'Staff', 'Engineer', 'Senior Staff', 'Assistant Engineer', 'Technique Leader', 'Manager') 
    4. 
  
  
  
  
  4. AND from_date='1986-06-26'; 
    5. 
  
  
  
  
  5. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 
    6. 
  
  
  
  
  6. | id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       | 
    7. 
  
  
  
  
  7. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 
    8. 
  
  
  
  
  8. |  1 | SIMPLE      | titles | range | PRIMARY       | PRIMARY | 59      | NULL |    7 | Using where | 
    9. 
  
  
  
  
  9. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 
    10.

 這次key_len為59，說明索引被用全了，但是從type和rows看出IN實(shí)際上執(zhí)行了一個(gè)range查詢，這里檢查了7個(gè)key。看下兩種查詢的性能比較：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. SHOW PROFILES; 
    2. 
  
  
  
  
  2. +----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+ 
    3. 
  
  
  
  
  3. | Query_ID | Duration   | Query                                                                         | 
    4. 
  
  
  
  
  4. +----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+ 
    5. 
  
  
  
  
  5. |       10 | 0.00058000 | SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND from_date='1986-06-26'| 
    6. 
  
  
  
  
  6. |       11 | 0.00052500 | SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title IN ...          | 
    7. 
  
  
  
  
  7. +----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+ 
    8.

 “填坑”后性能提升了一點(diǎn)。如果經(jīng)過emp_no篩選后余下很多數(shù)據(jù)，則后者性能優(yōu)勢(shì)會(huì)更加明顯。當(dāng)然，如果title的值很多，用填坑就不合適了，必須建立輔助索引。

情況四：查詢條件沒有指定索引第一列。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date='1986-06-26';                   
    2. 
  
  
  
  
  2. +----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ 
    3. 
  
  
  
  
  3. | id | select_type | table  | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extra       | 
    4. 
  
  
  
  
  4. +----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ 
    5. 
  
  
  
  
  5. |  1 | SIMPLE      | titles | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 443308 | Using where | 
    6. 
  
  
  
  
  6. +----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ 
    7.

 由于不是最左前綴，索引這樣的查詢顯然用不到索引。

情況五：匹配某列的前綴字符串。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title LIKE 'Senior%'; 
    2. 
  
  
  
  
  2. view sourceprint? 
    3. 
  
  
  
  
  3. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 
    4. 
  
  
  
  
  4. | id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       | 
    5. 
  
  
  
  
  5. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 
    6. 
  
  
  
  
  6. |  1 | SIMPLE      | titles | range | PRIMARY       | PRIMARY | 56      | NULL |    1 | Using where | 
    7. 
  
  
  
  
  7. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 
    8.

此時(shí)可以用到索引，但是如果通配符不是只出現(xiàn)在末尾，則無法使用索引。

情況六：范圍查詢。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no<'10010' and title='Senior Engineer'; 
    2. 
  
  
  
  
  2. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 
    3. 
  
  
  
  
  3. | id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       | 
    4. 
  
  
  
  
  4. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 
    5. 
  
  
  
  
  5. |  1 | SIMPLE      | titles | range | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL |   16 | Using where | 
    6. 
  
  
  
  
  6. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 
    7.

 范圍列可以用到索引（必須是最左前綴），但是范圍列后面的列無法用到索引。同時(shí)，索引最多用于一個(gè)范圍列，因此如果查詢條件中有兩個(gè)范圍列則無法全用到索引。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles 
    2. 
  
  
  
  
  2. WHERE emp_no<'10010' 
    3. 
  
  
  
  
  3. AND title='Senior Engineer' 
    4. 
  
  
  
  
  4. AND from_date BETWEEN '1986-01-01' AND '1986-12-31'; 
    5. 
  
  
  
  
  5. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 
    6. 
  
  
  
  
  6. | id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       | 
    7. 
  
  
  
  
  7. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 
    8. 
  
  
  
  
  8. |  1 | SIMPLE      | titles | range | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL |   16 | Using where | 
    9. 
  
  
  
  
  9. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 
    10.

 可以看到索引對(duì)第二個(gè)范圍索引無能為力。這里特別要說明MySQL一個(gè)有意思的地方，那就是僅用explain可能無法區(qū)分范圍索引和多值匹配，因?yàn)樵趖ype中這兩者都顯示為range。同時(shí)，用了“between”并不意味著就是范圍查詢，例如下面的查詢：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles 
    2. 
  
  
  
  
  2. WHERE emp_no BETWEEN '10001' AND '10010' 
    3. 
  
  
  
  
  3. AND title='Senior Engineer' 
    4. 
  
  
  
  
  4. AND from_date BETWEEN '1986-01-01' AND '1986-12-31'; 
    5. 
  
  
  
  
  5. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 
    6. 
  
  
  
  
  6. | id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       | 
    7. 
  
  
  
  
  7. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 
    8. 
  
  
  
  
  8. |  1 | SIMPLE      | titles | range | PRIMARY       | PRIMARY | 59      | NULL |   16 | Using where | 
    9. 
  
  
  
  
  9. +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 
    10.

 看起來是用了兩個(gè)范圍查詢，但作用于emp_no上的“BETWEEN”實(shí)際上相當(dāng)于“IN”，也就是說emp_no實(shí)際是多值精確匹配。可以看到這個(gè)查詢用到了索引全部三個(gè)列。因此在MySQL中要謹(jǐn)慎地區(qū)分多值匹配和范圍匹配，否則會(huì)對(duì)MySQL的行為產(chǎn)生困惑。

情況七：查詢條件中含有函數(shù)或表達(dá)式。

很不幸，如果查詢條件中含有函數(shù)或表達(dá)式，則MySQL不會(huì)為這列使用索引（雖然某些在數(shù)學(xué)意義上可以使用）。例如：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND left(title, 6)='Senior'; 
    2. 
  
  
  
  
  2. +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ 
    3. 
  
  
  
  
  3. | id | select_type | table  | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra       | 
    4. 
  
  
  
  
  4. +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ 
    5. 
  
  
  
  
  5. |  1 | SIMPLE      | titles | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 | Using where | 
    6. 
  
  
  
  
  6. +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ 
    7.

雖然這個(gè)查詢和情況五中功能相同，但是由于使用了函數(shù)left，則無法為title列應(yīng)用索引，而情況五中用LIKE則可以。再如：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no - 1='10000';                        
    2. 
  
  
  
  
  2. +----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ 
    3. 
  
  
  
  
  3. | id | select_type | table  | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extra       | 
    4. 
  
  
  
  
  4. +----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ 
    5. 
  
  
  
  
  5. |  1 | SIMPLE      | titles | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 443308 | Using where | 
    6. 
  
  
  
  
  6. +----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ 
    7.

顯然這個(gè)查詢等價(jià)于查詢emp_no為10001的函數(shù)，但是由于查詢條件是一個(gè)表達(dá)式，MySQL無法為其使用索引?？磥鞰ySQL還沒有智能到自動(dòng)優(yōu)化常量表達(dá)式的程度，因此在寫查詢語句時(shí)盡量避免表達(dá)式出現(xiàn)在查詢中，而是先手工私下代數(shù)運(yùn)算，轉(zhuǎn)換為無表達(dá)式的查詢語句。

#p#

索引選擇性與前綴索引

既然索引可以加快查詢速度，那么是不是只要是查詢語句需要，就建上索引?答案是否定的。因?yàn)樗饕m然加快了查詢速度，但索引也是有代價(jià)的：索引文件本身要消耗存儲(chǔ)空間，同時(shí)索引會(huì)加重插入、刪除和修改記錄時(shí)的負(fù)擔(dān)，另外，MySQL在運(yùn)行時(shí)也要消耗資源維護(hù)索引，因此索引并不是越多越好。一般兩種情況下不建議建索引。

第一種情況是表記錄比較少，例如一兩千條甚至只有幾百條記錄的表，沒必要建索引，讓查詢做全表掃描就好了。至于多少條記錄才算多，這個(gè)個(gè)人有個(gè)人的看法，我個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)是以2000作為分界線，記錄數(shù)不超過 2000可以考慮不建索引，超過2000條可以酌情考慮索引。

另一種不建議建索引的情況是索引的選擇性較低。所謂索引的選擇性(Selectivity)，是指不重復(fù)的索引值(也叫基數(shù)，Cardinality)與表記錄數(shù)(#T)的比值：

Index Selectivity = Cardinality / #T

顯然選擇性的取值范圍為(0, 1]，選擇性越高的索引價(jià)值越大，這是由B+Tree的性質(zhì)決定的。例如，上文用到的employees.titles表，如果title字段經(jīng)常被單獨(dú)查詢，是否需要建索引，我們看一下它的選擇性：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. SELECT count(DISTINCT(title))/count(*) AS Selectivity FROM employees.titles; 
    2. 
  
  
  
  
  2. +-------------+ 
    3. 
  
  
  
  
  3. | Selectivity | 
    4. 
  
  
  
  
  4. +-------------+ 
    5. 
  
  
  
  
  5. |      0.0000 | 
    6. 
  
  
  
  
  6. +-------------+ 
    7.

title的選擇性不足0.0001（精確值為0.00001579），所以實(shí)在沒有什么必要為其單獨(dú)建索引。

有一種與索引選擇性有關(guān)的索引優(yōu)化策略叫做前綴索引，就是用列的前綴代替整個(gè)列作為索引key，當(dāng)前綴長(zhǎng)度合適時(shí)，可以做到既使得前綴索引的選擇性 接近全列索引，同時(shí)因?yàn)樗饕齥ey變短而減少了索引文件的大小和維護(hù)開銷。下面以employees.employees表為例介紹前綴索引的選擇和使 用。

從圖12可以看到employees表只有一個(gè)索引，那么如果我們想按名字搜索一個(gè)人，就只能全表掃描了：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. EXPLAIN SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido';                 
    2. 
  
  
  
  
  2. +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ 
    3. 
  
  
  
  
  3. | id | select_type | table     | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extra       | 
    4. 
  
  
  
  
  4. +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ 
    5. 
  
  
  
  
  5. |  1 | SIMPLE      | employees | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 300024 | Using where | 
    6. 
  
  
  
  
  6. +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ 
    7.

如果頻繁按名字搜索員工，這樣顯然效率很低，因此我們可以考慮建索引。有兩種選擇，建或，看下兩個(gè)索引的選擇性：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. SELECT count(DISTINCT(first_name))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; 
    2. 
  
  
  
  
  2. +-------------+ 
    3. 
  
  
  
  
  3. | Selectivity | 
    4. 
  
  
  
  
  4. +-------------+ 
    5. 
  
  
  
  
  5. |      0.0042 | 
    6. 
  
  
  
  
  6. +-------------+ 
    7. 
  
  
  
  
  7.   
    8. 
  
  
  
  
  8. SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, last_name)))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; 
    9. 
  
  
  
  
  9. +-------------+ 
    10. 
  
  
  
  
  10. | Selectivity | 
    11. 
  
  
  
  
  11. +-------------+ 
    12. 
  
  
  
  
  12. |      0.9313 | 
    13. 
  
  
  
  
  13. +-------------+ 
    14.

顯然選擇性太低，選擇性很好，但是first_name和last_name加起來長(zhǎng)度為30，有沒有兼顧長(zhǎng)度和選擇性的辦法？可以考慮用 first_name和last_name的前幾個(gè)字符建立索引，例如，看看其選擇性：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 3))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; 
    2. 
  
  
  
  
  2. +-------------+ 
    3. 
  
  
  
  
  3. | Selectivity | 
    4. 
  
  
  
  
  4. +-------------+ 
    5. 
  
  
  
  
  5. |      0.7879 | 
    6. 
  
  
  
  
  6. +-------------+ 
    7.

選擇性還不錯(cuò)，但離0.9313還是有點(diǎn)距離，那么把last_name前綴加到4：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 4))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; 
    2. 
  
  
  
  
  2. +-------------+ 
    3. 
  
  
  
  
  3. | Selectivity | 
    4. 
  
  
  
  
  4. +-------------+ 
    5. 
  
  
  
  
  5. |      0.9007 | 
    6. 
  
  
  
  
  6. +-------------+ 
    7.

這時(shí)選擇性已經(jīng)很理想了，而這個(gè)索引的長(zhǎng)度只有18，比短了接近一半，我們把這個(gè)前綴索引 建上：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. ALTER TABLE employees.employees 
    2. 
  
  
  
  
  2. ADD INDEX `first_name_last_name4` (first_name, last_name(4)); 
    3.

此時(shí)再執(zhí)行一遍按名字查詢，比較分析一下與建索引前的結(jié)果：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. SHOW PROFILES; 
    2. 
  
  
  
  
  2. +----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+ 
    3. 
  
  
  
  
  3. | Query_ID | Duration   | Query                                                                           | 
    4. 
  
  
  
  
  4. +----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+ 
    5. 
  
  
  
  
  5. |       87 | 0.11941700 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido' | 
    6. 
  
  
  
  
  6. |       90 | 0.00092400 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido' | 
    7. 
  
  
  
  
  7. +----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+ 
    8.

性能的提升是顯著的，查詢速度提高了120多倍。

前綴索引兼顧索引大小和查詢速度，但是其缺點(diǎn)是不能用于ORDER BY和GROUP BY操作，也不能用于Covering index（即當(dāng)索引本身包含查詢所需全部數(shù)據(jù)時(shí)，不再訪問數(shù)據(jù)文件本身）。

InnoDB的主鍵選擇與插入優(yōu)化

在使用InnoDB存儲(chǔ)引擎時(shí)，如果沒有特別的需要，請(qǐng)永遠(yuǎn)使用一個(gè)與業(yè)務(wù)無關(guān)的自增字段作為主鍵。

經(jīng)常看到有帖子或博客討論主鍵選擇問題，有人建議使用業(yè)務(wù)無關(guān)的自增主鍵，有人覺得沒有必要，完全可以使用如學(xué)號(hào)或身份證號(hào)這種唯一字段作為主鍵。不論支持哪種論點(diǎn)，大多數(shù)論據(jù)都是業(yè)務(wù)層面的。如果從數(shù)據(jù)庫索引優(yōu)化角度看，使用InnoDB引擎而不使用自增主鍵絕對(duì)是一個(gè)糟糕的主意。

上文討論過InnoDB的索引實(shí)現(xiàn)，InnoDB使用聚集索引，數(shù)據(jù)記錄本身被存于主索引(一顆B+Tree)的葉子節(jié)點(diǎn)上。這就要求同一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)內(nèi)(大小為一個(gè)內(nèi)存頁或磁盤頁)的各條數(shù)據(jù)記錄按主鍵順序存放，因此每當(dāng)有一條新的記錄插入時(shí)，MySQL會(huì)根據(jù)其主鍵將其插入適當(dāng)?shù)墓?jié)點(diǎn)和位置，如果頁面達(dá)到裝載因子(InnoDB默認(rèn)為15/16)，則開辟一個(gè)新的頁(節(jié)點(diǎn))。

如果表使用自增主鍵，那么每次插入新的記錄，記錄就會(huì)順序添加到當(dāng)前索引節(jié)點(diǎn)的后續(xù)位置，當(dāng)一頁寫滿，就會(huì)自動(dòng)開辟一個(gè)新的頁。如下圖所示：

圖13

這樣就會(huì)形成一個(gè)緊湊的索引結(jié)構(gòu)，近似順序填滿。由于每次插入時(shí)也不需要移動(dòng)已有數(shù)據(jù)，因此效率很高，也不會(huì)增加很多開銷在維護(hù)索引上。

如果使用非自增主鍵(如果身份證號(hào)或?qū)W號(hào)等)，由于每次插入主鍵的值近似于隨機(jī)，因此每次新紀(jì)錄都要被插到現(xiàn)有索引頁得中間某個(gè)位置：

圖14

此時(shí)MySQL不得不為了將新記錄插到合適位置而移動(dòng)數(shù)據(jù)，甚至目標(biāo)頁面可能已經(jīng)被回寫到磁盤上而從緩存中清掉，此時(shí)又要從磁盤上讀回來，這增加了很多開銷，同時(shí)頻繁的移動(dòng)、分頁操作造成了大量的碎片，得到了不夠緊湊的索引結(jié)構(gòu)，后續(xù)不得不通過OPTIMIZE TABLE來重建表并優(yōu)化填充頁面。

因此，只要可以，請(qǐng)盡量在InnoDB上采用自增字段做主鍵。

原文鏈接：http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2011/07/10/mysql-index.html

【編輯推薦】

  1. MySQL中創(chuàng)建及優(yōu)化索引組織結(jié)構(gòu)的思路
  2. 微博 請(qǐng)問你是怎么優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的？
  3. MySQL技巧:結(jié)合相關(guān)參數(shù) 做好Limit優(yōu)化
  4. MySQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化（下）MySQL數(shù)據(jù)庫的高可用架構(gòu)方案
  5. MySQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化（上）單機(jī)MySQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化

本文名稱：MySQL索引背后的之使用策略及優(yōu)化
標(biāo)題路徑：http://www.5511xx.com/article/dpeeihg.html