MySQL 索引

1、MySQL 索引简介

1.1 MySQL 索引简介

  • 索引是数据库中用来提高性能的最常用工具。所有 MySQL 列类型都可以被索引,对相关列使用索引是提高 select 操作性能的最佳途径。

  • 索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。如果不使用索引,MySQL 必须从第 1 条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行,表越大,花费的时间越多。

    • 如果表中查询的列有一个索引,MySQL 能快速到达一个位置去搜寻数据文件的中间,没有必要看所有数据。
    • 如果一个表有 1000 行,这比顺序读取至少快 100 倍。
    • 注意如果需要访问大部分行,顺序读取要快得多,因为此时应避免磁盘搜索。
  • 1)索引数和索引长度

    • 根据存储引擎可以定义每个表的最大索引数和最大索引长度,每种存储引擎(如 MyISAM、InnoDB、BDB、MEMORY 等)对每个表至少支持 16 个索引,总索引长度至少为 256 字节,大多数存储引擎有更高的限制。
  • 2)索引存储

    • 大多数 MySQL 索引(如 primary key、unique、index 和 fulltext 等)在 btree 中存储。
    • 只是空间列类型的索引使用 rtree,并且 memory 表还支持 hash 索引。
  • 3)索引类型

    • MyISAM 和 InnoDB 存储引擎的表默认创建的都是 BTREE 索引。
    • MEMORY 存储引擎默认创建 HASH 索引,但也支持 BTREE 索引。

    • 可以为空间列类型创建索引,但是只有 MyISAM 存储引擎支持空间类型索引,且索引的字段必须是非空的。

    • MySQL 目前还不支持函数索引,但是支持前缀索引,即对索引字段的前 N 个字符创建索引。前缀索引的长度跟存储引擎相关,对于 MyISAM 存储引擎的表,索引的前缀长度可以达到 1000 字节长,而对于 InnoDB 存储引擎的表,索引的前缀长度最长是 767 字节。请注意前缀的限制应以字节为单位进行测量,而 CREATE TABLE 语句中的前缀长度解释为字符数。在为使用多字节字符集的列指定前缀长度时一定要加以考虑。

    • MySQL 中还支持全文本(FULLTEXT)索引,该索引可以用于全文搜索。但是当前最新版本(5.0)中只有 MyISAM 存储引擎支持 FULLTEXT 索引,并且只限于 CHAR、VARCHAR 和 TEXT 列。索引总是对整个列进行的,不支持局部(前缀)索引。

1.2 设计索引的原则

  • 索引的设计可以遵循一些已有的原则,创建索引的时候请尽量考虑符合这些原则,便于提升索引的使用效率,更高效地使用索引。

  • 1)搜索的索引列,不一定是所要选择的列。换句话说,最适合索引的列是出现在 where 子句中的列,或连接子句中指定的列,而不是出现在 select 关键字后的选择列表中的列。

  • 2)使用唯一索引。考虑某列中值的分布。索引的列的基数越大,索引的效果越好。例如,存放出生日期的列具有不同值,很容易区分各行。而用来记录性别的列,只含有 “M” 和 “F”,则对此列进行索引没有多大用处,因为不管搜索哪个值,都会得出大约一半的行。

  • 3)使用短索引。如果对字符串列进行索引,应该指定一个前缀长度,只要有可能就应该这样做。例如,有一个 char(200) 列,如果在前 10 个或 20 个字符内,多数值是唯一的,那么就不要对整个列进行索引。对前 10 个或 20 个字符进行索引能够节省大量索引空间,也可能会使查询更快。较小的索引涉及的磁盘 IO 较少,较短的值比较起来更快。更为重要的是,对于较短的键值,索引高速缓存中的块能容纳更多的键值,因此,MySQL 也可以在内存中容纳更多的值。这样就增加了找到行而不用读取索引中较多块的可能性。

  • 4)利用最左前缀。在创建一个 n 列的索引时,实际是创建了 MySQL 可利用的 n 个索引。多列索引可起几个索引的作用,因为可利用索引中最左边的列集来匹配行。这样的列集称为最左前缀。

  • 5)不要过度索引。不要以为索引“越多越好”,什么东西都用索引是错误的。每个额外的索引都要占用额外的磁盘空间,并降低写操作的性能。在修改表的内容时,索引必须进行更新,有时可能需要重构,因此,索引越多,所花的时间越长。如果有一个索引很少利用或从不使用,那么会不必要地减缓表的修改速度。此外,MySQL 在生成一个执行计划时,要考虑各个索引,这也要花费时间。创建多余的索引给查询优化带来了更多的工作。索引太多,也可能会使 MySQL 选择不到所要使用的最好索引。只保持所需的索引有利于查询优化。

  • 6)对于 InnoDB 存储引擎的表,记录默认会按照一定的顺序保存,如果有明确定义的主键,则按照主键顺序保存。如果没有主键,但是有唯一索引,那么就是按照唯一索引的顺序保存。如果既没有主键又没有唯一索引,那么表中会自动生成一个内部列,按照这个列的顺序保存。按照主键或者内部列进行的访问是最快的,所以 InnoDB 表尽量自己指定主键,当表中同时有几个列都是唯一的,都可以作为主键的时候,要选择最常作为访问条件的列作为主键,提高查询的效率。另外,还需要注意,InnoDB 表的普通索引都会保存主键的键值,所以主键要尽可能选择较短的数据类型,可以有效地减少索引的磁盘占用,提高索引的缓存效果。

1.3 索引常用命令

  • 1 )创建索引

    # 创建索引
    # create [unique | fulltext | spatial] index 
        索引名称
      [using 索引类型]
      ON 
        表名
        列名 [(长度)] [asc | desc]
    > create index cityname on city (city(10));
    
        Query OK, 0 rows affected (0.15 sec)
        Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
    > explain select * from city where city = 'Fuzhou';
    
        +----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------------+
        | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |
        +----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------------+
        |  1 | SIMPLE      | city  | NULL       | ref  | cityname      | cityname | 32      | const |    1 |   100.00 | Using where |
        +----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------------+
        1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
    • 如果以 city 为条件进行查询,可以发现索引 cityname 被使用。
  • 2)删除索引

    # 删除索引
    > drop index cityname on city;
    
        Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
        Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
    > explain select * from city where city = 'Fuzhou';
    
        +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
        | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
        +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
        |  1 | SIMPLE      | city  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 |   100.00 | Using where |
        +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
        1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

2、Btree 索引

  • MEMORY 存储引擎的表可以选择使用 Btree 索引或者 hash 索引,两种不同类型的索引各有其不同的适用范围。

  • hash 索引有一些重要的特征需要在使用的时候特别注意,如下所示。

    • 只用于使用 = 或 <=> 操作符的等式比较。
    • 优化器不能使用 hash 索引来加速 order by 操作。
    • MySQL 不能确定在两个值之间大约有多少行。如果将一个 MyISAM 表改为 HASH 索引的 MEMORY 表,会影响一些查询的执行效率。
    • 只能使用整个关键字来搜索一行。
  • 而对于 Btree 索引,当使用 >、<、>=、<=、between、!= 或者 <>,或者 LIKE 'pattern' (其中 'pattern' 不以通配符开始)操作符时,都可以使用相关列上的索引。

  • 当对索引字段进行范围查询的时候,只有 Btree 索引可以通过索引访问,而 hash 索引实际上是全表扫描的。

  • 当使用 MEMORY 表时,如果是默认创建的 hash 索引,就要注意 SQL 语句的编写,确保可以使用上索引,如果一定要使用范围查询,那么在创建索引时,就应该选择创建成 Btree 索引。

posted @ 2018-06-28 16:23  QianChia  阅读(...)  评论(... 编辑 收藏