Loading

索引优化

十三、索引优化

1 单表索引优化案例

准备数据：

# 模拟，博客文章的数据库
CREATE TABLE IF NOT EXISTS article(
	id INT(10) UNSIGNED NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
	author_id INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
	category_id INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
	views INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
	comments INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
	title VARCHAR(255) NOT NULL,
	content TEXT NOT NULL
);

INSERT INTO article(author_id,category_id,views,comments,title,content)
VALUES
(1,1,1,1,'1','1'),
(2,2,2,2,'2','2'),
(1,1,3,3,'3','3');

需求为：查询category_id为1且comments大于1的情况下，views最多的id，查询语句如下：

SELECT id, author_id FROM article WHERE category_id = 1 AND comments > 1 ORDER BY views DESC LIMIT 1;
+----+-----------+
| id | author_id |
+----+-----------+
|  3 |         1 |
+----+-----------+

此时没有建立索引，尝试用explain分析：

EXPLAIN SELECT id, author_id FROM article WHERE category_id = 1 AND comments > 1 ORDER BY views DESC LIMIT 1;

image

很显然，type是ALL，即最坏的情况，没有用到索引。Extra里出现了Using filesort文件排序，也是最坏的情况，所以优化是必须的。

首先想到的是为每个查询的字段都建立索引：

CREATE INDEX idx_article_ccv ON article ( category_id, comments, views );
SHOW INDEX FROM article;

再次分析：
image

type变成了range，这是可以忍受的。但是extra里使用Using filesort仍是无法接受的。但是我们已经建立了索引，为什么没用呢？因为按照B+Tree索引的工作原理，先排序category_id，如果遇到相同的ategory_id则再排序comments，如果遇到相同的comments则再排序 views。当comments字段在联合索引里处于中间位置时，因为comments>1条件是一个范围值（range），MySQL无法利用索引再对后面的views部分进行检索，即range类型查询字段后面的索引失效。

于是有了第二个索引建立思路，对于范围查询的字段不建索引，直接把它跳过去，为后面的字段建索引。首先把原来的索引删掉：

DROP INDEX [indexName] ON mytable;

重新建立索引：

CREATE INDEX idx_article_ccv ON article ( category_id, views );

再次分析：可以看到，type变为了ref，Extra中的Using filesort也消失了，结果非常理想：
image

2 双表索引优化案例

准备数据：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS class(
	id INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	card INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
	PRIMARY KEY(id)
);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS book(
	bookid INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	card INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
	PRIMARY KEY(bookid)
);

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));

需求为：实现两表的外连接，连接条件是 class.card = book.card，查询语句如下：

SELECT * FROM class LEFT JOIN book ON class.card = book.card;

用explain分析：

EXPLAIN SELECT * FROM class LEFT JOIN book ON class.card = book.card;

image

可以看到没有添加索引时，type为All ，rows为表中数据总行数，说明class和book进行了全表检索。Extra中Using join buffer，表明连接过程中使用了join缓冲区。

由于是左连接，左边的数据肯定都要查询，所以右表才是我们的关键点，一定需要建立索引。即：左表连接右表，则需要拿着左表的数据去右表里面查，索引需要在右表中建立索引。

ALTER TABLE book ADD INDEX Y(card);

再次分析：
image

可以看到第二行的type变为了ref，rows也变成了优化比较明显，且Using join buffer也消失了。

如果只在左表建索引：

DROP INDEX Y ON book;  # 删除右表索引
ALTER TABLE class ADD INDEX X(card); # 添加左表索引

再次分析：
image

效果是不如在右表建立索引好的，这也印证了之前的理论。

当然，为两个表都建索引也是可行的。但是如果只建一个索引，那么原则就是为相反的表建索引：

  • 左外连接，为右表的字段建索引
  • 右外连接，为左表的字段建索引

3 三表索引优化案例

准备数据（以及案例2中的class表和book表）：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS phone(
	phoneid INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	card INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
	PRIMARY KEY(phoneid)
)ENGINE=INNODB;

INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO phone(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));

需求为：实现三表的外连接，查询语句如下：

SELECT * FROM class LEFT JOIN book ON class.card = book.card LEFT JOIN phone ON book.card = phone.card;

用explain分析：
image

可以看到没有添加索引时，type为All，rows 为表数据总行数，说明class、book和phone表都进行了全表检索Extra中Using join buffer，表明连接过程中使用了join缓冲区。

根据前面的理论，我们需要在右表建立索引，所以book要建立，phone也是右表，也要建立：

ALTER TABLE book ADD INDEX Y (card);
ALTER TABLE phone ADD INDEX Z (card);

再次分析：
image

后2行的type都是ref，且总rows优化很好。因此索引最好设置在需要经常查询的字段中。

得出Join语句优化的结论：

  • 尽可能减少Join语句中的NestedLoop的循环总次数
  • 永远用小结果集驱动大的结果集（在大结果集中建立索引，在小结果集中遍历全表）
  • 优先优化NestedLoop的内层循环
  • 保证Join语句中被驱动表上Join条件字段已经被索引
  • 当无法保证被驱动表的Join条件字段被索引且内存资源充足的前提下，不要太吝惜JoinBuffer的设置

4 避免索引失效

避免索引失效：

  • 尽量使用全值匹配
  • 使用最佳左前缀法则：如果索引了多例，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。
  • 不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描
  • 范围条件右边的索引会失效
  • 尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列和查询列一致）），减少使用select *
  • mysql在使用不等于（!=或者<>）的时候无法使用索引会导致全表扫描
  • is null，is not null 也无法使用索引（早期版本不能走索引，后续版本应该优化过，可以走索引）
  • like以通配符开头（%abc…）索引失效，会变成全表扫描操作
    • 解决like '%str%' 索引失效的问题：使用覆盖索引
  • 字符串不加单引号索引失效
    • 如果字符串忘记用单引号括起来，那么mysql会为我们进行隐式的类型转换，而进行了类型转换，索引就会失效
  • 少用or，用or连接时会索引失效

现在回头再看看前面提到的何时需要建索引，会有更加清晰的认识。

posted @ 2022-01-28 17:13  yyyz  阅读(26)  评论(0)  编辑  收藏  举报