MySQL优化之索引

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

database

SQL为什么需要优化？

对于初学者来说，能够写出实现功能的SQL语句而不出错，查询出所需要的结果，就已经能够满足日常使用了。但在某些场景，对性能的要求比较高，因此，要求SQL的执行响应速度快，就需要对SQL进行一定程度的优化。

在实际应用场景中，MySQL经常会存在诸如性能低、执行时间过长、等待时间过长、SQL语句欠佳（尤其是连接查询）、索引失效、服务器参数设置不合理等问题，这时候就需要对SQL进行优化，从而达到我们所需要的的性能需求。

SQL解析过程

要对SQL进行优化，首先需要知道SQL的解析过程是什么样子的。在此之前，我们要明确SQL编写过程和解析过程的区别。

SQL编写过程

select [distinct] ... from ... join ... on ... where ... group by ... having ... order by ... limit ...;

SQL解析过程

from ... on ... join ... where ... group by ... having ... select [distinct] ... order by ... limit ...;

以上语法中sql关键字的含义，不是本文的重点，网络上有很多教程，此处不再说明，我们只需要知道，SQL的编写过程和实际解析过程并不是一致的。这点在后续的相关优化中将会进一步说明。

索引

索引相当于字典的目录，其目的是帮助在MySQL中更快的查询到所需要的数据。其本质是一种BTREE的数据结构。

所以可以得出一个结论：索引是一种数据结构。 如果您对数据结构有所了解，可以更明白的讲，索引是一种叫树的数据结构。树有很多种，如二叉树，哈希树等。索引是B树（和二叉树比较类似）。

举个例子说明：

假设我们有一张表student，其结构及其中的数据如下：

id

name

score

1

zs

75

2

ls

82

3

ww

62

4

ll

88

5

wq

77

6

wb

53

其中，score列是索引。那么，该索引的大致结构是如下图所示的样子：

因此，如果有这样一条SQL:

select score from student where score = 77;

如果没有索引，那么需要全表扫描，从第一条数据开始，需要到第5次才能查找到我们所需要的数据；而如果有了索引，则只需要3次就能查找到(75->62->77)，由此可见，索引确实能够提升查询效率，尤其是当表中的数据量特别大，达到了百万级别，甚至千万级别的时候，索引的优势就更加明显。

Btree除了常见的二叉树，还有三叉树，三叉树的结构如下所示：

Btree一般指的都是B+树。实际上，索引的数据全部存储在叶节点中，这也就意味着，对于Btree中，查询任意数据的次数都是n次（n为树的深度）。

由于客户端和服务器之间主要是通过IO，所以索引会大大降低IO的使用率，并且能一定程度的降低CPU的使用率。（比如SQL语句中有order by，由于索引的数据结构本身就是排好序的，所以直接省去了这一步，从而降低CPU使用率）。

索引固然有诸多好处，但也有一定的弊端：

  • 索引本身很大，因为它本身也是数据结构，存储时必然要占空间；

  • 索引不是所有情况均适用

    • 少量数据（数据量少，比如只有一条数据，没有必要通过索引查询）

    • 频繁更新的字段（因为索引是B树，频繁更新的字段除了要更新该字段本身，还得更新索引的值，甚至会引起索引结构的变动）

    • 很少使用的列（很少使用，意味着不经常查询，设置索引意义不大）

  • 索引确实可以提高查询的效率，但会降低增删改的效率（因为对数据增删改，同时会引起索引的变动，需要额外对索引进行增删改。而实际应用中，因为查询使用到的场景远远多于增删改，所以索引还是有存在的必要的）。

索引分类：

  • 单值索引：单列的值，一张表可以有多个单值索引。

  • 唯一索引：不能重复（unique index）

  • 复合索引：多个列构成的索引，相当于书的二级目录。（不是100%多个索引同时用）

  • 主键索引：如果一个字段设置为主键（primary key），则默认是主键索引，因此主键索引也不能重复。

主键索引和唯一索引的区别是：主键索引列的值不能为null，唯一索引列的值可以为null。

索引常见操作

创建索引：

create 索引类型 索引名 on 表（字段）
alter table 表明 add 索引类型 索引名(字段)

删除索引：

drop index 索引名 on 表名

查询索引：

show index from 表名

以本文中的student表为例，加以说明：

mysql> desc student;
+-------+----------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type     | Null | Key | Default | Extra          |
+-------+----------+------+-----+---------+----------------+
| id    | int(4)   | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name  | char(20) | YES  |     | NULL    |                |
| score | double   | YES  |     | NULL    |                |
+-------+----------+------+-----+---------+----------------+
3 rows in set (0.00 sec)

在student表上对name字段创建单值索引stu_idx1：

mysql> create index stu_idx1 on student(name);
Query OK, 0 rows affected (0.17 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

在student表上对id字段创建唯一索引stu_idx2：

mysql> create unique index stu_idx2 on student(id);
Query OK, 0 rows affected (0.20 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

在student表上对name，score字段创建复合索引stu_idx3:

mysql> create index stu_idx3 on student(name,score);
Query OK, 0 rows affected (0.17 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

使用alter的方式对student表的score字段创建单值索引stu_idx4:

mysql> alter table student add index stu_idx4(score);
Query OK, 0 rows affected (0.17 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

查看创建的索引：

mysql> show index from student;
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table   | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| student |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |           6 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
     |
| student |          0 | stu_idx2 |            1 | id          | A         |           6 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
     |
| student |          1 | stu_idx1 |            1 | name        | A         |           6 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |
     |
| student |          1 | stu_idx3 |            1 | name        | A         |           6 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |
     |
| student |          1 | stu_idx3 |            2 | score       | A         |           6 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |
     |
| student |          1 | stu_idx4 |            1 | score       | A         |           6 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |
     |
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
6 rows in set (0.00 sec)

从以上表格，可以读出以下信息：

  • 第一条数据，索引名是PRIMARY,这条索引不是手动创建的，而是建表时因为指定了id为primary key，因此自动创建的主键索引；

  • 第11列Index_type可以看出索引的数据结构均为BTREE；

  • 第4、5条数据索引名都为stu_idx3,索引序号Seq_in_index分别为1和2，因此，这两个是一对，代表是一个复合索引。

  • Non_unique值为0，代表是唯一索引（或主键索引），为1代表不是唯一索引，也就是说该索引列的值可以重复。

假如要删除索引stu_idx2和stu_idx4，则执行如下语句：

mysql> drop index stu_idx2 on student;
Query OK, 0 rows affected (0.10 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
mysql> drop index stu_idx4 on student;
Query OK, 0 rows affected (0.09 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

再次查询：

mysql> show index from student;
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table   | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| student |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |           6 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
     |
| student |          1 | stu_idx1 |            1 | name        | A         |           6 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |
     |
| student |          1 | stu_idx3 |            1 | name        | A         |           6 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |
     |
| student |          1 | stu_idx3 |            2 | score       | A         |           6 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |
     |
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
4 rows in set (0.00 sec)

索引的一些注意事项

创建索引需要注意的事项：

  • 选择表关联（JOIN）的关联条件列；

  • 数据查询（WHERE）过滤条件列；

  • 重复键值数少的列；

  • 复合索引应该将重复键值数少的列放在首字段；

  • 如果表的数据比较少（如少于1000行），应根据实际情况评估是否需要创建索引；

  • 复合索引字段的个数不建议超过3个；

  • 不建议在大字段（如char(100)等字段类型）上创建索引；

  • 对于频繁访问的业务表，索引数量不建议超过5个；

  • 对于数据很少变化的静态表、历史表，索引数量不建议超过8个；

使用索引需要注意的事项：

  • 避免在索引上进行运算；

  • 避免使用 in 和 not in；

  • 尽量不适用like；

  • 避免在索引列上使用函数；

  • 避免在索引上使用 is null或 is not null；

  • 避免使用 !=, >, < 等符号；

  • 避免改变索引列的类型；

  • 避免使用having子句；

  • 对于复合索引，应按照索引中字段的顺序编制查询条件 ；

    以上这些已经涉及到后面的索引优化范畴，这里大概有个印象，在下一篇文章中会详细讲述。

唯一索引和主键的区别：

  • 一张表里可以有多个唯一索引，但只能有一个主键；

  • 主键保证记录唯一且非空(null)，唯一索引只能保证记录唯一，可以为空(null)；

  • 主键一定是唯一索引，但唯一索引可以不是主键；

  • 主键可以被其他表引为外键，唯一索引不可以；

  • 主键是约束，不占空间，唯一索引是数据结构，是表的冗余结构，占存储空间，这是二者的本质区别。

以上是 MySQL优化之索引 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/532903.html

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