MySQL資料庫優化–索引

一、什麼是索引?

索引用來快速地尋找那些具有特定值的記錄,所有MySQL索引都以B-樹的形式保存。如果沒有索引,執行查詢 時MySQL必須從第一個記錄開始掃描整個表的所有記錄,直至找到符合要求的記錄。表裡面的記錄數量越多,這個操作的代價就越高。如果作為搜尋條件的列上 已經創建瞭索引,MySQL無需掃描任何記錄即可迅速得到目標記錄所在的位置。如果表有1000個記錄,通過索引查找記錄至少要比順序掃描記錄快100 倍。

假設我們創建瞭一個名為people的表:

CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL, name CHAR(50) NOT NULL );

然後,我們把1000個不同name值插入到people表。下圖顯示瞭people表所在數據文件的一小部分:

可以看到,在數據文件中name列沒有任何明確的次序。如果我們創建瞭name列的索引,MySQL將在索引中排序name列:

解釋:
 

對於索引中的每一項,MySQL在內部為它保存一個數據文件中實際記錄所在位置的“指針”。因此,如果我們要查找name等於“Mike”記錄的peopleid(SQL命令為“SELECT peopleid FROM people WHERE name='Mike';”),MySQL能夠在name的索引中查找“Mike”值,然後直接轉到數據文件中相應的行,準確地返回該行的 peopleid(999)。在這個過程中,MySQL隻需處理一個行就可以返回結果。如果沒有“name”列的索引,MySQL要掃描數據文件中的所有 記錄,即1000個記錄!顯然,需要MySQL處理的記錄數量越少,則它完成任務的速度就越快。

二、索引類型

1、普通型索引

這是最基本的索引類型,而且它沒有唯一性之類的限制。普通索引可以通過以下幾種方式創建:

(1)創建索引,例如CREATE INDEX 索引的名字 ON tablename (列名1,列名2,…);

(2)修改表,例如ALTER TABLE tablename ADD INDEX 索引的名字 (列名1,列名2,…);

(3)創建表的時候指定索引,例如CREATE TABLE tablename ( […], INDEX 索引的名字 (列名1,列名

2,…) );

2、唯一索引

 

這種索引和前面的“普通索引”基本相同,但有一個區別:索引列的所有值都隻能出現一次,即必須唯一。唯一性索引可以用以下幾種方式創建:

(1)創建索引,例如CREATE UNIQUE INDEX 索引的名字 ON tablename (列的列表);

(2)修改表,例如ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE 索引的名字 (列的列表);

(3)創建表的時候指定索引,例如CREATE TABLE tablename ( […], UNIQUE 索引的名字 (列的列

表) );

3、主鍵

主 鍵是一種唯一性索引,但它必須指定為“PRIMARY KEY”。如果你曾經用過AUTO_INCREMENT類型的列,你可能已經熟悉主鍵之類的概念瞭。主鍵一般在創建表的時候指定,例如“CREATE TABLE tablename ( […], PRIMARY KEY (列的列表) ); ”。但是,我們也可以通過修改表的方式加入主鍵,例如“ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (列的列表); ”。每個表隻能有一個主鍵。 (主鍵相當於聚合索引,是查找最快的索引)

三、單列索引與多列索引

1,簡單介紹

索引可以是單列索引,也可以是多列索引。

(1)單列索引就是常用的一個列字段的索引,常見的索引。

(2)多列索引就是含有多個列字段的索引

下面就詳細介紹下這兩者的區別

假設有這樣一個people表:

CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, firstname CHAR(50) NOT NULL, lastname CHAR(50) NOT NULL, age SMALLINT NOT NULL, townid SMALLINT NOT NULL, PRIMARY KEY (peopleid) );

對應結構如下:

解釋:
 

這個數據片段中有四個名字為“Mikes”的人(其中兩個姓Sullivans,兩個姓McConnells),有兩個年齡為17歲的人,還有一個名字與眾不同的Joe Smith。這個表的主要用途是根據指定的用戶姓、名以及年齡返回相應的peopleid。

例如,我們可能需要查找姓名為Mike Sullivan、年齡17歲用戶的peopleid(SQL命令為SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age=17;)。由於我們不想讓MySQL每次執行查詢就去掃描整個表,這裡需要考慮運用索引。
 

首先,我們可以考慮在單個列上創建索引,比如firstname、lastname或者age列。如果我們創建firstname列的索引(ALTER TABLE people ADD INDEX firstname (firstname);),MySQL將通過這個索引迅速把搜尋范圍限制到那些firstname='Mike'的記錄,然後再在這個“中間結果集”上進行其他條件的搜尋:它首先排除那些lastname不等於“Sullivan”的記錄,然後排除那些age不等於17的記錄。當記錄滿足所有搜尋條件之後,MySQL就返回最終的搜尋結果。
 

由於建立瞭firstname列的索引,與執行表的完全掃描相比,MySQL的效率提高瞭很多,但我們要求MySQL掃描的記錄數量仍舊遠遠超過瞭實際所需要的。雖然我們可以刪除firstname列上的索引,再創建lastname或者age列的索引,但總地看來,不論在哪個列上創建索引搜尋效率仍舊相似。
 

為瞭提高搜尋效率,我們需要考慮運用多列索引。如果為firstname、lastname和age這三個列創建一個多列索引,MySQL隻需一次檢索就能夠找出正確的結果!下面是創建這個多列索引的SQL命令:

ALTER TABLE people ADD INDEX fname_lname_age (firstname,lastname,age);

由於索引文件以B-樹格式保存,MySQL能夠立即轉到合適的firstname,然後再轉到合適的lastname,最後轉到合適的age。在沒有掃描數據文件任何一個記錄的情況下,MySQL就正確地找出瞭搜尋的目標記錄!
 

那麼,如果在firstname、lastname、age這三個列上分別創建單列索引,效果是否和創建一個firstname、lastname、age的多列索引一樣呢?答案是否定的,兩者完全不同。當我們執行查詢的時候,MySQL隻能使用一個索引。如果你有三個單列的索引,MySQL會試圖選擇一個限制最嚴格的索引。但是,即使是限制最嚴格的單列索引,它的限制能力也肯定遠遠低於firstname、lastname、age這三個列上的多列索引。
 

2,最左前綴
 

多列索引還有另外一個優點,它通過稱為最左前綴(Leftmost Prefixing)的概念體現出來。繼續考慮前面的例子,現在我們有一個firstname、lastname、age列上的多列索引,我們稱這個索引為fname_lname_age。當搜尋條件是以下各種列的組合時,MySQL將使用fname_lname_age索引:

firstname,lastname,age firstname,lastname firstname

從另一方面理解,它相當於我們創建瞭(firstname,lastname,age)、(firstname,lastname)以及(firstname)這些列組合上的索引。下面這些查詢都能夠使用這個fname_lname_age索引:

SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age='17';
SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan';
SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike';

以下查詢不能夠使用這個fname_lname_age索引:

SELECT peopleid FROM people WHERE lastname='Sullivan';
SELECT peopleid FROM people WHERE age='17';
SELECT peopleid FROM people WHERE lastname='Sullivan' AND age='17';

總結:多列索引隻有在where條件中含有索引中的首列字段時才有效。

四、選擇索引列

在性能優化過程中,選擇在哪些列上創建索引是最重要的步驟之一。可以考慮使用索引的主要有兩種類型的列:在WHERE子句中出現的列,在join子句中出現的列。請看下面這個查詢:

SELECT age ## 不使用索引
FROM people WHERE firstname='Mike' ## 考慮使用索引
AND lastname='Sullivan' ## 考慮使用索引

這個查詢與前面的查詢略有不同,但仍屬於簡單查詢。由於age是在SELECT部分被引用,MySQL不會用它來限制列選擇操作。因此,對於這個查詢來說,創建age列的索引沒有什麼必要。下面是一個更復雜的例子:

SELECT people.age, ##不使用索引
town.name ##不使用索引
FROM people LEFT JOIN town ON
people.townid=town.townid ##考慮使用索引
WHERE firstname='Mike' ##考慮使用索引
AND lastname='Sullivan' ##考慮使用索引

與前面的例子一樣,由於firstname和lastname出現在WHERE子句中,因此這兩個列仍舊有創建索引的必要。除此之外,由於town表的townid列出現在join子句中,因此我們需要考慮創建該列的索引。

那麼,我們是否可以簡單地認為應該索引WHERE子句和join子句中出現的每一個列呢?差不多如此,但並不完全。我們還必須考慮到對列進行比較的操作符類型。MySQL隻有對以下操作符才使用索引:<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些時候的LIKE。可以在LIKE操作中使用索引的情形是指另一個操作數不是以通配符(%或者_)開頭的情形。例如,“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE 'Mich%';”這個查詢將使用索引,但“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE '%ike';”這個查詢不會使用索引。

五、分析索引效率

現在我們已經知道瞭一些如何選擇索引列的知識,但還無法判斷哪一個最有效。MySQL提供瞭一個內建的SQL命令幫助我們完成這個任務,這就是EXPLAIN命令。EXPLAIN命令的一般語法是:EXPLAIN 。你可以在MySQL文檔找到有關該命令的更多說明。下面是一個例子:

EXPLAIN SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age='17';

這個命令將返回下面這種分析結果:

下面我們就來看看這個EXPLAIN分析結果的含義:

table:這是表的名字。 type:連接操作的類型。下面是MySQL文檔關於ref連接類型的說明:

“對於每一種與另一個表中記錄的組合,MySQL將從當前的表讀取所有帶有匹配索引值的記錄。如果連接操作隻使用鍵的最左前綴,或者如果鍵不是UNIQUE或PRIMARY KEY類型(換句話說,如果連接操作不能根據鍵值選擇出唯一行),則MySQL使用ref連接類型。如果連接操作所用的鍵隻匹配少量的記錄,則ref是一種好的連接類型。”

在本例中,由於索引不是UNIQUE類型,ref是我們能夠得到的最好連接類型。

如果EXPLAIN顯示連接類型是“ALL”,而且你並不想從表裡面選擇出大多數記錄,那麼MySQL的操作效率將非常低,因為它要掃描整個表。你可以加入更多的索引來解決這個問題。預知更多信息,請參見MySQL的手冊說明。
possible_keys
可能可以利用的索引的名字。這裡的索引名字是創建索引時指定的索引昵稱;如果索引沒有昵稱,則默認顯示的是索引中第一個列的名字(在本例中,它是“firstname”)。默認索引名字的含義往往不是很明顯。
Key
它顯示瞭MySQL實際使用的索引的名字。如果它為空(或NULL),則MySQL不使用索引。
key_len
索引中被使用部分的長度,以字節計。在本例中,key_len是102,其中firstname占50字節,lastname占50字節,age占2字節。如果MySQL隻使用索引中的firstname部分,則key_len將是50。
ref
它顯示的是列的名字(或單詞“const”),MySQL將根據這些列來選擇行。在本例中,MySQL根據三個常量選擇行。
rows
MySQL所認為的它在找到正確的結果之前必須掃描的記錄數。顯然,這裡最理想的數字就是1。
Extra
這裡可能出現許多不同的選項,其中大多數將對查詢產生負面影響。在本例中,MySQL隻是提醒我們它將用WHERE子句限制搜尋結果集。

六、索引的缺點

首先,索引要占用磁盤空間。通常情況下,這個問題不是很突出。但是,如果你創建每一種可能列組合的索引,索引文件體積的增長速度將遠遠超過數據文件。如果你有一個很大的表,索引文件的大小可能達到操作系統允許的最大文件限制。

其次,對於需要寫入數據的操作,比如DELETE、UPDATE以及INSERT操作,索引會降低它們的速度。這是因為MySQL不僅要把改動數據寫入數據文件,而且它還要把這些改動寫入索引文件。

【結束語】在大型資料庫中,索引是提高速度的一個關鍵因素。不管表的結構是多麼簡單,一次500000行的表掃描操作無論如何不會快。如果你的網站上也有這種大規模的表,那麼你確實應該花些時間去分析可以采用哪些索引,並考慮是否可以改寫查詢以優化應用。

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