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mysql数据库索引优化与实践(一)_蜘蛛资讯网

来源: 新华社
06:30:51

锡林郭勒蹬悍陀网络科技有限公司_mysql数据库索引优化与实践(一)

前言

mysql数据库是现在应用最广泛的数据库系统。与数据库打交道是每个Java程序员日常工作之一,索引优化是必备的技能之一。

为什么要了解索引

真实案例

案例一:大学有段时间学习爬虫,爬取了知乎300w用户答题数据,存储到mysql数据中。那时不了解索引,一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右,完全满足不了正常的使用。

案例二:最近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示,而工作以来,对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询,性能很慢,通过增加超时时间勉强可以访问,但是性能上需要优化。

索引的优点

合适的索引,可以大大减小mysql服务器扫描的数据量,避免内存排序和临时表,提高应用程序的查询性能。

索引的类型

mysql数据中有多种索引类型,primary key,unique,normal,但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引,全文索引。

BTREE是最常见的优化要面对的索引结构,都是基于BTREE的讨论。

B-TREE

查询数据最简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复,就可以通过组织成一颗排序二叉树,通过二分查找算法来查询,大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树,支持多个分支,高度更低,数据的插入、删除、更新更快。

现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。

btree的每个节点都包含有key,data和只想子节点指针。

btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d,则每个内部节点可以有n=[d+1,2d+1)个key,n+1个子节点指针。树的最大高度为h=Logb[(N+1)/2]。

索引和文件系统中,B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小),且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数,就等于树的高度h。假设b=100,一百万个节点的树,h将只有3层。即,只有3次磁盘I/O就可以查找完毕,性能非常高。

索引查询

建立索引后,合适的查询语句才能最大发挥索引的优势。

另外,由于查询优化器可以解析客户端的sql语句,会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配最合适的索引。

-- 表创建语句
CREATE TABLE people (
    last_name VARCHAR(20) NOT NULL,
    first_name VARCHAR(20) NOT NULL,
    gender CHAR(1) NOT NULL,
   birth date NOT NULL,
KEY last_first_name_gender_key(last_name, first_name, gener) );

一,全值匹配

查询语句where条件和索引中的所有列进行匹配。

biao chuang jian yu ju CREATE TABLE people last_name VARCHAR 20 NOT NULL, first_name VARCHAR 20 NOT NULL, gender CHAR 1 NOT NULL,   birth date NOT NULL, KEY last_first_name_gender_key last_name, first_name, gener yi, quan zhi pi pei cha xun yu ju where tiao jian he suo yin zhong de suo you lie jin xing pi pei.

1 SELECT * FROM people WHERE last_name="zhang" AND first_name="yin" AND gender="m";

二,最左前缀匹配

查询条件可以匹配索引的最左若干列。注意关键词”最左前缀“。

-- 可以使用部分索引"last_name"
SELECT * FROM people WHERE last_name="zhang" AND gender="m";

-- 无法使用索引
SELECT * FROM people WHERE first_name="zhang" AND gender="m";

三,列前缀匹配

查询中的like条件,在有些场景下也可以使用索引。如 last_name like "zh%"可以使用索引,而last_name like "%ing"则无法使用索引。

-- 可以使用索引,因为BTREE的节点比较key值时是从key值得最左侧开始匹配
SELECT * FROM people WHERE last_name like "zhang%" AND gender="m" ;

四,范围查询

索引的列也支持范围查询。

SELECT * FROM people WHERE last_name > "zhang" AND last_name <"wang"

五,排序

ORDER BY语句在特定情况下也支持用索引来排序来提高性能。

EXPLAIN SELECT * FROM people WHERE last_name = "zhang" ORDER BY first_name ASC

六,限制

1,查询列不能参与表达式运算,否则无法使用索引。

--表设计中没有age列,以示参考
--假设age是索引中一部分,这样的查询将无法使用到索引
SELECT * FROM people WHERE last_name="zhang" AND age+3>28;

--这样写就可以使用索引
SELECT * FROM people WHERE last_name="zhang" AND age>25;

2,如果不是从索引的最左列开始,则无法使用索引。如,根据first_name、gender或者查找的查询无法使用索引。

-- 不是从last_name开始匹配,所以无法使用索引
SELECT * FROM people WHERE first_name="zhang" AND gender="m"

3,不能跳过索引中的列。

-- 不能跳过first_name查询,否则只有last_name列用到了索引
SELECT * FROM people WHERE last_name="zhang" AND gender="m"

4,如果查询中某个列是范围查询(like,between,>,<>

-- 由于first_name用了like查询,所以gender列无法使用索引了
SELECT * FROM people WHERE last_name="zhang" AND first_name LIKE "%in" AND gender="m";

高效索引策略

前面讲到了各种可以使用索引的查询情况,下面讲如何建立高效的索引。

1,建立多列索引

 建立多列的索引,而不是每一列都建立单独的。因为在mysql服务器在查询分析后,最终只能根据查询匹配到一个索引(或者没有)并使用。所以,假设多列上分别都建立了单独索引,即使组合查询用到了多列,最终也只有一列用到了索引。

? ?所以,假设你最常见的查询是根据last_name、first_name和gender来查询,应该建立包含三列的索引。

ALTER TABLE people ADD INDEX idx_name_gender(last_name, first_name , gender);

2,索引列的顺序

在多列B-TREE索引中,意味着索引是按照最左列开始,从左往右进行排序的。一个设计经验法则,将”选择性高“的列放在索引最左列。这样有助于索引经过最少的比较找到目标元组。

索引列选择性:不重复的索引值与表的全部记录总数的比值,0<>

假设要建立?last_name, first_name , gender 三列的索引。

T(last_name)= select count(distinct last_name) / count(*) ;

T(first_name)= select count(distinct first_name) / count(*) ;

T(gender)= select count(distinct gender) / count(*) ;

很显然,last_name和first_name应该放到索引的前面(以实际情况为主)

?

结尾

了解到了常见的索引策略和查询技巧,但是怎么在实际项目中应用并排查现存数据库中sql的性能缺陷?下一篇将介绍mysql数据库的explain关键字,总结和分析慢sql常见技巧。

参考

1,《高性能mysql》

2,《MySQL索引背后的数据结构及算法原理》https://www.kancloud.cn/kancloud/theory-of-mysql-index/41844

3,https://zh.wikipedia.org/wiki/B%E6%A0%91

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发布时间:09:36:55

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