《Mysql學習MySQL索引背后的之使用策略及優化(高性能索引策略)》要點：
本文介紹了Mysql學習MySQL索引背后的之使用策略及優化(高性能索引策略)，希望對您有用。如果有疑問，可以聯系我們。

本章的內容完全基于上文的理論基礎,實際上一旦理解了索引背后的機制,那么選擇高性能的策略就變成了純粹的推理,并且可以理解這些策略背后的邏輯.

　　示例數據庫MYSQL數據庫

　　為了討論索引策略,需要一個數據量不算小的數據庫作為示例.本文選用MySQL官方文檔中提供的示例數據庫之一：employees.這個數據庫關系復雜度適中,且數據量較大.下圖是這個數據庫的E-R關系圖(引用自MySQL官方手冊)：MYSQL數據庫

　　MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　圖12MYSQL數據庫

　　MySQL官方文檔中關于此數據庫的頁面為http://dev.mysql.com/doc/employee/en/employee.html.里面詳細介紹了此數據庫,并提供了下載地址和導入方法,如果有興趣導入此數據庫到自己的MySQL可以參考文中內容.MYSQL數據庫

　　最左前綴原理與相關優化MYSQL數據庫

　　高效使用索引的首要條件是知道什么樣的查詢會使用到索引,這個問題和B+Tree中的“最左前綴原理”有關,下面通過例子說明最左前綴原理.MYSQL數據庫

　　這里先說一下聯合索引的概念.在上文中,我們都是假設索引只引用了單個的列,實際上,MySQL中的索引可以以一定順序引用多個列,這種索引叫做聯合索引,一般的,一個聯合索引是一個有序元組,其中各個元素均為數據表的一列,實際上要嚴格定義索引需要用到關系代數,但是這里我不想討論太多關系代數的話題,因為那樣會顯得很枯燥,所以這里就不再做嚴格定義.另外,單列索引可以看成聯合索引元素數為1的特例.MYSQL數據庫

　　以employees.titles表為例,下面先查看其上都有哪些索引：MYSQL數據庫

SHOW INDEX FROM employees.titles;
+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+
| Table? | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Null | Index_type |
+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+
| titles |????????? 0 | PRIMARY? |??????????? 1 | emp_no????? | A???????? |??????? NULL |????? | BTREE????? |
| titles |????????? 0 | PRIMARY? |??????????? 2 | title?????? | A???????? |??????? NULL |????? | BTREE????? |
| titles |????????? 0 | PRIMARY? |??????????? 3 | from_date?? | A???????? |????? 443308 |????? | BTREE????? |
| titles |????????? 1 | emp_no?? |??????????? 1 | emp_no????? | A???????? |????? 443308 |????? | BTREE????? |
+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+ MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　從結果中可以到titles表的主索引為,還有一個輔助索引.為了避免多個索引使事情變復雜(MySQL的SQL優化器在多索引時行為比較復雜),這里我們將輔助索引drop掉：,>MYSQL數據庫

　　ALTER TABLE employees.titles DROP INDEX emp_no;MYSQL數據庫

　　這樣就可以專心分析索引PRIMARY的行為了.MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　情況一：全列匹配.MYSQL數據庫

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title='Senior Engineer' AND from_date='1986-06-26';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
| id | select_type | table? | type? | possible_keys | key???? | key_len | ref?????????????? | rows | Extra |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
|? 1 | SIMPLE????? | titles | const | PRIMARY?????? | PRIMARY | 59????? | const,const,const |??? 1 |?????? |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+ MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　很明顯,當按照索引中所有列進行精確匹配(這里精確匹配指“=”或“IN”匹配)時,索引可以被用到.這里有一點需要注意,理論上索引對順序是敏感的,但 是由于MySQL的查詢優化器會自動調整where子句的條件順序以使用適合的索引,例如我們將where中的條件順序顛倒：MYSQL數據庫

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date='1986-06-26' AND emp_no='10001' AND title='Senior Engineer';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
| id | select_type | table? | type? | possible_keys | key???? | key_len | ref?????????????? | rows | Extra |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
|? 1 | SIMPLE????? | titles | const | PRIMARY?????? | PRIMARY | 59????? | const,const,const |??? 1 |?????? |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+ MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　效果是一樣的.MYSQL數據庫

　　情況二：最左前綴匹配.MYSQL數據庫

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001';
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table? | type | possible_keys | key???? | key_len | ref?? | rows | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
|? 1 | SIMPLE????? | titles | ref? | PRIMARY?????? | PRIMARY | 4?????? | const |??? 1 |?????? |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+ MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　當查詢條件精確匹配索引的左邊連續一個或幾個列時,如或,所以可以被用到,但是只能用到一部分,即條件所組成的最左前綴.上面的查詢從分析結果看用到了PRIMARY索引,但是 key_len為4,說明只用到了索引的第一列前綴.,>MYSQL數據庫

　　情況三：查詢條件用到了索引中列的精確匹配,但是中間某個條件未提供.MYSQL數據庫

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND from_date='1986-06-26';
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table? | type | possible_keys | key???? | key_len | ref?? | rows | Extra?????? |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
|? 1 | SIMPLE????? | titles | ref? | PRIMARY?????? | PRIMARY | 4?????? | const |??? 1 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　此時索引使用情況和情況二相同,因為title未提供,所以查詢只用到了索引的第一列,而后面的from_date雖然也在索引中,但是由于 title不存在而無法和左前綴連接,因此需要對結果進行掃描過濾from_date(這里由于emp_no唯一,所以不存在掃描).如果想讓 from_date也使用索引而不是where過濾,可以增加一個輔助索引,此時上面的查詢會使用這個索引.除此之外,還可以使用一種稱之為“隔離列”的優化方法,將emp_no與from_date 之間的“坑”填上.,>MYSQL數據庫

　　首先我們看下title一共有幾種不同的值：MYSQL數據庫

SELECT DISTINCT(title) FROM employees.titles;
+--------------------+
| title????????????? |
+--------------------+
| Senior Engineer??? |
| Staff????????????? |
| Engineer?????????? |
| Senior Staff?????? |
| Assistant Engineer |
| Technique Leader?? |
| Manager??????????? |
+--------------------+ MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　只有7種.在這種成為“坑”的列值比較少的情況下,可以考慮用“IN”來填補這個“坑”從而形成最左前綴：MYSQL數據庫

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles
WHERE emp_no='10001'
AND title IN ('Senior Engineer', 'Staff', 'Engineer', 'Senior Staff', 'Assistant Engineer', 'Technique Leader', 'Manager')
AND from_date='1986-06-26';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table? | type? | possible_keys | key???? | key_len | ref? | rows | Extra?????? |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
|? 1 | SIMPLE????? | titles | range | PRIMARY?????? | PRIMARY | 59????? | NULL |??? 7 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　這次key_len為59,說明索引被用全了,但是從type和rows看出IN實際上執行了一個range查詢,這里檢查了7個key.看下兩種查詢的性能比較：MYSQL數據庫

SHOW PROFILES;
+----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration?? | Query???????????????????????????????????????????????????????????????????????? |
+----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+
|?????? 10 | 0.00058000 | SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND from_date='1986-06-26'|
|?????? 11 | 0.00052500 | SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title IN ...????????? |
+----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+ MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　“填坑”后性能提升了一點.如果經過emp_no篩選后余下很多數據,則后者性能優勢會更加明顯.當然,如果title的值很多,用填坑就不合適了,必須建立輔助索引.MYSQL數據庫

　　情況四：查詢條件沒有指定索引第一列.MYSQL數據庫

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date='1986-06-26';??????????????????
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table? | type | possible_keys | key? | key_len | ref? | rows?? | Extra?????? |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
|? 1 | SIMPLE????? | titles | ALL? | NULL????????? | NULL | NULL??? | NULL | 443308 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　由于不是最左前綴,索引這樣的查詢顯然用不到索引.MYSQL數據庫

　　情況五：匹配某列的前綴字符串.MYSQL數據庫

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title LIKE 'Senior%';
view sourceprint?
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table? | type? | possible_keys | key???? | key_len | ref? | rows | Extra?????? |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
|? 1 | SIMPLE????? | titles | range | PRIMARY?????? | PRIMARY | 56????? | NULL |??? 1 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　此時可以用到索引,但是如果通配符不是只出現在末尾,則無法使用索引.MYSQL數據庫

　　情況六：范圍查詢.MYSQL數據庫

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no<'10010' and title='Senior Engineer';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table? | type? | possible_keys | key???? | key_len | ref? | rows | Extra?????? |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
|? 1 | SIMPLE????? | titles | range | PRIMARY?????? | PRIMARY | 4?????? | NULL |?? 16 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　范圍列可以用到索引(必須是最左前綴),但是范圍列后面的列無法用到索引.同時,索引最多用于一個范圍列,因此如果查詢條件中有兩個范圍列則無法全用到索引.MYSQL數據庫

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles
WHERE emp_no<'10010'
AND title='Senior Engineer'
AND from_date BETWEEN '1986-01-01' AND '1986-12-31';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table? | type? | possible_keys | key???? | key_len | ref? | rows | Extra?????? |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
|? 1 | SIMPLE????? | titles | range | PRIMARY?????? | PRIMARY | 4?????? | NULL |?? 16 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　可以看到索引對第二個范圍索引無能為力.這里特別要說明MySQL一個有意思的地方,那就是僅用explain可能無法區分范圍索引和多值匹配,因為在type中這兩者都顯示為range.同時,用了“between”并不意味著就是范圍查詢,例如下面的查詢：MYSQL數據庫

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles
WHERE emp_no BETWEEN '10001' AND '10010'
AND title='Senior Engineer'
AND from_date BETWEEN '1986-01-01' AND '1986-12-31';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table? | type? | possible_keys | key???? | key_len | ref? | rows | Extra?????? |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
|? 1 | SIMPLE????? | titles | range | PRIMARY?????? | PRIMARY | 59????? | NULL |?? 16 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　看起來是用了兩個范圍查詢,但作用于emp_no上的“BETWEEN”實際上相當于“IN”,也就是說emp_no實際是多值精確匹配.可以看到這個查詢用到了索引全部三個列.因此在MySQL中要謹慎地區分多值匹配和范圍匹配,否則會對MySQL的行為產生困惑.MYSQL數據庫

　　情況七：查詢條件中含有函數或表達式.MYSQL數據庫

　　很不幸,如果查詢條件中含有函數或表達式,則MySQL不會為這列使用索引(雖然某些在數學意義上可以使用).例如：MYSQL數據庫

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND left(title, 6)='Senior';
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table? | type | possible_keys | key???? | key_len | ref?? | rows | Extra?????? |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
|? 1 | SIMPLE????? | titles | ref? | PRIMARY?????? | PRIMARY | 4?????? | const |??? 1 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　雖然這個查詢和情況五中功能相同,但是由于使用了函數left,則無法為title列應用索引,而情況五中用LIKE則可以.再如：MYSQL數據庫

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no - 1='10000';???????????????????????
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table? | type | possible_keys | key? | key_len | ref? | rows?? | Extra?????? |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
|? 1 | SIMPLE????? | titles | ALL? | NULL????????? | NULL | NULL??? | NULL | 443308 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　顯然這個查詢等價于查詢emp_no為10001的函數,但是由于查詢條件是一個表達式,MySQL無法為其使用索引.看來MySQL還沒有智能到自動優化常量表達式的程度,因此在寫查詢語句時盡量避免表達式出現在查詢中,而是先手工私下代數運算,轉換為無表達式的查詢語句.MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　索引選擇性與前綴索引MYSQL數據庫

　　既然索引可以加快查詢速度,那么是不是只要是查詢語句需要,就建上索引?答案是否定的.因為索引雖然加快了查詢速度,但索引也是有代價的：索引文件本身要消耗存儲空間,同時索引會加重插入、刪除和修改記錄時的負擔,另外,MySQL在運行時也要消耗資源維護索引,因此索引并不是越多越好.一般兩種情況下不建議建索引.MYSQL數據庫

　　第一種情況是表記錄比較少,例如一兩千條甚至只有幾百條記錄的表,沒必要建索引,讓查詢做全表掃描就好了.至于多少條記錄才算多,這個個人有個人的看法,我個人的經驗是以2000作為分界線,記錄數不超過 2000可以考慮不建索引,超過2000條可以酌情考慮索引.MYSQL數據庫

　　另一種不建議建索引的情況是索引的選擇性較低.所謂索引的選擇性(Selectivity),是指不重復的索引值(也叫基數,Cardinality)與表記錄數(#T)的比值：MYSQL數據庫

　　Index Selectivity = Cardinality / #TMYSQL數據庫

　　顯然選擇性的取值范圍為(0, 1],選擇性越高的索引價值越大,這是由B+Tree的性質決定的.例如,上文用到的employees.titles表,如果title字段經常被單獨查詢,是否需要建索引,我們看一下它的選擇性：MYSQL數據庫

SELECT count(DISTINCT(title))/count(*) AS Selectivity FROM employees.titles;
+-------------+
| Selectivity |
+-------------+
|????? 0.0000 |
+-------------+MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　title的選擇性不足0.0001(精確值為0.00001579),所以實在沒有什么必要為其單獨建索引.MYSQL數據庫

　　有一種與索引選擇性有關的索引優化策略叫做前綴索引,就是用列的前綴代替整個列作為索引key,當前綴長度合適時,可以做到既使得前綴索引的選擇性 接近全列索引,同時因為索引key變短而減少了索引文件的大小和維護開銷.下面以employees.employees表為例介紹前綴索引的選擇和使 用.MYSQL數據庫

　　從圖12可以看到employees表只有一個索引,那么如果我們想按名字搜索一個人,就只能全表掃描了：MYSQL數據庫

EXPLAIN SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido';????????????????
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table???? | type | possible_keys | key? | key_len | ref? | rows?? | Extra?????? |
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
|? 1 | SIMPLE????? | employees | ALL? | NULL????????? | NULL | NULL??? | NULL | 300024 | Using where |
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　如果頻繁按名字搜索員工,這樣顯然效率很低,因此我們可以考慮建索引.有兩種選擇,建或,看下兩個索引的選擇性：,>MYSQL數據庫

SELECT count(DISTINCT(first_name))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;
+-------------+
| Selectivity |
+-------------+
|????? 0.0042 |
+-------------+

SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, last_name)))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;
+-------------+
| Selectivity |
+-------------+
|????? 0.9313 |
+-------------+ MYSQL數據庫

??? <first_name>顯然選擇性太低,<first_name, last_name>選擇性很好,但是first_name和last_name加起來長度為30,有沒有兼顧長度和選擇性的辦法?可以考慮用 first_name和last_name的前幾個字符建立索引,例如<first_name, left(last_name, 3)>,看看其選擇性：MYSQL數據庫

SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 3))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;
+-------------+
| Selectivity |
+-------------+
|????? 0.7879 |
+-------------+ MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　選擇性還不錯,但離0.9313還是有點距離,那么把last_name前綴加到4：MYSQL數據庫

SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 4))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;
+-------------+
| Selectivity |
+-------------+
|????? 0.9007 |
+-------------+ MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　這時選擇性已經很理想了,而這個索引的長度只有18,比短了接近一半,我們把這個前綴索引<first_name, last_name>,>建上：MYSQL數據庫

ALTER TABLE employees.employees
ADD INDEX `first_name_last_name4` (first_name, last_name(4)); MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　此時再執行一遍按名字查詢,比較分析一下與建索引前的結果：MYSQL數據庫

SHOW PROFILES;
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration?? | Query?????????????????????????????????????????????????????????????????????????? |
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+
|?????? 87 | 0.11941700 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido' |
|?????? 90 | 0.00092400 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido' |
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+ MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　性能的提升是顯著的,查詢速度提高了120多倍.MYSQL數據庫

　　前綴索引兼顧索引大小和查詢速度,但是其缺點是不能用于ORDER BY和GROUP BY操作,也不能用于Covering index(即當索引本身包含查詢所需全部數據時,不再訪問數據文件本身).MYSQL數據庫

　　InnoDB的主鍵選擇與插入優化MYSQL數據庫

　　在使用InnoDB存儲引擎時,如果沒有特別的需要,請永遠使用一個與業務無關的自增字段作為主鍵.MYSQL數據庫

　　經常看到有帖子或博客討論主鍵選擇問題,有人建議使用業務無關的自增主鍵,有人覺得沒有必要,完全可以使用如學號或身份證號這種唯一字段作為主鍵.不論支持哪種論點,大多數論據都是業務層面的.如果從數據庫索引優化角度看,使用InnoDB引擎而不使用自增主鍵絕對是一個糟糕的主意.MYSQL數據庫

　　上文討論過InnoDB的索引實現,InnoDB使用聚集索引,數據記錄本身被存于主索引(一顆B+Tree)的葉子節點上.這就要求同一個葉子節點內(大小為一個內存頁或磁盤頁)的各條數據記錄按主鍵順序存放,因此每當有一條新的記錄插入時,MySQL會根據其主鍵將其插入適當的節點和位置,如果頁面達到裝載因子(InnoDB默認為15/16),則開辟一個新的頁(節點).MYSQL數據庫

　　如果表使用自增主鍵,那么每次插入新的記錄,記錄就會順序添加到當前索引節點的后續位置,當一頁寫滿,就會自動開辟一個新的頁.如下圖所示：MYSQL數據庫

　　MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　圖13MYSQL數據庫

　　這樣就會形成一個緊湊的索引結構,近似順序填滿.由于每次插入時也不需要移動已有數據,因此效率很高,也不會增加很多開銷在維護索引上.MYSQL數據庫

　　如果使用非自增主鍵(如果身份證號或學號等),由于每次插入主鍵的值近似于隨機,因此每次新紀錄都要被插到現有索引頁得中間某個位置：MYSQL數據庫

　　MYSQL數據庫

?MYSQL數據庫

　　圖14MYSQL數據庫

　　此時MySQL不得不為了將新記錄插到合適位置而移動數據,甚至目標頁面可能已經被回寫到磁盤上而從緩存中清掉,此時又要從磁盤上讀回來,這增加了很多開銷,同時頻繁的移動、分頁操作造成了大量的碎片,得到了不夠緊湊的索引結構,后續不得不通過OPTIMIZE TABLE來重建表并優化填充頁面.MYSQL數據庫

　　因此,只要可以,請盡量在InnoDB上采用自增字段做主鍵.MYSQL數據庫

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