当前位置 : 主页 > 网络编程 > 其它编程 >

【数据库】性能优化MySql索引从创建到优化以及原理解析

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2023-07-02
1索引概述索引被创建于已有的表中,它可使对行的定位更快速更有效。可以在表格的一个或者多个列上创建索引,每个索引都会被起个名字。用户无法看到索引,它们只能被用来加速查
1索引概述索引被创建于已有的表中,它可使对行的定位更快速更有效。可以在表格的一个或者多个列上创建索引,每个索引都会被起个名字。用户无法看到索引,它们只能被用来加速查询。注释:更新一
1 索引概述

索引被创建于已有的表中,它可使对行的定位更快速更有效。可以在表格的一个或者多个列上创建索引,每个索引都会被起个名字。用户无法看到索引,它们只能被用来加速查询。

注释:更新一个包含索引的表需要比更新一个没有索引的表更多的时间,这是由于索引本身也需要更新。因此,理想的做法是仅仅在常常用于搜索的列上面创建索引。

2 创建索引

1 唯一索引 在表格上面创建某个一个唯一的索引。唯一的索引意味着两个行不能拥有相同的索引值。

CREATE UNIQUE INDEX 索引名称ON 表名称 (列名称)

列名称 规定你需要索引的列。

2 简单的索引 在表上创建一个简单的索引。当我们省略关键词 UNIQUE 时,就可以使用重复的值。

CREATE INDEX 索引名称ON 表名称 (列名称)

列名称 规定你需要索引的列。

实例 本例会创建一个简单的索引,名为 PersonIndex,在 Person 表的 LastName 字段:

CREATE INDEX PersonIndexON Person (LastName)

如果您希望以降序索引某个列中的值,您可以在列名称之后添加保留字 DESC:

CREATE INDEX PersonIndexON Person (LastName DESC)

假如您希望索引不止一个列,您可以在括号中列出这些列的名称,用逗号隔开:

CREATE INDEX PersonIndexON Person (LastName, FirstName)

3 一个简单的对比测试

以我去年测试的数据作为一个简单示例,20多条数据源随机生成200万条数据,平均每条数据源都重复大概10万次,表结构比较简单,仅包含一个自增ID,一个char类型,一个text类型和一个int类型,单表2G大小,使用MyIASM引擎。开始测试未添加任何索引。

执行下面的SQL语句:

mysql> SELECT id,FROM_UNIXTIME(time) FROM article WHERE a.title='测试标题'

查询需要的时间非常恐怖的,如果加上联合查询和其他一些约束条件,数据库会疯狂的消耗内存,并且会影响前端程序的执行。这时给title字段添加一个BTREE索引:

mysql> ALTER TABLE article ADD INDEX index_article_title ON title(200);

再次执行上述查询语句,其对比非常明显:

4 MySQL索引的概念

索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度。上述SQL语句,在没有索引的情况下,数据库会遍历全部200条数据后选择符合条件的;而有了相应的索引之后,数据库会直接在索引中查找符合条件的选项。如果我们把SQL语句换成“SELECT * FROM article WHERE id=2000000”,那么你是希望数据库按照顺序读取完200万行数据以后给你结果还是直接在索引中定位呢?上面的两个图片鲜明的用时对比已经给出了答案(注:一般数据库默认都会为主键生成索引)。

索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种,聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的,而非聚簇索引就不一样了;聚簇索引能提高多行检索的速度,而非聚簇索引对于单行的检索很快。

5 MySQL创建索引深入

1 . 普通索引

这是最基本的索引,它没有任何限制,比如上文中为title字段创建的索引就是一个普通索引,MyIASM中默认的BTREE类型的索引,也是我们大多数情况下用到的索引。

–直接创建索引 CREATE INDEX index_name ON table(column(length)) –修改表结构的方式添加索引 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ON (column(length)) –创建表的时候同时创建索引 CREATE TABLE `table` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT , `title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL , `content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL , `time` int(10) NULL DEFAULT NULL , PRIMARY KEY (`id`), INDEX index_name (title(length)) ) –删除索引 DROP INDEX index_name ON table

2. 唯一索引

与普通索引类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值(注意和主键不同)。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一,创建方法和普通索引类似。

01 –创建唯一索引02 CREATE UNIQUE INDEX indexName ON table(column(length))03 –修改表结构04 ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE indexName ON (column(length))05 –创建表的时候直接指定06 CREATE TABLE `table` (07 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,08 `title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,09 `content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,10 `time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,11 PRIMARY KEY (`id`),12 UNIQUE indexName (title(length))13 );

3. 全文索引(FULLTEXT)

MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索,FULLTEXT索引仅可用于 MyISAM 表;他们可以从CHAR、VARCHAR或TEXT列中作为CREATE TABLE语句的一部分被创建,或是随后使用ALTER TABLE 或CREATE INDEX被添加。对于较大的数据集,将你的资料输入一个没有FULLTEXT索引的表中,然后创建索引,其速度比把资料输入现有FULLTEXT索引的速度更为快。不过切记对于大容量的数据表,生成全文索引是一个非常消耗时间非常消耗硬盘空间的做法。

01 –创建表的适合添加全文索引02 CREATE TABLE `table` (03 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,04 `title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,05 `content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,06 `time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,07 PRIMARY KEY (`id`),08 FULLTEXT (content)09 );10 –修改表结构添加全文索引11 ALTER TABLE article ADD FULLTEXT index_content(content)12 –直接创建索引13 CREATE FULLTEXT INDEX index_content ON article(content)

4. 单列索引、多列索引

多个单列索引与单个多列索引的查询效果不同,因为执行查询时,MySQL只能使用一个索引,会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引。

5. 组合索引(最左前缀)

平时用的SQL查询语句一般都有比较多的限制条件,所以为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。例如上表中针对title和time建立一个组合索引:ALTER TABLE article ADD INDEX index_titme_time (title(50),time(10))。建立这样的组合索引,其实是相当于分别建立了下面两组组合索引:

–title,time

–title

为什么没有time这样的组合索引呢?这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这两列的查询都会用到该组合索引,如下面的几个SQL所示:

1 –使用到上面的索引2 SELECT * FROM article WHREE title='测试' AND time=1234567890;3 SELECT * FROM article WHREE utitle='测试';4 –不使用上面的索引5 SELECT * FROM article WHREE time=1234567890;

6 MySQL索引的优化

上面都在说使用索引的好处,但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点:虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件。建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重,但如果你在一个大表上创建了多种组合索引,索引文件的会膨胀很快。索引只是提高效率的一个因素,如果你的MySQL有大数据量的表,就需要花时间研究建立最优秀的索引,或优化查询语句。下面是一些总结以及收藏的MySQL索引的注意事项和优化方法。

1. 何时使用聚集索引或非聚集索引?

《【数据库】性能优化-MySql索引从创建到优化以及原理解析》

事实上,我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如:返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列,恰好您把聚合索引建立在了该列,这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时,这个速度就将是很快的,因为您的这本字典正文是按日期进行排序的,聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可;而不像非聚集索引,必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码,然后再根据页码查到具体内容。其实这个具体用法我还不是很理解,只能等待后期的项目开发中慢慢学学了。

2. 索引不会包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中,复合索引中只要有一列含有NULL值,那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

3. 使用短索引

对串列进行索引,如果可能应该指定一个前缀长度。例如,如果有一个CHAR(255)的列,如果在前10个或20个字符内,多数值是惟一的,那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

4. 索引列排序

MySQL查询只使用一个索引,因此如果where子句中已经使用了索引的话,那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作;尽量不要包含多个列的排序,如果需要最好给这些列创建复合索引。

5. like语句操作

一般情况下不鼓励使用like操作,如果非使用不可,如何使用也是一个问题。like “%#%” 不会使用索引而like “#%”可以使用索引。

6. 不要在列上进行运算

例如:select * from users where YEAR(adddate)<2007,将在每个行上进行运算,这将导致索引失效而进行全表扫描,因此我们可以改成:select * from users where adddate<’2007-01-01′。关于这一点可以围观:一个单引号引发的MYSQL性能损失。

最后总结一下,MySQL只对以下操作符才使用索引:<,,>=,between,in,以及某些时候的like(不以通配符%或_开头的情形)。而理论上每张表里面最多可创建16个索引,不过除非是数据量真的很多,否则过多的使用索引也不是那么好玩的,比如我刚才针对text类型的字段创建索引的时候,系统差点就卡死了。

7 索引原理

索引的目的在于提高查询效率,与我们查阅图书所用的目录是一个道理:先定位到章,然后定位到该章下的一个小节,然后找到页数。相似的例子还有:查字典,查火车车次,飞机航班等

本质都是:通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。

数据库也是一样,但显然要复杂的多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?我们回想字典的例子,能不能把数据分成段,然后分段查询呢?最简单的如果1000条数据,1到100分成第一段,101到200分成第二段,201到300分成第三段这样查第250条数据,只要找第三段就可以了,一下子去除了90%的无效数据。但如果是1千万的记录呢,分成几段比较好?稍有算法基础的同学会想到搜索树,其平均复杂度是lgN,具有不错的查询性能。但这里我们忽略了一个关键的问题,复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的。而数据库实现比较复杂,一方面数据是保存在磁盘上的,另外一方面为了提高性能,每次又可以把部分数据读入内存来计算,因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右,所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。

好了这篇文章就主要介绍到这里,希望下一片关于mysql索引的文章可以从数据结构和算法层面解析。这里在网上找到了一篇文章,抽空学习MySQL索引背后的数据结构及算法原理

参考资料

https://www.cnblogs.com/TinyMing/p/7803737.html http://feiyan.info/16.html https://www.cnblogs.com/bypp/p/7755307.html https://www.cnblogs.com/tgycoder/p/5410057.html

网友评论