Mysql之索引选择及优化

本文主要是介绍Mysql之索引选择及优化，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

• 哈希表
  • 适用于只有等值查询的场景，Memory引擎默认索引
  • InnoDB支持自适应哈希索引，不可干预，由引擎自行决定是否创建
• 有序数组：在等值查询和范围查询场景中的性能都非常优秀，但插入和删除数据需要进行数据移动，成本太高。因此，只适用于静态存储引擎
• 二叉平衡树：每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子，时间复杂度是 O(log(N))
• 多叉平衡树：索引不止存在内存中，还要写到磁盘上。为了让一个查询尽量少的读磁盘，就必须让查询过程访问尽量少的数据块。因此，要使用“N 叉”树。

B-Tree 与 B+Tree

• B-Tree

• B+Tree

InnoDB 使用了 B+ 树索引模型。假设，我们有一个主键列为 ID 地表，表中有字段 k，并且在 k 上有索引，如下所示：

• 主键索引：也被称为聚簇索引，叶子节点存的是整行数据
• 非主键索引：也被称为二级索引，叶子节点内容是主键的值

注意事项

• 索引基于数据页有序存储，可能发生数据页的分裂(页存储空间不足)和合并(数据删除造成页利用率低)
• 数据的无序插入会造成数据的移动，甚至数据页的分裂
• 主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小
• 索引字段越小，单层可存储数据量越多，可减少磁盘IO

// 假设一个数据页16K、一行数据1K、索引间指针6字节、索引字段bigint类型(8字节)

// 索引个数
K = 16*1024/(8+6) =1170

// 单个叶子节点记录数
N = 16/1 = 16

// 三层B+记录数
V = K*K*N = 21902400

MyISAM也是使用B+Tree索引，区别在于不区分主键和非主键索引，均是非聚簇索引，叶子节点保存的是数据文件的指针

优化器选择索引的目的，是找到一个最优的执行方案，并用最小的代价去执行语句。在数据库里面，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少。

当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。

扫描行数如何计算

一个索引上不同的值越多，这个索引的区分度就越好。而一个索引上不同的值的个数，称之为“基数”（cardinality）。

-- 查看当前索引基数
mysql> show index from test;
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| test  |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |      100256 | NULL     | NULL   |      | BTREE      |         |               |
| test  |          1 | index_a  |            1 | a           | A         |      98199  | NULL     | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+

从性能的角度考虑，InnoDB 使用 采样统计 ，默认会选择 N 个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。因此，上述两个索引显示的基数并不相同。

而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。所以，当变更的数据行数超过 1/M 的时候(innodb_stats_persistent=on时默认10，反之16)，会自动触发重新做一次索引统计。

mysql> show variables like '%innodb_stats_persistent%';
+--------------------------------------+-------------+
| Variable_name                        | Value       |
+--------------------------------------+-------------+
-- 是否自动触发更新统计信息，当被修改的数据超过10%时就会触发统计信息重新统计计算
| innodb_stats_auto_recalc             | ON          |
-- 控制在重新计算统计信息时是否会考虑删除标记的记录
| innodb_stats_include_delete_marked   | OFF         |
-- 对null值的统计方法，当变量设置为nulls_equal时，所有NULL值都被视为相同
| innodb_stats_method                  | nulls_equal | 
-- 操作元数据时是否触发更新统计信息
| innodb_stats_on_metadata             | OFF         |
-- 统计信息是否持久化存储
| innodb_stats_persistent              | ON          |
-- innodb_stats_persistent=on，持久化统计信息采样的抽样页数
| innodb_stats_persistent_sample_pages | 20          |
-- 不推荐使用，已经被innodb_stats_transient_sample_pages替换
| innodb_stats_sample_pages            | 8           |
-- 瞬时抽样page数
| innodb_stats_transient_sample_pages  | 8           |
+--------------------------------------+-------------+

• 除了因为抽样导致统计基数不准外，MVCC也会导致基数统计不准确。例如：事务A先事务B开启且未提交，事务B删除部分数据，在可重复读中事务A还可以查询到删除的数据，此部分数据目前至少有两个版本，有一个标识为deleted的数据。
• 主键是直接按照表的行数来估计的，表的行数，优化器直接使用 show table status like 't'的值
• 手动触发索引统计：

-- 重新统计索引信息
mysql> analyze table t;

排序对索引选择的影响

-- 创建表
mysql> CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`a` int(11) DEFAULT NULL,
`b` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `a` (`a`),
KEY `b` (`b`)
) ENGINE=InnoDB;

-- 定义测试数据存储过程
mysql> delimiter ;
CREATE PROCEDURE idata ()
BEGIN

DECLARE i INT ;
SET i = 1 ;
WHILE (i <= 100000) DO
	INSERT INTO t
VALUES
	(i, i, i) ;
SET i = i + 1 ;
END
WHILE ;
END;
delimiter ;

-- 执行存储过程，插入测试数据
mysql> CALL idata ();

-- 查看执行计划，使用了字段a上的索引
mysql> explain select * from t where a between 10000 and 20000;
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+-------+-----------------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key | key_len | ref  | rows  | Extra                 |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+-------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | t     | range | a             | a   | 5       | NULL | 10000 | Using index condition |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+-------+-----------------------+

-- 由于需要进行字段b排序，虽然索引b需要扫描更多的行数，但本身是有序的，综合扫描行数和排序，优化器选择了索引b，认为代价更小
mysql> explain select * from t where (a between 1 and 1000) and (b between 50000 and 100000) order by b limit 1;
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+-------+------------------------------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key | key_len | ref  | rows  | Extra                              |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+-------+------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | t     | range | a,b           | b   | 5       | NULL | 50128 | Using index condition; Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+-------+------------------------------------+

-- 方案1：通过force index强制走索引a，纠正优化器错误的选择，不建议使用（不通用，且索引名称更变语句也需要变）
mysql> explain select * from t force index(a) where (a between 1 and 1000) and (b between 50000 and 100000) order by b limit 1;
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key | key_len | ref  | rows | Extra                                              |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | t     | range | a             | a   | 5       | NULL |  999 | Using index condition; Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------------------------------------------------+

-- 方案2：引导 MySQL 使用我们期望的索引，按b,a排序，优化器需要考虑a排序的代价
mysql> explain select * from t where (a between 1 and 1000) and (b between 50000 and 100000) order by b,a limit 1;
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key | key_len | ref  | rows | Extra                                              |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | t     | range | a,b           | a   | 5       | NULL |  999 | Using index condition; Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------------------------------------------------+

-- 方案3：有些场景下，我们可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择，或删掉误用的索引
ALTER TABLE `t`
DROP INDEX `a`,
DROP INDEX `b`,
ADD INDEX `ab` (`a`,`b`) ;

-- 表t中字段xxx的索引选择性
select count(distinct xxx)/count(id) from t;

索引的选择性，指的是不重复的索引值（基数）和表记录数的比值。选择性是索引筛选能力的一个指标，索引的取值范围是 0~1 ，当选择性越大，索引价值也就越大。

在使用普通索引查询时，会先加载普通索引，通过普通索引查询到实际行的主键，再使用主键通过聚集索引查询相应的行，以此循环查询所有的行。若直接全量搜索聚集索引，则不需要在普通索引和聚集索引中来回切换，相比两种操作的总开销可能扫描全表效率更高。

实际工作中，还是要看业务情况，如果数据分布不均衡，实际查询条件总是查询数据较少的部分，在索引选择较低的列上加索引，效果可能也很不错。

覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段

-- 只需要查 ID 的值，而 ID 的值已经在 k 索引树上了，因此可以直接提供查询结果，不需要回表
select ID from T where k between 3 and 5

-- 增加字段V，每次查询需要返回V，可考虑把k、v做成联合索引
select ID,V from T where k between 3 and 5

-- id、name、age三列，name、age上创建联合索引

-- 满足最左前缀原则，name、age均走索引
select * from T where name='xxx' and age=12

-- Mysql自动优化，调整name、age顺序，，name、age均走索引
select * from T where age=12 and name='xxx'

-- name满足最左前缀原则走索引，MySQL5.6引入索引下推优化（index condition pushdown)，即索引中先过滤掉不满足age=12的记录再回表
select * from T where name like 'xxx%' and age=12

-- 不满足最左前缀原则，均不走索引
select * from T where name like '%xxx%' and age=12

-- 满足最左前缀原则，name走索引
select * from T where name='xxx'

-- 不满足最左前缀原则，不走索引
select * from T where age=12

联合索引建立原则：

• 如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的
• 空间：优先小字段单独建立索引，例如：name、age，可建立(name,age)联合索引和(age)单字段索引

mysql> create table SUser(
ID bigint unsigned primary key,
name  varchar(64),   
email varchar(64),
...
)engine=innodb;

-- 以下查询场景
mysql> select name from SUser where email='xxx';

-- 方案1：全文本索引，回表次数由符合条件的数据量决定
mysql> alter table SUser add index index1(email);

-- 方案2：前缀索引，回表次数由前缀匹配结果决定
mysql> alter table SUser add index index2(email(6));

前缀索引可以节省空间，但需要注意前缀长度的定义，在节省空间的同时，不能增加太多查询成本，即减少回表验证次数

如何设置合适的前缀长度？

-- 预设一个可以接受的区分度损失比，选择满足条件中最小的前缀长度
select count(distinct left(email,n))/count(distinct email) from SUser;

如果合适的前缀长度较长？

比如身份证号，如果满足区分度要求，可能需要12位以上的前缀索引，节约的空间有限，又增加了查询成本，就没有必要使用前缀索引。此时，我们可以考虑使用以下方式：

• 倒序存储

-- 查询时字符串反转查询
mysql> select field_list from t where id_card = reverse('input_id_card_string');

• 使用hash字段-- 创建一个整数字段，来保存身份证的校验码，同时在这个字段上创建索引 mysql> alter table t add id_card_crc int unsigned, add index(id_card_crc); -- 查询时使用hash字段走索引查询，再使用原字段精度过滤 mysql> select field_list from t where id_card_crc=crc32('input_id_card_string') and id_card='input_id_card_string'

以上两种方式的缺点：

• 不支持范围查询
• 使用hash字段需要额外占用空间，新增了一个字段
• 读写时需要额外的处理，reverse或者crc32等

前缀索引对覆盖索引的影响？

-- 使用前缀索引就用不上覆盖索引对查询性能的优化
select id,email from SUser where email='xxx';

建议使用普通索引，唯一索引无法使用change buffer，内存命中率低

%xxx

原文链接：http://www.cnblogs.com/sheung/p/14582450.html

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