MySQL-03-索引
索引是提高MySQL查询性能的一个重要途径,但过多的索引可能会导致过高的磁盘使用率以及过高的内存占用,从而影响应用程序的整体性能。应当尽量避免事后才想起添加索引,因为事后可能需要监控大量的SQL才能定位到问题所在,而且添加索引的时间肯定是远大于初始添加索引所需要的时间,可见索引的添加也是非常有技术含量的。
1-为什么要使用索引
在数据库中,我们为什么需要使用索引呢?一般有以下几点原因:
(1)索引大大减少存储引擎需要扫描的数据量;
(2)索引可以帮助我们进行排序避免使用临时表;
(3)索引可以把随机IO变为顺序IO;
2-索引的数据结构
通常我们所说的索引是指B-Tree索引,它是目前关系型数据库中查找数据最为常用和有效的索引,大多数存储引擎都支持这种索引。使用B-Tree这个术语,是因为MySQL在CREATE TABLE或其它语句中使用了这个关键字,但实际上不同的存储引擎可能使用不同的数据结构,比如InnoDB就是使用的B+Tree。
B+Tree中的B是指balance,意为平衡。需要注意的是,B+树索引并不能找到一个给定键值的具体行,它找到的只是被查找数据行所在的页,接着数据库会把页读入到内存,再在内存中进行查找,最后得到要查找的数据。
理解B+Tree时,只需要理解其最重要的两个特征即可:第一,所有的关键字(可以理解为数据)都存储在叶子节点(Leaf Page),非叶子节点(Index Page)并不存储真正的数据,所有记录节点都是按键值大小顺序存放在同一层叶子节点上。其次,所有的叶子节点由指针连接。
3-高性能索引策略
前缀索引:如果列很长,通常可以索引开始的部分字符,这样可以有效节约索引空间,从而提高索引效率。
联合索引
(1)一个联合索引可以相当于几个索引,例如(a,b)建立联合索引
select * from tablename where a=’xxx’ and b=’xxx’ (可以使用索引)
select * from tablename where a=’xxx’ (可以使用索引)
select * from tablename where b=’xxx’ (不可以使用索引)
(2)联合索引已经对第二个键值进行了排序处理,例如(userid,buy_date)联合索引,前提是已经先按照userid条件查询。
查询用户userid=1的最近3次购买记录
select * from buy_log where userid=1 order by buy_date desc limit 3
根据该联合索引取出的数据,无须再对buy_date做一次额外的排序操作。如果extra选项中出现using filesort,就是需要额外的一次排序才能完成查询。
对于联合索引(a,b,c)来说,下列语句同样可以直接通过联合索引得到结果:
select * from tablename where a=’xxx’ order by b;
select * from tablename where a=’xxx’ and b=’xxx’ order by c
联合索引的顺序选择:(1)经常被使用列优先;(2)选择性高的列优先;(3)宽度小的列优先
覆盖索引
InnoDB存储引擎支持覆盖索引(covering index),即从辅助索引中就可以查询的记录,而不需要查询聚集索引中的记录。
覆盖索引优点:
(1)辅助索引不包含整行记录的所有信息,故其大小远小于聚集索引,因此可以减少大量的IO操作。
查看执行计划Extra列的Using index就是表示优化器进行了覆盖索引操作。
(2)对某些统计问题而言。
此外,在通常情况下,诸如(a,b)的联合索引,一般是不可以选择b中的所谓的查询条件。但是如果是统计操作,并且是覆盖索引,则优化器会进行选择。
例如:select count(*) from buy_log where buy_date >=’2011-11-01’ and buy_date<=’2013-12-02’
表buy_log有(userid,buy_date)联合索引,这里只根据buy_date进行查询,一般情况下是不能使用该联合索引的,但是这句sql是查询统计操作,并且可以利用到覆盖索引的信息,因此优化器会选择联合索引。
MRR优化Multi-Range Read
MRR从mysql5.6版本开始支持,MRR优化的目的就是为了减少磁盘的随机访问,并且将随机访问转化为较为顺序的数据访问,这对于IO-bound类型的sql查询可带来性能极大的提升。MRR优化可适用于rang,ref,eq_ref类型查询。
MRR优化的好处:
(1)MRR使数据访问变得较为顺序。在查询辅助索引时,首先根据得到的查询结果,按照主键进行排序,并且按照主键排序的顺序进行书签查找。
(2)减少缓冲池中页被替换的次数
(3)批量处理对键值的查询操作。
例如:
Select * from salaries where salary>10000 and salary<40000 (salarys上有辅助索引idx_s)
不启用MRR特性,Extra列显示 using index condition
如果启用MRR特性,Extra除了显示 using index condition,还会显示using MRR
此外,MRR还可以将某些范围查询,拆分为键值对,以此来进行批量的数据查询。这样做的好处是在拆分的过程中,直接过滤一些不符合查询条件的数据。
例如:select * from t where key_part1>1000 and key_part1<2000 and key_part2=10000
表t有(key_part1, key_part2)的联合索引,因此索引根据key_part1,key_part2的位置关系进行排序。若没有MRR,此时查询类型为range,sql优化器会先讲将key_part1大于1000并且key_part1小于2000的数据都取出,即使key_part2不等于10000,取出数据后再根据key_part2进行过滤,这会导致无用数据被取出,尤其是有大量的数据并且key_part2不等于10000。
如果启用了MRR优化,优化器会先将查询条件进行拆分,然后再进行数据查询。
启用MRR:
show variables like 'optimizer_switch'

Mysql5.7默认mrr_cost_base默认标记是on
mrr_cost_base标记表示是否通过cost_base的方式来选择是否启用mrr。如果将mrr设为on,mrr_cost_base设为off,则总是启用MRR优化。
index_condition_pushdown(ICP)
ICP是mysql5.6版本开始支持的,之前版本的mysql数据库不支持ICP,当进行索引查询时,首先根据索引来查找记录,然后再根据where条件来过滤记录。在支持ICP后,mysql数据库在取出索引的同时,判断是否可以进行where条件过滤,也就是将where的部分过滤操作放在了存储引擎层(前提是where的过滤条件是要改索引可以覆盖到的范围)。在某些查询下,可以大大减少上层sql层对记录的索取(fetch),从而提高数据库整体性能。
ICP优化支持range、ref、eq_ref、ref_or_null类型的查询,支持myisam和InnoDB,当优化器选择ICP优化时,可在执行计划列Extra看到Using index condition 提示。
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