MySQL索引优化方法真牛,这才是该有的高效

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前言

索引的相信大家都听说过,但是真正会用的又有几人?平时工作中写SQL真的会考虑到这条SQL如何能够用上索引,如何能够提升执行效率

 

此篇文章详细的讲述了索引优化的几个原则,只要在工作中能够随时应用到,相信你写出的SQL一定是效率最高,最牛逼的。

 

文章的脑图如下:

 

MySQL索引优化方法真牛,这才是该有的高效

 

索引优化规则

 

 

 

1、like语句的前导模糊查询不能使用索引。

 

 
select * from doc where title like '%XX';   --不能使用索引

select * from doc where title like 'XX%';   --非前导模糊查询,可以使用索引

 

因为页面搜索严禁左模糊或者全模糊,如果需要可以使用搜索引擎来解决。

 

2、union、in、or 都能够命中索引,建议使用 in。

 

union能够命中索引,并且MySQL 耗费的 CPU 最少。

 
select * from doc where status=1

union all

select * from doc where status=2;

 

in能够命中索引,查询优化耗费的 CPU 比 union all 多,但可以忽略不计,一般情况下建议使用 in。

 
select * from doc where status in (1, 2);

 

or 新版的 MySQL 能够命中索引,查询优化耗费的 CPU 比 in多,不建议频繁用or。

 
select * from doc where status = 1 or status = 2

 

补充:有些地方说在where条件中使用or,索引会失效,造成全表扫描,这是个误区:

 

  • 要求where子句使用的所有字段,都必须建立索引;
  • 如果数据量太少,mysql制定执行计划时发现全表扫描比索引查找更快,所以会不使用索引;
  • 确保mysql版本5.0以上,且查询优化器开启了index_merge_union=on, 也就是变量optimizer_switch里存在index_merge_union且为on。

 

3、负向条件查询不能使用索引。

 

负向条件有:!=、<>、not in、not exists、not like 等。

 

例如下面SQL语句:

 
select * from doc where status != 1 and status != 2;

 

可以优化为 in 查询:

 
select * from doc where status  in (0,3,4);

 

4、联合索引最左前缀原则。

 

如果在(a,b,c)三个字段上建立联合索引,那么他会自动建立 a| (a,b) | (a,b,c)组索引。

 

登录业务需求,SQL语句如下:

 
select uid, login_time from user where login_name=? andpasswd=?

 

可以建立(login_name, passwd)的联合索引。因为业务上几乎没有passwd 的单条件查询需求,而有很多login_name 的单条件查询需求,所以可以建立(login_name, passwd)的联合索引,而不是(passwd, login_name)。

 

建立联合索引的时候,区分度最高的字段在最左边。

 

存在非等号和等号混合判断条件时,在建立索引时,把等号条件的列前置。如 where a>? and b=?,那么即使a 的区分度更高,也必须把 b 放在索引的最前列。

 

最左前缀查询时,并不是指SQL语句的where顺序要和联合索引一致。

 

下面的 SQL 语句也可以命中 (login_name, passwd) 这个联合索引:

 
select uid, login_time from user where passwd=? andlogin_name=?

 

但还是建议 where 后的顺序和联合索引一致,养成好习惯。

 

假如index(a,b,c), where a=3 and b like 'abc%' and c=4,a能用,b能用,c不能用。

 

5、不能使用索引中范围条件右边的列(范围列可以用到索引),范围列之后列的索引全失效。

 

范围条件有:<、<=、>、>=、between等。

 

索引最多用于一个范围列,如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。

 

假如有联合索引 (empno、title、fromdate),那么下面的 SQL 中 emp_no 可以用到索引,而title 和 from_date 则使用不到索引。

 
select * from employees.titles where emp_no < 10010' and title='Senior Engineer'and from_date between '1986-01-01' and '1986-12-31'

 

6、不要在索引列上面做任何操作(计算、函数),否则会导致索引失效而转向全表扫描。

 

例如下面的 SQL 语句,即使 date 上建立了索引,也会全表扫描:

 
select * from doc where YEAR(create_time) <= '2016';

 

可优化为值计算,如下:

 
select * from doc where create_time <= '2016-01-01';

 

比如下面的 SQL 语句:

 
select * from order where date < = CURDATE();

 

可以优化为:

 
select * from order where date < = '2018-01-2412:00:00';

 

7、强制类型转换会全表扫描。

 

字符串类型不加单引号会导致索引失效,因为mysql会自己做类型转换,相当于在索引列上进行了操作。

 

如果 phone 字段是 varchar 类型,则下面的 SQL 不能命中索引。

 
select * from user where phone=13800001234

 

可以优化为:

 
select * from user where phone='13800001234';

 

8、更新十分频繁、数据区分度不高的列不宜建立索引。

 

更新会变更 B+ 树,更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能。

 

“性别”这种区分度不大的属性,建立索引是没有什么意义的,不能有效过滤数据,性能与全表扫描类似。

 

一般区分度在80%以上的时候就可以建立索引,区分度可以使用 count(distinct(列名))/count(*) 来计算。

 

9、利用覆盖索引来进行查询操作,避免回表,减少select * 的使用。

 

覆盖索引:查询的列和所建立的索引的列个数相同,字段相同。

 

被查询的列,数据能从索引中取得,而不用通过行定位符 row-locator 再到 row 上获取,即“被查询列要被所建的索引覆盖”,这能够加速查询速度。

 

例如登录业务需求,SQL语句如下。

 
Select uid, login_time from user where login_name=? and passwd=?

 

可以建立(login_name, passwd, login_time)的联合索引,由于 login_time 已经建立在索引中了,被查询的 uid 和 login_time 就不用去 row 上获取数据了,从而加速查询。

 

10、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,尽量使用not null 约束以及默认值。

 

11、is null, is not null无法使用索引。

 

12、如果有order by、group by的场景,请注意利用索引的有序性。

 

order by 最后的字段是组合索引的一部分,并且放在索引组合顺序的最后,避免出现file_sort 的情况,影响查询性能。

 

例如对于语句 where a=? and b=? order by c,可以建立联合索引(a,b,c)。

 

如果索引中有范围查找,那么索引有序性无法利用,如 WHERE a>10 ORDER BY b;,索引(a,b)无法排序。

 

13、使用短索引(前缀索引)。

 

对列进行索引,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,如果该列在前10个或20个字符内,可以做到既使得前缀索引的区分度接近全列索引,那么就不要对整个列进行索引。因为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,减少索引文件的维护开销。可以使用count(distinct leftIndex(列名, 索引长度))/count(*) 来计算前缀索引的区分度。

 

缺点是不能用于 ORDER BY 和 GROUP BY 操作,也不能用于覆盖索引。

 

不过很多时候没必要对全字段建立索引,根据实际文本区分度决定索引长度即可。

 

14、利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景

 

MySQL 并不是跳过 offset 行,而是取 offset+N 行,然后返回放弃前 offset 行,返回 N 行,那当 offset 特别大的时候,效率就非常的低下,要么控制返回的总页数,要么对超过特定阈值的页数进行 SQL 改写。

 

示例如下,先快速定位需要获取的id段,然后再关联:

 

 
selecta.* from 表1 a,(select id from 表1 where 条件 limit100000,20 ) b where a.id=b.id;

 

15、如果明确知道只有一条结果返回,limit 1 能够提高效率。

 

比如如下 SQL 语句:

 
select * from user where login_name=?;

 

可以优化为:

 
select * from user where login_name=? limit 1

 

自己明确知道只有一条结果,但数据库并不知道,明确告诉它,让它主动停止游标移动。

 

16、超过三个表最好不要 join。

 

需要 join 的字段,数据类型必须一致,多表关联查询时,保证被关联的字段需要有索引。

 

例如:left join是由左边决定的,左边的数据一定都有,所以右边是我们的关键点,建立索引要建右边的。当然如果索引在左边,可以用right join。

 

17、单表索引建议控制在5个以内。

 

18、SQL 性能优化 explain 中的 type:至少要达到 range 级别,要求是 ref 级别,如果可以是 consts 最好。

 

consts:单表中最多只有一个匹配行(主键或者唯一索引),在优化阶段即可读取到数据。

 

ref:使用普通的索引(Normal Index)。

 

range:对索引进行范围检索。

 

当 type=index 时,索引物理文件全扫,速度非常慢。

 

19、业务上具有唯一特性的字段,即使是多个字段的组合,也必须建成唯一索引。

 

不要以为唯一索引影响了 insert 速度,这个速度损耗可以忽略,但提高查找速度是明显的。另外,即使在应用层做了非常完善的校验控制,只要没有唯一索引,根据墨菲定律,必然有脏数据产生。

 

20.创建索引时避免以下错误观念。

 

索引越多越好,认为需要一个查询就建一个索引。

 

宁缺勿滥,认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。

 

抵制惟一索引,认为业务的惟一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。

 

过早优化,在不了解系统的情况下就开始优化。

 

索引选择性与前缀索引

 

 

 

既然索引可以加快查询速度,那么是不是只要是查询语句需要,就建上索引?答案是否定的。因为索引虽然加快了查询速度,但索引也是有代价的:索引文件本身要消耗存储空间,同时索引会加重插入、删除和修改记录时的负担,另外,MySQL在运行时也要消耗资源维护索引,因此索引并不是越多越好。一般两种情况下不建议建索引。

 

第一种情况是表记录比较少,例如一两千条甚至只有几百条记录的表,没必要建索引,让查询做全表扫描就好了。至于多少条记录才算多,这个个人有个人的看法,我个人的经验是以2000作为分界线,记录数不超过 2000可以考虑不建索引,超过2000条可以酌情考虑索引。

 

另一种不建议建索引的情况是索引的选择性较低。所谓索引的选择性(Selectivity),是指不重复的索引值(也叫基数,Cardinality)与表记录数(#T)的比值:

 

 
Index Selectivity = Cardinality / #T

 

显然选择性的取值范围为(0, 1]``,选择性越高的索引价值越大,这是由B+Tree的性质决定的。例如,employees.titles表,如果title`字段经常被单独查询,是否需要建索引,我们看一下它的选择性:

 

 
SELECT count(DISTINCT(title))/count(*) AS Selectivity FROM employees.titles;

+-------------+

| Selectivity |

+-------------+

|      0.0000 |

+-------------+

 

title的选择性不足0.0001(精确值为0.00001579),所以实在没有什么必要为其单独建索引。

 

有一种与索引选择性有关的索引优化策略叫做前缀索引,就是用列的前缀代替整个列作为索引key,当前缀长度合适时,可以做到既使得前缀索引的选择性接近全列索引,同时因为索引key变短而减少了索引文件的大小和维护开销。下面以employees.employees表为例介绍前缀索引的选择和使用。

 

假设employees表只有一个索引<emp_no>,那么如果我们想按名字搜索一个人,就只能全表扫描了:

 

 
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 |

+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+

 

如果频繁按名字搜索员工,这样显然效率很低,因此我们可以考虑建索引。有两种选择,建<first_name>或<first_name, last_name>,看下两个索引的选择性:

 

 
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 |

+-------------+

 

<first_name>显然选择性太低,``<first_name, last_name>选择性很好,但是first_name和last_name加起来长度为30,有没有兼顾长度和选择性的办法?可以考虑用first_name和last_name的前几个字符建立索引,例如<first_name, left(last_name, 3)>`,看看其选择性:

 

 
SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 3))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;

+-------------+

| Selectivity |

+-------------+

|      0.7879 |

+-------------+

 

选择性还不错,但离0.9313还是有点距离,那么把last_name前缀加到4:

 

 
SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 4))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;

+-------------+

| Selectivity |

+-------------+

|      0.9007 |

+-------------+

 

这时选择性已经很理想了,而这个索引的长度只有18,比<first_name, last_name>短了接近一半,我们把这个前缀索引建上:

 
ALTER TABLE employees.employees

ADD INDEX `first_name_last_name4` (first_name, last_name(4));

 

此时再执行一遍按名字查询,比较分析一下与建索引前的结果:

 
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' |

+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+

 

性能的提升是显著的,查询速度提高了120多倍。

 

前缀索引兼顾索引大小和查询速度,但是其缺点是不能用于ORDER BY和GROUP BY操作,也不能用于Covering index(即当索引本身包含查询所需全部数据时,不再访问数据文件本身)。

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