MySQL 索引分析和优化 |
本文标签:MySQL,索引分析和优化 一、什么是索引? 索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存 。如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录 。表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高 。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置 。如果表有1000个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍 。 假设我们创建了一个名为people的表: CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL, name CHAR(50) NOT NULL ); 然后,我们完全随机把1000个不同name值插入到people表 。下图显示了people表所在数据文件的一小部分: 可以看到,在数据文件中name列没有任何明确的次序 。如果我们创建了name列的索引,MySQL将在索引中排序name列: 对于索引中的每一项,MySQL在内部为它保存一个数据文件中实际记录所在位置的“指针” 。因此,如果我们要查找name等于“Mike”记录的peopleid(SQL命令为“SELECT peopleid FROM people WHERE name=Mike;”),MySQL能够在name的索引中查找“Mike”值,然后直接转到数据文件中相应的行,准确地返回该行的peopleid(999) 。在这个过程中,MySQL只需处理一个行就可以返回结果 。如果没有“name”列的索引,MySQL要扫描数据文件中的所有记录,即1000个记录!显然,需要MySQL处理的记录数量越少,则它完成任务的速度就越快 。 二、索引的类型 MySQL提供多种索引类型供选择:
三、单列索引与多列索引 索引可以是单列索引,也可以是多列索引 。下面我们通过具体的例子来说明这两种索引的区别 。假设有这样一个people表: CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, firstname CHAR(50) NOT NULL, lastname CHAR(50) NOT NULL, age SMALLINT NOT NULL, townid SMALLINT NOT NULL, PRIMARY KEY (peopleid) ); 下面是我们插入到这个people表的数据: 这个数据片段中有四个名字为“Mikes”的人(其中两个姓Sullivans,两个姓McConnells),有两个年龄为17岁的人,还有一个名字与众不同的Joe Smith 。 这个表的主要用途是根据指定的用户姓、名以及年龄返回相应的peopleid 。例如,我们可能需要查找姓名为Mike Sullivan、年龄17岁用户的peopleid(SQL命令为SELECT peopleid FROM people WHERE firstname=Mike AND lastname=Sullivan AND age=17;) 。由于我们不想让MySQL每次执行查询就去扫描整个表,这里需要考虑运用索引 。 首先,我们可以考虑在单个列上创建索引,比如firstname、lastname或者age列 。如果我们创建firstname列的索引(ALTER TABLE people ADD INDEX firstname (firstname);),MySQL将通过这个索引迅速把搜索范围限制到那些firstname=Mike的记录,然后再在这个“中间结果集”上进行其他条件的搜索:它首先排除那些lastname不等于“Sullivan”的记录,然后排除那些age不等于17的记录 。当记录满足所有搜索条件之后,MySQL就返回最终的搜索结果 。 由于建立了firstname列的索引,与执行表的完全扫描相比,MySQL的效率提高了很多,但我们要求MySQL扫描的记录数量仍旧远远超过了实际所需要的 。虽然我们可以删除firstname列上的索引,再创建lastname或者age列的索引,但总地看来,不论在哪个列上创建索引搜索效率仍旧相似 。 为了提高搜索效率,我们需要考虑运用多列索引 。如果为firstname、lastname和age这三个列创建一个多列索引,MySQL只需一次检索就能够找出正确的结果!下面是创建这个多列索引的SQL命令: ALTER TABLE people ADD INDEX fname_lname_age (firstname,lastname,age); 由于索引文件以B-树格式保存,MySQL能够立即转到合适的firstname,然后再转到合适的lastname,最后转到合适的age 。在没有扫描数据文件任何一个记录的情况下,MySQL就正确地找出了搜索的目标记录! 那么,如果在firstname、lastname、age这三个列上分别创建单列索引,效果是否和创建一个firstname、lastname、age的多列索引一样呢?答案是否定的,两者完全不同 。当我们执行查询的时候,MySQL只能使用一个索引 。如果你有三个单列的索引,MySQL会试图选择一个限制最严格的索引 。但是,即使是限制最严格的单列索引,它的限制能力也肯定远远低于firstname、lastname、age这三个列上的多列索引 。 四、最左前缀 多列索引还有另外一个优点,它通过称为最左前缀(Leftmost Prefixing)的概念体现出来 。继续考虑前面的例子,现在我们有一个firstname、lastname、age列上的多列索引,我们称这个索引为fname_lname_age 。当搜索条件是以下各种列的组合时,MySQL将使用fname_lname_age索引:
从另一方面理解,它相当于我们创建了(firstname,lastname,age)、(firstname,lastname)以及(firstname)这些列组合上的索引 。下面这些查询都能够使用这个fname_lname_age索引: SELECT peopleid FROM people WHERE firstname=Mike AND lastname=Sullivan AND age=17; SELECT peopleid FROM people WHERE firstname=Mike AND lastname=Sullivan; SELECT peopleid FROM people WHERE firstname=Mike; The following queries cannot use the index at all: SELECT peopleid FROM people WHERE lastname=Sullivan; SELECT peopleid FROM people WHERE age=17; SELECT peopleid FROM people WHERE lastname=Sullivan AND age=17; 五、选择索引列 在性能优化过程中,选择在哪些列上创建索引是最重要的步骤之一 。可以考虑使用索引的主要有两种类型的列:在WHERE子句中出现的列,在join子句中出现的列 。请看下面这个查询: SELECT age ## 不使用索引 这个查询与前面的查询略有不同,但仍属于简单查询 。由于age是在SELECT部分被引用,MySQL不会用它来限制列选择操作 。因此,对于这个查询来说,创建age列的索引没有什么必要 。下面是一个更复杂的例子: SELECT people.age, ##不使用索引 与前面的例子一样,由于firstname和lastname出现在WHERE子句中,因此这两个列仍旧有创建索引的必要 。除此之外,由于town表的townid列出现在join子句中,因此我们需要考虑创建该列的索引 。 那么,我们是否可以简单地认为应该索引WHERE子句和join子句中出现的每一个列呢?差不多如此,但并不完全 。我们还必须考虑到对列进行比较的操作符类型 。MySQL只有对以下操作符才使用索引:<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的LIKE 。可以在LIKE操作中使用索引的情形是指另一个操作数不是以通配符(%或者_)开头的情形 。例如,“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE Mich%;”这个查询将使用索引,但“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE %ike;”这个查询不会使用索引 。 六、分析索引效率 现在我们已经知道了一些如何选择索引列的知识,但还无法判断哪一个最有效 。MySQL提供了一个内建的SQL命令帮助我们完成这个任务,这就是EXPLAIN命令 。EXPLAIN命令的一般语法是:EXPLAIN <SQL命令> 。你可以在MySQL文档找到有关该命令的更多说明 。下面是一个例子: EXPLAIN SELECT peopleid FROM people WHERE firstname=Mike AND lastname=Sullivan AND age=17; 这个命令将返回下面这种分析结果: 下面我们就来看看这个EXPLAIN分析结果的含义 。
七、索引的缺点 到目前为止,我们讨论的都是索引的优点 。事实上,索引也是有缺点的 。 首先,索引要占用磁盘空间 。通常情况下,这个问题不是很突出 。但是,如果你创建每一种可能列组合的索引,索引文件体积的增长速度将远远超过数据文件 。如果你有一个很大的表,索引文件的大小可能达到操作系统允许的最大文件限制 。 第二,对于需要写入数据的操作,比如DELETE、UPDATE以及INSERT操作,索引会降低它们的速度 。这是因为MySQL不仅要把改动数据写入数据文件,而且它还要把这些改动写入索引文件 。 【结束语】在大型数据库中,索引是提高速度的一个关键因素 。不管表的结构是多么简单,一次500000行的表扫描操作无论如何不会快 。如果你的网站上也有这种大规模的表,那么你确实应该花些时间去分析可以采用哪些索引,并考虑是否可以改写查询以优化应用 。要了解更多信息,请参见MySQL manual 。另外注意,本文假定你所使用的MySQL是3.23版,部分查询不能在3.22版MySQL上执行 。 |