MySQL创建高性能索引的全步骤示例

这篇文章主要为大家详细介绍了MySQL创建高性能索引的全步骤示例，具有一定的参考价值，可以用来参考一下。

感兴趣的小伙伴，下面一起跟随数据库教程的小编来看看吧！

一、索引基础

1. 索引的类型

1.1 B-Tree 索引

大多数MySQL存储引擎默认使用的是B+树的索引，不同的存储引擎用不同的方式使用B+树索引，MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小，但是InnoDB则按照元数据格式进行存储；MyISAM索引通过数据的物理位置引用被索引的行，而InnoDB则根据主键引用被索引的行。

B树 和 B+ 树

B树：

B+树：

区别：

• B树的关键字和记录是放在一起的，叶子节点可以看作外部节点，不包含任何信息；B+树的非叶子节点中只有关键字和指向下一个节点的索引，记录只放在叶子节点中
• 在 B树中，越靠近根节点的记录查找时间越快，只要找到关键字即可确定记录的存在；而 B+树中每个记录 的查找时间基本是一样的，都需要从根节点走到叶子节点，而且在叶子节点中还要再比较关键字。从这个角度看 B树的性能好像要比 B+树好，而在实际应用中却是 B+树的性能要好些。因为 B+树的非叶子节点不存放实际的数据， 这样每个节点可容纳的元素个数比 B树多，树高比 B树小，这样带来的好处是减少磁盘访问次数。尽管 B+树找到 一个记录所需的比较次数要比 B树多，但是一次磁盘访问的时间相当于成百上千次内存比较的时间，因此实际中 B+树的性能可能还会好些，而且 B+树的叶子节点使用指针连接在一起，方便顺序遍历（例如查看一个目录下的所有 文件，一个表中的所有记录等），这也是很多数据库和文件系统使用 B+树的缘故

为什么说 B+树比 B-树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引？

• B+树的磁盘读写代价更低
  • B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部结点相对 B 树更小。如果把所有同一内部结点 的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说 IO 读写次数也就降低了
• B+树的查询效率更加稳定
  • 由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当

为什么不用红黑树？

• B+树更少的查找次数
  • 平衡树查找操作的时间复杂度和树高 h 相关，O(h)=O(logdN)，其中 d 为每个节点的出度。
  • 红黑树的出度为 2，而 B+树 的出度一般都非常大，所以红黑树的树高 h 很明显比 B+树 大非常多，查找的次数也就更多。
• B+树利用磁盘预读特性
  • 为了减少磁盘 I/O 操作，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读。预读过程中，磁盘进行顺序读取，顺序读取不需要进行磁盘寻道，并且只需要很短的磁盘旋转时间，速度会非常快。
  • 操作系统一般将内存和磁盘分割成固定大小的块，每一块称为一页，内存与磁盘以页为单位交换数据。数据库系统将索引的一个节点的大小设置为页的大小，使得一次 I/O 就能完全载入一个节点。并且可以利用预读特性，相邻的节点也能够被预先载入

1.2 哈希索引

哈希索引基于哈希表实现，对于每一行数据，存储引擎会对所有的索引列计算一个哈希码，通过哈希码能以 O(1) 时间进行查找，但是无法用于排序与分组，并且只支持精确查找，无法用于部分查找和范围查找。

在MySQL 中，只有Memory引擎显式支持哈希索引

InnoDB 存储引擎有一个特殊的功能叫“自适应哈希索引”，当某个索引值被使用的非常频繁时，会在 B+Tree 索引之上再创建一个哈希索引，这样就让 B+Tree 索引具有哈希索引的一些优点，比如快速的哈希查找。

1.3 空间数据索引（R-Tree）

MyISAM 存储引擎支持空间数据索引（R-Tree），可以用于地理数据存储。空间数据索引会从所有维度来索引数据，可以有效地使用任意维度来进行组合查询。

必须使用 GIS 相关的函数来维护数据。

1.4 全文索引

MyISAM 存储引擎支持全文索引，用于查找文本中的关键词，而不是直接比较是否相等。

查找条件使用 MATCH AGAINST，而不是普通的 WHERE。全文索引使用倒排索引实现，它记录着关键词到其所在文档的映射。

InnoDB 存储引擎在 MySQL 5.6.4 版本中也开始支持全文索引。

二、索引的优缺点

优点

• 索引大大减少了服务器需要扫描的数据量
• 通过索引可以帮助服务器避免排序和临时表，降低CPU消耗
• 可以将随机IO变为顺序IO，加快IO速度

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每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息
• 实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占用空间的

三、高性能索引策略

1. 独立的列

如果MySQL查询的列不是独立的，就不会使用索引，“独立的列”指的是，索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数

例如

代码如下：

mysql> SELECT id, name FROM t_user WHERE id + 1 = 5;

MySQL创建高性能索引的全步骤

MySQL无法解析这个 id + 1 方程式，我们应该养成简化WHERE条件的习惯

2. 前缀索引

有时候需要索引很长的字符列，这会让索引变得大且慢

比如对于 BLOB、TEXT 和 VARCHAR 类型的列，必须使用前缀索引，只索引开始的部分字符。

前缀长度的选取需要根据索引选择性来确定

3. 多列索引

很多人对于多列索引的理解都不够，一个常见的错误就是，为每个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引

在多个列上建立独立的单列索引大部分情况下并不能提高MySQL的查询性能，所以引入“索引合并”的策略，一定程度上可以使用表上的多个单列索引来定位指定的行。

例如下面的语句中，最好把 username 和 password 设置为多列索引。

代码如下：

SELECT username, password FROM t_user WHERE username = 'Aiguodala' AND password = 'Aiguodala';

MySQL创建高性能索引的全步骤

4. 合适的索引列顺序

让选择性最强的索引列放在前面。

索引的选择性是指：不重复的索引值和记录总数的比值。最大值为 1，此时每个记录都有唯一的索引与其对应。选择性越高，每个记录的区分度越高，查询效率也越高。

5. 聚簇索引

聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式，术语“聚簇”表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起。

InnoDB 通过主键聚集数据，如果没有定义主键，InnoDB会选择一个唯一的非空索引来代替，如果没有这样的索引，InnoDB会隐式的定义一个主键来作为聚簇索引。

聚集的数据的优缺点

优点：

• 可以把相关的数据保存在一起
  • 例如实现电子邮箱时，根据用户ID来聚集数据，这样只需要从磁盘读取少量的数据就可以获取某个用户的全部邮件，如果没有聚簇索引，获取每封邮件都会导致一次磁盘IO
• 数据访问更快，聚簇索引将索引和数据保存在同一个B+树中，能更快的查找数据
• 使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用页节点中的主键值

缺点：

• 聚簇数据最大限度提高了IO密集型应用的性能，但是如果数据全部放在内存中，则访问的顺序就不重要，聚簇索引也没有优势
• 插入速度严重依赖于插入顺序，如果不是按照主键的顺序加载数据，那么加载完成后最好使用OPTIMIZE TABLE命令重新组织一下表，所以建议选择自增的主键
• 更新聚簇索引列的代价很高，因为会强制InnoDB将每个被更新的行移动到新的位置。
• 基于聚簇索引的表在插入新行，或者主键被更新导致需要移动行的时候，可能面临“页分裂”的问题。当行的主键值要求必须将这一行插入到某个已满的页中时，存储引擎会将该页分裂成两个页面来容纳该行，这就是一次分裂操作。页分裂会导致表占用更多的磁盘空间。
• 聚簇索引可能导致全表扫描变慢，尤其是行比较稀疏，或者由于页分裂导致数据存储不连续的时候。

非聚簇索引

将数据存储于索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行，myisam通过key_buffer把索引先缓存到内存中，当需要访问数据时（通过索引访问数据），在内存中直接搜索索引，然后通过索引找到磁盘相应数据，这也就是为什么索引不在key buffer命中时，速度慢的原因

6. 覆盖索引

索引覆盖所有需要查询的字段的值

好处：

• 索引条目远小于数据行大小，所以可以几大减少数据访问量以及更容易全部放到内存
• 索引是按照列值顺序存储，对于IO密级型的范围查询会比随机从磁盘读取每一行数据的IO要少得多
• 一些存储引擎（例如 MyISAM）在内存中只缓存索引，而数据依赖于操作系统来缓存。因此，只访问索引可以不使用系统调用（通常比较费时）。
• InnoDB 的二级索引（非聚簇索引）在叶子结点保存了行的主键值，如果二级主键能够覆盖查询，则可以避免对主键索引的二次查询

三、查询性能优化

1. Explain 性能分析

使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行 SQL 查询语句，从而知道 MySQL 是如何处理你的 SQL 语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈

举例：

1.1 id：表的读取顺序

id是select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序

id相同：执行顺序为 从上至下执行

代码如下：

EXPLAIN SELECT * FROM t1, t2, t3 WHERE t1.id = t2.id AND t2.id = t3.id;

MySQL创建高性能索引的全步骤

id不同：执行顺序为 id大的先执行

代码如下：

EXPLAIN SELECT t2.id FROM t2 WHERE t2.id = 
(SELECT t1.id FROM t1 WHERE t1.id = 
(SELECT t3.id FROM t3)
);

MySQL创建高性能索引的全步骤

1.2 select_type：查询操作类型

select_type代表查询的类型，主要是用于区别普通查询、联合查询、子查询等的复杂查询

1.3 table:表的来源

table表示这个数据是基于哪张表的

1.4 type：访问类型

type 是查询的访问类型。是较为重要的一个指标，结果值从最好到最坏依次是：

代码如下：

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > all

--常见的顺序为
system > const > eq_ref > ref > range > index > all

MySQL创建高性能索引的全步骤

一般来说，得保证查询至少达到 range 级别，最好能达到 ref

1.5 possible_key：可能用到的索引

显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个。查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一 定被查询实际使用

1.6 key：实际使用的索引

实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引

1.7 key_len：索引使用字节数

表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度。 key_len 字段能够帮你检查是否充分的利用上了索引

ken_len 越长，说明索引使用的越充分

1.8 ref：显示被使用的索引的具体信息

ref显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，可以是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引列上的值

1.9 rows：被查询的行数

rows 列显示 MySQL 认为它执行查询时必须检查的行数。越少越好！

1.10 Extra：额外重要信息

其他的额外重要的信息

• Using filesort：使用外部索引排序（未使用用户创建的索引）
  • 说明 mysql 会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取。MySQL 中无法利用索引 完成的排序操作称为“文件排序”
  • 出现 Using filesort 说明SQL语句设计的不好，没有按照创建的索引进行排序，或者未按照索引指定的顺序进行排序
• Using temporary
  • 使了用临时表保存中间结果,MySQL 在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和分组查询 group by
  • 出现 Using temporary 说明SQL语句设计的非常不好，可能是因为没有按照顺序使用复合索引
• Using index
  • Using index 代表表示相应的 select 操作中使用了覆盖索引(Covering Index)，避免访问了表的数据行，效率不错！
  • 如果同时出现 using where，表明索引被用来执行索引键值的查找
  • 如果没有同时出现 using where，表明索引只是用来读取数据而非利用索引执行查找。
• Using where
  • 表明使用了 where 过滤
• Using join buffer
  • 使用了连接缓存
• impossible where
  • where 子句的值总是 false，不能用来获取任何元组
• select tables optimized away
  • 在没有 GROUP BY 子句的情况下，基于索引优化 MIN/MAX 操作或者对于 MyISAM 存储引擎优化 COUNT(*)操 作，不必等到执行阶段再进行计算，查询执行计划生成的阶段即完成优化

总结

到此这篇关于MySQL创建高性能索引的文章就介绍到这了,更多相关MySQL高性能索引内容请搜索512笔记以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持512笔记！

注：关于MySQL创建高性能索引的全步骤示例的内容就先介绍到这里，更多相关文章的可以留意