MySQL索引背后的之使用策略及优化(1)(3)
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,上文用到的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。
从图12可以看到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)。
InnoDB的主键选择与插入优化
在使用InnoDB存储引擎时,如果没有特别的需要,请永远使用一个与业务无关的自增字段作为主键。
经常看到有帖子或博客讨论主键选择问题,有人建议使用业务无关的自增主键,有人觉得没有必要,完全可以使用如学号或身份证号这种唯一字段作为主键。不论支持哪种论点,大多数论据都是业务层面的。如果从数据库索引优化角度看,使用InnoDB引擎而不使用自增主键绝对是一个糟糕的主意。
上文讨论过InnoDB的索引实现,InnoDB使用聚集索引,数据记录本身被存于主索引(一颗B+Tree)的叶子节点上。这就要求同一个叶子节点内(大小为一个内存页或磁盘页)的各条数据记录按主键顺序存放,因此每当有一条新的记录插入时,MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置,如果页面达到装载因子(InnoDB默认为15/16),则开辟一个新的页(节点)。
如果表使用自增主键,那么每次插入新的记录,记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置,当一页写满,就会自动开辟一个新的页。如下图所示:
图13
这样就会形成一个紧凑的索引结构,近似顺序填满。由于每次插入时也不需要移动已有数据,因此效率很高,也不会增加很多开销在维护索引上。
如果使用非自增主键(如果身份证号或学号等),由于每次插入主键的值近似于随机,因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置:
图14
此时MySQL不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据,甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉,此时又要从磁盘上读回来,这增加了很多开销,同时频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片,得到了不够紧凑的索引结构,后续不得不通过OPTIMIZE TABLE来重建表并优化填充页面。
因此,只要可以,请尽量在InnoDB上采用自增字段做主键。
:http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2011/07/10/mysql-index.html







