第 08 章_索引的创建与设计原则
第 08 章_索引的创建与设计原则
1. 索引的声明与使用
1. 1 索引的分类
MySQL的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。
从
功能逻辑
上说,索引主要有 4 种,分别是普通索引、唯一索引、主键索引、全文索引。按
照物理实现方式
,索引可以分为 2 种:聚簇索引和非聚簇索引。按照
作用字段个数
进行划分,分成单列索引和联合索引。
普通索引
唯一性索引
主键索引
单列索引
多列(组合、联合)索引
最左前缀
全文索引
补充:空间索引
使用
参数SPATIAL
可以设置索引为空间索引
。空间索引只能建立在空间数据类型上,这样可以提高系统获取空间数据的效率。MySQL中的空间数据类型包括GEONETRY、POINT、LINESTRING和POLYGON等。目前只有MyISAM存储引擎支持空间检索,而且索引的字段不能为空值。对于初学者来说,这类索引很少会用到。
**小结:不同的存储引擎支持的索引类型也不一样 **
InnoDB : 支持 B-tree、Full-text 等索引,不支持 Hash索引;
MyISAM : 支持 B-tree、Full-text 等索引,不支持 Hash 索引;
Memory : 支持 B-tree、Hash 等索引,不支持 Full-text 索引;
NDB : 支持 Hash 索引,不支持 B-tree、Full-text 等索引;
Archive : 不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引;
1. 2 创建索引
MySQL支持多种方法在单个或多个列上创建索引:在创建表的定义语句CREATE TABLE
中指定索引列,使用ALTER TABLE
语句在存在的表上创建索引,或者使用CREATE INDEX
语句在已存在的表上添加索引。
1. 创建表的时候创建索引
使用CREATE TABLE创建表时,除了可以定义列的数据类型外,还可以定义主键约束、外键约束或者唯一性约束,而不论创建哪种约束,在定义约束的同时相当于在指定列上创建了一个索引。
举例:
CREATE TABLE dept(
dept_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
dept_name VARCHAR( 20 )
);
CREATE TABLE emp(
emp_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
emp_name VARCHAR( 20 ) UNIQUE,
dept_id INT,
CONSTRAINT emp_dept_id_fk FOREIGN KEY(dept_id) REFERENCES dept(dept_id)
);
但是,如果显式创建表时创建索引的话,基本语法格式如下:
CREATE TABLE table_name [col_name data_type]
[UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL][INDEX |KEY][index_name] (col_name [length]) [ASC | DESC]
- UNIQUE、FULLTEXT和SPATIAL为可选参数,分别表示唯一索引、全文索引和空间索引;
- INDEX与KEY为同义词,两者的作用相同,用来指定创建索引;
- index_name指定索引的名称,为可选参数,如果不指定,那么MySQL默认col_name为索引名;
- col_name为需要创建索引的字段列,该列必须从数据表中定义的多个列中选择;
- length为可选参数,表示索引的长度,只有字符串类型的字段才能指定索引长度;
- ASC或DESC指定升序或者降序的索引值存储。
1.创建普通索引
在book表中的year_publication字段上建立普通索引,SQL语句如下:
#显式的方式创建
#1创建普通的索引
CREATE TABLE book (book_id INT ,book_name VARCHAR (100) ,AUTHORS VARCHAR (100) ,info VARCHAR(100) ,COMMENT VARCHAR (100) ,year_publication YEAR,#声明索引INDEX idx_bname (book_name))
;#通过命令查看索引
#方式l:
mysql> show create table book \G
*************************** 1. row ***************************Table: book
Create Table: CREATE TABLE `book` (`book_id` int(11) DEFAULT NULL,`book_name` varchar(100) DEFAULT NULL,`AUTHORS` varchar(100) DEFAULT NULL,`info` varchar(100) DEFAULT NULL,`COMMENT` varchar(100) DEFAULT NULL,`year_publication` year(4) DEFAULT NULL,KEY `idx_bname` (`book_name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)
方式2: show index from book;
show index from book
太好用了,必须要会
2.创建唯一索引
举例:
# 创建唯一索引
CREATE TABLE book (book_id INT ,book_name VARCHAR (100) ,#声明索引UNIQUE INDEX uk_idx_bname (book_name))
;show index from book;
该语句执行完毕之后,使用SHOW CREATE TABLE查看表结构:
3.主键索引
设定为主键后数据库会自动建立索引,innodb为聚簇索引,语法:
CREATE TABLE book (# 创建主键索引book_id INT primary key,book_name VARCHAR (100)
;
删除主键索引:
ALTER TABLE student
drop PRIMARY KEY ;
修改主键索引:必须先删除掉(drop)原索引,再新建(add)索引
4.创建组合索引
# 创建组合索引
CREATE TABLE book (book_id INT ,book_name VARCHAR (100) ,author VARCHAR (100) ,#声明索引INDEX union_key_ba (book_name,author))
;show index from book;
5.创建全文索引
6.创建空间索引
2.在已经存在的表上创建索引
在已经存在的表中创建索引可以使用ALTER TABLE语句或者CREATE INDEX语句。
使用ALTER TABLE语句创建索引 ALTER TABLE语句创建索引的基本语法如下:
ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY] [index_name] (col_name[length],...) [ASC | DESC]ALTER TABLE book ADD INDEX index_name(book_name); ALTER TABLE book ADD UNIQUE uk_idx_bname(book_name); ALTER TABLE book ADD UNIQUE mul_bid_na(book_name,author);
使用CREATE INDEX创建索引 CREATE INDEX语句可以在已经存在的表上添加索引,在MySQL中,CREATE INDEX被映射到一个ALTER TABLE语句上,基本语法结构为:
CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX index_name ON table_name (col_name[length],...) [ASC | DESC]create 索引类型 索引名称 on 表名(字段); create index idx_cmt on book(comment); create unique index idx_cmt on book(comment); create index idx_cmt on book(comment,author);
3 删除索引
使用ALTER TABLE删除索引 ALTER TABLE删除索引的基本语法格式如下:
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;
使用DROP INDEX语句删除索引 DROP INDEX删除索引的基本语法格式如下:
DROP INDEX index_name ON table_name;
在需要大量删除表数据,修改表数据时,可以考虑先删除索引。等修改完数据之后再插入
AUTO_INCREMENT 约束字段的唯一索引不能被删除
提示 删除表中的列时,如果要删除的列为索引的组成部分,则该列也会从索引中删除。如果组成索引的所有列都被删除,则整个索引将被删除。
2.MySQL 8. 0 索引新特性
2. 1 支持降序索引
降序索引以降序存储键值。虽然在语法上,从MySQL 4版本开始就已经支持降序索引的语法了,但实际上该DESC定义是被忽略的,直到MySQL 8.x版本才开始真正支持降序索引(仅限于InnoDB存储引擎)。
MySQL在8.0版本之前创建的仍然是升序索引,使用时进行反向扫描,这大大降低了数据库的效率。在某些场景下,降序索引意义重大。例如,如果一个查询,需要对多个列进行排序,且顺序要求不一致,那么使用降序索引将会避免数据库使用额外的文件排序操作,从而提高性能。
举例:分别在MySQL 5. 7 版本和MySQL 8. 0 版本中创建数据表ts 1 ,结果如下:
CREATE TABLE ts1(a int, b int, index idx_a_b(a, b desc) ) ;
在MySQL 5. 7 版本中查看数据表ts 1 的结构,结果如下:
mysql> show create table ts1 \G
*************************** 1. row ***************************Table: ts1
Create Table: CREATE TABLE `ts1` (`a` int(11) DEFAULT NULL,`b` int(11) DEFAULT NULL,KEY `idx_a_b` (`a`,`b`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)
从结果可以看出,索引仍然是默认的升序。
在MySQL 8. 0 版本中查看数据表ts 1 的结构,结果如下:
mysql> show create table ts1 \G
*************************** 1. row ***************************Table: ts1
Create Table: CREATE TABLE `ts1` (`a` int DEFAULT NULL,`b` int DEFAULT NULL,KEY `idx_a_b` (`a`,`b` DESC)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3
1 row in set (0.00 sec)
从结果可以看出,索引已经是降序了。下面继续测试降序索引在执行计划中的表现。
分别在MySQL 5. 7 版本和MySQL 8. 0 版本的数据表ts 1 中插入 800 条随机数据,执行语句如下:
CREATE TABLE ts1(a int,b int,index idx_a_b(a,b desc));
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE ts_insert () BEGINDECLAREi INT DEFAULT 1;WHILEi < 800 DOINSERT INTO ts1 SELECTrand()* 80000,rand()* 80000;SET i = i + 1;END WHILE;COMMIT;END //
DELIMITER;
#调用
CALL ts_insert ();
在MySQL 5.7版本中查看数据表ts1的执行计划,结果如下:
mysql> explain select * from ts1 order by a, b desc limit 5;
+----+------+----------+-----------------------------+
| id | rows | filtered | Extra |
+----+------+----------+-----------------------------+
| 1 | 1598 | 100.00 | Using index; Using filesort |
+----+------+----------+-----------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)
从结果可以看出,执行计划中扫描数为 1598,而且使用了Using filesort。
提示 Using filesort是MySQL中一种速度比较慢的外部排序,能避免是最好的。多数情况下,管理员可以通过优化索引来尽量避免出现Using filesort,从而提高数据库执行速度。
在MySQL 8.0版本中查看数据表ts1的执行计划。
mysql> explain select * from ts1 order by a, b desc limit 5;
+----+---------+-----+----------+-------------+
| id | key |rows | filtered | Extra |
+----+---------+-----+----------+-------------+
| 1 | idx_a_b | 5 | 100.00 | Using index |
+----+---------+-----+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.03 sec)
从结果可以看出,执行计划中扫描数为 5 ,而且没有使用Using filesort。
注意 降序索引只对查询中特定的排序顺序有效,如果使用不当,反而查询效率更低。例如,上述查询排序条件改为order by a desc, b desc,MySQL 5.7的执行计划要明显好于MySQL 8.0。
2.2 隐藏索引
在MySQL 5.7版本及之前,只能通过显式的方式删除索引。此时,如果发现删除索引后出现错误,又只能通过显式创建索引的方式将删除的索引创建回来。如果数据表中的数据量非常大,或者数据表本身比较大,这种操作就会消耗系统过多的资源,操作成本非常高。
从MySQL 8.x开始支持隐藏索引(invisible indexes)
,只需要将待删除的索引设置为隐藏索引,使查询优化器不再使用这个索引(即使使用force index(强制使用索引),优化器也不会使用该索引)确认将索引设置为隐藏索引后系统不受任何响应,就可以彻底删除索引。这种通过先将索引设置为隐藏索引,再删除索引的方式就是软删除
。
同时,你想验证某个索引删除之后的查询性能影响
,就可以暂时先隐藏该索引
注意:
主键不能被设置为隐藏索引。当表中没有显式主键时,表中第一个唯一非空索引会成为隐式主键,也不能设置为隐藏索引。
索引默认是可见的,在使用CREATE TABLE,CREATE INDEX或者ALTERTABLE等语句时可以通过VISIBLE或者INVISIBLE关键词设置索引的可见性。
创建表时直接创建
1.在MySQL中创建
隐藏索引通过SQL语句INVISIBLE来实现,其语法形式如下:
CREATE TABLE tablename(propname1 type1 [ CONSTRAINT1],propname2 type2[ CONSTRAINT2],...propnamen typen,INDEX [indexname ](propname1 [ ( length)]) INVISIBLE
);create table book2(id int primary key,book_name varchar(32)
);
上述语句比普通索引多了一个关键字INVISIBLE,用来标记索引为不可见索引。
2.在已经存在的表上创建
可以为已经存在的表设置隐藏索引,其语法形式如下:
CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX index_name ON table_name (col_name[length] [ASC | DESC] ,...) [INVISIBLE|VISIBLE]
3.通过ALTER TABLE语句创建
ALTER TABLE book2 ADD index idx_name(book_name) INVISIBLE;
4.切换索引可见状态
已存在的索引可通过如下语句切换可见状态:
ALTER TABLE book2 alter index idx_name visible; # 切换成非隐藏索引
ALTER TABLE book2 alter index idx_name invisible; # 切换成非隐藏索引
如果将index_cname索引切换成可见状态,通过explain查看执行计划,发现优化器选择了idx_name索引。
注意 当索引被隐藏时,它的内容仍然是和正常索引一样实时更新的。如果一个索引需要长期被隐藏,那么可以将其删除,因为索引的存在会影响插入、更新和删除的性能。
通过设置隐藏索引的可见性可以查看索引对调优的帮助。
5.使隐藏索引对查询优化器可见
只是有个全局的地方设置可见性,没什么用
在MySQL 8.x版本中,为索引提供了一种新的测试方式,可以通过查询优化器的一个开关(use_invisible_indexes)来打开某个设置,使隐藏索引对查询优化器可见。如果 use_invisible_indexes设置为off(默认),优化器会忽略隐藏索引。如果设置为on,即使隐藏索引不可见,优化器在生成执行计划时仍会考虑使用隐藏索引。
( 1 )在MySQL命令行执行如下命令查看查询优化器的开关设置。
mysql> select @@optimizer_switch \G
*************************** 1. row ***************************
@@optimizer_switch: index_merge=on,index_merge_union=on,index_merge_sort_union=on,index_merge_intersection=on,engine_condition_pushdown=on,index_condition_pushdown=on,mrr=on,mrr_cost_based=on,block_nested_loop=on,batched_key_access=off,materialization=on,semijoin=on,loosescan=on,firstmatch=on,duplicateweedout=on,subquery_materialization_cost_based=on,use_index_extensions=on,condition_fanout_filter=on,derived_merge=on,use_invisible_indexes=off,skip_scan=on,hash_join=on,subquery_to_derived=off,prefer_ordering_index=on,hypergraph_optimizer=off,derived_condition_pushdown=on
1 row in set (0.12 sec)
在输出的结果信息中找到如下属性配置。
use_invisible_indexes=off
此属性配置值为off,说明隐藏索引默认对查询优化器不可见。
( 2 )使隐藏索引对查询优化器可见,需要在MySQL命令行执行如下命令:
mysql> set session optimizer_switch="use_invisible_indexes=on" ;
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)
SQL语句执行成功,再次查看查询优化器的开关设置。
此时,在输出结果中可以看到如下属性配置。
mysql> select @@optimizer_switch \G
*************************** 1. row ***************************
@@optimizer_switch: index_merge=on,index_merge_union=on,index_merge_sort_union=on,index_merge_intersection=on,engine_condition_pushdown=on,index_condition_pushdown=on,mrr=on,mrr_cost_based=on,block_nested_loop=on,batched_key_access=off,materialization=on,semijoin=on,loosescan=on,firstmatch=on,duplicateweedout=on,subquery_materialization_cost_based=on,use_index_extensions=on,condition_fanout_filter=on,derived_merge=on,use_invisible_indexes=on,skip_scan=on,hash_join=on,subquery_to_derived=off,prefer_ordering_index=on,hypergraph_optimizer=off,derived_condition_pushdown=on
1 row in set (0.03 sec)
use_invisible_indexes属性的值为on,说明此时隐藏索引对查询优化器可见。
3. 索引的设计原则
3. 1 数据准备
第 1 步:创建数据库、创建表
CREATE DATABASE atguigudb1;
USE atguigudb1;#1.创建学生表和课程表
CREATE TABLE `student_info` (
`id` INT( 11 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`student_id` INT NOT NULL ,
`name` VARCHAR( 20 ) DEFAULT NULL,
`course_id` INT NOT NULL ,
`class_id` INT( 11 ) DEFAULT NULL,
`create_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT= 1 DEFAULT CHARSET=utf8;CREATE TABLE `course` (
`id` INT( 11 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`course_id` INT NOT NULL ,
`course_name` VARCHAR( 40 ) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT= 1 DEFAULT CHARSET=utf8;
第 2 步:创建模拟数据必需的存储函数
#函数 1 :创建随机产生字符串函数DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_string(n INT)RETURNS VARCHAR( 255 ) #该函数会返回一个字符串
BEGINDECLARE chars_str VARCHAR( 100 ) DEFAULT
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';DECLARE return_str VARCHAR( 255 ) DEFAULT '';DECLARE i INT DEFAULT 0 ;WHILE i < n DOSET return_str =CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR( 1 +RAND()* 52 ), 1 ));SET i = i + 1 ;END WHILE;RETURN return_str;
END //
DELIMITER ;
#函数 2 :创建随机数函数
DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_num (from_num INT ,to_num INT) RETURNS INT( 11 )
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0 ;
SET i = FLOOR(from_num +RAND()*(to_num - from_num+ 1 )) ;
RETURN i;
END //
DELIMITER ;
创建函数,假如报错:
This function has none of DETERMINISTIC......
由于开启过慢查询日志bin-log, 我们就必须为我们的function指定一个参数。
主从复制,主机会将写操作记录在bin-log日志中。从机读取bin-log日志,执行语句来同步数据。如果使用函数来操作数据,会导致从机和主键操作时间不一致。所以,默认情况下,mysql不开启创建函数设置。
查看mysql是否允许创建函数:
show variables like 'log_bin_trust_function_creators';
命令开启:允许创建函数设置:
set global log_bin_trust_function_creators= 1 ; # 不加global只是当前窗口有效。
mysqld重启,上述参数又会消失。永久方法:
windows下:my.ini[mysqld]加上:
log_bin_trust_function_creators= 1
linux下:/etc/my.cnf下my.cnf[mysqld]加上:
log_bin_trust_function_creators= 1
第 3 步:创建插入模拟数据的存储过程
#存储过程 1 :创建插入课程表存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_course( max_num INT )
BEGINDECLARE i INT DEFAULT 0 ;SET autocommit = 0 ; #设置手动提交事务REPEAT #循环SET i = i + 1 ; #赋值INSERT INTO course (course_id, course_name ) VALUES(rand_num( 10000 , 10100 ),rand_string( 6 ));UNTIL i = max_numEND REPEAT;COMMIT; #提交事务
END //
DELIMITER ;
#存储过程 2 :创建插入学生信息表存储过程DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_stu( max_num INT )
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0 ;SET autocommit = 0 ; #设置手动提交事务REPEAT #循环SET i = i + 1 ; #赋值INSERT INTO student_info (course_id, class_id ,student_id ,NAME ) VALUES(rand_num( 10000 , 10100 ),rand_num( 10000 , 10200 ),rand_num( 1 , 200000 ),rand_string( 6 ));UNTIL i = max_numEND REPEAT;COMMIT; #提交事务
END //
DELIMITER ;
第 4 步:调用存储过程
CALL insert_course( 100 );
CALL insert_stu( 1000000 );
3.2 哪些情况适合创建索引
1.字段的数值有唯一性的限制
业务上具有唯一特性的字段,即使是组合字段,也必须建成唯一索引。(来源:Alibaba)
说明: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。
2.频繁作为 WHERE 查询条件的字段
某个字段在SELECT语句的 WHERE 条件中经常被使用到,那么就需要给这个字段创建索引了。尤其是在数据量大的情况下,创建普通索引就可以大幅提升数据查询的效率。
比如student_info数据表(含 100 万条数据),假设我们想要查询 student_id=123110 的用户信息。
3.经常 GROUP BY 和 ORDER BY 的列
索引就是让数据按照某种顺序进行存储或检索,因此当我们使用 GROUP BY 对数据进行分组查询,或者使用 ORDER BY 对数据进行排序的时候,就需要对分组或者排序的字段进行索引
。如果待排序的列有多个,那么可以在这些列上建立组合索引。
组合索引 先group by 字段 再 order by 字段,说白了 就是执行的顺序和索引顺序一致
4.UPDATE、DELETE 的 WHERE 条件列
对数据按照某个条件进行查询后再进行 UPDATE 或 DELETE 的操作,如果对 WHERE 字段创建了索引,就能大幅提升效率。原理是因为我们需要先根据 WHERE 条件列检索出来这条记录,然后再对它进行更新或删除。 如果进行更新的时候,更新的字段是非索引字段
,提升的效率会更明显,这是因为非索引字段更新不需要对索引进行维护。
5.DISTINCT 字段需要创建索引
有时候我们需要对某个字段进行去重,使用 DISTINCT,那么对这个字段创建索引,也会提升查询效率。
比如,我们想要查询课程表中不同的 student_id 都有哪些,如果我们没有对 student_id 创建索引,执行
SQL 语句:
SELECT DISTINCT( student_id)FROM 'student_info `;
运行结果( 600637 条记录,运行时间 0.683s):
... 加索引语句
SELECT DISTINCT( student_id)FROM 'student_info `;
如果我们对 student_id 创建索引,再执行 SQL 语句:
运行结果( 600637 条记录,运行时间 0.010s):
你能看到 SQL 查询效率有了提升,同时显示出来的 student_id 还是按照递增的顺序
进行展示的。这是因
为索引会对数据按照某种顺序进行排序,所以在去重的时候也会快很多。 因为紧挨着所以去重特别方便
6.多表 JOIN 连接操作时,创建索引注意事项
首先,连接表的数量尽量不要超过 3 张
,因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环,数量级增长会非常快,严重影响查询的效率。
其次,对 WHERE 条件创建索引,
因为 WHERE 才是对数据条件的过滤。如果在数据量非常大的情况下,没有 WHERE 条件过滤是非常可怕的。
最后,对用于连接的字段创建索引,
并且该字段在多张表中的类型必须一致
。比如 course_id 在student_info 表和 course 表中都为 int(11) 类型,而不能一个为 int 另一个为 varchar 类型。
举个例子,如果我们只对 student_id 创建索引,执行 SQL 语句:
SELECT course_id,name,student_info.student_id, course_name
FROM student_info JOIN course
ON student_info .course_id = course.course_id
WHERE name = '462eed7ac6e791292a79' ;
运行结果( 1 条数据,运行时间 0.189s):
这里我们对 name 创建索引,再执行上面的 SQL 语句,运行时间为 0.002s。
7.使用列的类型小的创建索引
我们这里所说的类型大小
指的就是该类型表示的数据范围的大小。
我们在定义表结构的时候要显式的指定列的类型,以整数类型为例,有TINYINT
、MEDIUMINT
、INT
、
BIGINT
等,它们占用的存储空间依次递增,能表示的整数范围当然也是依次递增。如果我们想要对某个整数列建立索引的话,在表示的整数范围允许的情况下,尽量让索引列使用较小的类型,比如我们能使用INT
就不要使用BIGINT
,能使用MEDIUMINT
就不要使用INT
。这是因为:
- 数据类型越小,在查询时进行的比较操作越快
- 数据类型越小,索引占用的存储空间就越少,在一个数据页内就可以放下更多的记录,从而减少磁盘I/0带来的性能损耗,也就意味着可以把更多的数据页缓存在内存中,从而加快读写效率。
这个建议对于表的主键来说更加适用
,因为不仅是聚簇索引中会存储主键值,其他所有的二级索引的节点处都会存储一份记录的主键值,如果主键使用更小的数据类型,也就意味着节省更多的存储空间和更高效的I/O。
8.使用字符串前缀创建索引
假设我们的字符串很长,那存储一个字符串就需要占用很大的存储空间。在我们需要为这个字符串列建立索引时,那就意味着在对应的B+树中有这么两个问题:
- B+树索引中的记录需要把该列的完整字符串存储起来,更费时。而且字符串越长,
在索引中占用的存储空间越大。
- 如果B+树索引中索引列存储的字符串很长,那在做字符串
比较时会占用更多的时间。
我们可以通过截取字段的前面一部分内容建立索引,这个就叫前缀索引
。这样在查找记录时虽然不能精确的定位到记录的位置,但是能定位到相应前缀所在的位置,然后根据前缀相同的记录的主键值回表查询完整的字符串值。既节约空间
,又减少了字符串的比较时间
,还大体能解决排序的问题。
例如,TEXT和BLOG类型的字段,进行全文检索会很浪费时间,如果只检索字段前面的若干字符,这样可以提高检索速度。
创建一张商户表,因为地址字段比较长,在地址字段上建立前缀索引
create table shop(address varchar( 120 ) not null);alter table shop add index(address( 12 ));
问题是,截取多少呢?截取得多了,达不到节省索引存储空间的目的;截取得少了,重复内容太多,字段的散列度(选择性)会降低。 怎么计算不同的长度的选择性呢?
先看一下字段在全部数据中的选择度:
select count(distinct address) / count(*) from shop;
通过不同长度去计算,与全表的选择性对比:
公式:
count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)
例如:
select count(distinct left(address, 10 )) / count(*) as sub10, -- 截取前 10 个字符的选择度
count(distinct left(address, 15 )) / count(*) as sub11, -- 截取前 15 个字符的选择度
count(distinct left(address, 20 )) / count(*) as sub12, -- 截取前 20 个字符的选择度
count(distinct left(address, 25 )) / count(*) as sub13 -- 截取前 25 个字符的选择度
from shop;
引申另一个问题:索引列前缀对排序的影响
如果使用了索引列前缀,比方说前边只把address列的前12个字符放到了二级索引中,下边这个查询可能就有点儿尴尬了:
SELECT * FROM shop
ORDER BY address # 这个地方order by 就不准了 如果用前12个建立索引的话
LIMIT 12;
因为二级索引中不包含完整的address列信息,所以无法对前12个字符相同,后边的字符不同的记录进行排序,也
就是使用索引列前缀的方式无法支持使用索引排序
,只能使用文件排序。
拓展:Alibaba《Java开发手册》
【强制
】在 varchar 字段上建立索引时,必须指定索引长度,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。
说明:索引的长度与区分度是一对矛盾体,一般对字符串类型数据,长度为 20 的索引,区分度会高达90% 以上
,可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。
9.区分度高(散列性高)的列适合作为索引
列的基数
指的是某一列中不重复数据的个数,比方说某个列包含值2,5,8,2,5,8,2,5,8,虽然有9条记录,但该列的基数却是3
。也就是说,在记录行数一定的情况下,列的基数越大,该列中的值越分散;列的基数越小,该列中的值越集中。这个列的基数指标非常重要,直接影响我们是否能有效的利用索引。最好为列的基数大的列建立索引,为基数太小列的建立索引效果可能不好。
可以使用公式 select count(distinct a)/count(*) from t1
计算区分度,越接近1越好,一般超过33%就算是比较高效的索引了。
拓展:联合索引把区分度高(散列性高)的列放在前面。
10.使用最频繁的列放到联合索引的左侧
这样也可以较少的建立一些索引。同时,由于"最左前缀原则",可以增加联合索引的使用率。
11.在多个字段都要创建索引的情况下,联合索引优于单值索引
3. 3 限制索引的数目
在实际工作中,我们也需要注意平衡,索引的数目不是越多越好。我们需要限制每张表上的索引数量,建议单张表索引数量不超过6个
。原因:
① 每个索引都需要占用磁盘空间
,索引越多,需要的磁盘空间就越大。
② 索引会影响INSERT
、DELETE
、UPDATE
等语句的性能,因为表中的数据更改的同时,索引也会进行调整和更新,会造成负担。
③优化器在选择如何优化查询时,会根据统一信息,对每一个可以用到的索引来进行评估
,以生成出一个最好的执行计划,如果同时有很多个索引都可以用于查询,会增加MySQL优化器生成执行计划时间,降低查询性能。
3. 4 哪些情况不适合创建索引
1. 在where中使用不到的字段,不要设置索引
WHERE条件(包括GROUP BY、ORDER BY)里用不到的字段不需要创建索引,索引的价值是快速定位,如果起不到定位的字段通常是不需要创建索引的。举个例子:
SELECT course_id,student_id, create_time
FROM student_info
WHERE student_id = 41251;
因为我们是按照student_id来进行检索的,所以不需要对其他字段创建索引,即使这些字段出现在SELECT 字段中。
2. 数据量小的表最好不要使用索引
如果表记录太少,比如少于1000个,那么是不需要创建索引的。表记录太少,是否创建索引对查询效率的影响并不大
。甚至说,查询花费的时间可能比遍历索引的时间还要短,索引可能不会产生优化效果。
举例:创建表 1 :
CREATE TABLE t_without_index(
a INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
b INT
);
提供存储过程 1 :
#创建存储过程DELIMITER //
CREATE PROCEDURE t_wout_insert()
BEGINDECLARE i INT DEFAULT 1 ;WHILE i <= 900DOINSERT INTO t_without_index(b) SELECT RAND()* 10000 ;SET i = i + 1 ;END WHILE;COMMIT;
END //
DELIMITER ;#调用
CALL t_wout_insert();
创建表 2 :
CREATE TABLE t_with_index(
a INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
b INT,
INDEX idx_b(b)
);
创建存储过程 2 :
#创建存储过程DELIMITER //
CREATE PROCEDURE t_with_insert()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 1 ;
WHILE i <= 900
DO
INSERT INTO t_with_index(b) SELECT RAND()* 10000 ;
SET i = i + 1 ;
END WHILE;
COMMIT;
END //
DELIMITER ;
#调用
CALL t_with_insert();
查询对比:
你能看到运行结果相同,但是在数据量不大的情况下,索引就发挥不出作用了。
mysql> select * from t_without_index where b = 9879 ;
+------+------+
| a | b |
+------+------+
| 1242 | 9879 |
+------+------+
1 row in set (0.00 sec)mysql> select * from t_with_index where b = 9879 ;
+-----+------+
| a | b |
+-----+------+
| 112 | 9879 |
+-----+------+
1 row in set (0.00 sec)
结论:在数据表中的数据行数比较少的情况下,比如不到 1000 行,是不需要创建索引的。
3. 有大量重复数据的列上不要建立索引
在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立索引,但字段中如果有大量重复数据,也不用创建索引。比如在学生表的"性别
"字段上只有“男”与“·女"两个不同值,因此无须建立索引。如果建立索引,不但不会提高查询效率,反而会严重降低数据更新速度
。
举例 1 :要在 100 万行数据中查找其中的 50 万行(比如性别为男的数据),一旦创建了索引,你需要先访问 50 万次索引,然后再访问 50 万次数据表,这样加起来的开销比不使用索引可能还要大。
举例 2 :假设有一个学生表,学生总数为 100 万人,男性只有 10 个人,也就是占总人口的 10 万分之 1 。
学生表 student_gender 结构如下。其中数据表中的 student_gender 字段取值为 0 或 1 , 0 代表女性, 1 代表男性。
CREATE TABLE student_gender(
student_id INT( 11 ) NOT NULL,
student_name VARCHAR( 50 ) NOT NULL,
student_gender TINYINT( 1 ) NOT NULL,
PRIMARY KEY(student_id)
)ENGINE = INNODB;
如果我们要筛选出这个学生表中的男性,可以使用:
SELECT * FROM student_gender WHERE student_gender = 1
运行结果( 10 条数据,运行时间 0.696s):
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-SeQ4rakk-1670161345290)(第08章_索引的创建与设计原则.assets/image-20220325170858020.png)]
你能看到在未创建索引的情况下,运行的效率并不高。如果针对 student_gender字段创建索引呢?
SELECT * FROM student gender WHERE student_gender = 1
同样是10条数据,运行结果相同,时间却缩短到了0.052s,大幅提升了查询的效率。
其实通过这两个实验你也能看出来,索引的价值是帮你快速定位。如果想要定位的数据有很多,那么索引就失去了它的使用价值,比如通常情况下的性别字段。
在这个例子中,索引可以快速定位出男生是有用的。
4.避免对经常更新的表创建过多的索引
第一层含义: 频繁更新的字段
不一定要创建索引。因为更新数据的时候,也需要更新索引,如果索引太多,在更新索引的时候也会造成负担,从而影响效率。
第二层含义: 避免对经常更新的表
创建过多的索引,并且索引中的列尽可能少。此时,虽然提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度。
5.不建议用无序的值作为索引
例如身份证、UUID(在索引比较时需要转为ASCII,并且插入时可能造成页分裂
)、MD5、HASH、无序长字符串等。
6.删除不再使用或者很少使用的索引
表中的数据被大量更新,或者数据的使用方式被改变后,原有的一些索引可能不再需要。数据库管理员应当定期找出这些索引,将它们删除,从而减少索引对更新操作的影响。
7.不要定义冗余或重复的索引
① 冗余索引
举例:建表语句如下
CREATE TABLE person_info(id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,name VARCHAR( 100 ) NOT NULL,birthday DATE NOT NULL,phone_number CHAR( 11 ) NOT NULL,country varchar( 100 ) NOT NULL,PRIMARY KEY (id),KEY idx_name_birthday_phone_number (name( 10 ), birthday, phone_number),KEY idx_name (name( 10 ))
);
我们知道,通过idx_name_birthday_phone_number
索引就可以对name
列进行快速搜索,再创建一个专门针对name
列的索引就算是一个冗余索引
,维护这个索引只会增加维护的成本,并不会对搜索有什么好处。
② 重复索引
另一种情况,我们可能会对某个列重复建立索引
,比方说这样:
CREATE TABLE repeat_index_demo (
col1 INT PRIMARY KEY,
col2 INT,
UNIQUE uk_idx_c1 (col1),
INDEX idx_c1 (col1)
);
我们看到,col 1 既是主键、又给它定义为一个唯一索引,还给它定义了一个普通索引,可是主键本身就会生成聚簇索引,所以定义的唯一索引和普通索引是重复的,这种情况要避免。
3.5小结
索引是一把双刃剑
,可提高查询效率,但也会降低插入和更新的速度并占用磁盘空间。
选择索引的最终目的是为了使查询的速度变快,上面给出的原则是最基本的准则,但不能拘泥于上面的准则,在以后的学习和工作中进行不断的实践,根据应用的实际情况进行分析和判断,选择最合适的索引方式。
第 08 章_索引的创建与设计原则相关推荐
- 二、索引的创建和设计原则
一.索引的声明与使用 1.1.索引的分类 MySQL的索引包括:普通索引.唯一性索引.全文索引.单列索引.多列索引和空间索引等. 从功能逻辑上说,索引主要有4种,分别是普通索引.唯一索引.主键索引.全 ...
- 【MySQL高级篇】第06章_索引的数据结构
第06章_索引的数据结构 1. 为什么使用索引 索引是存储引擎用于快速找到数据记录的一种数据结构,就好比一本教科书的目录部分,通过目录中找到对应文章的页码,便可快速定位到需要的文章.MySQL中也是一 ...
- Java_第08章_面向对象编程(高级)
第08章_面向对象编程(高级) 本章专题与脉络 1. 关键字:static 回顾类中的实例变量(即非static的成员变量) class Circle{private double radius;pu ...
- 第14章_视图(创建视图、查看视图、更新视图的数据、修改、删除视图)
第14章_视图 第14章_视图 1. 常见的数据库对象 2. 视图概述 2.1 为什么使用视图? 2.2 视图的理解 3. 创建视图 3.1 创建单表视图 3.2 创建多表联合视图 3.3 基于视图创 ...
- 第08章_面向对象编程(高级)
本章专题与脉络 1. 关键字:static 回顾类中的实例变量(即非static的成员变量) class Circle{private double radius;public Circle(doub ...
- 《WCF技术内幕》翻译25:第2部分_第5章_消息:创建一个消息(下)之MessageFault
Message和SOAP Fault老徐备注1 Message类型定义了一些用来创建表示SOAP Fault消息对象的工厂方法.SOAP Fault是SOAP消息的一种形式,它用来表示错误信息.在SO ...
- svg波纹_使用SVG创建材质设计波纹效果
svg波纹 View demo 查看演示Download Source 下载源 With the advent of Google's Material Design came a visual la ...
- 数据仓库中宽表的设计原则_实际项目中交互设计原则的运用
在实际项目中设计交互行为方式的时候,我们该怎么去运用的这些交互设计原则呢? 通常我们在设计过程中,会提到设计要满足一定的交互设计原则,而对于一名交互设计师来说,原则是在设计过程中遵循的一种大众认可的, ...
- 图书馆的uml概念类图怎么画_设计模式:UML?设计原则?
设计模式:UML是怎么回事?设计原则? 还未毕业,想着至少大学毕业前,设计模式多多了解,所以做相关笔记. UML相关概念 UML(Unified *统一* Modeling *建模* Language ...
最新文章
- python 2.6.6安装MySQL-python模块
- 为什么我们都要等到失去后才知道珍惜呢(转载)
- Android init.rc文件格式解析
- 机器学习基础专题:线性判别器
- Python脑电数据的Epoching处理
- od 追踪_裁判员行为规范【基本功】——追踪裁判违例宣判练习 /五秒违例
- python在读写文件之前需要创建文件对象-python读取或写入文件
- 单片机c语言程序设计实训报告,(整理)单片机C语言程序设计实训100例.doc
- 如何识别数据中心的能源浪费?
- VC由进程ID获取窗口句柄的各种方
- python处理数据库_python操作数据库
- 信息学奥赛一本通(C++)在线评测系统——基础(一)C++语言——1099:第n小的质数
- java发生fullgc的时机_2021-01-02:java中,MinorGC、MajorGC、FullGC 什么时候发生?
- Lintcode--1(463)--整数排序
- 如何区分常见 USB 接口类型
- 厦门理工学院计算机毕业要求,计算机教学中心-厦门理工学院教务处.PDF
- 博途v15程序监视无法使用_博途V15打开应用程序失败,应用程序的并行配置不正确-工业支持中心-西门子中国...
- c语言 格雷码构造问题,格雷码剖析
- 楷书书法规则_楷书的结构法则
- 51单片机学习随笔(1)
热门文章
- EEPROM的用途简述,在单片机中。
- Android 系统SELinux(SEAndroid)
- MATLAB学习笔记:矩估计
- FTP上传网页显示不了图片
- LaTex使用技巧9:argmin / argmax下标写法
- WSL Docker 使用 bitnami 镜像
- isdigit python函数什么意思_Python isdigit() 方法检测字符串是否只由数字组成
- webBuilder饼状图传值
- 30岁后学oracle还有前途吗,程序员入门学习_程序员30岁后的出路
- 【电池健康状态预测】基于灰狼算法优化BP神经网络实现电池健康状态预测附matlab代码...