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MySQL索引如何优化?二十条铁则送你!!!

發布時間:2025/3/20 数据库 13 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 MySQL索引如何优化?二十条铁则送你!!! 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

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前言

  • 索引的相信大家都聽說過,但是真正會用的又有幾人?平時工作中寫SQL真的會考慮到這條SQL如何能夠用上索引,如何能夠提升執行效率?

  • 此篇文章詳細的講述了索引優化的幾個原則,只要在工作中能夠隨時應用到,相信你寫出的SQL一定是效率最高,最牛逼的。

  • 文章的腦圖如下:

索引優化規則

1、like語句的前導模糊查詢不能使用索引

select?*?from?doc?where?title?like?'%XX';???--不能使用索引 select?*?from?doc?where?title?like?'XX%';???--非前導模糊查詢,可以使用索引
  • 因為頁面搜索嚴禁左模糊或者全模糊,如果需要可以使用搜索引擎來解決。

2、union、in、or 都能夠命中索引,建議使用 in

  • union能夠命中索引,并且MySQL 耗費的 CPU 最少。

  • select?*?from?doc?where?status=1 union?all select?*?from?doc?where?status=2;
  • in能夠命中索引,查詢優化耗費的 CPU 比 union all 多,但可以忽略不計,一般情況下建議使用 in。

  • select?*?from?doc?where?status?in?(1,?2);
  • or 新版的 MySQL 能夠命中索引,查詢優化耗費的 CPU 比 in多,不建議頻繁用or。

  • select?*?from?doc?where?status?=?1?or?status?=?2
  • 補充:有些地方說在where條件中使用or,索引會失效,造成全表掃描,這是個誤區:

    • ①要求where子句使用的所有字段,都必須建立索引;

    • ②如果數據量太少,mysql制定執行計劃時發現全表掃描比索引查找更快,所以會不使用索引;

    • ③確保mysql版本5.0以上,且查詢優化器開啟了index_merge_union=on, 也就是變量optimizer_switch里存在index_merge_union且為on。

    3、負向條件查詢不能使用索引

    • 負向條件有:!=、<>、not in、not exists、not like 等。

    • 例如下面SQL語句:

    select?*?from?doc?where?status?!=?1?and?status?!=?2;
    • 可以優化為 in 查詢:

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

    4、聯合索引最左前綴原則

    • 如果在(a,b,c)三個字段上建立聯合索引,那么他會自動建立 a| (a,b) | (a,b,c)組索引。

    • 登錄業務需求,SQL語句如下:

    select?uid,?login_time?from?user?where?login_name=??andpasswd=?
    • 可以建立(login_name, passwd)的聯合索引。因為業務上幾乎沒有passwd 的單條件查詢需求,而有很多login_name 的單條件查詢需求,所以可以建立(login_name, passwd)的聯合索引,而不是(passwd, login_name)。

  • 建立聯合索引的時候,區分度最高的字段在最左邊

  • 存在非等號和等號混合判斷條件時,在建立索引時,把等號條件的列前置。如 where a>? and b=?,那么即使a 的區分度更高,也必須把 b 放在索引的最前列。

  • 最左前綴查詢時,并不是指SQL語句的where順序要和聯合索引一致

    • 下面的 SQL 語句也可以命中 (login_name, passwd) 這個聯合索引:

    select?uid,?login_time?from?user?where?passwd=??andlogin_name=?
    • 但還是建議 where 后的順序和聯合索引一致,養成好習慣。

  • 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、不能使用索引中范圍條件右邊的列(范圍列可以用到索引),范圍列之后列的索引全失效

    • 范圍條件有:<、<=、>、>=、between等。

    • 索引最多用于一個范圍列,如果查詢條件中有兩個范圍列則無法全用到索引。

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

    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(計算、函數),否則會導致索引失效而轉向全表掃描

    • 例如下面的 SQL 語句,即使 date 上建立了索引,也會全表掃描:

    select?*?from?doc?where?YEAR(create_time)?<=?'2016';
    • 可優化為值計算,如下:

    select?*?from?doc?where?create_time?<=?'2016-01-01';
    • 比如下面的 SQL 語句:

    select?*?from?order?where?date?<?=?CURDATE();
    • 可以優化為:

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

    7、強制類型轉換會全表掃描

    • 字符串類型不加單引號會導致索引失效,因為mysql會自己做類型轉換,相當于在索引列上進行了操作。

    • 如果 phone 字段是 varchar 類型,則下面的 SQL 不能命中索引。

    select?*?from?user?where?phone=13800001234
    • 可以優化為:

    select?*?from?user?where?phone='13800001234';

    8、更新十分頻繁、數據區分度不高的列不宜建立索引

    • 更新會變更 B+ 樹,更新頻繁的字段建立索引會大大降低數據庫性能。

    • “性別”這種區分度不大的屬性,建立索引是沒有什么意義的,不能有效過濾數據,性能與全表掃描類似。

    • 一般區分度在80%以上的時候就可以建立索引,區分度可以使用 count(distinct(列名))/count(*) 來計算。

    9、利用覆蓋索引來進行查詢操作,避免回表,減少select * 的使用

    • 覆蓋索引:查詢的列和所建立的索引的列個數相同,字段相同。

    • 被查詢的列,數據能從索引中取得,而不用通過行定位符 row-locator 再到 row 上獲取,即“被查詢列要被所建的索引覆蓋”,這能夠加速查詢速度。

    • 例如登錄業務需求,SQL語句如下。

    Select?uid,?login_time?from?user?where?login_name=??and?passwd=?
    • 可以建立(login_name, passwd, login_time)的聯合索引,由于 login_time 已經建立在索引中了,被查詢的 uid 和 login_time 就不用去 row 上獲取數據了,從而加速查詢。

    10、索引不會包含有NULL值的列

    • 只要列中包含有NULL值都將不會被包含在索引中,復合索引中只要有一列含有NULL值,那么這一列對于此復合索引就是無效的。所以我們在數據庫設計時,盡量使用not null 約束以及默認值。

    11、is null, is not null無法使用索引

    12、如果有order by、group by的場景,請注意利用索引的有序性

  • order by 最后的字段是組合索引的一部分,并且放在索引組合順序的最后,避免出現file_sort 的情況,影響查詢性能。

    • 例如對于語句 where a=? and b=? order by c,可以建立聯合索引(a,b,c)。

  • 如果索引中有范圍查找,那么索引有序性無法利用,如WHERE a>10 ORDER BY b;,索引(a,b)無法排序。

  • 13、使用短索引(前綴索引)

    • 對列進行索引,如果可能應該指定一個前綴長度。例如,如果有一個CHAR(255)的列,如果該列在前10個或20個字符內,可以做到既使得前綴索引的區分度接近全列索引,那么就不要對整個列進行索引。因為短索引不僅可以提高查詢速度而且可以節省磁盤空間和I/O操作,減少索引文件的維護開銷。可以使用count(distinct leftIndex(列名, 索引長度))/count(*) 來計算前綴索引的區分度。

    • 但缺點是不能用于 ORDER BY 和 GROUP BY 操作,也不能用于覆蓋索引。

    • 不過很多時候沒必要對全字段建立索引,根據實際文本區分度決定索引長度即可。

    14、利用延遲關聯或者子查詢優化超多分頁場景

    • MySQL 并不是跳過 offset 行,而是取 offset+N 行,然后返回放棄前 offset 行,返回 N 行,那當 offset 特別大的時候,效率就非常的低下,要么控制返回的總頁數,要么對超過特定閾值的頁數進行 SQL 改寫。

    • 示例如下,先快速定位需要獲取的id段,然后再關聯:

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

    15、如果明確知道只有一條結果返回,limit 1 能夠提高效率

    • 比如如下 SQL 語句:

    select?*?from?user?where?login_name=?;
    • 可以優化為:

    select?*?from?user?where?login_name=??limit?1
    • 自己明確知道只有一條結果,但數據庫并不知道,明確告訴它,讓它主動停止游標移動。

    16、超過三個表最好不要 join

    • 需要 join 的字段,數據類型必須一致,多表關聯查詢時,保證被關聯的字段需要有索引。

    • 例如:left join是由左邊決定的,左邊的數據一定都有,所以右邊是我們的關鍵點,建立索引要建右邊的。當然如果索引在左邊,可以用right join。

    17、單表索引建議控制在5個以內

    18、SQL 性能優化 explain 中的 type:至少要達到 range 級別,要求是 ref 級別,如果可以是 consts 最好

    • consts:單表中最多只有一個匹配行(主鍵或者唯一索引),在優化階段即可讀取到數據。

    • ref:使用普通的索引(Normal Index)。

    • range:對索引進行范圍檢索。

    • 當 type=index 時,索引物理文件全掃,速度非常慢。

    19、業務上具有唯一特性的字段,即使是多個字段的組合,也必須建成唯一索引

    • 不要以為唯一索引影響了 insert 速度,這個速度損耗可以忽略,但提高查找速度是明顯的。另外,即使在應用層做了非常完善的校驗控制,只要沒有唯一索引,根據墨菲定律,必然有臟數據產生。

    20.創建索引時避免以下錯誤觀念

  • 索引越多越好,認為需要一個查詢就建一個索引。

  • 寧缺勿濫,認為索引會消耗空間、嚴重拖慢更新和新增速度。

  • 抵制惟一索引,認為業務的惟一性一律需要在應用層通過“先查后插”方式解決。

  • 過早優化,在不了解系統的情況下就開始優化。

  • 索引選擇性與前綴索引

    • 既然索引可以加快查詢速度,那么是不是只要是查詢語句需要,就建上索引?答案是否定的。因為索引雖然加快了查詢速度,但索引也是有代價的:索引文件本身要消耗存儲空間,同時索引會加重插入、刪除和修改記錄時的負擔,另外,MySQL在運行時也要消耗資源維護索引,因此索引并不是越多越好。一般兩種情況下不建議建索引。

    • 第一種情況是表記錄比較少,例如一兩千條甚至只有幾百條記錄的表,沒必要建索引,讓查詢做全表掃描就好了。至于多少條記錄才算多,這個個人有個人的看法,我個人的經驗是以2000作為分界線,記錄數不超過 2000可以考慮不建索引,超過2000條可以酌情考慮索引。

    • 另一種不建議建索引的情況是索引的選擇性較低。所謂索引的選擇性(Selectivity),是指不重復的索引值(也叫基數,Cardinality)與表記錄數(#T)的比值:

    Index?Selectivity?=?Cardinality?/?#T
    • 顯然選擇性的取值范圍為(0, 1]``,選擇性越高的索引價值越大,這是由B+Tree的性質決定的。例如,employees.titles表,如果title`字段經常被單獨查詢,是否需要建索引,我們看一下它的選擇性:

    SELECT?count(DISTINCT(title))/count(*)?AS?Selectivity?FROM?employees.titles; +-------------+ |?Selectivity?| +-------------+ |??????0.0000?| +-------------+
    • title的選擇性不足0.0001(精確值為0.00001579),所以實在沒有什么必要為其單獨建索引。

    • 有一種與索引選擇性有關的索引優化策略叫做前綴索引,就是用列的前綴代替整個列作為索引key,當前綴長度合適時,可以做到既使得前綴索引的選擇性接近全列索引,同時因為索引key變短而減少了索引文件的大小和維護開銷。下面以employees.employees表為例介紹前綴索引的選擇和使用。

    • 假設employees表只有一個索引<emp_no>,那么如果我們想按名字搜索一個人,就只能全表掃描了:

    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?| +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
    • 如果頻繁按名字搜索員工,這樣顯然效率很低,因此我們可以考慮建索引。有兩種選擇,建<first_name>或<first_name, last_name>,看下兩個索引的選擇性:

    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>顯然選擇性太低,``<first_name, last_name>選擇性很好,但是first_name和last_name加起來長度為30,有沒有兼顧長度和選擇性的辦法?可以考慮用first_name和last_name的前幾個字符建立索引,例如<first_name, left(last_name, 3)>`,看看其選擇性:

    SELECT?count(DISTINCT(concat(first_name,?left(last_name,?3))))/count(*)?AS?Selectivity?FROM?employees.employees; +-------------+ |?Selectivity?| +-------------+ |??????0.7879?| +-------------+
    • 選擇性還不錯,但離0.9313還是有點距離,那么把last_name前綴加到4:

    SELECT?count(DISTINCT(concat(first_name,?left(last_name,?4))))/count(*)?AS?Selectivity?FROM?employees.employees; +-------------+ |?Selectivity?| +-------------+ |??????0.9007?| +-------------+
    • 這時選擇性已經很理想了,而這個索引的長度只有18,比<first_name, last_name>短了接近一半,我們把這個前綴索引建上:

    ALTER?TABLE?employees.employees ADD?INDEX?`first_name_last_name4`?(first_name,?last_name(4));
    • 此時再執行一遍按名字查詢,比較分析一下與建索引前的結果:

    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'?| +----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+
    • 性能的提升是顯著的,查詢速度提高了120多倍。

    • 前綴索引兼顧索引大小和查詢速度,但是其缺點是不能用于ORDER BY和GROUP BY操作,也不能用于Covering index(即當索引本身包含查詢所需全部數據時,不再訪問數據文件本身)。

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    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的MySQL索引如何优化?二十条铁则送你!!!的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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