MySQL索引如何优化?二十条铁则送你!!!
點擊上方?好好學java?,選擇?星標?公眾號
重磅資訊、干貨,第一時間送達
今日推薦:騰訊推出高性能 RPC 開發框架
個人原創100W+訪問量博客:點擊前往,查看更多
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。
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。
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。
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:
可以優化為 in 查詢:
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:
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:
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。
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:
可優化為值計算,如下:
比如下面的 SQL 語句:
可以優化為:
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。
可以優化為:
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。
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:
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:
可以優化為:
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:
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:
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:
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:
<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:
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:
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:
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:
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)。
最后,再附上我歷時三個月總結的?Java 面試 + Java 后端技術學習指南,筆者這幾年及春招的總結,github 1.4k star,拿去不謝!
下載方式1.?首先掃描下方二維碼 2.?后臺回復「Java面試」即可獲取總結
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。
- 上一篇: 你值得拥有!一个基于 Spring Bo
- 下一篇: 拜托!不要再问我是否了解多线程了好吗