聊聊 MySQL 优化之索引优化

2018-02-11 14:05:56来源:http://mp.weixin.qq.com/s/6M0C2zEXik2NE7A7BIONFw作者:人点击

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索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。尤其是当表的数据量越来越大的时候,正确的索引对查询性能的提升尤为明显。但在日常工作中,索引却常常被忽略,甚至被误解。本文将为大家简单介绍下Mysql索引优化的原理与注意事项。


一、索引的类型


1)B-Tree索引


B-Tree索引是用的最多的索引类型了,而且大多数存储引擎都支持B-Tree索引。


B-Tree本身是一种数据结构,其是为磁盘或其他直接存取的辅助设备而设计的一种平衡搜索树。Mysql中的B-Tree索引通常是B-Tree的变种B+Tree实现的。其结构如下:



B+Tree的特点是,数据都存储在叶子节点,并且每个叶子节点的数据都是按相同顺序(升序或降序)排列存储的,再者相邻的叶子节点都用指针连接在一点,这种结构非常适合于范围查找。


B-Tree索引能够显着加快访问数据的速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取需要的数据,而是从索引的根节点逐层往下进行搜索,这大大缩小了存储引擎扫描数据的范围,因此对查询速度的提升非常明显。


2)Hash索引


Hash索引,顾名思义,就是通过哈希表实现的索引。其特点是只有精确匹配索引的所有列才有效。对于每一行数据,存储引擎都会对所有索引列计算一个哈希码,Hash索引把哈希码存储在索引中,同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。


在Mysql中,目前只有Memory引擎显式支持Hash索引,而且由于Hash索引不支持范围查找,也不支持排序,更不支持部分索引列匹配查找,所以Hash索引用的比较少。


下文将着重介绍B-Tree索引的用法。


为了下文叙述方便,我们将假设有一个user表,其字段如下:


id:bigint类型,主键


name:varchar类型


age:int类型


interest:varchar类型


并且在name、age、interest上建立了一个联合索引index_1,索引顺序为(name,age, interest ),这个索引顺序非常重要,后文将会提及。


二、B-Tree索引的用法


1)全值匹配


全值匹配指的是和索引中所有列进行匹配,如对上述user表查询 where name='aaa' and age=20 and interest='篮球' 是可以使用到索引的所有列的。


2)匹配最左前缀


匹配最左前缀是指只使用到多列索引的左边若干列。如对上述user表查询 where name = 'aaa' 是可以使用到索引的,并且只使用到索引的第一列。


3)匹配列前缀


匹配列前缀是指只匹配某一列的开头部分,如对上述user表查询 where name like 'aaa%' 是可以使用到索引的,注意是匹配列的开头部分,如果查询的是 where name like '%aaa'就不能使用到索引了。


4)匹配范围值


如对上述user表查询 where name > 'aaa' and name < 'bbb' 也是可以使用到索引的。


5)精确匹配某一列并范围匹配另外一列


如对上述user表查询 where name='aaa' and age >10,可以使用到索引,并且使用到索引的前2列。


三、B-Tree索引的限制


1)如果不是按照索引的最左列开始查找,则无法使用索引。


如对上述user表查询 where age=20则无法使用到索引,因为age不是索引列中的最左数据列。


2)不能跳过索引中的列。


如对上述user表查询 where name='aaa' andinterest='足球',则只能使用到索引的第一列,因为where条件中没有包含 age这一列。


总结


本文简要介绍了Mysql索引的原理及基本使用方法,关于Mysql索引还有不少知识点可以讲,由于篇幅所限,将在后续文章进行阐述。如果觉得这篇对你有帮助,可以关注本公众号,获得更多精彩内容。


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