共计 4573 个字符,预计需要花费 12 分钟才能阅读完成。
本篇内容介绍了“MySQL 索引创建原则是什么”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让丸趣 TV 小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
一、适合创建索引 1、字段的数值有唯一性限制
根据 Alibaba 规范,指明在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。
例如,学生表中的学号时具有唯一性的字段,为该字段建立唯一性索引可以快速查询出某个学生的信息,如果使用姓名的话,可能存在同名的情况,从而降低查询速度。
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,尤其实在数据量大的情况下,创建普通索引就可以大幅提升查询效率。
比如测试表 student_info 有 100 万数据,假设查询 student_id=112322 的用户信息,如果没有对 student_id 字段创建索引,查询结果如下:
select course_id, class_id, name, create_time,student_id from student_info where student_id = 112322;# 花费 211ms
为 student_id 创建索引后,查询结果如下:
alter table student_info add index idx_sid(student_id);
select course_id, class_id, name, create_time,student_id from student_info where student_id = 112322;# 花费 3ms
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,因此当使用 Group by 对数据进行分组查询或使用 Order by 对数据进行排序的时候,就需要对分组或排序的字段进行索引。如果待排序的列有多个,那可以在这些列上建立组合索引。
比如,按照 student_id 对学生选秀的课程进行分组,显示不同的 student_id 和课程的数量,显示 100 条。如果不对 student_id 创建索引,查询结果如下:
select student_id,count(*) as num from student_info group by student_id limit 100;# 花费 2.466s
为 student_id 创建索引后,查询结果如下:
alter table student_info add index idx_sid(student_id);
select student_id,count(*) as num from student_info group by student_id limit 100;# 花费 6ms
对于既有 group by 又有 order by 的查询语句,建议最好建立联合索引,并且将 group by 中的字段放到 order by 字段的前边,满足 lsquo; 最左前缀匹配原则 rsquo;,这样索引的利用率就会高,自然查询的效率也就会高;同时 8.0 之后的版本支持降序索引,如果 order by 之后的字段时降序的,可以考虑直接创建降序索引,也会提高查询效率。
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,就能答复提升效率。原因是因为需要先根据 Where 条件列检索出来这条记录,然后再对他进行更新或删除。如果进行更新的时候,更新的字段是非索引字段,提升效率会更明显,这是因为费索引字段更新不需要对所以进行维护。
比如对 student_info 表中的 name 字段为 sdfasdfas123123 的数据修改 student_id 为 110119,在没有对 name 字段建立索引的情况下,执行情况如下:
update student_info set student_id = 110119 where name = sdfasdfas123123 #花费 549ms
添加索引后,执行情况如下:
alter table student_info add index idx_name(name);
update student_info set student_id = 110119 where name = sdfasdfas123123 #花费 2ms
5、Distinct 字段需要创建索引
有时候需要对某个字段进行去重,使用 Distinct,那么对这个创建索引也会提升查询效率。
比如查询课程表中不同 student_id 都有哪些,如果没有为 student_id 创建索引,执行情况如下:
select distinct(student_id) from student_id;# 花费 2ms
创建索引后,执行情况如下:
alter table student_info add index idx_sid(student_id);
select distinct(student_id) from student_id;# 花费 0.1ms
6、多表 Join 连接操作时,创建索引注意事项
首先,连接表的数据量尽量不超过 3 张,因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环,数量级增长非常快,严重影响查询效率。其次,对 Where 条件创建索引,因为 Where 才是对数据条件的过滤,如果再数据量非常大的情况下,没有 Where 条件过滤时非常可怕的,最后,对于连接的字段创建索引,并且改字段再多张表中类型必须一致。
比如,只对 student_id 创建索引,查询结果如下:
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 = aAAaAA # 花费 176ms
给 name 字段创建索引后,查询结果如下:
alter table student_info add index idx_name(name);
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 = aAAaAA # 花费 2ms
7、使用列的类型小的创建索引
这里所说的类型小值意思是该类型表示的数据范围的大小。比如在定义表结构的时候要显示的指定列的类型,以整数类型为例,有 TINYINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT 等,他们占用的存储空间依次递增,能表示的数据范围也是一次递增。如果相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,例如能使用 INT 不要使用 BIGINT,能使用 MEDIUMINT 不使用 INT,原因如下:
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,索引占用的空间就越少,在一个数据页内就可以存下更多的记录,从而减少磁盘 I / O 带来的性能损耗,也就意味着可以存储更多的数据在数据页中,提高读写效率。
上述对于主键来说很合适,因为在聚簇索引中既存储了数据,也存储了索引,可以很好的减少磁盘 I /O;而对于二级索引来说,还需要一次回表操作才能查到完整的数据,也就能加了一次磁盘 I /O。
8、使用字符串前缀创建索引
根据 Alibaba 开发手册,在字符串上建立索引时,必须指定索引长度,没有必要对全字段建立索引。
比如有一张商品表,表中的商品描述字段较长,在描述字段上建立前缀索引如下:
create table product(id int, desc varchar(120) not null);
alter table product add index(desc(12));
区分度的计算可以使用 count(distinct left( 列名, 索引长度))/count(*) 来确定。
9、区分度高的列适合作为索引
列的基数值得时某一列中不重复数据的个数,比如说某个列包含值 2,5,3,6,2,7,2,虽然有 7 条记录,但该列的基数却是 5,也就是说,在记录行数一定的情况下,列的基数越大,该列中的值就越分散;列的基数越小,该列中的值就越集中。这里列的基数指标非常重要,直接影响是否能有效利用索引。最好为列的基数大的列建立索引,为基数太小的列建立索引效果反而不好。
可以使用公式 select count(distinct col)/count(*) from table 来计算区分度,越接近 1 区分度越好。
10、使用最频繁的列放到联合索引的左侧
这条就是通常说的最左前缀匹配原则。通俗来讲就是将 Where 条件后经常使用的条件字段放在索引的最左边,将使用频率相对低的放到右边。
11、在多个字段都要创建索引的情况下,联合索引由于单值索引二、不适合创建索引 1、在 where 中使用不到的字段不要设置索引
通常索引的建立是有代价的,如果建立索引的字段没有出现在 where 条件(包括 group by、order by) 中,建议一开始就不要创建索引或将索引删除,因为索引的存在也会占用空间。
2、数据量小的表最好不要使用索引 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。比如学生表中的性别字段,只有男和女两种值,因此无需建立索引。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。
4、避免对经常更新的表创建过多的索引
频繁更新的字段不一定要创建索引,因为更新数据的时候,索引也要跟着更新,如果索引太多,更新的时候会造成服务器压力,从而影响效率。
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,同时也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、删除不在使用或很少使用的索引
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会被使用到。DBA 应定期找出这些索引并将之删除,从而较少无用索引对更新操作的影响。
7、不要定义冗余或重复的索引
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。
8、删除不在使用或很少使用的索引
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会被使用到。DBA 应定期找出这些索引并将之删除,从而较少无用索引对更新操作的影响。
9、不要定义冗余或重复的索引
“MySQL 索引创建原则是什么”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注丸趣 TV 网站,丸趣 TV 小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
向 AI 问一下细节
丸趣 TV 网 – 提供最优质的资源集合!