mysql索引分析以employee为例

时间:2017-12-14 17:44:19 阅读:240次
mysql索引分析以employee为例

https://github.com/datacharmer/test_db。如果有兴趣导入此数据库到自己的MySQL中。

最左前缀原理与相关优化

高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引,这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关,下面通过例子说明最左前缀原理。

这里先说一下联合索引的概念。在上文中,我们都是假设索引只引用了单个的列,实际上,MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列,这种索引叫做联合索引,一般的,一个联合索引是一个有序元组<a1, a2, …, an>,其中各个元素均为数据表的一列,实际上要严格定义索引需要用到关系代数,但是这里我不想讨论太多关系代数的话题,因为那样会显得很枯燥,所以这里就不再做严格定义。另外,单列索引可以看成联合索引元素数为1的特例。

以employees.titles表为例,下面先查看其上都有哪些索引:

SHOW INDEX FROM employees.titles;


从结果中可以到titles表的主索引为<emp_no, title, from_date>,还有一个辅助索引<emp_no>。为了避免多个索引使事情变复杂(MySQL的SQL优化器在多索引时行为比较复杂),这里我们将辅助索引drop掉:

ALTER TABLE employees.titles DROP INDEX emp_no;

这样就可以专心分析索引PRIMARY的行为了。

情况一:全列匹配。

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title='Senior Engineer' AND from_date='1986-06-26';


很明显,当按照索引中所有列进行精确匹配(这里精确匹配指“=”或“IN”匹配)时,索引可以被用到。这里有一点需要注意,理论上索引对顺序是敏感的,但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引,例如我们将where中的条件顺序颠倒:

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date='1986-06-26' AND emp_no='10001' AND title='Senior Engineer';

效果是一样的。

情况二:最左前缀匹配。

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001';

当查询条件精确匹配索引的左边连续一个或几个列时,如<emp_no>或<emp_no, title>,所以可以被用到,但是只能用到一部分,即条件所组成的最左前缀。上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引,但是key_len为4,说明只用到了索引的第一列前缀。

情况三:查询条件用到了索引中列的精确匹配,但是中间某个条件未提供。

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND from_date='1986-06-26';


此时索引使用情况和情况二相同,因为title未提供,所以查询只用到了索引的第一列,而后面的from_date虽然也在索引中,但是由于title不存在而无法和左前缀连接,因此需要对结果进行扫描过滤from_date(这里由于emp_no唯一,所以不存在扫描)。如果想让from_date也使用索引而不是where过滤,可以增加一个辅助索引<emp_no, from_date>,此时上面的查询会使用这个索引。除此之外,还可以使用一种称之为“隔离列”的优化方法,将emp_no与from_date之间的“坑”填上。

首先我们看下title一共有几种不同的值:

SELECT DISTINCT(title) FROM employees.titles;


只有7种。在这种成为“坑”的列值比较少的情况下,可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀:

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles
WHERE emp_no='10001'
AND title IN ('Senior Engineer', 'Staff', 'Engineer', 'Senior Staff', 'Assistant Engineer', 'Technique Leader', 'Manager')
AND from_date='1986-06-26';

这次key_len为59,说明索引被用全了,但是从type和rows看出IN实际上执行了一个range查询,这里检查了7个key。看下两种查询的性能比较:

SHOW PROFILES;


“填坑”后性能提升了一点。如果经过emp_no筛选后余下很多数据,则后者性能优势会更加明显。当然,如果title的值很多,用填坑就不合适了,必须建立辅助索引。

情况四:查询条件没有指定索引第一列。

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date='1986-06-26';

由于不是最左前缀,索引这样的查询显然用不到索引。

情况五:匹配某列的前缀字符串。

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title LIKE 'Senior%';


此时可以用到索引,但是如果通配符不是只出现在末尾,则无法使用索引。(原文表述有误,如果通配符%不出现在开头,则可以用到索引,但根据具体情况不同可能只会用其中一个前缀)

情况六:范围查询。

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no < '10010' and title='Senior Engineer';


范围列可以用到索引(必须是最左前缀),但是范围列后面的列无法用到索引。同时,索引最多用于一个范围列,因此如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles
WHERE emp_no < '10010'
AND title='Senior Engineer'
AND from_date BETWEEN '1986-01-01' AND '1986-12-31';


可以看到索引对第二个范围索引无能为力。这里特别要说明MySQL一个有意思的地方,那就是仅用explain可能无法区分范围索引和多值匹配,因为在type中这两者都显示为range。同时,用了“between”并不意味着就是范围查询,例如下面的查询:

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles
WHERE emp_no BETWEEN '10001' AND '10010'
AND title='Senior Engineer'
AND from_date BETWEEN '1986-01-01' AND '1986-12-31';


看起来是用了两个范围查询,但作用于emp_no上的“BETWEEN”实际上相当于“IN”,也就是说emp_no实际是多值精确匹配。可以看到这个查询用到了索引全部三个列。因此在MySQL中要谨慎地区分多值匹配和范围匹配,否则会对MySQL的行为产生困惑。

情况七:查询条件中含有函数或表达式。

很不幸,如果查询条件中含有函数或表达式,则MySQL不会为这列使用索引(虽然某些在数学意义上可以使用)。例如:

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND left(title, 6)='Senior';

虽然这个查询和情况五中功能相同,但是由于使用了函数left,则无法为title列应用索引,而情况五中用LIKE则可以。再如:

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no - 1='10000';

显然这个查询等价于查询emp_no为10001的函数,但是由于查询条件是一个表达式,MySQL无法为其使用索引。看来MySQL还没有智能到自动优化常量表达式的程度,因此在写查询语句时尽量避免表达式出现在查询中,而是先手工私下代数运算,转换为无表达式的查询语句。

索引选择性与前缀索引

既然索引可以加快查询速度,那么是不是只要是查询语句需要,就建上索引?答案是否定的。因为索引虽然加快了查询速度,但索引也是有代价的:索引文件本身要消耗存储空间,同时索引会加重插入、删除和修改记录时的负担,另外,MySQL在运行时也要消耗资源维护索引,因此索引并不是越多越好。一般两种情况下不建议建索引。

第一种情况是表记录比较少,例如一两千条甚至只有几百条记录的表,没必要建索引,让查询做全表扫描就好了。至于多少条记录才算多,这个个人有个人的看法,我个人的经验是以2000作为分界线,记录数不超过 2000可以考虑不建索引,超过2000条可以酌情考虑索引。

另一种不建议建索引的情况是索引的选择性较低。所谓索引的选择性(Selectivity),是指不重复的索引值(也叫基数,Cardinality)与表记录数(#T)的比值:

Index Selectivity = Cardinality / #T

显然选择性的取值范围为(0, 1],选择性越高的索引价值越大,这是由B+Tree的性质决定的。例如,上文用到的employees.titles表,如果title字段经常被单独查询,是否需要建索引,我们看一下它的选择性:

SELECT count(DISTINCT(title))/count(*) AS Selectivity FROM employees.titles;


title的选择性不足0.0001(精确值为0.00001579),所以实在没有什么必要为其单独建索引。

有一种与索引选择性有关的索引优化策略叫做前缀索引,就是用列的前缀代替整个列作为索引key,当前缀长度合适时,可以做到既使得前缀索引的选择性接近全列索引,同时因为索引key变短而减少了索引文件的大小和维护开销。下面以employees.employees表为例介绍前缀索引的选择和使用。

从图12可以看到employees表只有一个索引<emp_no>,那么如果我们想按名字搜索一个人,就只能全表扫描了:

EXPLAIN SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido';


如果频繁按名字搜索员工,这样显然效率很低,因此我们可以考虑建索引。有两种选择,建<first_name>或<first_name, last_name>,看下两个索引的选择性:

SELECT count(DISTINCT(first_name))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;

<first_name>显然选择性太低,<first_name, last_name>选择性很好,但是first_name和last_name加起来长度为30,有没有兼顾长度和选择性的办法?可以考虑用first_name和last_name的前几个字符建立索引,例如<first_name, left(last_name,4)>,看看其选择性:

SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 4))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;

这时选择性已经很理想了,而这个索引的长度只有18,比<first_name, last_name>短了接近一半,我们把这个前缀索引 建上:

LTER TABLE employees.employees
ADD INDEX `first_name_last_name4` (first_name, last_name(4));


此时再执行一遍按名字查询,比较分析一下与建索引前的结果:

SHOW PROFILES;

性能的提升是显著的,查询速度提高了120多倍。

前缀索引兼顾索引大小和查询速度,但是其缺点是不能用于ORDER BY和GROUP BY操作,也不能用于Covering index(即当索引本身包含查询所需全部数据时,不再访问数据文件本身)。

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