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索引优化

索引优化

作者: lenny611 | 来源:发表于2019-08-27 10:15 被阅读0次

独立的列

在进行查询时,索引列不能是表达式的一部分,也不能是函数的参数,否则无法使用索引。

例如下面的查询不能使用 actor_id 列的索引:

SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id + 1 = 5;

多列索引

在需要使用多个列作为条件进行查询时,使用多列索引比使用多个单列索引性能更好。例如下面的语句中,最好把 actor_id 和 film_id 设置为多列索引。
SELECT film_id, actor_ id FROM sakila.film_actor
WHERE actor_id = 1 AND film_id = 1;

索引列的顺序

让选择性最强的索引列放在前面。

索引的选择性是指:不重复的索引值和记录总数的比值。最大值为 1,此时每个记录都有唯一的索引与其对应。选择性越高,每个记录的区分度越高,查询效率也越高。

例如下面显示的结果中 customer_id 的选择性比 staff_id 更高,因此最好把 customer_id 列放在多列索引的前面。

SELECT COUNT(DISTINCT staff_id)/COUNT() AS staff_id_selectivity,
COUNT(DISTINCT customer_id)/COUNT(
) AS customer_id_selectivity,
COUNT()
FROM payment;
staff_id_selectivity: 0.0001
customer_id_selectivity: 0.0373
COUNT(
): 16049

前缀索引

对于 BLOB、TEXT 和 VARCHAR 类型的列,必须使用前缀索引,只索引开始的部分字符。

前缀长度的选取需要根据索引选择性来确定。

5. 覆盖索引

索引包含所有需要查询的字段的值。

具有以下优点:

  • 索引通常远小于数据行的大小,只读取索引能大大减少数据访问量。
  • 一些存储引擎(例如 MyISAM)在内存中只缓存索引,而数据依赖于操作系统来缓存。因此,只访问索引可以不使用系统调用(通常比较费时)。
  • 对于 InnoDB 引擎,若辅助索引能够覆盖查询,则无需访问主索引。

索引的优点

  • 大大减少了服务器需要扫描的数据行数。

  • 帮助服务器避免进行排序和分组,以及避免创建临时表(B+Tree 索引是有序的,可以用于 ORDER BY 和 GROUP BY 操作。临时表主要是在排序和分组过程中创建,不需要排序和分组,也就不需要创建临时表)。

  • 将随机 I/O 变为顺序 I/O(B+Tree 索引是有序的,会将相邻的数据都存储在一起)。

索引的使用条件

  • 对于非常小的表、大部分情况下简单的全表扫描比建立索引更高效;

  • 对于中到大型的表,索引就非常有效;

  • 但是对于特大型的表,建立和维护索引的代价将会随之增长。这种情况下,需要用到一种技术可以直接区分出需要查询的一组数据,而不是一条记录一条记录地匹配,例如可以使用分区技术。

以上转载自:https://github.com/CyC2018/CS-Notes/blob/master/notes/MySQL.md#b-tree-%E5%8E%9F%E7%90%86

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