本文主要讲述了如何加速动态网站的MySQL索引分析和优化。
一、什么是索引?
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。
假设我们创建了一个名为people的表:
CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL,
name CHAR(50) NOT NULL );
然后,我们完全随机把1000个不同name值插入到people表。在数据文件中name列没有任何明确的次序。如果我们创建了name列的索引,MySQL将在索引中排序name列,对于索引中的每一项,MySQL在内部为它保存一个数据文件中实际记录所在位置的“指针”。因此,如果我们要查找name等于“Mike”记录的peopleid(SQL命令为“SELECT peopleid FROM people WHERE name=‘Mike‘;”),MySQL能够在name的索引中查找“Mike”值,然后直接转到数据文件中相应的行,准确地返回该行的peopleid(999)。在这个过程中,MySQL只需处理一个行就可以返回结果。如果没有“name”列的索引,MySQL要扫描数据文件中的所有记录,即1000个记录!显然,需要MySQL处理的记录数量越少,则它完成任务的速度就越快。
二、索引的类型 www.2cto.com
MySQL提供多种索引类型供选择:
普通索引 :
这是最基本的索引类型,而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建:
创建索引,例如CREATE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);
修改表,例如ALTER TABLE tablename ADD INDEX [索引的名字] (列的列表);
创建表的时候指定索引,例如CREATE TABLE tablename ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) );
唯一性索引:
这种索引和前面的“普通索引”基本相同,但有一个区别:索引列的所有值都只能出现一次,即必须唯一。唯一性索引可以用以下几种方式创建:
创建索引,例如CREATE UNIQUE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);
修改表,例如ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE [索引的名字] (列的列表);
创建表的时候指定索引,例如CREATE TABLE tablename ( [...], UNIQUE [索引的名字] (列的列表) );
主键 :
主键是一种唯一性索引,但它必须指定为“PRIMARY KEY”。如果你曾经用过AUTO_INCREMENT类型的列,你可能已经熟悉主键之类的概念了。主键一般在创建表的时候指定,例如“CREATE TABLE tablename ( [...], PRIMARY KEY (列的列表) ); ”。但是,我们也可以通过修改表的方式加入主键,例如“ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (列的列表); ”。每个表只能有一个主键。
全文索引:
MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索。在MySQL中,全文索引的索引类型为FULLTEXT。全文索引可以在VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。它可以通过CREATE TABLE命令创建,也可以通过ALTER TABLE或CREATE INDEX命令创建。对于大规模的数据集,通过ALTER TABLE(或者CREATE INDEX)命令创建全文索引要比把记录插入带有全文索引的空表更快。本文下面的讨论不再涉及全文索引,要了解更多信息,请参见MySQL documentation。
三、单列索引与多列索引
索引可以是单列索引,也可以是多列索引。下面我们通过具体的例子来说明这两种索引的区别。假设有这样一个people表:
CREATE TABLE people ( peopleid
SMALLINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
firstname CHAR(50) NOT NULL, lastname CHAR(50) NOT NULL,
age SMALLINT NOT NULL,
townid SMALLINT NOT NULL, PRIMARY KEY (peopleid) );
下面是我们插入到这个people表的数据:
这个数据片段中有四个名字为“Mikes”的人(其中两个姓Sullivans,两个姓McConnells),有两个年龄为17岁的人,还有一个名字与众不同的Joe Smith。
这个表的主要用途是根据指定的用户姓、名以及年龄返回相应的peopleid。例如,我们可能需要查找姓名为Mike Sullivan、年龄17岁用户的peopleid(SQL命令为SELECT peopleid FROM people WHERE firstname=‘Mike‘ AND lastname=‘Sullivan‘ AND age=17;)。由于我们不想让MySQL每次执行查询就去扫描整个表,这里需要考虑运用索引。
首先,我们可以考虑在单个列上创建索引,比如firstname、lastname或者age列。如果我们创建firstname列的索引(ALTER TABLE people ADD INDEX firstname (firstname);),MySQL将通过这个索引迅速把搜索范围限制到那些firstname=‘Mike‘的记录,然后再在这个“中间结果集”上进行其他条件的搜索:它首先排除那些lastname不等于“Sullivan”的记录,然后排除那些age不等于17的记录。当记录满足所有搜索条件之后,MySQL就返回最终的搜索结果。
由于建立了firstname列的索引,与执行表的完全扫描相比,MySQL的效率提高了很多,但我们要求MySQL扫描的记录数量仍旧远远超过了实际所需要的。虽然我们可以删除firstname列上的索引,再创建lastname或者age列的索引,但总地看来,不论在哪个列上创建索引搜索效率仍旧相似。
为了提高搜索效率,我们需要考虑运用多列索引。如果为firstname、lastname和age这三个列创建一个多列索引,MySQL只需一次检索就能够找出正确的结果!下面是创建这个多列索引的SQL命令:
ALTER TABLE people ADD INDEX fname_lname_age (firstname,lastname,age);
由于索引文件以B-树格式保存,MySQL能够立即转到合适的firstname,然后再转到合适的lastname,最后转到合适的age。在没有扫描数据文件任何一个记录的情况下,MySQL就正确地找出了搜索的目标记录!
那么,如果在firstname、lastname、age这三个列上分别创建单列索引,效果是否和创建一个firstname、lastname、age的多列索引一样呢?答案是否定的,两者完全不同。当我们执行查询的时候,MySQL只能使用一个索引。如果你有三个单列的索引,MySQL会试图选择一个限制最严格的索引。但是,即使是限制最严格的单列索引,它的限制能力也肯定远远低于firstname、lastname、age这三个列上的多列索引。
四、最左前缀
多列索引还有另外一个优点,它通过称为最左前缀(Leftmost Prefixing)的概念体现出来。继续考虑前面的例子,现在我们有一个firstname、lastname、age列上的多列索引,我们称这个索引为fname_lname_age。当搜索条件是以下各种列的组合时,MySQL将使用fname_lname_age索引:
firstname,lastname,age
firstname,lastname
firstname
从另一方面理解,它相当于我们创建了(firstname,lastname,age)、(firstname,lastname)以及(firstname)这些列组合上的索引。下面这些查询都能够使用这个fname_lname_age索引:
SELECT peopleid FROM people
WHERE firstname=‘Mike‘ AND lastname=‘Sullivan‘ AND age=‘17‘;
SELECT peopleid FROM people WHERE firstname=‘Mike‘ AND lastname=‘Sullivan‘;
SELECT peopleid FROM people WHERE firstname=‘Mike‘;
The following queries cannot use the index at all:
SELECT peopleid FROM people WHERE lastname=‘Sullivan‘;
SELECT peopleid FROM people WHERE age=‘17‘;
SELECT peopleid FROM people WHERE lastname=‘Sullivan‘ AND age=‘17‘;
五、选择索引列
在性能优化过程中,选择在哪些列上创建索引是最重要的步骤之一。可以考虑使用索引的主要有两种类型的列:在WHERE子句中出现的列,在join子句中出现的列。请看下面这个查询:
SELECT age ## 不使用索引
FROM people WHERE firstname=‘Mike‘ ## 考虑使用索引
AND lastname=‘Sullivan‘ ## 考虑使用索引
这个查询与前面的查询略有不同,但仍属于简单查询。由于age是在SELECT部分被引用,MySQL不会用它来限制列选择操作。因此,对于这个查询来说,创建age列的索引没有什么必要。下面是一个更复杂的例子:
SELECT people.age, ##不使用索引
town.name ##不使用索引
FROM people LEFT JOIN town ON
people.townid=town.townid ##考虑使用索引
WHERE firstname=‘Mike‘ ##考虑使用索引
AND lastname=‘Sullivan‘ ##考虑使用索引
与前面的例子一样,由于firstname和lastname出现在WHERE子句中,因此这两个列仍旧有创建索引的必要。除此之外,由于town表的townid列出现在join子句中,因此我们需要考虑创建该列的索引。那么,我们是否可以简单地认为应该索引WHERE子句和join子句中出现的每一个列呢?差不多如此,但并不完全。我们还必须考虑到对列进行比较的操作符类型。MySQL只有对以下操作符才使用索引:<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的LIKE。可以在LIKE操作中使用索引的情形是指另一个操作数不是以通配符(%或者_)开头的情形。例如,“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE ‘Mich%‘;”这个查询将使用索引,但“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE ‘%ike‘;”这个查询不会使用索引
一、介绍一下索引的类型
Mysql常见索引有:主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引
PRIMARY KEY(主键索引) ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) UNIQUE(唯一索引) ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (`column`)
INDEX(普通索引) ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) FULLTEXT(全文索引) ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column` )
组合索引 ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )
Mysql各种索引区别:
普通索引(INDEX):最基本的索引,没有任何限制
唯一索引(UNIQUE):与"普通索引"类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。
主键索引(PRIMARY):它 是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。
全文索引(FULLTEXT ):仅可用于 MyISAM 表, 用于在一篇文章中,检索文本信息的, 针对较大的数据,生成全文索引很耗时好空间。
组合索引:为了更多的提高mysql效率可建立组合索引,遵循”最左前缀“原则。
举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。
这个系统有一个会员表
有下列字段:
会员编号 INT
会员姓名 VARCHAR(10)
会员身份证号码 VARCHAR(18)
会员电话 VARCHAR(10)
会员住址 VARCHAR(50)
会员备注信息 TEXT
那么这个 会员编号,作为主键,使用 PRIMARY
会员姓名 如果要建索引的话,那么就是普通的 INDEX
会员身份证号码 如果要建索引的话,那么可以选择 UNIQUE (唯一的,不允许重复)
会员备注信息 , 如果需要建索引的话,可以选择 FULLTEXT,全文搜索。
不过 FULLTEXT 用于搜索很长一篇文章的时候,效果最好。
用在比较短的文本,如果就一两行字的,普通的 INDEX 也可以。
创建索引:CREATE UNIQUE INDEX indexName ON tableName(tableColumns(length))
删除索引的语法:DROP INDEX index_name ON tableName
二、索引分单列索引和组合索引
单列索引:即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引。
组合索引:即一个索包含多个列。
为了形象地对比两者,再建一个表:
?
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | CREATE TABLE myIndex ( i_testID INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, vc_Name VARCHAR(50) NOT NULL, vc_City VARCHAR(50) NOT NULL, i_Age INT NOT NULL, i_SchoolID INT NOT NULL, PRIMARY KEY (i_testID) ); |
在这10000条记录里面七上八下地分布了5条vc_Name="erquan"的记录,只不过city,age,school的组合各不相同。
来看这条T-SQL:
复制代码代码如下: SELECT i_testID FROM myIndex WHERE vc_Name=‘erquan‘ AND vc_City=‘郑州‘ AND i_Age=25;
首先考虑建单列索引:
在vc_Name列上建立了索引。执行T-SQL时,MYSQL很快将目标锁定在了vc_Name=erquan的5条记录上,取出来放到一中间结果集。在这个结果集里,先排除掉vc_City不等于"郑州"的记录,再排除i_Age不等于25的记录,最后筛选出唯一的符合条件的记录。
虽然在vc_Name上建立了索引,查询时MYSQL不用扫描整张表,效率有所提高,但离我们的要求还有一定的距离。同样的,在vc_City和i_Age分别建立的单列索引的效率相似。
为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。就是将vc_Name,vc_City,i_Age建到一个索引里:
ALTER TABLE myIndex ADD INDEX name_city_age (vc_Name(10),vc_City,i_Age);--注意了,建表时,vc_Name长度为50,这里为什么用10呢?因为一般情况下名字的长度不会超过10,这样会加速索引查询速度,还会减少索引文件的大小,提高INSERT的更新速度。
执行T-SQL时,MySQL无须扫描任何记录就到找到唯一的记录!!
肯定有人要问了,如果分别在vc_Name,vc_City,i_Age上建立单列索引,让该表有3个单列索引,查询时和上述的组合索引效率一样吧?嘿嘿,大不一样,远远低于我们的组合索引~~虽然此时有了三个索引,但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。
建立这样的组合索引,其实是相当于分别建立了
?
1 2 3 | vc_Name,vc_City,i_Age vc_Name,vc_City vc_Name |
这样的三个组合索引!为什么没有vc_City,i_Age等这样的组合索引呢?这是因为mysql组合索引"最左前缀"的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引,下面的几个T-SQL会用到:
?
1 2 | SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan" AND vc_City="郑州" SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan" |
而下面几个则不会用到:
?
1 2 | SELECT * FROM myIndex WHREE i_Age=20 AND vc_City="郑州" SELECT * FROM myIndex WHREE vc_City="郑州" |
三、使用索引
到此你应该会建立、使用索引了吧?但什么情况下需要建立索引呢?一般来说,在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引,但也不完全如此,因为MySQL只对 <,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的LIKE(后面有说明)才会使用索引。
SELECT t.vc_Name FROM testIndex t LEFT JOIN myIndex m ON t.vc_Name=m.vc_Name WHERE m.i_Age=20 AND m.vc_City=‘郑州‘ 时,有对myIndex表的vc_City和i_Age建立索引的需要,由于testIndex表的vc_Name开出现在了JOIN子句中,也有对它建立索引的必要。
刚才提到了,只有某些时候的LIKE才需建立索引?是的。因为在以通配符 % 和 _ 开头作查询时,MySQL不会使用索引,如
?
1 | SELECT * FROM myIndex WHERE vc_Name like‘erquan%‘ |
会使用索引,而
?
1 | SELECT * FROM myIndex WHEREt vc_Name like‘%erquan‘ |
就不会使用索引了。
四、索引的不足之处
上面说了那么多索引的好话,它真的有像传说中那么优秀么?当然会有缺点了。
1.虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件
2.建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重,但如果你在一个大表上创建了多种组合索引,索引文件的会膨胀很快。
篇尾:
讲了这么多,无非是想利用索引提高数据库的执行效率。不过索引只是提高效率的一个因素。如果你的MySQL有大数据的表,就需要花时间研究建立最优秀的索引或优化查询语句。
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