执行update语句,用没用到索引,区别大吗?

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 我们都知道,当执行 select 查询语句时,用没用到索引区别是很大的,若没用到索引,一条 select 语句可能执行好几秒或更久,若使用到索引则可能瞬间完成。那么当执行 update 语句时,用没用到索引有什么区别呢,执行时间相差大吗?本篇文章我们一起来探究下。

1. update SQL 测试


为了对比出差距,这里笔者创建两张一样数据的大表,一张有普通索引,一张无普通索引,我们来对比下二者的差别。

# tb_noidx 表无普通索引
mysql> show create table tb_noidx\G
*************************** 1. row ***************************
       Table: tb_noidx
Create Table: CREATE TABLE `tb_noidx` (
  `increment_id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
  `col1` char(32) NOT NULL COMMENT '字段1',
  `col2` char(32) NOT NULL COMMENT '字段2',
  ...
  `del` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '是否删除',
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3696887 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='无索引表'
mysql> select count(*) from tb_noidx;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  3590105 |
+----------+
mysql> select concat(round(sum(data_length/1024/1024),2),'MB') as data_length_MB, concat(round(sum(index_length/1024/1024),2),'MB') as index_length_MB
    -> from information_schema.tables where table_schema='testdb' and table_name = 'tb_noidx'; 
+----------------+-----------------+
| data_length_MB | index_length_MB |
+----------------+-----------------+
| 841.98MB       | 0.00MB          |
+----------------+-----------------+
# tb_withidx 表有普通索引
mysql> show create table tb_withidx\G
*************************** 1. row ***************************
       Table: tb_withidx
Create Table: CREATE TABLE `tb_withidx` (
  `increment_id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
  `col1` char(32) NOT NULL COMMENT '字段1',
  `col2` char(32) NOT NULL COMMENT '字段2',
  ...
  `del` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '是否删除',
  PRIMARY KEY (`increment_id`),
  KEY `idx_col1` (`col1`),
  KEY `idx_del` (`del`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3696887 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='有索引表'
mysql> select count(*) from tb_withidx;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  3590105 |
+----------+
mysql> select concat(round(sum(data_length/1024/1024),2),'MB') as data_length_MB, concat(round(sum(index_length/1024/1024),2),'MB') as index_length_MB
    -> from information_schema.tables where table_schema='testdb' and table_name = 'tb_withidx'; 
+----------------+-----------------+
| data_length_MB | index_length_MB |
+----------------+-----------------+
| 841.98MB       | 210.50MB        |
+----------------+-----------------+

这里说明下,tb_noidx 和 tb_withidx 两张表数据完全相同,表大概有 360W 条数据,约占用 840M 空间。其中 col1 字段区分度较高,del 字段区分度很低,下面我们分别以这两个字段为筛选条件来执行 update 语句:

# 以 col1 字段为筛选条件 来更新 col2 字段
mysql> explain update tb_withidx set col2 = '48348a10d7794d269ecf10f9e3f20b52' where col1 = '48348a10d7794d269ecf10f9e3f20b52';
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table      | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------------+
|  1 | UPDATE      | tb_withidx | NULL       | range | idx_col1      | idx_col1 | 96      | const |    1 |   100.00 | Using where |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> update tb_withidx set col2 = '48348a10d7794d269ecf10f9e3f20b52' where col1 = '48348a10d7794d269ecf10f9e3f20b52';
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0
mysql> explain update tb_noidx set col2 = '48348a10d7794d269ecf10f9e3f20b52' where col1 = '48348a10d7794d269ecf10f9e3f20b52';
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table    | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra       |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
|  1 | UPDATE      | tb_noidx | NULL       | index | NULL          | PRIMARY | 4       | NULL | 3557131 |   100.00 | Using where |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> update tb_noidx set col2 = '48348a10d7794d269ecf10f9e3f20b52' where col1 = '48348a10d7794d269ecf10f9e3f20b52';
Query OK, 1 row affected (13.29 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0
# 以 col1 字段为筛选条件 来更新 col1 字段
mysql> explain update tb_withidx set col1 = 'col1aac4c0f07449c688af42886465b76b' where col1 = '95aac4c0f07449c688af42886465b76b';
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+------------------------------+
| id | select_type | table      | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra                        |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+------------------------------+
|  1 | UPDATE      | tb_withidx | NULL       | range | idx_col1      | idx_col1 | 96      | const |    1 |   100.00 | Using where; Using temporary |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)
mysql> update tb_withidx set col1 = 'col1aac4c0f07449c688af42886465b76b' where col1 = '95aac4c0f07449c688af42886465b76b';
Query OK, 1 row affected, 1 warning (0.01 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0
mysql> explain update tb_noidx set col1 = 'col1aac4c0f07449c688af42886465b76b' where col1 = '95aac4c0f07449c688af42886465b76b';
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table    | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra       |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
|  1 | UPDATE      | tb_noidx | NULL       | index | NULL          | PRIMARY | 4       | NULL | 3557131 |   100.00 | Using where |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
1 row in set (0.01 sec)
mysql> update tb_noidx set col1 = 'col1aac4c0f07449c688af42886465b76b' where col1 = '95aac4c0f07449c688af42886465b76b';
Query OK, 1 row affected, 1 warning (13.15 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0
# 以 del 字段为筛选条件 来更新 col2 字段
# del为0的大概203W条 del为1的大概155W条
mysql> select del,count(*) from tb_withidx GROUP BY del;
+-----+----------+
| del | count(*) |
+-----+----------+
| 0   |  2033080 |
| 1   |  1557025 |
+-----+----------+
mysql> explain update tb_withidx set col2 = 'col24c0f07449c68af42886465b76' where del = 0;
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table      | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra       |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
|  1 | UPDATE      | tb_withidx | NULL       | index | idx_del       | PRIMARY | 4       | NULL | 3436842 |   100.00 | Using where |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> update tb_withidx set col2 = 'col24c0f07449c68af42886465b76' where del = 0;
Query OK, 2033080 rows affected (47.15 sec)
Rows matched: 2033080  Changed: 2033080  Warnings: 0
mysql> explain update tb_noidx set col2 = 'col24c0f07449c68af42886465b76' where del = 0;
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table    | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra       |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
|  1 | UPDATE      | tb_noidx | NULL       | index | NULL          | PRIMARY | 4       | NULL | 3296548 |   100.00 | Using where |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> update tb_noidx set col2 = 'col24c0f07449c68af42886465b76' where del = 0;
Query OK, 2033080 rows affected (49.79 sec)
Rows matched: 2033080  Changed: 2033080  Warnings: 0
# 以 del 字段为筛选条件 来更新 del 字段
mysql> explain update tb_withidx set del = 2 where del = 0;                                      
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table      | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra       |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
|  1 | UPDATE      | tb_withidx | NULL       | index | idx_del       | PRIMARY | 4       | NULL | 3436842 |   100.00 | Using where |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
1 row in set (0.03 sec)
mysql> update tb_withidx set del = 2 where del = 0;
Query OK, 2033080 rows affected (2 min 34.96 sec)
Rows matched: 2033080  Changed: 2033080  Warnings: 0
mysql> explain update tb_noidx set del = 2 where del = 0;  
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table    | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra       |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
|  1 | UPDATE      | tb_noidx | NULL       | index | NULL          | PRIMARY | 4       | NULL | 3296548 |   100.00 | Using where |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql>  update tb_noidx set del = 2 where del = 0; 
Query OK, 2033080 rows affected (50.57 sec)
Rows matched: 2033080  Changed: 2033080  Warnings: 0

从以上实验大致可以看出,是否用到索引,对于 update 语句执行速度影响还是很大的,具体表现如下:


  • 若在区分度较高的字段上添加索引,并以该字段为筛选条件进行更新,则无论是更新该字段还是其他字段,用到索引的更新都要快好多。
  • 若在区分度很低的字段上添加索引,并以该字段为筛选条件进行更新,当更新其他字段时,有无索引区别不大,当更新这个区分度很低的字段时,用到索引的更新反而更慢。


2.一些经验总结


我们试着来解释下以上实验结果,首先来看下 update SQL 执行流程,大致如下:


  1. 首先客户端发送请求到服务端,建立连接。
  2. 服务端先看下查询缓存,对于更新某张表的 SQL ,该表的所有查询缓存都失效。
  3. 接着来到解析器,进行语法分析,一些系统关键字校验,校验语法是否合规。
  4. 然后优化器进行 SQL 优化,比如怎么选择索引之类,然后生成执行计划。
  5. 执行器去存储引擎查询需要更新的数据。
  6. 存储引擎判断当前缓冲池中是否存在需要更新的数据,存在就直接返回,否则去从磁盘加载数据。
  7. 执行器调用存储引擎 API 去更新数据。
  8. 存储器更新数据,同时写入 undo log 、redo log 信息。
  9. 执行器写 binlog ,提交事务,流程结束。


也就是说,执行更新语句首先需要将被更新的记录查询出来,这也就不难理解为啥以区分度较高的字段为筛选条件进行更新,有索引的情况下执行更快。


对于区分度很低的字段,用没用到索引则区别不大,原因是查询出将被更新的记录所需时间差别不大,需要扫描的行数差别不大。当更新区分度很低的字段的字段时,因为要维护索引 b+ 树,所以会拖慢更新速度。


之前也有讲过,虽然索引能加速查询,但索引也是有缺点的,那就是索引需要动态的维护,当对表中的数据进行增加、删除、修改时,会降低数据的维护速度。本次实验结果也能论证这个结论。


通过本次实验,我们也能得到一些索引相关经验:


  • 只为用于搜索、排序、分组、连接的列创建索引。
  • 索引尽量建在区分度高的字段上,避免在区分度低的字段上建索引。
  • 对经常更新的表避免创建过多的索引。
  • 不要有冗余索引,会增加维护成本。
相关实践学习
基于CentOS快速搭建LAMP环境
本教程介绍如何搭建LAMP环境,其中LAMP分别代表Linux、Apache、MySQL和PHP。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
12天前
|
SQL 监控 关系型数据库
避免锁表:为Update语句中的Where条件添加索引字段
在一个灰度环境中,某业务创建数据时出现异常延迟,原本以为是第三方接口问题,但日志显示接口响应正常。进一步排查发现,工单表的SQL插入操作因另一个业务的无索引UPDATE操作阻塞。具体问题在于UPDATE语句的where子句涉及字段缺失索引,导致锁表并影响并发性能。通过复现问题并为相关字段添加索引,解决了阻塞问题。重要的是,在编写UPDATE语句时要注意Where条件字段的索引,以优化查询并减少锁表影响。
56 6
避免锁表:为Update语句中的Where条件添加索引字段
|
22天前
|
SQL 测试技术 数据库
`SELECT ... FOR UPDATE` 语句是如何工作的?
`SELECT ... FOR UPDATE` 语句是如何工作的?
89 0
|
9月前
数据更新语句INSERT语句、UPDATE语句、DELETE语句等,用于向数据表中插入、更新或删除数据。示例
数据更新语句INSERT语句、UPDATE语句、DELETE语句等,用于向数据表中插入、更新或删除数据。示例
59 1
|
10月前
|
SQL 数据库
拷贝的表的SQL语句 SELECT INTO 和 INSERT INTO SELECT的用法与区别
语句形式为:Insert into Table2(field1,field2,…) select value1,value2,… from Table1
104 0
|
12月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
操作delete或者update语句,加个limit或者循环分批次删除
操作delete或者update语句,加个limit或者循环分批次删除
|
SQL 关系型数据库 数据库
如何实现update select 语句
​ 这次的文章出现也是因为这样一个类似的需求,个人需要把一个30万行(后续会发文介绍常见的处理手段)的数据文件入库,同时需要将部分字段迁移到另一张表,两个表之间通过两个字段进行and匹配。
162 0
|
消息中间件 JavaScript 小程序
一个update语句执行要10s,大厂的架构真垃圾!
一个update语句执行要10s,大厂的架构真垃圾!
|
SQL 数据库管理
【SQL开发实战技巧】系列(九):一个update误把其他列数据更新成空了?Merge改写update!给你五种删除重复数据的写法!
本篇文章讲解的主要内容是:***你有没有经历过一个update把其他列数据清空了、使用merge更新合并记录、删除违反参照完整性的记录、给你五种删除重复数据的写法*** 【SQL开发实战技巧】这一系列博主当作复习旧知识来进行写作,毕竟SQL开发在数据分析场景非常重要且基础,面试也会经常问SQL开发和调优经验,相信当我写完这一系列文章,也能再有所收获,未来面对SQL面试也能游刃有余~。
【SQL开发实战技巧】系列(九):一个update误把其他列数据更新成空了?Merge改写update!给你五种删除重复数据的写法!
|
SQL 关系型数据库 MySQL
十一、操作delete或者update语句,加个limit或者循环分批次删除
十一、操作delete或者update语句,加个limit或者循环分批次删除
222 0
|
存储 缓存 自然语言处理
一条更新语句是如何执行的?
一条更新语句是如何执行的?
131 0
一条更新语句是如何执行的?

热门文章

最新文章