五分钟,让你明白MySQL是怎么选择索引《死磕MySQL系列 六》

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS PostgreSQL,集群系列 2核4GB
简介: 五分钟,让你明白MySQL是怎么选择索引《死磕MySQL系列 六》

如果你对索引的知识点还不太清楚,可以直接通过传送门查看咔咔总结的索引知识点。


揭开MySQL索引神秘面纱


索引是为加速查询速度,创建的索引也符合所有规则,但MySQL就是不使用理想的索引,导致查询速度变慢并产生大量慢查询记录。


今天就从这个问题来聊聊MySQL选择索引时都做一些什么事情。


一、如何选择索引

影响优化器的几大因素

一条查询SQL执行需要经过连接器、分析器、优化器、执行器,而选择索引的重任就交给了优化器。


优化器在多个索引中选择目的是为了找出执行代价最低的方案。


影响优化器选择无非就这几个因素,扫描行数、是否使用了临时表、是否使用文件排序。


临时表、文件排序这个两个点会在后期文章给大家慢慢引出,今天只聊扫描行数。


扫描行数越少则访问磁盘数据的次数就越少,消耗的CPU资源越少。


那么这个扫描行数是从哪里取的呢?


扫描行数从何而来?

创建索引一直提倡大家给区分度高的列建立索引,在一个索引上不同值的个数称之为基数(cardinality)。


使用show index from table_name可以查看每个索引的基数是多少。


image.png


索引基数怎么计算


MySQL使用采样统计的方法,会选出N个数据页,每个数据页大小16kb,接着统计选出来的数据页上的不同值就会得到一个平均值,用平均值在乘以索引的页面数得到的结果就是这个索引的基数。


表数据是持续增加或删减的,统计的这个数据也不是时时变化的,当变更的数据超过1/M时会自动触发重新计算。


这个M是根据参数innodb_stats_persistent的值选则的,设置为on值为10,设置为off值为16。


索引基数通过这种方式计算不是精准的但也差不了多少


为什么优化器选择了扫描行数多的索引?

第一种情况


表增删十分频繁,导致扫描行数不准确


第二种情况


假设你主键索引扫描行数是10W行,而普通索引需要扫描5W行,这种情况就会遇到优化器选择了扫描行数多的。


在索引那一期文章中知道主键索引是不需要回表的,找到值直接就返回对应的数据了。


而普通索引是需要先拿到主键值,再根据主键值获取对应的数据,这个过程优化器选择索引时需要计算的一个成本。


如何解决这种情况


扫描行数不准确时可以执行analyze table table_name命令,重新统计索引信息,达到预期优化器选择的索引。


二、索引选择异常如何处理

方案一


在MySQL中提供了force index来强制优化器使用这个索引。


使用方法:select * from table_name force index (idx_a) where a = 100;


但别误解force index的使用方法,之前在代码中看到这样一个案例,给查询列使用了函数操作导致使用不上索引,然后这哥们就直接使用force index,肯定不行的哈!


当优化器没有正确选择索引时是可以使用这种方案来解决。


缺点


使用force index的缺点相信大家也知道就是太死板,一旦索引名字改动就会失效。


方案二


删掉误选的索引,简单粗暴,很多索引建立其实也是给优化器的一个误导,直接删掉即可。


方案三


修改SQL语句,主动引导MySQL使用期望的索引,一般情况这种做法使用的很少除非你对系统十分熟悉,否则尽量少操作。


三、总结

优化器选择索引首先会根据扫描行数再由执行成本决定。


当索引统计信息不准确时,使用analyze table 解决。


优化器选择了错误的索引,只用force index来快速矫正,再通过优化SQL语句来引导优化器选择正确的索引,最暴力的手法是直接删除误选的索引。


相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
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
相关文章
|
2月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL索引策略与查询性能调优实战
在实际应用中,需要根据具体的业务需求和查询模式,综合运用索引策略和查询性能调优方法,不断地测试和优化,以提高MySQL数据库的查询性能。
196 66
|
16天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
深入解析MySQL的EXPLAIN:指标详解与索引优化
MySQL 中的 `EXPLAIN` 语句用于分析和优化 SQL 查询,帮助你了解查询优化器的执行计划。本文详细介绍了 `EXPLAIN` 输出的各项指标,如 `id`、`select_type`、`table`、`type`、`key` 等,并提供了如何利用这些指标优化索引结构和 SQL 语句的具体方法。通过实战案例,展示了如何通过创建合适索引和调整查询语句来提升查询性能。
117 9
|
3月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
阿里面试:为什么要索引?什么是MySQL索引?底层结构是什么?
尼恩是一位资深架构师,他在自己的读者交流群中分享了关于MySQL索引的重要知识点。索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,主要作用包括显著提升查询速度、降低磁盘I/O次数、优化排序与分组操作以及提升复杂查询的性能。MySQL支持多种索引类型,如主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引和空间数据索引。索引的底层数据结构主要是B+树,它能够有效支持范围查询和顺序遍历,同时保持高效的插入、删除和查找性能。尼恩还强调了索引的优缺点,并提供了多个面试题及其解答,帮助读者在面试中脱颖而出。相关资料可在公众号【技术自由圈】获取。
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
案例剖析:MySQL唯一索引并发插入导致死锁!
案例剖析:MySQL唯一索引并发插入导致死锁!
231 0
案例剖析:MySQL唯一索引并发插入导致死锁!
|
21天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL 索引优化以及慢查询优化
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化和慢查询优化的方法,并在实际应用中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
61 18
|
14天前
|
存储 Oracle 关系型数据库
索引在手,查询无忧:MySQL索引简介
MySQL 是一款广泛使用的关系型数据库管理系统,在2024年5月的DB-Engines排名中得分1084,仅次于Oracle。本文介绍MySQL索引的工作原理和类型,包括B+Tree、Hash、Full-text索引,以及主键、唯一、普通索引等,帮助开发者优化查询性能。索引类似于图书馆的分类系统,能快速定位数据行,极大提高检索效率。
48 8
|
20天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL 索引优化以及慢查询优化
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化和慢查询优化的方法,并在实际应用中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
22 7
|
19天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL 索引优化与慢查询优化:原理与实践
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化与慢查询优化的原理和实践方法,并在实际项目中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
50 5
|
23天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
Mysql索引:深入理解InnoDb聚集索引与MyisAm非聚集索引
通过本文的介绍,希望您能深入理解InnoDB聚集索引与MyISAM非聚集索引的概念、结构和应用场景,从而在实际工作中灵活运用这些知识,优化数据库性能。
99 7
|
8天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
【MYSQL】 ——索引(B树B+树)、设计栈
索引的特点,使用场景,操作,底层结构,B树B+树,MYSQL设计栈