第8章_索引的创建与设计原则（下）-阿里云开发者社区

3. 索引的设计原则

为了使索引的使用效率更高，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。**索引设计不合理或者缺少索引都会对数据库和应用程序的性能造成障碍。**高效的索引对于获得良好的性能非常重要。设计索引时，应该考虑相应准则。

3.1 数据准备

第1步：创建数据库、创建表

CREATE DATABASE atguigudb1;
USE atguigudb1;
#1.创建学生表和课程表
CREATE TABLE `student_info` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`student_id` INT NOT NULL ,
`name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
`course_id` INT NOT NULL ,
`class_id` INT(11) DEFAULT NULL,
`create_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE `course` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`course_id` INT NOT NULL ,
`course_name` VARCHAR(40) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

第2步：创建模拟数据必需的存储函数

#函数1：创建随机产生字符串函数
DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_string(n INT)
  RETURNS VARCHAR(255) #该函数会返回一个字符串
BEGIN
  DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
  DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';
    DECLARE i INT DEFAULT 0;
    WHILE i < n DO
      SET return_str =CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));
      SET i = i + 1;
    END WHILE;
    RETURN return_str;
END //
DELIMITER ;

#函数2：创建随机数函数
DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_num (from_num INT ,to_num INT) RETURNS INT(11)
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET i = FLOOR(from_num +RAND()*(to_num - from_num+1)) ;
RETURN i;
END //
DELIMITER ;

创建函数，假如报错：

This function has none of DETERMINISTIC......

由于开启过慢查询日志bin-log, 我们就必须为我们的function指定一个参数。

主从复制，主机会将写操作记录在bin-log日志中。从机读取bin-log日志，执行语句来同步数据。如果使用函数来操作数据，会导致从机和主键操作时间不一致。所以，默认情况下，mysql不开启创建函数设置。

查看mysql是否允许创建函数：

show variables like 'log_bin_trust_function_creators';

命令开启：允许创建函数设置：

set global log_bin_trust_function_creators=1; # 不加global只是当前窗口有效。

mysqld重启，上述参数又会消失。永久方法：

windows下：my.ini[mysqld]加上：

log_bin_trust_function_creators=1

linux下：/etc/my.cnf下my.cnf[mysqld]加上：

log_bin_trust_function_creators=1

第3步：创建插入模拟数据的存储过程

# 存储过程1：创建插入课程表存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_course( max_num INT )
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET autocommit = 0; #设置手动提交事务
REPEAT #循环
SET i = i + 1; #赋值
INSERT INTO course (course_id, course_name ) VALUES
(rand_num(10000,10100),rand_string(6));
UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT; #提交事务
END //
DELIMITER ;

第4步：调用存储过程

CALL insert_course(100);

CALL insert_stu(1000000);

3.2 哪些情况适合创建索引

1. 字段的数值有唯一性的限制

业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引。（来源：Alibaba）说明：不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的。

2. 频繁作为 WHERE 查询条件的字段

某个字段在SELECT语句的 WHERE 条件中经常被使用到，那么就需要给这个字段创建索引了。尤其是在数据量大的情况下，创建普通索引就可以大幅提升数据查询的效率。

比如student_info数据表（含100万条数据），假设我们想要查询 student_id=123110 的用户信息。

3. 经常 GROUP BY 和 ORDER BY 的列

索引就是让数据按照某种顺序进行存储或检索，因此当我们使用 GROUP BY 对数据进行分组查询，或者使用 ORDER BY 对数据进行排序的时候，就需要对分组或者排序的字段进行索引。如果待排序的列有多个，那么可以在这些列上建立组合索引。

4. UPDATE、DELETE 的 WHERE 条件列

对数据按照某个条件进行查询后再进行 UPDATE 或 DELETE 的操作，如果对 WHERE 字段创建了索引，就能大幅提升效率。原理是因为我们需要先根据 WHERE 条件列检索出来这条记录，然后再对它进行更新或删除。如果进行更新的时候，更新的字段是非索引字段，提升的效率会更明显，这是因为非索引字段更新不需要对索引进行维护。

5.DISTINCT 字段需要创建索引

有时候我们需要对某个字段进行去重，使用 DISTINCT，那么对这个字段创建索引，也会提升查询效率。

比如，我们想要查询课程表中不同的 student_id 都有哪些，如果我们没有对 student_id 创建索引，执行 SQL 语句：

SELECT DISTINCT(student_id) FROM `student_info`;

运行结果（600637 条记录，运行时间 0.683s ）

如果我们对 student_id 创建索引，再执行 SQL 语句：

SELECT DISTINCT(student_id) FROM `student_info`;

运行结果（600637 条记录，运行时间 0.010s ）

你能看到 SQL 查询效率有了提升，同时显示出来的 student_id 还是按照递增的顺序进行展示的。这是因为索引会对数据按照某种顺序进行排序，所以在去重的时候也会快很多。

6. 多表 JOIN 连接操作时，创建索引注意事项

首先，连接表的数量尽量不要超过 3 张，因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环，数量级增长会非常快，严重影响查询的效率。

其次，对 WHERE 条件创建索引，因为 WHERE 才是对数据条件的过滤。如果在数据量非常大的情况下，没有 WHERE 条件过滤是非常可怕的。

最后，对用于连接的字段创建索引，并且该字段在多张表中的类型必须一致。比如 course_id 在 student_info 表和 course 表中都为 int(11) 类型，而不能一个为 int 另一个为 varchar 类型。

举个例子，如果我们只对 student_id 创建索引，执行 SQL 语句：

SELECT s.course_id, name, s.student_id, c.course_name
FROM student_info s JOIN course c
ON s.course_id = c.course_id
WHERE name = '462eed7ac6e791292a79';

运行结果（1 条数据，运行时间 0.189s ）

这里我们对 name 创建索引，再执行上面的 SQL 语句，运行时间为 0.002s 。

7. 使用列的类型小的创建索引

8. 使用字符串前缀创建索引

创建一张商户表，因为地址字段比较长，在地址字段上建立前缀索引

create table shop(address varchar(120) not null);
alter table shop add index(address(12));

问题是，截取多少呢？截取得多了，达不到节省索引存储空间的目的；截取得少了，重复内容太多，字段的散列度(选择性)会降低。怎么计算不同的长度的选择性呢？

先看一下字段在全部数据中的选择度：

select count(distinct address) / count(*) from shop

通过不同长度去计算，与全表的选择性对比：

公式：

count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)

例如：

select count(distinct left(address,10)) / count(*) as sub10, -- 截取前10个字符的选择度
count(distinct left(address,15)) / count(*) as sub11, -- 截取前15个字符的选择度
count(distinct left(address,20)) / count(*) as sub12, -- 截取前20个字符的选择度
count(distinct left(address,25)) / count(*) as sub13 -- 截取前25个字符的选择度
from shop;

越接近于1越好，说明越有区分度

引申另一个问题：索引列前缀对排序的影响

如果使用了索引列前缀，比方说前边只把address列的前12个字符放到了二级索引中，下边这个查询可能就有点尴尬了：

SELECT * FROM shop
ORDER BY address
LIMIT 12;

因为二级索引中不包含完整的address列信息，所以无法对前12个字符相同，后边的字符不同的记录进行排序，也就是使用索引列前缀的方式无法支持使用索引排序，只能使用文件排序。

拓展：Alibaba《Java开发手册》

【强制】在 varchar 字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度。

说明：索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为 20 的索引，区分度会高达 90% 以上，可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。

9. 区分度高(散列性高)的列适合作为索引

列的基数指的是某一列中不重复数据的个数，比方说某个列包含值 2, 5, 8, 2, 5, 8, 2, 5, 8，虽然有9条记录，但该列的基数却是3。也就是说**在记录行数一定的情况下，列的基数越大，该列中的值越分散；列的基数越小，该列中的值越集中。**这个列的基数指标非常重要，直接影响我们是否能有效的利用索引。最好为列的基数大的列简历索引，为基数太小的列的简历索引效果可能不好。

可以使用公式select count(distinct a) / count(*) from t1 计算区分度，越接近1越好，一般超过33%就算比较高效的索引了。

扩展：联合索引把区分度搞(散列性高)的列放在前面。

10. 使用最频繁的列放到联合索引的左侧

这样也可以较少的建立一些索引。同时，由于"最左前缀原则"，可以增加联合索引的使用率。

11. 在多个字段都要创建索引的情况下，联合索引优于单值索引

3.3 限制索引的数目

3.4 哪些情况不适合创建索引

1. 在where中使用不到的字段，不要设置索引

WHERE条件 (包括 GROUP BY、ORDER BY) 里用不到的字段不需要创建索引，索引的价值是快速定位，如果起不到定位的字段通常是不需要创建索引的。举个例子：

SELECT course_id, student_id, create_time
FROM student_info
WHERE student_id = 41251;

因为我们是按照 student_id 来进行检索的，所以不需要对其他字段创建索引，即使这些字段出现在SELECT字段中。

2. 数据量小的表最好不要使用索引

如果表记录太少，比如少于1000个，那么是不需要创建索引的。表记录太少，是否创建索引对查询效率的影响并不大。甚至说，查询花费的时间可能比遍历索引的时间还要短，索引可能不会产生优化效果。

CREATE TABLE t_without_index(
a INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
b INT
);

提供存储过程1：

#创建存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE t_wout_insert()
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 1;
    WHILE i <= 900
    DO
        INSERT INTO t_without_index(b) SELECT RAND()*10000;
        SET i = i + 1;
    END WHILE;
    COMMIT;
END //
DELIMITER ;
#调用
CALL t_wout_insert()

创建表2：

CREATE TABLE t_with_index(
a INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
b INT,
INDEX idx_b(b)
);

创建存储过程2：

#创建存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE t_with_insert()
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 1;
    WHILE i <= 900
    DO
        INSERT INTO t_with_index(b) SELECT RAND()*10000;
        SET i = i + 1;
    END WHILE;
    COMMIT;
END //
DELIMITER ;
#调用
CALL t_with_insert();

查询对比：

mysql> select * from t_without_index where b = 9879;
+------+------+
| a | b |
+------+------+
| 1242 | 9879 |
+------+------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select * from t_with_index where b = 9879;
+-----+------+
| a | b |
+-----+------+
| 112 | 9879 |
+-----+------+
1 row in set (0.00 sec)

你能看到运行结果相同，但是在数据量不大的情况下，索引就发挥不出作用了。

结论：在数据表中的数据行数比较少的情况下，比如不到 1000 行，是不需要创建索引的。

3. 有大量重复数据的列上不要建立索引

在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立索引，但字段中如果有大量重复数据，也不用创建索引。比如在学生表的"性别"字段上只有“男”与“女”两个不同值，因此无须建立索引。如果建立索引，不但不会提高查询效率，反而会严重降低数据更新速度。

举例1：要在 100 万行数据中查找其中的 50 万行（比如性别为男的数据），一旦创建了索引，你需要先访问 50 万次索引，然后再访问 50 万次数据表，这样加起来的开销比不使用索引可能还要大。

举例2：假设有一个学生表，学生总数为 100 万人，男性只有 10 个人，也就是占总人口的 10 万分之 1。

学生表 student_gender 结构如下。其中数据表中的 student_gender 字段取值为 0 或 1，0 代表女性，1 代表男性。

CREATE TABLE student_gender(
    student_id INT(11) NOT NULL,
    student_name VARCHAR(50) NOT NULL,
    student_gender TINYINT(1) NOT NULL,
    PRIMARY KEY(student_id)
)ENGINE = INNODB;

如果我们要筛选出这个学生表中的男性，可以使用：

SELECT * FROM student_gender WHERE student_gender = 1;

结论：当数据重复度大，比如高于 10% 的时候，也不需要对这个字段使用索引。

4. 避免对经常更新的表创建过多的引。

第一层含义：频繁更新的字段不一定要创建索引。因为更新数据的时候，也需要更新索引，如果索引太多，在更新索引的时候也会造成负担，从而影响效率。

第二层含义：避免对经常更新的表创建过多的索引，并且索引中的列尽可能少。此时，虽然提高了查询速度，同时却降低更新表的速度。

5. 不建议用无序的值作为索引

例如身份证、UUID(在索引比较时需要转为ASCII，并且插入时可能造成页分裂)、MD5、HASH、无序长字符串等。

6. 删除不再使用或者很少使用的索引

表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。数据库管理员应当定期找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响。

7. 不要定义夯余或重复的索引

① 冗余索引

举例：建表语句如下

CREATE TABLE person_info(
    id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    birthday DATE NOT NULL,
    phone_number CHAR(11) NOT NULL,
    country varchar(100) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id),
    KEY idx_name_birthday_phone_number (name(10), birthday, phone_number),
    KEY idx_name (name(10))
);

我们知道，通过 idx_name_birthday_phone_number 索引就可以对 name 列进行快速搜索，再创建一个专门针对 name 列的索引就算是一个冗余索引，维护这个索引只会增加维护的成本，并不会对搜索有什么好处。

② 重复索引

另一种情况，我们可能会对某个列重复建立索引，比方说这样：

CREATE TABLE repeat_index_demo (
col1 INT PRIMARY KEY,
col2 INT,
UNIQUE uk_idx_c1 (col1),
INDEX idx_c1 (col1)
);

我们看到，col1 既是主键、又给它定义为一个唯一索引，还给它定义了一个普通索引，可是主键本身就会生成聚簇索引，所以定义的唯一索引和普通索引是重复的，这种情况要避免。

第8章_索引的创建与设计原则（下）

3. 索引的设计原则

3.1 数据准备

3.2 哪些情况适合创建索引

1. 字段的数值有唯一性的限制

2. 频繁作为 WHERE 查询条件的字段

3. 经常 GROUP BY 和 ORDER BY 的列

4. UPDATE、DELETE 的 WHERE 条件列

5.DISTINCT 字段需要创建索引

6. 多表 JOIN 连接操作时，创建索引注意事项

7. 使用列的类型小的创建索引

8. 使用字符串前缀创建索引

9. 区分度高(散列性高)的列适合作为索引

10. 使用最频繁的列放到联合索引的左侧

11. 在多个字段都要创建索引的情况下，联合索引优于单值索引

3.3 限制索引的数目

3.4 哪些情况不适合创建索引

1. 在where中使用不到的字段，不要设置索引

2. 数据量小的表最好不要使用索引

3. 有大量重复数据的列上不要建立索引

4. 避免对经常更新的表创建过多的引。

5. 不建议用无序的值作为索引

6. 删除不再使用或者很少使用的索引

7. 不要定义夯余或重复的索引

热门文章

最新文章

相关电子书

探索云世界

热门

云计算

大数据

云原生

人工智能

数据库

开发与运维

活动广场

任务中心

训练营

直播

乘风者计划

下载

镜像站

技术资料

第8章_索引的创建与设计原则（下）

3. 索引的设计原则

3.1 数据准备

3.2 哪些情况适合创建索引

1. 字段的数值有唯一性的限制

2. 频繁作为 WHERE 查询条件的字段

3. 经常 GROUP BY 和 ORDER BY 的列

4. UPDATE、DELETE 的 WHERE 条件列

5.DISTINCT 字段需要创建索引

6. 多表 JOIN 连接操作时，创建索引注意事项

7. 使用列的类型小的创建索引

8. 使用字符串前缀创建索引

9. 区分度高(散列性高)的列适合作为索引

10. 使用最频繁的列放到联合索引的左侧

11. 在多个字段都要创建索引的情况下，联合索引优于单值索引

3.3 限制索引的数目

3.4 哪些情况不适合创建索引

1. 在where中使用不到的字段，不要设置索引

2. 数据量小的表最好不要使用索引

3. 有大量重复数据的列上不要建立索引

4. 避免对经常更新的表创建过多的引。

5. 不建议用无序的值作为索引

6. 删除不再使用或者很少使用的索引

7. 不要定义夯余或重复的索引

热门文章

最新文章

相关电子书