MySql的索引学习和使用;(本人觉得足够详细)(二)

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
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简介: MySql的索引学习和使用;(本人觉得足够详细)(二)

🟡实例项目代码(根据SQl直观体验)


1、字段的数值有唯一性限制

根据Alibaba规范,指明在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。


例如,学生表中的学号时具有唯一性的字段,为该字段建立唯一性索引可以快速查询出某个学生的信息,如果使用姓名的话,可能存在同名的情况,从而降低查询速度。


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,尤其实在数据量大的情况下,创建普通索引就可以大幅提升查询效率。


比如测试表student_info有100万数据,假设查询student_id=112322的用户信息,如果没有对student_id字段创建索引,查询结果如下:

select course_id, class_id, name, create_time,student_id from student_info where 
student_id = 112322;# 花费211ms


为student_id创建索引后,查询结果如下:

alter table student_info add index idx_sid(student_id);
select course_id, class_id, name, create_time,student_id from 
student_info where student_id = 112322;# 花费3ms



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,因此当使用Group by对数据进行分组查询或使用Order by对数据进行排序的时候 ,就需要对分组或排序的字段进行索引。如果待排序的列有多个,那可以在这些列上建立组合索引。


比如,按照student_id对学生选秀的课程进行分组,显示不同的student_id和课程的数量,显示100条。如果不对student_id创建索引,查询结果如下:

select student_id,count(*) as num from student_info group by student_id limit 100;#花费2.466s


为student_id创建索引后,查询结果如下:

alter table student_info add index idx_sid(student_id);
select student_id,count(*) as num from student_info group by student_id limit 100;#花费6ms



对于既有group by又有order by的查询语句,建议最好建立联合索引,并且将group by中的字段放到order by字段的前边,满足‘最左前缀匹配原则’,这样索引的利用率就会高,自然查询的效率也就会高;同时8.0之后的版本支持降序索引,如果order by之后的字段时降序的,可以考虑直接创建降序索引,也会提高查询效率。


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,就能答复提升效率。原因是因为需要先根据Where条件列检索出来这条记录,然后再对他进行更新或删除。如果进行更新的时候,更新的字段是非索引字段,提升效率会更明显,这是因为费索引字段更新不需要对所以进行维护。


比如对student_info表中的name字段为sdfasdfas123123的数据修改student_id为110119,在没有对name字段建立索引的情况下,执行情况如下:


update student_info set student_id = 110119 where name = 'sdfasdfas123123';#花费549ms


添加索引后,执行情况如下:

alter table student_info add index idx_name(name);
update student_info set student_id = 110119 where name = 'sdfasdfas123123';#花费2ms


5、Distinct字段需要创建索引

有时候需要对某个字段进行去重,使用Distinct,那么对这个创建索引也会提升查询效率。


比如查询课程表中不同student_id都有哪些,如果没有为student_id创建索引,执行情况如下:


select distinct(student_id) from student_id;#花费2ms

创建索引后,执行情况如下:

alter table student_info add index idx_sid(student_id);
select distinct(student_id) from student_id;#花费0.1ms


6、多表Join连接操作时,创建索引注意事项

首先,连接表的数据量尽量不超过3张,因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环,数量级增长非常快,严重影响查询效率。其次,对Where条件创建索引,因为Where才是对数据条件的过滤,如果再数据量非常大的情况下,没有Where条件过滤时非常可怕的,最后,对于连接的字段创建索引,并且改字段再多张表中类型必须一致。


比如,只对student_id创建索引,查询结果如下:

select course_id, name, student_info.student_id,course_name
from student_info join course
on student_info.course_id = course.course_id
where name = 'aAAaAA'; #花费176ms

给name字段创建索引后,查询结果如下:

alter table student_info add index idx_name(name);
select course_id, name, student_info.student_id,course_name
from student_info join course
on student_info.course_id = course.course_id
where name = 'aAAaAA'; #花费2ms


7、使用列的类型小的创建索引

这里所说的类型小值意思是该类型表示的数据范围的大小。比如在定义表结构的时候要显示的指定列的类型,以整数类型为例,有TINYINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT等,他们占用的存储空间依次递增,能表示的数据范围也是一次递增。如果相对某个整数列建立索引的话,在表示的整数范围允许的情况下,尽量让索引列使用较小的类型,例如能使用INT不要使用BIGINT,能使用MEDIUMINT不使用INT,原因如下:


数据类型越小,在查询时进行的比较操作越快


数据类型越小,索引占用的空间就越少,在一个数据页内就可以存下更多的记录,从而减少磁盘I/O带来的性能损耗,也就意味着可以存储更多的数据在数据页中,提高读写效率。


上述对于主键来说很合适,因为在聚簇索引中既存储了数据,也存储了索引,可以很好的减少磁盘I/O;而对于二级索引来说,还需要一次回表操作才能查到完整的数据,也就能加了一次磁盘I/O。


8、使用字符串前缀创建索引

根据Alibaba开发手册,在字符串上建立索引时,必须指定索引长度,没有必要对全字段建立索引。

比如有一张商品表,表中的商品描述字段较长,在描述字段上建立前缀索引如下:

create table product(id int, desc varchar(120) not null);
alter table product add index(desc(12));


区分度的计算可以使用count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)来确定


9、区分度高的列适合作为索引

列的基数值得时某一列中不重复数据的个数,比如说某个列包含值2,5,3,6,2,7,2,虽然有7条记录,但该列的基数却是5,也就是说,在记录行数一定的情况下,列的基数越大,该列中的值就越分散;列的基数越小,该列中的值就越集中。这里列的基数指标非常重要,直接影响是否能有效利用索引。最好为列的基数大的列建立索引,为基数太小的列建立索引效果反而不好。


可以使用公式select count(distinct col)/count(*) from table 来计算区分度,越接近1区分度越好。


10、使用最频繁的列放到联合索引的左侧

这条就是通常说的最左前缀匹配原则。 通俗来讲就是将Where条件后经常使用的条件字段放在索引的最左边,将使用频率相对低的放到右边。


11、在多个字段都要创建索引的情况下,联合索引由于单值索引

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