MySQL数据库——索引(6)-索引使用(覆盖索引与回表查询,前缀索引,单列索引与联合索引 )、索引设计原则、索引总结

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
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: MySQL数据库——索引(6)-索引使用(覆盖索引与回表查询,前缀索引,单列索引与联合索引 )、索引设计原则、索引总结

索引使用(下)

覆盖索引与回表查询

覆盖索引是指查询使用了索引,并且需要返回的列,在该索引中已经全部能够找到 。

我们一起先看下面的这组SQL的执行过程,对覆盖索引与回表查询进行更深入的了解。

表结构以及索引示意图:

id是主键,是一个聚集索引。 name字段建立了普通索引,是一个二级索引(辅助索引)。

执行SQL :

select * from tb_user where id = 2;

根据id查询,直接走聚集索引查询,一次索引扫描,匹配到id为2,因为聚集索引中叶子节点下面放的是行数据,所以可以得到我们想要的数据,直接返回数据,性能高。

再来看,

执行SQL:

selet id,name from tb_user where name = 'Arm';

虽然是根据name字段查询,查询二级索引,但是由于查询返回在字段为 id,name,在name的二级索引中,这两个值都是可以直接获取到的,这个就实现了覆盖索引,所以不需要回表查询,性能高。

最后看,

执行SQL:

selet id,name,gender from tb_user where name = 'Arm';

由于在name的二级索引中,不包含gender,所以,需要两次索引扫描,也就是需要回表查询,性能相对较差一点。

我们可以看MySQL的执行计划,有些SQL语句的执行计划前面所有的指标都是一样的,看不出来差异。但是,我们要关注其后面的Extra:

Extra 含义
Using where; Using Index 查找使用了索引,但是需要的数据都在索引列中能找到,所以不需要回表查询数据
Using index condition 查找使用了索引,但是需要回表查询数据

所以在执行计划中,如果Extra为‘Using index condition’,那么就可能需要对其做一些修改优化了。

思考题

一张表, 有四个字段(id, username, password, status), 由于数据量大, 需要对

以下SQL语句进行优化, 该如何进行才是最优方案:

select id,username,password from tb_user where username = 'itcast';

答案:

针对于 username, password建立联合索引,

sql为:  create index idx_user_name_pass on tb_user(username,password);

这样可以避免上述的SQL语句,在查询的过程中,出现回表查询。

前缀索引

当字段类型为字符串(varchar,text,longtext等)时,有时候需要索引很长的字符串,这会让

索引变得很大,查询时,浪费大量的磁盘IO, 影响查询效率。

此时可以只将字符串的一部分前缀,建立索引,这样可以大大节约索引空间,从而提高索引效率。

语法

create index idx_xxxx on table_name( column(n) );

示例

为tb_user表的email字段,建立长度为5的前缀索引。

create index idx_email_5 on tb_user ( email(5) );

前缀长度

可以根据索引的选择性来决定,而选择性是指不重复的索引值(基数)和数据表的记录总数的比值,索引选择性越高则查询效率越高, 唯一索引的选择性是1,这是最好的索引选择性,性能也是最好的。

select count(distinct email) / count(*) from tb_user ;
 
select count(distinct substring(email,1,5)) / count(*) from tb_user ;

前缀索引的查询流程

单列索引与联合索引

单列索引:即一个索引只包含单个列。

联合索引:即一个索引包含了多个列。

执行计划中,如果两个字段 phone、name上都是单列索引的,但是最终MySQL只会选择一个索引,也就是说,只能走一个字段的索引,此时是会回表查询的。

在业务场景中,如果存在多个查询条件,考虑针对于查询字段建立索引时,建议建立联合索引,
而非单列索引。

索引设计原则

  1. 针对于数据量较大,且查询比较频繁的表建立索引。
  2. 针对于常作为查询条件(where)、排序(order by)、分组(group by)操作的字段建立索引。
  3. 尽量选择区分度高的列作为索引,尽量建立唯一索引,区分度越高,使用索引的效率越高。
  4. 如果是字符串类型的字段,字段的长度较长,可以针对于字段的特点,建立前缀索引。
  5. 尽量使用联合索引,减少单列索引,查询时,联合索引很多时候可以覆盖索引,节省存储空间,避免回表,提高查询效率。
  6. 要控制索引的数量,索引并不是多多益善,索引越多,维护索引结构的代价也就越大,会影响增删改的效率。
  7. 如果索引列不能存储NULL值,请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时,它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。

索引总结

1.索引概述

索引是高效获取数据的数据结构。

2.索引结构

B+Tree

Hash

3.索引分类

主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引、聚集索引、二级索引。

4.索引语法

create [unique] index xxx on xxx(xxx);

show index from xxxx;

drop index xxx on xxxx;

5.SQL性能分析

执行频次、慢查询日志、profile、explain。

6.索引使用

联合索引、索引失效、SQL提示、覆盖索引、前缀索引、单列/联合索引。

7.索引设计原则

表、字段、索引。


END



相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
目录
相关文章
|
4月前
|
存储 SQL 关系型数据库
mysql底层原理:索引、慢查询、 sql优化、事务、隔离级别、MVCC、redolog、undolog(图解+秒懂+史上最全)
mysql底层原理:索引、慢查询、 sql优化、事务、隔离级别、MVCC、redolog、undolog(图解+秒懂+史上最全)
mysql底层原理:索引、慢查询、 sql优化、事务、隔离级别、MVCC、redolog、undolog(图解+秒懂+史上最全)
|
4月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库索引的数据结构?
MySQL中默认使用B+tree索引,它是一种多路平衡搜索树,具有树高较低、检索速度快的特点。所有数据存储在叶子节点,非叶子节点仅作索引,且叶子节点形成双向链表,便于区间查询。
158 4
|
4月前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL 核心知识与索引优化全解析
本文系统梳理了 MySQL 的核心知识与索引优化策略。在基础概念部分,阐述了 char 与 varchar 在存储方式和性能上的差异,以及事务的 ACID 特性、并发事务问题及对应的隔离级别(MySQL 默认 REPEATABLE READ)。 索引基础部分,详解了 InnoDB 默认的 B+tree 索引结构(多路平衡树、叶子节点存数据、双向链表支持区间查询),区分了聚簇索引(数据与索引共存,唯一)和二级索引(数据与索引分离,多个),解释了回表查询的概念及优化方法,并分析了 B+tree 作为索引结构的优势(树高低、效率稳、支持区间查询)。 索引优化部分,列出了索引创建的六大原则
123 2
|
5月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL覆盖索引解释
总之,覆盖索引就像是图书馆中那些使得搜索变得极为迅速和简单的工具,一旦正确使用,就会让你的数据库查询飞快而轻便。让数据检索就像是读者在图书目录中以最快速度找到所需信息一样简便。这样的效率和速度,让覆盖索引成为数据库优化师傅们手中的尚方宝剑,既能够提升性能,又能够保持系统的整洁高效。
154 9
|
2月前
|
缓存 关系型数据库 BI
使用MYSQL Report分析数据库性能(下)
使用MYSQL Report分析数据库性能
108 3
|
2月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
自建数据库如何迁移至RDS MySQL实例
数据库迁移是一项复杂且耗时的工程,需考虑数据安全、完整性及业务中断影响。使用阿里云数据传输服务DTS,可快速、平滑完成迁移任务,将应用停机时间降至分钟级。您还可通过全量备份自建数据库并恢复至RDS MySQL实例,实现间接迁移上云。
|
3月前
|
存储 运维 关系型数据库
从MySQL到云数据库,数据库迁移真的有必要吗?
本文探讨了企业在业务增长背景下,是否应从 MySQL 迁移至云数据库的决策问题。分析了 MySQL 的优势与瓶颈,对比了云数据库在存储计算分离、自动化运维、多负载支持等方面的优势,并提出判断迁移必要性的五个关键问题及实施路径,帮助企业理性决策并落地迁移方案。
|
2月前
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
阿里云PolarDB云原生数据库收费价格:MySQL和PostgreSQL详细介绍
阿里云PolarDB兼容MySQL、PostgreSQL及Oracle语法,支持集中式与分布式架构。标准版2核4G年费1116元起,企业版最高性能达4核16G,支持HTAP与多级高可用,广泛应用于金融、政务、互联网等领域,TCO成本降低50%。
|
2月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
阿里云数据库RDS费用价格:MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB引擎收费标准
阿里云RDS数据库支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、MariaDB,多种引擎优惠上线!MySQL倚天版88元/年,SQL Server 2核4G仅299元/年,PostgreSQL 227元/年起。高可用、可弹性伸缩,安全稳定。详情见官网活动页。
|
2月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
阿里云数据库收费价格:MySQL、PostgreSQL、SQL Server和MariaDB引擎费用整理
阿里云数据库提供多种类型,包括关系型与NoSQL,主流如PolarDB、RDS MySQL/PostgreSQL、Redis等。价格低至21元/月起,支持按需付费与优惠套餐,适用于各类应用场景。

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多