MYSQL性能调优05_覆盖索引、索引下推、如何选择合适的索引、Order by与Group by优化、索引设计原则(五)

本文涉及的产品
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RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: MYSQL性能调优05_覆盖索引、索引下推、如何选择合适的索引、Order by与Group by优化、索引设计原则(五)

⑥. 索引设计原则


①. 代码先行,索引后上


不知大家一般是怎么给数据表建立索引的,是建完表马上就建立索引吗?

这其实是不对的,一般应该等到主体业务功能开发完毕,把涉及到该表相关sql都要拿出来分析之后再建立索引


②. 联合索引尽量覆盖条件


比如可以设计一个或者两三个联合索引(尽量少建单值索引),让每一个联合索引都尽量去包含sql语句里的where、order by、group by的字段,还要确保这些联合索引的字段顺序尽量满足sql查询的最左前缀原则


③. 不要在小基数字段上建立索引


索引基数是指这个字段在表里总共有多少个不同的值,比如一张表总共100万行记录,其中有个性别字段,其值不是男就是女,那么该字段的基数就是2。


如果对这种小基数字段建立索引的话,还不如全表扫描了,因为你的索引树里就包含男和女两种值,根本没法进行快速的二分查找,那用索引就没有太大的意义了。


一般建立索引,尽量使用那些基数比较大的字段,就是值比较多的字段,那么才能发挥出B+树快速二分查找的优势来


④. 长字符串我们可以采用前缀索引


尽量对字段类型较小的列设计索引,比如说什么tinyint之类的,因为字段类型较小的话,占用磁盘空间也会比较小,此时你在搜索的时候性能也会比较好一点。


当然,这个所谓的字段类型小一点的列,也不是绝对的,很多时候你就是要针对varchar(255)这种字段建立索引,哪怕多占用一些磁盘空间也是有必要的。


对于这种varchar(255)的大字段可能会比较占用磁盘空间,可以稍微优化下,比如针对这个字段的前20个字符建立索引,就是说,对这个字段里的每个值的前20个字符放在索引树里,类似于 KEY index(name(20),age,position)。


此时你在where条件里搜索的时候,如果是根据name字段来搜索,那么此时就会先到索引树里根据name字段的前20个字符去搜索,定位到之后前20个字符的前缀匹配的部分数据之后,再回到聚簇索引提取出来完整的name字段值进行比对。


但是假如你要是order by name,那么此时你的name因为在索引树里仅仅包含了前20个字符,所以这个排序是没法用上索引的, group by也是同理。所以这里大家要对前缀索引有一个了解


⑤. where与order by冲突时优先where


在where和order by出现索引设计冲突时,到底是针对where去设计索引,还是针对order by设计索引?到底是让where去用上索引,还是让order by用上索引?


一般这种时候往往都是让where条件去使用索引来快速筛选出来一部分指定的数据,接着再进行排序。


因为大多数情况基于索引进行where筛选往往可以最快速度筛选出你要的少部分数据,然后做排序的成本可能会小很多


⑥. 基于慢sql查询做优化

可以根据监控后台的一些慢sql,针对这些慢sql查询做特定的索引优化。


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