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
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: 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。


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
|
15天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
基于SQL Server / MySQL进行百万条数据过滤优化方案
对百万级别数据进行高效过滤查询,需要综合使用索引、查询优化、表分区、统计信息和视图等技术手段。通过合理的数据库设计和查询优化,可以显著提升查询性能,确保系统的高效稳定运行。
35 9
|
20天前
|
关系型数据库 MySQL
图解MySQL【日志】——磁盘 I/O 次数过高时优化的办法
当 MySQL 磁盘 I/O 次数过高时,可通过调整参数优化。控制刷盘时机以降低频率:组提交参数 `binlog_group_commit_sync_delay` 和 `binlog_group_commit_sync_no_delay_count` 调整等待时间和事务数量;`sync_binlog=N` 设置 write 和 fsync 频率,`innodb_flush_log_at_trx_commit=2` 使提交时只写入 Redo Log 文件,由 OS 择机持久化,但两者在 OS 崩溃时有丢失数据风险。
38 3
|
21天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
MySQL和SQLSugar百万条数据查询分页优化
在面对百万条数据的查询时,优化MySQL和SQLSugar的分页性能是非常重要的。通过合理使用索引、调整查询语句、使用缓存以及采用高效的分页策略,可以显著提高查询效率。本文介绍的技巧和方法,可以为开发人员在数据处理和查询优化中提供有效的指导,提升系统的性能和用户体验。掌握这些技巧后,您可以在处理海量数据时更加游刃有余。
78 9
|
1月前
|
缓存 算法 关系型数据库
MySQL底层概述—8.JOIN排序索引优化
本文主要介绍了MySQL中几种关键的优化技术和概念,包括Join算法原理、IN和EXISTS函数的使用场景、索引排序与额外排序(Using filesort)的区别及优化方法、以及单表和多表查询的索引优化策略。
MySQL底层概述—8.JOIN排序索引优化
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL底层概述—7.优化原则及慢查询
本文主要介绍了:Explain概述、Explain详解、索引优化数据准备、索引优化原则详解、慢查询设置与测试、慢查询SQL优化思路
111 15
MySQL底层概述—7.优化原则及慢查询
|
1月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL底层概述—6.索引原理
本文详细回顾了:索引原理、二叉查找树、平衡二叉树(AVL树)、红黑树、B-Tree、B+Tree、Hash索引、聚簇索引与非聚簇索引。
MySQL底层概述—6.索引原理
|
3天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL生产环境迁移至YashanDB数据库深度体验
这篇文章是作者将 MySQL 生产环境迁移至 YashanDB 数据库的深度体验。介绍了 YashanDB 迁移平台 YMP 的产品相关信息、安装步骤、迁移中遇到的各种兼容问题及解决方案,最后总结了迁移体验,包括工具部署和操作特点,也指出功能有优化空间及暂不支持的部分,期待其不断优化。
|
15天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
云数据库:从零到一,构建高可用MySQL集群
在互联网时代,数据成为企业核心资产,传统单机数据库难以满足高并发、高可用需求。云数据库通过弹性扩展、分布式架构等优势解决了这些问题,但也面临数据安全和性能优化挑战。本文介绍了如何从零开始构建高可用MySQL集群,涵盖选择云服务提供商、创建实例、配置高可用架构、数据备份恢复及性能优化等内容,并通过电商平台案例展示了具体应用。
|
22天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
数据库数据恢复——MySQL简介和数据恢复案例
MySQL数据库数据恢复环境&故障: 本地服务器,安装的windows server操作系统。 操作系统上部署MySQL单实例,引擎类型为innodb,表空间类型为独立表空间。该MySQL数据库没有备份,未开启binlog。 人为误操作,在用Delete命令删除数据时未添加where子句进行筛选导致全表数据被删除,删除后未对该表进行任何操作。
|
27天前
|
关系型数据库 MySQL 网络安全
如何排查和解决PHP连接数据库MYSQL失败写锁的问题
通过本文的介绍,您可以系统地了解如何排查和解决PHP连接MySQL数据库失败及写锁问题。通过检查配置、确保服务启动、调整防火墙设置和用户权限,以及识别和解决长时间运行的事务和死锁问题,可以有效地保障应用的稳定运行。
132 25