Mysql 索引该如何设计与优化

更新时间：2021年03月09日 11:24:18 作者：0xBoo

这篇文章主要介绍了Mysql 索引该如何设计与优化，帮助大家更好的理解和学习使用MySQL，感兴趣的朋友可以了解下

什么是索引？

数据库索引是一种数据结构，它以额外的写入和存储空间为代价来提高数据库表上数据检索操作的速度。通俗来说，索引类似于书的目录，根据其中记录的页码可以快速找到所需的内容。——维基百科
常见索引有哪些？

普通索引：最基本的索引，没有任何限制
唯一索引：与”普通索引“类似，不同的就是：索引列的值必须是唯一，但允许有空值
主键索引：它是一种特殊的索引，不允许有空值
全文索引：仅可用于 MyISAM 表，针对较大的数据，生成全文索引很耗时占空间
组合索引：为了提高多条件查询效率，可建立组合索引，遵循"最左前缀匹配原则"

这里以相对复杂的组合为例，介绍如何优化。

最左前缀匹配原则

首先我们要知道什么是最左前缀匹配原则。

最左前缀匹配原则是指在使用 B+Tree 联合索引进行数据检索时，MySQL 优化器会读取谓词（过滤条件）并按照联合索引字段创建顺序一直向右匹配直到遇到范围查询或非等值查询后停止匹配，此字段之后的索引列不会被使用，这时计算 key_len 可以分析出联合索引实际使用了哪些索引列。

如何计算 key_len

通过 key_len 计算也帮助我们了解索引的最左前缀匹配原则。

key_len 表示得到结果集所使用的选择索引的长度[字节数]，不包括 order by，也就是说如果 order by 也使用了索引则 key_len 不计算在内。

在计算 key_len 之前，先来温习一下基本数据类型（以UTF8 编码为例）：

类型	所占空间	不允许为NULL额外占用
char	一个字符三个字节	一个字节
varchar	一个字符三个字节	一个字节
int	四个字节	一个字节
tinyint	一个字节	一个字节

测试数据表如下：

CREATE TABLE `test_table` (
 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `a` int(11) DEFAULT NOT NULL,
 `b` int(11) DEFAULT NOT NULL,
 `c` int(11) DEFAULT NOT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `test_table_a_b_c_index` (`a`,`b`,`c`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

命中索引：

mysql> explain select * from test_table where a = 1 and b = 2 and c = 3;
+----+-------------+------------+------------+------+------------------------+------------------------+---------+-------------------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys     | key          | key_len | ref        | rows | filtered | Extra    |
+----+-------------+------------+------------+------+------------------------+------------------------+---------+-------------------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE   | test_table | NULL    | ref | test_table_a_b_c_index | test_table_a_b_c_index | 12   | const,const,const |  1 |  100.00 | Using index |
+----+-------------+------------+------------+------+------------------------+------------------------+---------+-------------------+------+----------+-------------+

可以看到 key_len = 12，这是如何计算的呢？
因为字符集是 UTF8，一个字段占用四个字节，三个字段就是 4 * 3 = 12 字节。

是否允许为 NULL，如果允许为 NULL，则需要用额外的字节来标记该字段，不同的数据类型所需的字节大小不同。

mysql> ALTER TABLE `test_table` CHANGE `a` `a` INT(11) NULL;
mysql> ALTER TABLE `test_table` CHANGE `c` `c` INT(11) NULL;
mysql> ALTER TABLE `test_table` CHANGE `b` `b` INT(11) NULL;
mysql> explain select * from test_table where a = 1 and b = 2 and c = 3;
+----+-------------+------------+------------+------+------------------------+------------------------+---------+-------------------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys     | key          | key_len | ref        | rows | filtered | Extra    |
+----+-------------+------------+------------+------+------------------------+------------------------+---------+-------------------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE   | test_table | NULL    | ref | test_table_a_b_c_index | test_table_a_b_c_index | 15   | const,const,const |  1 |  100.00 | Using index |
+----+-------------+------------+------------+------+------------------------+------------------------+---------+-------------------+------+----------+-------------+

可以看到，当字段允许为空时，这时的key_len 变成了15 = 4 3 + 1 3（INT 类型为空时，额外占用一个字节）。

索引优化

有了这些基础知识之后，再来根据实际的SQL 判断索性性能好坏。

还是以上面那张数据表为例，为 a、b、c 三个字段创建联合索引。

SQL 语句	是否索引
explain select * from test_table where a = 1 and b = 2 and c = 3;	Extra:Using index key_len: 15
explain select * from test_table where a = 1 and b = 2 and c = 3 order by c;	Extra:Using index key_len: 15
explain select * from test_table where b = 2 and c = 3;	Extra:Using where; Using index key_len: 15
explain select * from test_table where a = 1 order by c;	Extra:Using where; Using index; Using filesort key_len: 5
explain select * from test_table order by a, b, c;	Extra:Using index key_len: 15
explain select * from test_table order by a, b, c desc;	Extra:Using index; Using filesort key_len:15
explain select * from test_table where a in (1,2) and b in (1,2,3) and c = 1;	Extra:Using where; Using index key_len: 15

通常在查看执行计划时， Extra 列为 Using index 则表示优化器使用了覆盖索引。

SQL1 可以使用覆盖索引，性能好
SQL2 可以使用覆盖索引，同时避免排序，性能好
SQL3 可以使用覆盖索引，但是需要根据 where 字句进行过滤
SQL4 可以使用部分索引 a，但无法避免排序，性能差
SQL5 可以完全使用覆盖索引，同时可以避免排序，性能好
SQL6 可以使用覆盖索引，但无法避免排序，（这是因为 MySQL InnoDB 创建索引时默认asc升序，索引无法自动倒序排序）
SQL7 可以使用覆盖索引，但是需要根据 where 子句进行过滤（非定值查询）

创建索引规范

考虑到索引维护的成本，单张表的索引数量不超过 5 个，单个索引中的字段数不超过 5 个
不在低基数列上建⽴索引，例如“性别”。在低基数列上创建的索引查询相比全表扫描不一定有性能优势，特别是当存在回表成本时。
合理创建联合索引，(a,b,c) 相当于 (a) 、(a,b) 、(a,b,c)。
合理使用覆盖索引减少IO，避免排序。

以上就是Mysql 索引该如何设计与优化的详细内容，更多关于MySQL 索引设计与优化的资料请关注脚本之家其它相关文章！

您可能感兴趣的文章:

MySQL开启记录执行过的SQL语句方法
这篇文章主要介绍了MySQL开启记录执行过的SQL语句方法,配置的方法很简单,本文直接给出配置示例,需要的朋友可以参考下
2015-07-07
mysql模糊匹配多个值的两种方法实例
我们平时使用msyql需要模糊的匹配字段的时候,我们第一反应就是使用like查询语句来模糊匹配,下面这篇文章主要给大家介绍了关于mysql模糊匹配多个值的两种方法,需要的朋友可以参考下
2022-12-12
MYSQL突破secure_file_priv写shell问题
这篇文章主要介绍了MYSQL突破secure_file_priv写shell问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
2024-01-01
Win下Mysql5.6升级到5.7的方法
MySQL的升级方式分为两种：原地升级和逻辑升级。这两种升级方式，本质没有什么区别的,下面通过本文给大家详细介绍Win下Mysql5.6升级到5.7的方法，需要的的朋友参考下
2017-04-04
MySQL数据库21条最佳性能优化经验
数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。这篇文章主要介绍了MySQL数据库21条最佳性能优化经验的相关资料,需要的朋友可以参考下
2016-10-10
mysql5.7大量sleep进程常规处理方式及配置示例
这篇文章主要给大家介绍了关于mysql5.7大量sleep进程常规处理方式及配置的相关资料,sleep连接过多会严重消耗mysql服务器资源(主要是cpu,内存),并可能导致mysql崩溃,需要的朋友可以参考下
2023-08-08
CentOS 7下使用rpm包安装mysql 5.7.18
这篇文章主要为大家详细介绍了CentOS 7下使用rpm包安装mysql 5.7.18的教程，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2017-07-07
使用Linux的Shell脚本定时处理MySQL超时
本文提供使用Linux的Shell脚本定时处理MySQL超时Locked进程脚本
2013-11-11
Mysql数据库面试必备之三大log介绍
大家好，本篇文章主要讲的是Mysql数据库面试必备之三大log介绍，感兴趣的同学赶快来看一看吧，对你有帮助的话记得收藏一下
2021-12-12
MySQL分区之指定各分区路径详解
mysql分区后每个分区成了独立的文件,虽然从逻辑上还是一张表其实已经分成了多张独立的表,下面这篇文章主要给大家介绍了关于MySQL分区之指定各分区路径的相关资料,需要的朋友可以参考下
2022-04-04