1. MySQL如何使用索引

索引用于快速查找具有特定列值的行。如果沒有索引，MySQL必須從第一行開始，然后遍歷整個表以找到相關(guān)的行。表越大，花費越多。如果表中有相關(guān)列的索引，MySQL可以快速確定要在數(shù)據(jù)文件中間查找的位置，而不必查看所有數(shù)據(jù)。這比順序讀取每一行要快得多。

大多數(shù)MySQL索引（PRIMARY KEY，UNIQUE，INDEX和FULLTEXT）存儲在B樹（B-tree）中。例外情況：空間數(shù)據(jù)類型的索引使用R樹； MEMORY表還支持哈希索引。 InnoDB對FULLTEXT索引使用倒排列表。

MySQL使用索引進行以下操作：

快速查找與WHERE子句匹配的行 如果可以在多個索引之間進行選擇，則MySQL通常會使用查找最小行數(shù)（最具選擇性的索引）的索引 有多列索引（也叫“復(fù)合索引”或者“聯(lián)合索引”），那么優(yōu)化器可以使用索引的任何最左前綴來查找行。 例如，如果在（col1，col2，col3）上有一個三列索引，則在（col1），（col1，col2）和（col1，col2，col3）上都有索引搜索功能。 使用關(guān)聯(lián)（join）查詢從其他表中檢索行時，如果聲明相同的類型和大小，MySQL可以更有效地在列上使用索引。在這種情況下，如果將VARCHAR和CHAR聲明為相同的大小，則認為它們相同。例如，VARCHAR（10）和CHAR（10）的大小相同，但VARCHAR（10）和CHAR（15）的大小不同。 對于非二進制字符串列之間的比較，兩個列應(yīng)使用相同的字符集 如果排序或分組是在可用索引的最左前綴（例如，ORDER BY key_part1，key_part2）上完成的，則對表進行排序或分組。如果在所有key部分后面都跟隨有DESC，則將以相反的順序讀取key。 在某些情況下，MySQL可以使用索引來滿足ORDER BY子句，并避免執(zhí)行文件排序操作時涉及的額外排序。 在某些情況下，可以優(yōu)化查詢以檢索值而無需查詢數(shù)據(jù)行。（為查詢提供所有必要結(jié)果的索引稱為覆蓋索引）如果查詢僅從表中使用某些索引中包含的列，則可以從索引樹中檢索所選值以提高速度

最后，索引對小表的查詢不太重要。當查詢需要訪問大多數(shù)行時，順序讀取比處理索引快。

2. 避免全表掃描

當MySQL使用全表掃描來解析查詢時，EXPLAIN的輸出在type列中顯示ALL。 這通常在以下情況下發(fā)生：

表太小，以至于執(zhí)行全表掃描要比索引查找要快得多。對于少于10行且行長度較短的表，這是很常見的。 在ON或WHERE字句中沒有使用索引列。 將索引列與常量值進行比較，而MySQL已計算（基于索引樹）常量覆蓋了表的很大一部分并且表掃描會更快。 你正在通過另一列使用基數(shù)低的鍵（許多行與鍵值匹配）。在這種情況下，MySQL假定通過使用該鍵，它有可能執(zhí)行許多鍵查找，并且表掃描會更快。

對于小表，表掃描通常是合適的，并且對性能的影響可以忽略不計。

對于大表，可以嘗試以下技術(shù)，以避免優(yōu)化器錯誤地選擇表掃描：

用ANALYZE TABLE tbl_name來更新key的分布 使用FORCE INDEX來告訴MySQL相比于使用給定的索引來說，表掃描是非常昂貴的3. 列索引

B樹（B-tree）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)使索引可以在WHERE子句中快速找到與運算符（例如=，>，≤，BETWEEN，IN等）相對應(yīng)的特定值，一組值或一系列值。

每個存儲引擎都會定義每個表的最大索引數(shù)和最大索引長度。所有存儲引擎支持每個表至少16個索引，并且索引總長度至少為256個字節(jié)。

索引前綴

用col_name(N)可以創(chuàng)建僅使用列的前N個字符的索引。在InnoDB表中，前綴最長767字節(jié)。

全文索引

FULLTEXT索引用于全文搜索。僅InnoDB和MyISAM存儲引擎支持FULLTEXT索引，并且僅支持CHAR，VARCHAR和TEXT列。索引始終在整個列上進行，并且不支持列前綴索引。

空間索引

指依據(jù)空間對象的位置和形狀或空間對象之間的某種空間關(guān)系按一定的順序排列的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

MEMORY存儲引擎上的索引

默認情況下，MEMORY存儲引擎使用HASH索引，但也支持BTREE索引。

4. 多列索引

MySQL可以創(chuàng)建復(fù)合索引（即多列上的索引）。 一個索引最多可以包含16列。

假設(shè)有一張表示這樣定義的：

CREATE TABLE test ( id INT NOT NULL, last_name CHAR(30) NOT NULL, first_name CHAR(30) NOT NULL, PRIMARY KEY (id), INDEX idx_name (last_name,first_name));

idx_name索引是建立在last_name和first_name列之上的索引，該索引可以用于指定了last_name和first_name值組合的查詢，也可以用于僅指定last_name值的查詢，因為該索引是最左前綴匹配的。

因此，idx_name索引可以用于下列查詢：

SELECT * FROM test WHERE last_name=’Jones’;SELECT * FROM test WHERE last_name=’Jones’ AND first_name=’John’;SELECT * FROM test WHERE last_name=’Jones’ AND (first_name=’John’ OR first_name=’Jon’);SELECT * FROM test WHERE last_name=’Jones’ AND first_name >=’M’ AND first_name < ’N’;

然而，idx_name索引不能用于下列查詢：

SELECT * FROM test WHERE first_name=’John’;SELECT * FROM test WHERE last_name=’Jones’ OR first_name=’John’;

考慮下面的SQL：

SELECT * FROM tbl_name WHERE col1=val1 AND col2=val2;

如果在col1和col2上存在一個多列索引，那么可以直接抓取適當?shù)男小Ｈ绻鹀ol1和col2上分別存在單獨的單列索引，則優(yōu)化器將嘗試使用索引合并優(yōu)化，或者通過確定哪個索引需要排除更多行來查找限制性最強的索引，并使用該索引來獲取行。

如果表具有多列索引，那么優(yōu)化器可以使用該索引的任何最左前綴來查找行。例如，如果有一個三列索引(col1, col2, col3)，那么在(col1), (col1, col2), (col1, col2, col3) 上具有索引搜索功能。

如果列不構(gòu)成索引的最左前綴，則MySQL無法使用索引執(zhí)行查找。

再看下面的SQL語句：

SELECT * FROM tbl_name WHERE col1=val1;SELECT * FROM tbl_name WHERE col1=val1 AND col2=val2;SELECT * FROM tbl_name WHERE col2=val2;SELECT * FROM tbl_name WHERE col2=val2 AND col3=val3;

如果在（col1, col2, col3）上存在復(fù)合索引，那么只有前兩個查詢會使用。而后最后兩個查詢不會使用索引來執(zhí)行查找，因為（col2）和（col2，col3）并不是（col1，col2，col3）的最左前綴。

5. B-Tree 和 Hash 索引的比較B樹索引特征

B樹（B-tree）索引可用于使用=，>，>=，<，<=，BETWEEN運算符的表達式中的列比較。如果LIKE的參數(shù)是一個不以通配符開頭的常量字符串，則該索引也可以用于LIKE比較。

下列這些子句不會使用索引：

/* the LIKE value begins with a wildcard character */SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE ’%Patrick%’;/* the LIKE value is not a constant */SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE other_col;

沒有覆蓋WHERE子句中所有AND級別的任何索引都不會用于優(yōu)化查詢。換句話說，為了能夠使用索引，必須在每個AND組中使用索引的前綴。

下列WHERE子句會使用索引：

... WHERE index_part1=1 AND index_part2=2 AND other_column=3 /* index = 1 OR index = 2 */... WHERE index=1 OR A=10 AND index=2 /* optimized like 'index_part1=’hello’' */... WHERE index_part1=’hello’ AND index_part3=5 /* Can use index on index1 but not on index2 or index3 */... WHERE index1=1 AND index2=2 OR index1=3 AND index3=3;

下面這些WHERE子句不會使用索引：

/* index_part1 is not used */... WHERE index_part2=1 AND index_part3=2 /* Index is not used in both parts of the WHERE clause */... WHERE index=1 OR A=10 /* No index spans all rows */... WHERE index_part1=1 OR index_part2=10

有時，即使有可用的索引，MySQL也不使用索引。發(fā)生這種情況的一種可能原因是，優(yōu)化器估計使用索引將需要訪問表中很大比例的行。（在這種情況下，表掃描可能會更快，因為它需要更少的查找。）但是，如果這樣的查詢使用LIMIT只檢索某些行，則MySQL仍然使用索引，因為它可以更快地找到返回結(jié)果的幾行。

哈希索引特征

哈希索引與剛剛討論的索引具有一些不同的特征：

哈希索引只用于=或者<=>運算符的相等比較（但非常快），不用于比較運算符來查找值的范圍。依賴于這種單值查找的系統(tǒng)被稱為“鍵值對存儲”，為了將MySQL用于此類應(yīng)用，請盡可能地使用哈希索引。 優(yōu)化器無法使用哈希索引來加快 ORDER BY 操作。（哈希類型的索引不能用于按順序搜索下一個條目） MySQL無法確定兩個值之間大約有多少行（范圍優(yōu)化器使用它來決定使用哪個索引） 只有整個keys可用于搜索行。（對于B樹索引，key的任何最左邊的前綴都可用于查找行）B-tree

樹型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，廣泛用于數(shù)據(jù)庫索引中。該結(jié)構(gòu)始終保持有序，從而可以快速查找精確匹配（等于運算符）和范圍（例如，大于，小于和BETWEEN運算符）。 此類索引可用于大多數(shù)存儲引擎，例如InnoDB和MyISAM。

因為B樹節(jié)點可以有很多子節(jié)點，所以B樹與二叉樹不同，后者的每個節(jié)點最多只能有2個子節(jié)點。

術(shù)語B樹的使用旨在參考索引設(shè)計的一般類別。由于經(jīng)典B樹設(shè)計中不存在復(fù)雜性，MySQL存儲引擎使用的B樹結(jié)構(gòu)可能被視為變體。

Hash index

一種索引類型，專用于使用相等運算符而不是范圍運算符的查詢。 它可用于MEMORY表。 盡管出于歷史原因，哈希索引是MEMORY表的默認索引，但是該存儲引擎還支持B樹索引，對于一般用途的查詢而言，B樹索引通常是更好的選擇。

6. 優(yōu)化數(shù)據(jù)大小

設(shè)計表以使得它們在磁盤上占用最少的空間。 通過減少寫入磁盤和從磁盤讀取的數(shù)據(jù)量，這可以帶來巨大的改進。 較小的表通常在查詢執(zhí)行期間處理其內(nèi)容時需要較少的主內(nèi)存。表數(shù)據(jù)的任何空間減少都會導致索引變小，從而可以更快地處理索引。

MySQL支持許多不同的存儲引擎（表類型）和行格式。對于每個表，可以決定使用哪種存儲和索引方法。為應(yīng)用程序選擇適當?shù)谋砀袷娇梢源蟠筇岣咝阅堋?

Table Columns 盡可能使用最有效（最?。┑臄?shù)據(jù)類型。MySQL具有許多專門的類型，可以節(jié)省磁盤空間和內(nèi)存。例如，如果可能，使用較小的整數(shù)類型以獲得較小的表。MEDIUMINT通常比INT更好，因為MEDIUMINT列使用的空間要少25％。 如果可能，將列聲明為NOT NULL。通過更好地使用索引并消除測試每個值是否為NULL的開銷，它可以使SQL操作更快。而且還節(jié)省了一些存儲空間，每列一比特。如果表中確實需要NULL值，那就用它們。只要避免使用默認設(shè)置，該默認設(shè)置允許每列中都為NULL值。 Row Format

為了通過壓縮形式存儲表數(shù)據(jù)來進一步減少空間，請在創(chuàng)建InnoDB表時指定ROW_FORMAT=COMPRESSED

Indexes 表的主鍵索引應(yīng)盡可能短。這使得識別每一行變得容易而高效。對于InnoDB表，主鍵列在每個輔助索引條目中都是重復(fù)的，因此如果你有許多輔助索引，則較短的主鍵可節(jié)省大量空間。 僅創(chuàng)建需要提高查詢性能的索引。索引很適合檢索，但是會降低插入和更新操作的速度。如果你主要通過搜索列的組合來訪問表，請在表上創(chuàng)建單個組合索引，而不是為每個列創(chuàng)建單獨的索引。索引的第一部分應(yīng)該是最常用的列。如果從表中查詢時總是使用許多列，則索引中的第一列應(yīng)是重復(fù)次數(shù)最多的列，以便更好地壓縮索引。 如果是一個長字符串列，則很可能在第一個字符上具有唯一的前綴，這種情況下最好使用MySQL前綴進行索引（PS：只對前幾個字符進行索引）。索引越短越快，這不僅是因為它們需要較少的磁盤空間，而且還因為它們還會使索引緩存中的命中次數(shù)增加，從而減少磁盤尋道次數(shù)。 Joins

在具有相同數(shù)據(jù)類型的不同表中聲明具有相同信息的列，以加快基于相應(yīng)列的聯(lián)接。保持列名簡單，以便可以在不同的表中使用相同的名稱，并簡化聯(lián)接查詢。例如，在名為customer的表中，使用name列名代替customer_name。為了使你的名稱可移植到其他SQL服務(wù)器中，請考慮將名稱長度控制在18個字符以內(nèi)。

Normalization

通常，盡量保持所有數(shù)據(jù)不冗余(數(shù)據(jù)庫理論中稱為第三范式)。為它們分配唯一的id來代替一個重復(fù)冗長的值，根據(jù)需要在多個較小的表中重復(fù)這些id，并通過在join子句中引用id來連接查詢中的表。

7. 優(yōu)化數(shù)據(jù)類型數(shù)值類型

行的唯一標識最好使用數(shù)值而不是字符串，因為大數(shù)值比相應(yīng)的字符串占用更少的存儲字節(jié)，因此傳輸和比較它們更快，占用的內(nèi)存也更少。

字符和字符串類型 在比較來自不同列的值時，盡可能使用相同的字符集和排序規(guī)則聲明這些列，以避免在運行查詢時進行字符串轉(zhuǎn)換。 對于小于8KB的列值，請使用二進制VARCHAR而不是BLOB。 GROUP BY和ORDER BY子句可以生成臨時表，并且如果原始表不包含任何BLOB列，則這些臨時表可以使用MEMORY存儲引擎。 如果一個表包含名稱和地址等字符串列，但是許多查詢沒有檢索這些列，那么可以考慮將字符串列分割成單獨的表，并在必要時使用帶有外鍵的連接查詢。當MySQL從一行中檢索任何值時，它讀取包含該行所有列(可能還有其他相鄰行)的數(shù)據(jù)塊。保持每行較小，只包含最常用的列，可以讓每個數(shù)據(jù)塊容納更多的行。這種緊湊的表減少了常見查詢的磁盤I/O和內(nèi)存使用。 當在InnoDB表中使用一個隨機生成的值作為主鍵時，最好在它前面加上一個升序值，比如當前日期和時間(如果可能的話)。當連續(xù)的主鍵值物理上彼此相鄰存儲時，InnoDB可以更快地插入和檢索它們。 其它 ORDER BY 和 GROUP BY 使用的列不一致，或者 在連接查詢中ORDER BY 或 GROUP BY 使用了第一個表以外的表的列時會使用臨時表 MySQL對每個表有4096列的硬限制，但是對于給定的表，有效最大值可能會更少。 InnoDB對每個表有1017列的限制。

以上就是MySQL如何優(yōu)化索引的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于MySQL優(yōu)化索引的資料請關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章！