MySQL索引详解之索引的利弊以及高效使用

前言

很多人对数据库索引可能都是知其然却不知其所以然,对索引没有很深入的理解,在使用过程中也一知半解,导致没有办法准确高效地使用索引,甚至存在不少误用的情况,导致使用索引反而降低了系统的性能。下面就以MySQL索引为对象,通过几篇文章来带大家好好的学习下索引的知识。

索引的数据结构
索引的存储方式
索引的利弊以及高效使用

索引利弊

在前面的文章,我们学习了索引的数据结构和存储方式,下面再来理解索引的利弊也就能更加容易和清晰了。

索引的好处

a、提高数据检索的效率,降低检索过程中必须要读取得数据量,降低数据库IO成本。
b、降低数据库的排序成本。因为索引就是对字段数据进行排序后存储的,如果待排序的字段与索引键字段一致,就在取出数据后不用再次排序了,因为通过索引取得的数据已满足排序要求。另外,分组操作是先排序后分组,所以索引同样可以省略分组的排序操作,降低内存与CPU资源的消耗。
c、唯一性索引可以在数据库层面保证表中数据的唯一性。

索引的弊端

a、索引会增加 增、删、改操作所带来的IO量与调整索引的计算量。
b、索引要占用空间,随着数据量的不断增大,索引还会带来存储空间的消耗。

接下来我们再来看下如何高效的使用B+索引

索引高效使用

如何正确建立索引列

适合建立索引的列有以下特点:

  • 列的值区分度高,也就是没有太多相同的值,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)。例如只有两个值,这样建立起来的索引树也只有两个节点,意义不大。
  • 频繁查询的列,索引的目的就是为了加快查询效率,所以在频繁查询的列建立索引的收益最高。如果是不常搜索的列,建立索引了也没多少机会用上,反而因为需要维护索引,会降低系统的维护速度和增大了空间需求。
  • 经常排序、分组的列,索引可以有效地加快排序和分组的效率
  • 经常用于连接的列(主键、外键)

不应该创建索引的的列具有下列特点:

  • 数据量很少的表,数据很少的表不需要建立索引,数据库一行一行遍历可能还更快
  • 字段的值很大的列,例如text, image类型的字段等不应该增加索引。这是因为,这些列的数据量大,建立起来的索引会很大,导致降低了索引的效率。
  • 频繁增、删、改的列不适合建索引,因为需要频繁维护索引,可能得不偿失
  • 需要参与计算的列不适合作为索引,例如where a+b=2或者where from_unixtime(created_at) = ‘xxx’

如何使用好索引

使用规则

  • 独立的列:索引使用的时候需要是独立的列,不能使用表达式和函数
  • 前缀索引:建立联合索引的时候把区分度高的索引放前面
  • 遵循最左前缀原则:使用索引的时候,从左侧开始匹配索引。对于单列索引,例如索引 A,where A like aa%可以使用到索引,而where A like %aa不会使用索引;对于组合索引,例如索引(A,B,C),where A=xxwhere A=xx and B=xxwhere A=xx and B=xx%会使用到索引,而where B=xx and C=xx用不到索引
  • 优先使用组合索引:在需要使用多个列作为条件进行查询时,使用组合索引比使用多个单列索引性能更好。例如对于where A=a and B=b,使用组合索引(A,B) 只需要查询一次索引树,而如果分开索引要去两棵树查询
  • 使用短索引
  • 尽量实现覆盖索引,也就是需要获取的数据在索引里就有了,这样就不需要去再查一次主键索引,例如select A from table where A=a and B=b
  • 在使用InnoDB存储引擎时,如果没有特别的需要,永远使用一个与业务无关的自增字段作为主键。使用自增字段作为主键可以让索引树插入更加高效,每次插入都是近似顺序插入。因此每次插入的时候不需要移动已有数据,因此效率很高,而且会形成一个紧凑的索引树结构。而如果使用随机主键如身份证号的话,每次插入可能在索引树的任何一个地方,索引树需要频繁的移动,分页,最后形成一个不够紧凑的索引树结构,后续需要通过OPTIMIZE TABLE来重建表并优化填充页面。

索引失效
在下列情况下,索引会失效导致全表扫描,因此我们要尽量避免以下情况出现。

  • 用or的条件,如果or其中一个条件列没有索引,则不会使用索引
  • 使用索引的时候不符合最左侧原则
  • 存在索引列的数据类型隐形转换,则用不上索引,例如列是字符串,而在where语句中用了数字,如where A=1
  • 列使用了表达式或者函数
  • 在where子句中进行null值判断
  • where 子句中使用 != 或 <> 操作符、NOT IN操作,但<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN是可以用到索引的
  • 表的数据量较少,数据库判断不使用索引更快

参考资料

《高性能MySQL》
https://blog.csdn.net/apt1203JN/article/details/79587593
https://blog.csdn.net/zk3326312/java/article/details/79377680
https://www.cnblogs.com/shan1393/p/8999622.html

Enjoy it !

如果觉得文章对你有用,可以赞助我喝杯咖啡~

版权声明

转载请注明作者和文章出处
作者: X先生
首发于https://www.jianshu.com/p/e916076920ef

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,128评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,316评论 3 388
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 159,737评论 0 349
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,283评论 1 287
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,384评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,458评论 1 292
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,467评论 3 412
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,251评论 0 269
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,688评论 1 306
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,980评论 2 328
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,155评论 1 342
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,818评论 4 337
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,492评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,142评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,382评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,020评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,044评论 2 352