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MySql索引创建

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1、B+树索引

顾名思义,结构是B+树的索引就是B+树索引,一般情况下,InnoDb引擎中创建的常规索引都是B+的结构。

B+树索引就是以下这几种。

1.1、聚集索引/聚簇索引

定义主键时,主键上自动追加的索引就是聚集索引,也称聚簇索引。

Mysql用组建构建一颗B+树,如下图所示,每个叶子节点对应一个主键,以及和这个主键对应的其它数据。

如果我们创建表时没有定义主键,Mysql也会自动创建一个主键和对应的索引,主键名是rowId

1.2、辅助索引/二级索引

如果我们对非主键的列column创建索引,那这个索引就称为辅助索引/二级索引。同样的,Mysql会为这个索引创建一个B+树,树的叶子节点除了包含这个列column的值以外,就只包含这个列所在行的主键值,这样通过列的索引就可以查到叶子节点,然后叶子节点中的主键信息再从主键的索引中搜索,最终得到一整行的数据。

通过二级索引找到主键,再从主键得到一整行数据的行为叫做回表。

1.3、联合索引/复合索引

1.3.1、什么是复合索引

聚合索引可以说是二级索引的一种特殊情况。一般二级索引都是只对一个非主键的列添加索引,而聚合索引则是一次性对多个列同时添加索引。

一般的二级索引用这样的语句创建:

CREATE INDEX  order_name_index on t_order(order_name);

复合索引则是这样创建:

CREATE INDEX  order_name_and_order_type_index on t_order(order_name, order_type);

对于复合索引,Mysql会也会创建一个B+树,但因为是多个列的索引,所以B+树的排序规则比较特殊,是遵循最左原则。下面会讲到什么是最左原则。

之后叶子节点包含的信息有多个,一个是作为索引的各个列的值,另一个就是主键的值。

1.3.2、最左原则

所谓的最左原则是,B+树的排序规则是根据索引定义时,定义的语句中的列名从左到右进行排序。

比如定义语句如下:

CREATE INDEX  joint_index on t_order(order_name, order_type, submit_time);

那排序规则是先排order_name,如果order_name相同,再排order_type,最后排submit_time

那当我们查询时,根据定义时列的顺序从左至右,where子句或者order by等子句应该尽量先从order_name开始,然后以此类推。

比如说,我们已经定义了上面的三个列组成的复合索引,那查询或者排序的时候尽量先order_name,再order_type,最后submit_time

select * from t_order where order_name = 'order1'
and order_type = 1
and submit_time = str_to_date('2022-08-02 00:52:26', '%Y-%m-%d %T')

原因很简单,因为联合索引的排序规则是先排order_name,如果order_name相同,再排order_type,最后排submit_time。所以只有查询排序时也遵循这个规则,我们才能用上索引。

如果我们不完全遵守最左原则,比如查询排序只排两个列,忽略中间那个order by order_name, submit_time。那这个时候Mysql会有智能化的处理,他会自己判断是用索引快还是不用索引快。

1.3.3、联合索引的查询优化

尽量使用到组成联合索引的列,并且保证顺序。可以通过查询索引查看列的顺序。查看sql_in_index

show index from t_order;

查询返回的字段尽量就只返回组成联合索引的列和主键,不要返回其它的列,以免造成回表。
这应该容易理解,因为联合索引的B+树的叶子节点就只包含主键和组成联合索引的列的值,如果返回的字段就这几列,那在一个B+树种查询就完事了。如果还要返回其它的列的话,就又要去主键的索引中查找,有回表操作。

2、哈希索引

一般数据库都会用B+树索引查询数据,但是当数据库使用一段时间后,InnoDB 会记录一些使用频率较高的热数据,然后为这些热数据建立哈希结构的索引,这就是哈希索引的应用场景。

这个索引在Mysql 5.7开始默认开启。

2.1、查看哈希索引的命中率等信息

使用语句:

show engine innodb status;

其中的status有很多信息,其中就包括哈希索引的情况。我们把信息复制到编辑器中查看。其中的这一段就是哈希索引的信息。

-------------------------------------
INSERT BUFFER AND ADAPTIVE HASH INDEX
-------------------------------------
Ibuf: size 1, free list len 0, seg size 2, 0 merges
merged operations:
 insert 0, delete mark 0, delete 0
discarded operations:
 insert 0, delete mark 0, delete 0
Hash table size 34679, node heap has 0 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 0 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 5 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 0 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 1 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 0 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 1 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 1 buffer(s)
-- 哈希索引的命中率,可根据这个来决定是否使用哈希索引
0.00 hash searches/s, 0.00 non-hash searches/s
---

3、索引的创建策略

3.1、 单列索引的策略

3.1.1、列的类型占用的空间越小,越适合作为索引

因为B+树也是占用空间的,所以在固定空间中,如果列的类型占用的空间越小,那我们一次就能读取更多的B+树节点,这样自然就加快了效率。

3.1.2、根据列的值的离散性

离散性是指数据的值重复的程度高不高,假如有N条数据的话,那离散性就可以用数值表示,范围是1/N 到 1。

比如说某个列在数据库中有下面几条数据(1, 2, 3, 4, 5, 5, 3),其中5和3都有重复,去重后应该是(1, 2, 3, 4, 5)。我们将去重后的条数除以总条数就得到离散性。这里是5/7。那么这个数值越小,代表这个列的重复数据越多;值越大代表重复数据越少。

如果一个列的数据的重复性越低,那么这个列就越适合加索引。

因为索引是需要起到筛选的作用。比如我们有个where条件是where id = 1,如果数据重复性较高,那可能根据索引会返回100条数据,然后我们在根据其他where条件在100条数据中再筛选。

如果数据重复性较低,那可能就只返回1条数据,那之后的运算量明显小得多。

所以一个列的数据离散性越高,那这个列越适合添加索引。

我们可以用下面的语句得到某个列的离散性程度。

select count(distinct id)/count(*) form t_table;

3.1.3、前缀索引

前缀索引和后缀索引:

有些列的值比较长,比如一些备注日志信息也会记录在数据库当中,这类信息的长度往往比较长,如果我们需要对这类列加索引,那索引并不是索引字符串的全部长度。这时候我们就可以建立前缀索引,即对字符串的前面几位建立索引。

所以前缀索引就是建立范围更小索引,选择一个好前缀位数就能有一个更好的查询效率。

不过有一些缺点,就是这类索引无法应用到order bygroup语句上。

Mysql没有后缀索引,如果非要实现后缀索引,那在数据存储时我们应该将数据反转,这样就能用前缀索引达到后缀索引的效果。后缀索引的一个经典应用就是邮箱,快速查询某种类型的邮箱。

选择前缀索引的位数:

这里的逻辑和列的离散性类似,我们需要看看字符串的前面几位的子字符串的离散性如何。比如对于下面的表,内容是电影票的相关信息,我们需要对order_note建立前缀索引。

来比较一下各个位的子字符串的离散性。

SELECT COUNT(DISTINCT LEFT(order_note,3))/COUNT(*) AS sel3,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note,4))/COUNT(*)AS sel4,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note,5))/COUNT(*) AS sel5,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 6))/COUNT(*) As sel6,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 7))/COUNT(*) As sel7,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 8))/COUNT(*) As sel8,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 9))/COUNT(*) As sel9,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 10))/COUNT(*) As sel10,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 11))/COUNT(*) As sel11,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 12))/COUNT(*) As sel12,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 13))/COUNT(*) As sel13,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 14))/COUNT(*) As sel14,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 15))/COUNT(*) As sel15,
COUNT(DISTINCT order_note)/COUNT(*) As total
FROM order_exp;

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/33a12fadd99944098e91f883d6bfaa2f.png #pic_center =x80)
可以看出,前面几位的子字符串的离散程度较低,后面sel13开始就比较高,那我们可以根据实际情况,建立13~15位的前缀索引。

建立前缀索引SQL语句:

alter table order_exp add key(order_note(13));

3.1.2、只为搜索、排序和分组的列建索引

这个理由很简单,不解释了。

3.2、 多列索引的策略

3.2.1、离散性最高的列放前面

原因很简单,查询时根据定义复合索引时的列的顺序来查询的,离散性高的列放在前面的话,就能更早的将更多的数据排除在外。

3.2.2、三星索引

三星索引是一种策略。有三种条件,满足一条则索引获得一颗星,三颗星则是很好的索引。

三条策略分别是

索引将相关记录放在一起。

意思是查询需要的数据在索引树的叶子节点中连续或者足够靠近。举个例子,下面是某个索引的B+树。如果查询需要的数据只覆盖叶子节点的前两个片,即0000 ~ a。这很明显,后面的片我们就没必要再去查询了,这无疑增加了效率。如果查询需要的数据每个片都分散一点,那么查询的次数就增加了很多。

所以查询需要的数据在叶子节点上越连续,越窄就越好。

索引中的数据顺序与查找中的数据排序一致。

这容易理解,讲解联合索引中说过,B+树的排序顺序和索引中的数据一样,所以查询时的where的数据顺序越贴近索引中的顺序,就越能更好地利用B+树。

索引的列包含查询中的所有列。

这个可以避免回文操作,不多解释。

三星索引的权重:

一般来说第三个策略权重占到50%,之后是第一个策略27%, 第二个策略23%。

三星索引实例:

CREATE TABLE customer (
	cno INT,
	lname VARCHAR (10),
	fname VARCHAR (10),
	sex INT,
	weight INT,
	city VARCHAR (10)
);

CREATE INDEX idx_cust ON customer (city, lname, fname, cno);

我们创建以上的索引,那么对于下面的查询语句,这个索引就是三星索引。

select cno,fname from customer where lname='xx' and city ='yy' order by fname;

首先,查询条件中有lname=’xx’ and city =’yy’,这条件让我们这需要在lname=’xx’ and city =’yy’的那一片B+树的叶子节点中查询,让我们的查询变窄了很多,并且这部分的数据是连续的,因为B+树是先根据city排序,再根据lname查询。

另外,因为已经锁定lname=’xx’ and city =’yy’,所以这部分的数据是根据fname和cno排序。查询语句正好是根据`fname```排序,所以第二点也满足。

最后是查询的结果都包含正在索引中,不会有回文,第三点也满足,所以这个索引是三星索引。

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