MySQL查询优化技术系列讲座之使用索引【转】
这一部分讲述了索引是什么以及索引是怎么样提高查询性能的。它还讨论 了在某些环境中索引可能降低性能，并为你明智地选择数据表的索引提供了一些指导方针。在下一部分中我们将讨论MySQL查询优化器，它试图找到执行查询的 效率最高的方法。了解一些优化器的知识，作为对如何建立索引的补充，对我们是有好处的，因为这样你才能更好地利用自己所建立的索引。某些编写查询的方法实 际上让索引不起作用，在一般情况下你应该避免这种情形的发生。
索引的优点
让我们开始了解索引是如何工作的，首先有一 个不带索引的数据表。不带索引的表仅仅是一个无序的数据行集合。例如，图1显示的ad表就是不带索引的表，因此如果需要查找某个特定的公司，就必须检查表 中的每个数据行看它是否与目标值相匹配。这会导致一次完全的数据表扫描，这个过程会很慢，如果这个表很大，但是只包含少量的符合条件的记录，那么效率会非 常低。
图1：无索引的ad表
图2是同样的一张数据表，但是增加了对ad表的company_num数据列的索引。这个索引包含了ad表中的每个数据行的条目，但是索引的条目是按照 company_num值排序的。现在，我们不是逐行查看以搜寻匹配的数据项，而是使用索引。假设我们查找公司13的所有数据行。我们开始扫描索引并找到 了该公司的三个值。接着我们碰到了公司14的索引值，它比我们正在搜寻的值大。索引值是排过序的，因此当我们读取了包含14的索引记录的时候，我们就知道 再也不会有更多的匹配记录，可以结束查询操作了。因此使用索引获得的功效是：我们找到了匹配的数据行在哪儿终止，并能够忽略其它的数据行。另一个功效来自 使用定位算法查找第一条匹配的条目，而不需要从索引头开始执行线性扫描（例如，二分搜索就比线性扫描要快一些）。通过使用这种方法，我们可以快速地定位第 一个匹配的值，节省了大量的搜索时间。数据库使用了多种技术来快速地定位索引值，但是在本文中我们不关心这些技术。重点是它们能够实现，并且索引是个好东 西。
图2：索引后的ad表
你可能要问，我们为什么不对数据行进行排序从而省掉索引？这样不是也能实现同样的搜索速度的改善吗？是的，如果表只有一个索引，这样做也可能达到相同的
把与数据行相分离的条目作为索引解决了这个问题，允许我们创建多个索引。此外，索引中的行一般也比数据行短一些。当你插入或删除新的值的时候，移动较短的索引值比移动较长数据行的排序次序更加容易。
是不是可以简单的理解索引：
1）结构是map(key,value),而且key是可排序的，排过序的map表
2) 索引=排序+二分查找（简单的实现，当然实际上比这要负责的多）
前面的讨论描述了单个表查询环境下的索引的优点，在这种情况下，通过减少对整个表的扫描，使用索引明显地提高了搜索的速度。当你运行涉及多表联结（jion）查询的时候，索引的价值就更高了。
在单表查询中，你需要在每个数据列上检查的值的数量是表中数据行的数量。在多表查询中，这个数量可能大幅度上升，因为这个数量是这些表中数据行的数量所产生的。
假设你拥有三个未索引的表t1、t2和t3，每个表都分别包含数据列i1、i2和i3，并且每个表都包含了1000条数据行，其序号从1到1000。查找某些值匹配的数据行组合的查询可能如下所示：
FROM t1, t2, t3
WHERE t1.i1 = t2.i2 AND t2.i1 = t3.i3;
这个查询的结果应该是1000行，每个数据行包含三个相等的值。如果在没有索引的情况下处理这个查询，那么如果我们不对这些表进行全部地扫描，我们是没有 办法知道哪些数据行含有哪些值的。因此你必须尝试所有的组合来查找符合WHERE条件的记录。可能的组合的数量是1000 x 1000 x 1000（10亿！），它是匹配记录的数量的一百万倍。
这就浪费了大量的工作。这个例子显示，如果没有使用索引，随着表的记录不断增长，处理这些表的联结所花费的时间增长得更快，导致性能很差。我们可以通过索引这些数据表来显著地提高速度，因为索引让查询采用如下所示的方式来处理：
1．选择表t1中的第一行并查看该数据行的值。
2．使用表t2上的索引，直接定位到与t1的值匹配的数据行。类似地，使用表t3上的索引，直接定位到与表t2的值匹配的数据行。
3．处理表t1的下一行并重复前面的过程。执行这样的操作直到t1中的所有数据行都被检查过。
在这种情况下，我们仍然对表t1执行了完整的扫描，但是我们可以在t2和t3上执行索引查找，从这些表中直接地获取数据行。理论上采用这种方式运行上面的 查询会快一百万倍。当然这个例子是为了得出结论来人为建立的。然而，它解决的问题却是现实的，给没有索引的表添加索引通常会获得惊人的性能提高。
MySQL有几种使用索引的方式：
· 如上所述，索引被用于提高WHERE条件的数据行匹配或者执行联结操作时匹配其它表的数据行的搜索速度。
· 对于使用了MIN()或MAX()函数的查询，索引数据列中最小或最大值可以很快地找到，不用检查每个数据行。
· MySQL利用索引来快速地执行ORDER BY和GROUP BY语句的排序和分组操作。
· 有时候MySQL会利用索引来读取查询得到的所有信息。假设你选择了MyISAM表中的被索引的数值列，那么就不需要从该数据表中选择其它的数据列。在这 种情况下，MySQL从索引文件中读取索引值，它所得到的值与读取数据文件得到的值是相同的。没有必要两次读取相同的值，因此没有必要考虑数据文件。
索引的代价
一般来说，如果MySQL能够找到方法，利用索引来更快地处理查询，它就会这样做。这意味着，对于大多数情况，如果你 没有对表进行索引，就会使性能受到损害。这就是我所描绘的索引优点的美景。但是它有缺点吗？有的，它在时间和空间上都有开销。在实践中，索引的优点的价值 一般会超过这些缺点，但是你也应该知道到底有一些什么缺点。
首先，索引加快了检索的速度，但是减慢了插入和删除的速度，同时还减慢了更 新被索引的数据列中的值的速度。也就是说，索引减慢了大多数涉及写操作的速度。发生这种现象的原因在于写入一条记录的时候不但需要写入数据行，还需要改变 所有的索引。数据表带有的索引越多，需要做出的修改就越多，平均性能的降低程度也就越大。在本文的"高效率载入数据"部分中，我们将更细致地了解这些现象 并找出处理方法。
其次，索引会花费磁盘空间，多个索引相应地花费更多的磁盘空间。这可能导致更快地到达数据表的大小限制：
· 对于MyISAM表，频繁地索引可能引起索引文件比数据文件更快地达到最大限制。
· 对于BDB表，它把数据和索引值一起存储在同一个文件中，添加索引引起这种表更快地达到最大文件限制。
· 在InnoDB的共享表空间中分配的所有表都竞争使用相同的公共空间池，因此添加索引会更快地耗尽表空间中的存储。但是，与MyISAM和BDB表使用的 文件不同，InnoDB共享表空间并不受操作系统的文件大小限制，因为我们可以把它配置成使用多个文件。只要有额外的磁盘空间，你就可以通过添加新组件来 扩展表空间。
使用单独表空间的InnoDB表与BDB表受到的约束是一样的，因为它的数据和索引值都存储在单个文件中。
这些要素的实际含义是：如果你不需要使用特殊的索引帮助查询执行得更快，就不要建立索引。
选择索引
用于搜索、排序和分组的索引数据列并不仅仅是用于输出显示的。换句话说，用于索引的最好的备选数据列是那些出现在WHERE子句、join子句、 ORDER BY或GROUP BY子句中的列。仅仅出现在SELECT关键字后面的输出数据列列表中的数据列不是很好的备选列：
col_a <- 不是备选列
FROM
tbl1 LEFT JOIN tbl2
ON tbl1.col_b = tbl2.col_c <- 备选列
WHERE
col_d = expr; <- 备选列
虑数据列的基数（cardinality）。基数是数据列所包含的不同值的数量。例如，某个数据列包含值1、3、7、4、7、3，那么它的基数就是4。索引的基数相对于数据表行数较高（也就是说，列中包含很多不同的值，重复的值很少）的时候，它的工作
如果值出现的几率几乎相等，那么无论搜索哪个值都可能得到一半的数据行。在这些情况下，最好根本不要使用索引，因为查询优化器发现某个值出现在表的数据行 中的百分比很高的时候，它一般会忽略索引，进行全表扫描。惯用的百分比界线是"30%"。现在查询优化器更加复杂，把其它一些因素也考虑进去了，因此这个 百分比并不是MySQL决定选择使用扫描还是索引的唯一因素。
索引较短的值。尽可能地使用较小的数据类型。例如，如果MEDIUMINT足够保存你需要存储的值，就不要使用BIGINT数据列。如果你的值不会长于25个字符，就不要使用CHAR(100)。较小的值通过几个方面改善了索引的处理速度：
· 较短的值可以更快地进行比较，因此索引的查找速度更快了。
· 较小的值导致较小的索引，需要更少的磁盘I/O。
· 使用较短的键值的时候，键缓存中的索引块（block）可以保存更多的键值。MySQL可以在内存中一次保持更多的键，在不需要从磁盘读取额外的索引块的情况下，提高键值定位的可能性。
对于InnoDB和BDB等使用聚簇索引（clustered index）的存储引擎来说，保持主键（primary key）短小的优势更突出。聚簇索引中数据行和主键值存储在一起（聚簇在一起）。其它的索引都是次级索引；它们存储主键值和次级索引值。次级索引屈从主键 值，它们被用于定位数据行。这暗示主键值都被复制到每个次级索引中，因此如果主键值很长，每个次级索引就需要更多的额外空间。
索引字符串值的前缀（prefixe）。如果你需要索引一个字符串数据列，那么最好在任何适当的情况下都应该指定前缀长度。例如，如果有 CHAR(200)数据列，如果前面10个或20个字符都不同，就不要索引整个数据列。索引前面10个或20个字符会节省大量的空间，并且可能使你的查询 速度更快。通过索引较短的值，你可以获得那些与比较速度和磁盘I/O节省相关的好处。当然你也需要利用常识。仅仅索引某个数据列的第一个字符串可能用处不 大，因为如果这样操作，那么在索引中不会有太多的唯一值。
不要过多地索引。不要认为"索引越多，性能越高"，不要对每个数据列都进行索引。我们在前面提到过，每个额外的索引都会花费更多的磁盘空间，并降低 写操作的性能。当你修改表的内容的时候，索引就必须被更新，甚至可能重新整理。如果你的索引很少使用或永不使用，你就没有必要减小表的修改操作的速度。此 外，为检索操作生成执行计划的时候，MySQL会考虑索引。建立额外的索引会给查询优化器增加更多的工作量。如果索引太多，有可能（未必）出现MySQL 选择最优索引失败的情况。维护自己必须的索引可以帮助查询优化器来避免这类错误。
如果你考虑给已经索引过的表添加索引，那么就要考虑你将增加的索引是否是已有的多列索引的最左前缀。如果是这样的，不用增加索引，因为已经有了（例如，如果你在state、city和zip上建立了索引，那么没有必要再增加state的索引）。
让索引类型与你所执行的比较的类型相匹配。在你建立索引的时候，大多数存储引擎会选择它们将使用的索引实现。例如，InnoDB通常使用B树索引。 MySQL也使用B树索引，它只在三维数据类型上使用R树索引。但是，MEMORY存储引擎支持散列索引和B树索引，并允许你选择使用哪种索引。为了选择 索引类型，需要考虑在索引数据列上将执行的比较操作类型：
· 对于散列（hash）索引，会在每个数据列值上应用散列函数。生成的结果散列值存储在索引中，并用于执行查询。散列函数实现的算法类似于为不同的输入值生 成不同的散列值。使用散列值的好处是散列值比原始值的比较效率更高。散列索引用于执行=或<=>操作等精确匹配的时候速度非常快。但是对于查 询一个值的范围效果就非常差了：
B树索引可以用于高效率地执行精确的或者基于范围（使用操作<、<=、=、>=、>、<>、!=和BETWEEN）的比较。B树索引也可以用于LIKE模式匹配，前提是该模式以文字串而不是通配符开头。
如果你使用的MEMORY数据表只进行精确值查询，散列索引是很好的选择。这是MEMORY表使用的默认的索引类型，因此你不需要特意指定。如果你希望在 MEMORY表上执行基于范围的比较，应该使用B树索引。为了指定这种索引类型，需要给索引定义添加USING BTREE。例如：
(
id INT NOT NULL,
name CHAR(20),
PRIMARY KEY USING BTREE (id)
) ENGINE = MEMORY;
使用慢查询（slow-query）日志来识别执行情况较差的查询。这个日志可以帮助你找出从索引中受益的查询。你可以直接查看日志（它是文本文件），或 者使用mysqldumpslow工具来统计它的内容。如果某个给定的查询多次出现在"慢查询"日志中，这就是一个线索，某个查询可能没有优化编写。你可 以重新编写它，使它运行得更快。你要记住，在评估"慢查询"日志的时候，"慢"是根据实际时间测定的，在负载较大的服务器上"慢查询"日志中出现的查询会 多一些。
