MySQL 系列三：索引的使用以及设计原则

Author: ACatSmiling

Since: 2024-07-22

索引的分类

MySQL 的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。

  • 从功能逻辑上说，索引主要有 4 种：普通索引、唯一索引、主键索引、全文索引。
  • 按照物理实现方式，索引可以分为 2 种：聚簇索引和非聚簇索引。
  • 按照作用字段个数进行划分，分成单列索引和联合索引。

普通索引

在创建普通索引时，不附加任何限制条件，只是用于提高查询效率。这类索引可以创建在任何数据类型中，其值是否唯一和非空，要由字段本身的完整性约束性条件决定。建立索引以后，可以通过索引进行查询。例如，在表 student 的字段 name 上建立一个普通索引，查询记录时就可以根据该索引进行查询。

唯一性索引

使用UNIQUE 参数可以设置索引为唯一性索引，在创建唯一性索引时，限制该索引的值必须是唯一的，但允许有空值。在一张数据表里，可以有多个唯一索引。例如，在表 student 的字段 email 中创建唯一性索引，那么字段 email 的值就必须是唯一的。通过唯一性索引，可以快速确定某条记录。

主键索引

主键索引就是一种特殊的唯一性索引，在唯一索引的基础上增加了不为空的约束，也就是 NOT NULL + UNIQUE，一张表里最多只有一个主键索引。

单列索引

在表中的单个字段上创建索引，单列索引只根据该字段进行索引。单列索引可以是普通索引，也可以是唯一性索引，还可以是全文索引，只要保证该索引只对应一个字段即可。一张表中，可以有多个单列索引。

多列（组合、联合）索引

在表中的多个字段组合上创建索引。多列索引指向创建时对应的多个字段，可以通过这几个字段进行查询，但是只有查询条件中使用了这些字段中的第一个字段时才会被使用。例如，在表 student 的字段 id、name 和 gender 上建立一个多列索引 idx_id_name_gender，只有在查询条件中使用了字段 id 时，该索引才会被使用。使用多列索引时，遵循最左前缀集合。

全文索引

全文索引，也称全文检索，是目前搜索引擎使用的一种关键技术。它能够利用分词技术等多种算法智能分析出文本文字中关键词的频率和重要性，然后按照一定的算法规则智能的筛选出想要的搜索结果。全文索引非常适合大型数据集，对于小的数据集，它的用处比较小。

使用参数FULLTEXT可以设置索引为全文索引，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值。全文索引只能创建在CHAR、VARCHAR或TEXT类型及其系列类型的字段上，查询数据量较大的字符串类型的字段时，使用全文索引可以提高查询速度。例如，表 student 的字段 information 是 TEXT 类型，该字段包含了很多文字信息，在字段 information 上建立全文索引后，可以提高查询字段 information 的速度。

全文索引典型的有两种类型：自然语言的全文索引和布尔全文索引。

  • 自然语言搜索引擎将计算每一个文档对象和查询的相关度。这里，相关度是基于匹配的关键词的个数，以及关键词在文档中出现的次数。在整个索引中出现次数越少的词语，匹配时的相关度就越高。相反，非常常见的单词将不会被搜索，如果一个词语在超过 50% 的记录中都出现了，那么自然语言的搜索将不会搜索这类词语。

MySQL 数据库从 3.23.23 版开始支持全文索引，但在 MySQL 5.6.4 之前只有 MyISAM 支持，5.6.4 版本以后 InnoDB 才支持，但是官方版本不支持中文分词，需要第三方分词插件。在 5.7.6 版本，MySQL 内置了ngram 全文解析器，用来支持亚洲语种的分词。测试或使用全文检索时，需要先查看一下 MySQL 版本、存储引擎和数据类型，是否支持全文索引。

随着大数据时代的到来，关系型数据库应对全文索引的需求已力不从心，逐渐被 Solr、ElasticSearch 等专门的搜索引擎所替代。

空间索引

使用参数SPATIAL可以设置索引为空间索引。空间索引只能建立在空间数据类型上，这样可以提高系统获取空间数据的效率。MySQL 中的空间数据类型包括GEOMETRY、POINT、LINESTRING和POLYGON等。目前只有 MyISAM 存储引擎支持空间检索，而且索引的字段不能为空值。

小结

不同的存储引擎支持的索引类型也不一样。

  • InnoDB：支持 B+Tree、Full-Text 等索引，不支持 Hash 索引。
  • MyISAM：支持 B+Tree、Full-Text 等索引，不支持 Hash 索引。
  • Memory：支持 B+Tree、Hash 等索引，不支持 Full-Text 索引。
  • NDB：支持 Hash 索引，不支持 B+Tree、Full-Text 等索引。
  • Archive：不支持 B+Tree、Hash、Full-Text 等索引。

索引的创建

MySQL 支持多种方法在单个或多个列上创建索引：

  • 在创建表的定义语句CREATE TABLE中指定索引列。
  • 使用ALTER TABLE语句在存在的表上创建索引。
  • 使用CREATE INDEX语句在已存在的表上添加索引。

创建表的时候创建索引

使用 CREATE TABLE 创建表时，除了可以定义列的数据类型外，还可以定义主键约束、外键约束或者唯一性约束，而不论创建哪种约束，在定义约束的同时，相当于在指定列上创建了一个索引。

隐式的索引创建：

# 1. 隐式的添加索引 (在添加有主键约束、唯一性约束或者外键约束的字段会自动的创建索引)
CREATE TABLE dept(
    dept_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, # 创建主键索引
    dept_name VARCHAR(20)
);

CREATE TABLE emp(
    emp_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, # 主键索引
    emp_name VARCHAR(20) UNIQUE, # 唯一索引
    dept_id INT,
    CONSTRAINT emp_dept_id_fk FOREIGN KEY(dept_id) REFERENCES dept(dept_id) # 外键索引
);

显式的索引创建，基本语法格式如下，共有七种情况：

CREATE TABLE table_name [col_name data_type]
[UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY] [index_name] (col_name [length]) [ASC | DESC]
  • UNIQUE、FULLTEXT 和 SPATIAL 为可选参数，分别表示唯一索引、全文索引和空间索引。
  • INDEX 与 KEY 为同义词，两者的作用相同，用来指定创建索引。
  • index_name 指定索引的名称，为可选参数，如果不指定，那么 MySQL 默认 col_name 为索引名。
  • col_name 为需要创建索引的字段列，该字段列必须从数据表中定义的多个列中选择。
  • length 为可选参数，表示索引的长度，只有字符串类型的字段才能指定索引长度。
  • ASC 或 DESC 指定升序或者降序的索引值存储。
  • 特例：主键索引使用主键约束的方式来创建。

创建普通索引：

在 book 表中的 year_publication 字段上建立普通索引，SQL 语句如下：

CREATE TABLE book(
    book_id INT,
    book_name VARCHAR(100),
    authors VARCHAR(100),
    info VARCHAR(100) ,
    comment VARCHAR(100),
    year_publication YEAR,
    # 声明索引
    INDEX idx_bname(year_publication)
);

创建唯一索引：

CREATE TABLE test(
	id INT NOT NULL,
	name varchar(30) NOT NULL,
	UNIQUE INDEX uk_idx_id(id)
);

主键索引：

设定为主键后数据库会自动建立索引，InnoDB 为聚簇索引，语法：

CREATE TABLE student (
    # 通过定义主键约束的方式定义主键索引
	id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,
	student_no VARCHAR(200),
	student_name VARCHAR(200),
	PRIMARY KEY(id)
);

删除主键索引：

ALTER TABLE student DROP PRIMARY KEY;

修改主键索引：必须先删除掉（DROP）原索引，再新建（ADD）索引。

创建单列索引：

CREATE TABLE test2(
	id INT NOT NULL,
	name CHAR(50) NULL,
	INDEX single_idx_name(name(20))
);

创建组合索引：

CREATE TABLE test3(
    id INT(11) NOT NULL,
    name CHAR(30) NOT NULL,
    age INT(11) NOT NULL,
    info VARCHAR(255),
    INDEX multi_idx(id, name, age)
);

组合索引在查询时会遵守最左索引原则，先进行 id 条件的比较，然后再进行 name 比较，最后才是 age，因此注意把最常用的查询字段放在索引的最左边。

创建全文索引：

FULLTEXT 全文索引可以用于全文搜索，并且只为CHAR、VARCHAR和TEXT列创建索引。索引总是对整个列进行，不支持局部（前缀）索引。

CREATE TABLE test4(
    id INT NOT NULL,
    name CHAR(30) NOT NULL,
    age INT NOT NULL,
    info VARCHAR(255),
    FULLTEXT INDEX futxt_idx_info(info)
) ENGINE=MyISAM;

在 MySQL 5.7 及之后版本中可以不指定最后的 ENGINE，因为在此版本中 InnoDB 支持全文索引。

创建一个给 title 和 body 字段添加全文索引的表：

CREATE TABLE articles (
    id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR (200),
    body TEXT,
    FULLTEXT index (title, body)
) ENGINE=INNODB;

CREATE TABLE `papers` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `title` varchar(200) DEFAULT NULL,
  `content` text,
  PRIMARY KEY (`id`),
  FULLTEXT KEY `title` (`title`, `content`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

全文索引用 MATCH + AGAINST 方式查询：

SELECT * FROM papers WHERE MATCH(title, content) AGAINST (‘查询字符串’);

注意：

  1. 使用全文索引前，搞清楚版本支持情况。
  2. 全文索引比 LIKE + % 快 N 倍，但是可能存在精度问题。
  3. 如果需要全文索引的是大量数据，建议先添加数据，再创建索引。

创建空间索引：

空间索引创建中，要求空间类型的字段必须为非空 。

CREATE TABLE test5(
	geo GEOMETRY NOT NULL,
	SPATIAL INDEX spa_idx_geo(geo)
) ENGINE=MyISAM;

在已经存在的表上创建索引

在已经存在的表中创建索引可以使用ALTER TABLE语句或者CREATE INDEX语句。

使用 ALTER TABLE 语句创建索引：

ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY]
[index_name] (col_name[length],...) [ASC | DESC]

示例：

# 唯一索引
ALTER TABLE book ADD UNIQUE INDEX uk_idex_bid(book_id);

# 单列索引
ALTER TABLE book ADD INDEX inx_cmt(comment(50));

# 组合索引
ALTER TABLE book ADD INDEX idx_author_info(authors(30), info(50));

声明主键索引：

CREATE TABLE customer2(
	id INT(10) UNSIGNED,
    customer_no VARCHAR(200),
    customer_name VARCHAR(200)
);

ALTER TABLE customer2 ADD PRIMARY KEY customer2(id);

使用 CREATE INDEX 创建索引：

CREATE INDEX语句可以在已经存在的表上添加索引，在 MySQL 中，CREATE INDEX 被映射到一个 ALTER TABLE 语句上，基本语法结构为：

CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX index_name
ON table_name (col_name[length],...) [ASC | DESC]

示例：

# 普通索引
CREATE INDEX idx_cmt ON book(comment);

# 唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX uk_idx_bid ON book(book_id);

# 组合索引
CREATE INDEX mul_bid_bname_info ON book(book_id, book_name, info);

索引的删除

MySQ L中删除索引使用ALTER TABLE或DROP INDEX语句，两者可实现相同的功能，DROP INDEX 语句在内部被映射到一个 ALTER TABLE 语句中。

使用 ALTER TABLE 删除索引

语法：

ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;

示例：

# 查看索引是否存在
SHOW INDEX FROM book\G

# 删除索引
ALTER TABLE book DROP INDEX idx_bk_id;

添加 AUTO_INCREMENT 约束字段的唯一索引不能被删除。

使用 DROP INDEX 语句删除索引

语法：

DROP INDEX index_name ON table_name;

示例：

# 删除索引
DROP INDEX idx_aut_info ON book;

# 查看索引是否删除
SHOW INDEX FROM book\G

删除表中的列时，如果要删除的列为索引的组成部分，则该列也会从索引中删除。如果组成索引的所有列都被删除，则整个索引将被删除。

MySQL 8.0 索引新特性

支持降序索引

降序索引以降序存储键值。虽然在语法上，从 MySQL 4 版本就已经支持降序索引，但实际上该 DESC 定义是被忽略的，直到 MySQL 8 版本才开始真正支持降序索引（仅限于 InnoDB 存储引擎）。

MySQL 在 8.0 版本之前创建的仍然是升序索引，使用时进行反向扫描，这大大降低了数据库的效率。在某些场景下，降序索引意义重大。例如，如果一个查询，需要对多个列进行排序，且顺序要求不一致，那么使用降序索引，将会避免数据库使用额外的文件排序操作，从而提高性能。

示例：

mysql> CREATE TABLE ts1(a int, b int, index idx_a_b(a, b desc)); 
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)

mysql> SHOW CREATE TABLE ts1;
+-------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Table | Create Table                                                                                                                                |
+-------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| ts1   | CREATE TABLE `ts1` (
  `a` int DEFAULT NULL,
  `b` int DEFAULT NULL,
  KEY `idx_a_b` (`a`,`b` DESC)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3 |
+-------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

从结果可以看出，索引已经是降序了。

向数据表 ts1 中插入 800 条随机数据，执行语句如下：

mysql> DELIMITER //
mysql> CREATE PROCEDURE ts_insert()
    -> BEGIN
    -> DECLARE i INT DEFAULT 1;
    -> WHILE i < 800
    -> DO
    -> insert into ts1 select rand()*80000,rand()*80000;
    -> SET i = i + 1;
    -> END WHILE;
    -> commit;
    -> END //
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql> DELIMITER ;
mysql> CALL ts_insert();
Query OK, 0 rows affected (3.95 sec)

在 MySQL 8.0 版本中查看数据表 ts1 的执行计划：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM ts1 ORDER BY a, b DESC LIMIT 5;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | ts1   | NULL       | index | NULL          | idx_a_b | 10      | NULL |    5 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

从结果可以看出，执行计划中扫描数为 5，并且没有使用 Using filesort。

可以对比 MySQL 5.0 版本中相同查询的执行计划，执行计划中扫描数远大于 MySQL 8.0，并且使用了 Using filesort 排序。

Using filesort 是 MySQL 中一种速度比较慢的外部排序，能避免是最好的。多数情况下，管理员可以通过优化索引来尽量避免出现 Using filesort，从而提高数据库执行速度。

降序索引只对查询中特定的排序顺序有效，如果使用不当，反而查询效率更低。例如，将上述查询的排序条件改为ORDER BY a desc, b desc，然后在 MySQL 8.0 版本中查看数据表 ts1 的执行计划：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM ts1 ORDER BY a DESC,b DESC LIMIT 5;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                       |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
|  1 | SIMPLE      | ts1   | NULL       | index | NULL          | idx_a_b | 10      | NULL |  799 |   100.00 | Using index; Using filesort |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

此时再对比 MySQL 5.0 版本中相同查询的执行计划，会发现 MySQL 5.0 中执行计划会优于 MySQL 8.0。

隐藏索引

在 MySQL 5.7 版本及之前，只能通过显式的方式删除索引。此时，如果发现删除索引后出现错误，又只能通过显式创建索引的方式将删除的索引创建回来。如果数据表中的数据量非常大，或者数据表本身比较大，这种操作就会消耗系统过多的资源，操作成本非常高。

从 MySQL 8.x 开始支持隐藏索引 (invisible indexes)，只需要将待删除的索引设置为隐藏索引，使查询优化器不再使用这个索引（即使使用 force index（强制使用索引），优化器也不会使用该索引），确认将索引设置为隐藏索引后系统不受任何响应，就可以彻底删除索引。这种通过先将索引设置为隐藏索引，再删除索引的方式就是软删除。

同时，如果想验证某个索引删除之后的查询性能影响，也可以暂时先隐藏该索引。

索引默认是可见的，在使用 CREATE TABLE，CREATE INDEX 或者 ALTER TABLE 等语句时，可以通过VISIBLE或者INVISIBLE关键词设置索引的可见性。

主键不能被设置为隐藏索引，当表中没有显式主键时，表中第一个唯一非空索引会成为隐式索引，也不能设置为隐藏索引。

当索引被隐藏时，它的内容仍然是和正常索引一样实时更新的。如果一个索引需要长期被隐藏，那么可以将其删除，因为索引的存在会影响插入、更新和删除的性能。

创建表时直接创建

在 MySQL 中创建隐藏索引通过 SQL 语句INVISIBLE来实现，语法：

 CREATE TABLE tablename(
    propname1 type1[CONSTRAINT1],
    propname2 type2[CONSTRAINT2],
    ......
    propnamen typen,
    INDEX [indexname](propname1 [(length)]) INVISIBLE
);

上述语句比普通索引多了一个关键字INVISIBLE，用来标记索引为不可见索引。

示例：

CREATE TABLE book(
    book_id INT,
    book_name VARCHAR(100),
    authors VARCHAR (100),
    info VARCHAR (100),
    comment VARCHAR (100),
    year_publication YEAR,
    # 创建不可见的索引
    INDEX idx_cmt(comment) INVISIBLE
);

在已经存在的表上创建

语法：

CREATE INDEX indexname
ON tablename(propname[(length)]) INVISIBLE

示例：

CREATE INDEX idx_year_pub ON book(year_publication) INVISIBLE;

通过 ALTER TABLE 语句创建

语法：

ALTER TABLE tablename
ADD INDEX indexname (propname[(length)]) INVISIBLE

示例：

ALTER TABLE book ADD UNIQUE INDEX uk_idx_bname(book_name) INVISIBLE;

切换索引可见状态

已存在的索引可通过如下语句切换可见状态：

# 切换成隐藏索引
ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name INVISIBLE;

# 切换成非隐藏索引
ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name VISIBLE;

示例：

# 可见 ---> 不可见
ALTER TABLE book ALTER INDEX idx_year_pub INVISIBLE;

# 不可见 ---> 可见
ALTER TABLE book ALTER INDEX idx_cmt VISIBLE;

使隐藏索引对查询优化器可见

在 MySQL 8.x 版本中，为索引提供了一种新的测试方式，可以通过查询优化器的一个开关 （use_invisible_indexes）来打开某个设置，使隐藏索引对查询优化器可见。如果 use_invisible_indexes 设置为 off（默认），优化器会忽略隐藏索引。如果设置为 on，即使隐藏索引不可见，优化器在生成执行计划时仍会考虑使用隐藏索引。

查看：

mysql> SELECT @@optimizer_switch;
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| @@optimizer_switch                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           |
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| index_merge=on,index_merge_union=on,index_merge_sort_union=on,index_merge_intersection=on,engine_condition_pushdown=on,index_condition_pushdown=on,mrr=on,mrr_cost_based=on,block_nested_loop=on,batched_key_access=off,materialization=on,semijoin=on,loosescan=on,firstmatch=on,duplicateweedout=on,subquery_materialization_cost_based=on,use_index_extensions=on,condition_fanout_filter=on,derived_merge=on,use_invisible_indexes=off,skip_scan=on,hash_join=on,subquery_to_derived=off,prefer_ordering_index=on,hypergraph_optimizer=off,derived_condition_pushdown=on |
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

修改：

mysql> SELECT @@optimizer_switch;
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| @@optimizer_switch                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| index_merge=on,index_merge_union=on,index_merge_sort_union=on,index_merge_intersection=on,engine_condition_pushdown=on,index_condition_pushdown=on,mrr=on,mrr_cost_based=on,block_nested_loop=on,batched_key_access=off,materialization=on,semijoin=on,loosescan=on,firstmatch=on,duplicateweedout=on,subquery_materialization_cost_based=on,use_index_extensions=on,condition_fanout_filter=on,derived_merge=on,use_invisible_indexes=on,skip_scan=on,hash_join=on,subquery_to_derived=off,prefer_ordering_index=on,hypergraph_optimizer=off,derived_condition_pushdown=on |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

索引的设计原则

数据准备

创建数据库和表：

mysql> CREATE DATABASE atguigudb1;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

mysql> USE atguigudb1;
Database changed

mysql> CREATE TABLE `student_info` (
    -> `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    -> `student_id` INT NOT NULL ,
    -> `name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
    -> `course_id` INT NOT NULL ,
    -> `class_id` INT(11) DEFAULT NULL,
    -> `create_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
    -> PRIMARY KEY (`id`)
    -> ) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
Query OK, 0 rows affected, 3 warnings (0.04 sec)

mysql> CREATE TABLE `course` (
    -> `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    -> `course_id` INT NOT NULL ,
    -> `course_name` VARCHAR(40) DEFAULT NULL,
    -> PRIMARY KEY (`id`)
    -> ) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
Query OK, 0 rows affected, 2 warnings (0.03 sec)

创建模拟数据必需的存储函数：

# 函数 1：创建随机产生字符串函数
mysql> DELIMITER //
mysql> CREATE FUNCTION rand_string(n INT)
    -> RETURNS VARCHAR(255) # 函数会返回一个字符串
    -> BEGIN
    -> DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
    -> DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';
    -> DECLARE i INT DEFAULT 0;
    -> WHILE i < n DO
    -> SET return_str = CONCAT(return_str, SUBSTRING(chars_str, FLOOR(1 + RAND() * 52), 1));
    -> SET i = i + 1;
    -> END WHILE;
    -> RETURN return_str;
    -> END //
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql> DELIMITER ;

# 函数 2：创建随机数函数
mysql> DELIMITER //
mysql> CREATE FUNCTION rand_num(from_num INT, to_num INT) RETURNS INT(11)
    -> BEGIN
    -> DECLARE i INT DEFAULT 0;
    -> SET i = FLOOR(from_num + RAND() * (to_num - from_num + 1)) ;
    -> RETURN i;
    -> END //
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.01 sec)

mysql> DELIMITER ;

主从复制，主机会将写操作记录在 bin-log 日志中。从机读取 bin-log 日志，执行语句来同步数据。如果使用函数来操作数据，会导致从机和主机操作时间不一致。所以，默认情况下，MySQL 不开启创建函数设置。

查看 MySQL 是否允许创建函数：

mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'log_bin_trust_function_creators';
+---------------------------------+-------+
| Variable_name                   | Value |
+---------------------------------+-------+
| log_bin_trust_function_creators | OFF   |
+---------------------------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)

命令开启，允许创建函数设置：

mysql> SET GLOBAL log_bin_trust_function_creators=1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

如果不进行如上设置，创建函数时会报错：

ERROR 1418 (HY000): This function has none of DETERMINISTIC, NO SQL, or READS SQL DATA in its declaration and binary logging is enabled (you *might* want to use the less safe log_bin_trust_function_creators variable)

创建插入模拟数据的存储过程：

# 存储过程 1：创建插入课程表的存储过程
mysql> DELIMITER //
mysql> CREATE PROCEDURE insert_course(max_num INT)
    -> BEGIN
    -> DECLARE i INT DEFAULT 0;
    -> SET autocommit = 0; # 设置手动提交事务
    -> REPEAT # 循环
    -> SET i = i + 1; # 赋值
    -> INSERT INTO course(course_id, course_name) VALUES (rand_num(10000, 10100), rand_string(6));
    -> UNTIL i = max_num
    -> END REPEAT;
    -> COMMIT; # 提交事务
    -> END //
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql> DELIMITER ;

# 存储过程 2：创建插入学生信息表的存储过程
mysql> DELIMITER //
mysql> CREATE PROCEDURE insert_stu(max_num INT)
    -> BEGIN
    -> DECLARE i INT DEFAULT 0;
    -> SET autocommit = 0; # 设置手动提交事务
    -> REPEAT # 循环
    -> SET i = i + 1; # 赋值
    -> INSERT INTO student_info(course_id, class_id, student_id, name) VALUES (rand_num(10000, 10100), rand_num(10000, 10200), rand_num(1, 200000), rand_string(6));
    -> UNTIL i = max_num
    -> END REPEAT;
    -> COMMIT; # 提交事务
    -> END //
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql> DELIMITER ;

调用存储过程：

mysql> CALL insert_course(100);
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql> CALL insert_stu(1000000);
Query OK, 0 rows affected (57.34 sec)

适合创建索引的情景

字段的数值有唯一性的限制

索引本身可以起到约束的作用，比如唯一索引、主键索引都是可以起到唯一性约束的，因此在数据表中，如果某个字段是唯一性的，就可以直接创建唯一性索引，或者主键索引。这样，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。

业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引。（来源：Alibaba）

说明：不要以为唯一索引影响了 INSERT 速度，实际上这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的。

频繁作为 WHERE 查询条件的字段

某个字段在 SELECT 语句的 WHERE 条件中经常被使用到，那么就需要给这个字段创建索引了。尤其是在数据量大的情况下，创建普通索引就可以大幅提升数据查询的效率。

经常 GROUP BY 和 ORDER BY 的列

索引其实就是让数据按照某种顺序进行存储或检索。当我们使用 GROUP BY 对数据进行分组查询，或者使用 ORDER BY 对数据进行排序的时候，如果对分组或者排序的字段建立索引，本身索引的数据就已经排好序了，进行分组查询和排序操作性能不是很 nice 吗？另外，如果待排序的列有多个，那么可以在这些列上建立组合索引。

  • 如果仅仅使用 GROUP BY 或者 ORDER BY，且后面只有一个字段，则单独建立索引；如果后面跟多个字段，则建立组合索引。
  • 如果既有 GROUP BY 又有 ORDER BY，那就建立联合索引，且 GROUP BY 的字段写在前面，ORDER BY 的字段写在后面（GROUP BY 执行顺序早于 ORDER BY）。MySQL 8.0 后的版本也可以考虑使用降序索引。

UPDATE、DELETE 的 WHERE 条件列

对数据按照某个条件进行查询后再进行 UPDATE 或 DELETE 的操作，如果对 WHERE 字段创建了索引，就能大幅提升效率。原理是因为需要先根据 WHERE 条件列检索出来这条记录，然后再对它进行更新或删除。如果进行更新的时候，更新的字段是非索引字段，提升的效率会更明显，这是因为非索引字段更新不需要对索引进行维护。

DISTINCT 字段需要创建索引

有时候需要对某个字段进行去重，使用DISTINCT，那么对这个字段创建索引，也会提升查询效率。这是因为索引会对数据按照某种顺序进行排序，所以在去重的时候会快很多。

多表 JOIN 连接操作时，创建索引注意事项

首先，连接表的数量尽量不要超过 3 张，因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环，数量级增长会非常快（n, n^2, n^3, …），严重影响查询的效率。

其次，对 WHERE 条件创建索引，因为 WHERE 才是对数据条件的过滤。如果在数据量非常大的情况下，没有 WHERE 条件过滤是非常可怕的。

最后，对用于连接的字段创建索引，并且该字段在多张表中的类型必须一致。比如 course_id 在 student_info 表和 course 表中都为 int(11) 类型，而不能一个为 int 另一个为 varchar 类型。否则在查询时，虽然也会进行隐式的类型转换，转换时会使用函数，但会导致索引失效。

使用列的类型小的创建索引

此处说的类型大小，指的就是该类型表示的数据范围的大小。

在定义表结构的时候，要显式的指定列的类型，以整数类型为例，有 TINYINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT 等，它们占用的存储空间依次递增，能表示的整数范围当然也是依次递增。如果想要对某个整数列建立索引的话，在表示的整数范围允许的情况下，尽量让索引列使用较小的类型，比如能使用 INT 就不要使用 BIGINT，能使用 MEDIUMINT 就不要使用 INT。原因如下：

  • 数据类型越小，在查询时进行的比较操作就越快；
  • 数据类型越小，索引占用的存储空间就越小，在一个数据页内就可以放下更多的记录，从而减少磁盘 I/O 带来的性能损耗，也就意味着可以把更多的数据页缓存在内存中，从而加快读写效率。

这个建议对于表的主键来说更加适应，因为不仅是聚簇索引中会存储主键值，其他所有的二级索引的节点处，都会存储一份记录的主键值，如果主键使用更小的数据类型，也就意味着节省更多的存储空间和更高效的 I/O。

使用字符串前缀创建索引

假设字符串很长，那存储一个字符串就需要占用很大的存储空间。在需要为这个字符串列建立索引时，就意味着在对应的 B+Tree 中有这样的两个问题：

  • B+Tree 索引中的记录需要把该列的完整字符串存储起来，更费时，而且字符串越长，在索引中占用的存储空间越大。
  • 如果 B+Tree 索引中索引列存储的字符串很长，那在作字符串比较时会占用更多的时间。

此时，可以通过截取字段的前面一部分内容建立索引，即前缀索引。这样，在查找记录时，虽然不能精确的定位到记录的位置，但是能定位到相应字符串前缀所在的位置，然后根据前缀相同的记录的主键值，回表查询完整的字符串值。即节约空间，又减少了字符串的比较时间，还大体能解决排序的问题。

例如，TEXT 和 BLOG 类型的字段，进行全文检索会很浪费时间，如果只检索字段前面的若干字符，可以提高检索速度。

示例：

# 创建一张商户表
CREATE TABLE shop(address varchar(120) NOT NULL);

# 因为地址字段比较长，在地址字段上建立前缀索引
ALTER TABLE shop ADD INDEX(address(12));

问题是，前缀截取多少呢？截取的多了，达不到节省索引存储空间的目的，截取的少了，重复内容太多，字段的散列度 (选择性)会降低。 怎么计算不同的长度的选择性呢？

先看一下字段在全部数据中的选择度：

SELECT COUNT(DISTINCT address) / COUNT(*) FROM shop

然后，通过不同长度去计算，与全表的选择性对比，公式：

COUNT(DISTINCT LEFT(列名, 索引长度)) / COUNT(*)

例如：

SELECT
COUNT(DISTINCT LEFT(address, 10)) / COUNT(*) AS sub10, -- 截取前 10 个字符的选择度
COUNT(DISTINCT LEFT(address, 15)) / COUNT(*) AS sub11, -- 截取前 15 个字符的选择度 
COUNT(DISTINCT LEFT(address, 20)) / COUNT(*) AS sub12, -- 截取前 20 个字符的选择度 
COUNT(DISTINCT LEFT(address, 25)) / COUNT(*) AS sub13  -- 截取前 25 个字符的选择度
FROM shop;

拓展：Alibaba《Java开发手册》

【 强制 】在 varchar 字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度。

说明：索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为 20 的索引，区分度会高达 90% 以上，可以使用COUNT(DISTINCT LEFT(列名, 索引长度)) / COUNT(*)计算的区分度来确定。

引申：索引列前缀对排序的影响。

如果使用了索引列前缀，比方说前边只把 address 列的前 12 个字符放到了二级索引中，下边的查询会有问题：

SELECT * FROM shop ORDER BY address LIMIT 12

因为二级索引中不包含完整的 address 列信息，所以无法对前 12 个字符相同，后边的字符不同的记录进行排序，也就是使用索引列前缀的方式无法支持使用索引排序，只能使用文件排序。

区分度高（散列性高）的列适合作为索引

列的基数指的是某一个列中不重复数据的个数，比方说某个列包含值 2，5，8，2，5，8，2，5，8，虽然有 9 条记录，但该列的基数是 3。也就是说，在记录行数一定的情况下，列的基数越大，该列中的值越分散；列的基数越小，该列中的值越集中。这个列基数指标非常重要，直接影响是否能有效的利用索引。最好为列的基数大的列建立索引，为基数太小的列建立索引，效果可能不好。

可以使用公式SELECT COUNT(DISTINCT a) / COUNT(*) FROM t1计算区分度，越接近 1 越好，一般超过33%就算是比较高效的索引。

拓展：联合索引中，应把区分度高（散列性高）的列，放在前面。

使用最频繁的列放到联合索引的左侧

这样也可以较少的建立一些索引。同时，由于最左前缀原则，可以增加联合索引的使用率。

在多个字段都要创建索引的情况下，联合索引优于单值索引

原因：

  • 索引建立的多，维护的成本也高。
  • 多个字段进行联合查询时，其实只使用到一个索引。
  • 在建立联合索引的相关字段做查询时，联合索引都能生效，使用频率比较高，足够优化 SQL 执行的速度了。

限制索引的数目

在实际工作中，也需要注意平衡，索引的数目不是越多越好。我们需要限制每张表上的索引数量，建议单张表索引数量不超过 6 个。原因：

  • 每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。

  • 索引会影响 INSERT、DELETE、 UPDATE 等语句的性能，因为表中的数据更改的同时，索引也会进行调整和更新，会造成负担。

  • 优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，会增加 MySQL 优化器生成执行计划的时间，降低查询性能。这是因为表中创建的索引过多，优化器在 possible_keys 中选择合适的 key 时需要的成本也会更多。比如下面查询中 possible_keys 有两个，实际使用的 key 只有一个，这个过程是优化器判断的。

    mysql> EXPLAIN SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info
    -> GROUP BY student_id
    -> ORDER BY create_time DESC
    -> LIMIT 100;
+----+-------------+--------------+------------+-------+--------------------------+---------+---------+------+--------+----------+---------------------------------+
| id | select_type | table        | partitions | type  | possible_keys            | key     | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra                           |
+----+-------------+--------------+------------+-------+--------------------------+---------+---------+------+--------+----------+---------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | student_info | NULL       | index | idx_sid,idx_cre_time_sid | idx_sid | 4       | NULL | 997449 |   100.00 | Using temporary; Using filesort |
+----+-------------+--------------+------------+-------+--------------------------+---------+---------+------+--------+----------+---------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

不适合创建索引的情景

在 WHERE 中使用不到的字段，不要设置索引

WHERE 条件（包括 GROUP BY 和 ORDER BY）里用不到的字段，不需要创建索引，索引的价值是快速定位，如果起不到定位的字段，通常是不需要创建索引的。

数据量小的表最好不要使用索引

如果表记录太少，比如少于 1000 个，那么是不需要创建索引的。表记录太少，是否创建索引对查询效率的影响并不大，甚至说，查询花费的时间，可能比遍历索引的时间还要短，索引可能不会产生优化效果。

有大量重复数据的列上不要建立索引

在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立索引，但字段中如果有大量重复数据，也不用创建索引。比如性别字段，往往会有大量重复字段，如果建立索引，不但不会提高查询效率，反而会严重降低数据更新速度。

索引的价值是快速定位，如果想要定位的数据有很多，那么索引就失去了它的价值，比如通常情况下的性别字段。当数据重复度大，比如高于 10% 的时候，也就不需要对这个字段使用索引。

避免对经常更新的表创建过多的索引

第一层含义：频繁更新的字段不一定需要创建索引。因为更新数据的时候，也需要更新索引，如果索引太多，在更新索引的时候也会造成负担，从而影响效率。

第二层含义：避免对经常更新的表创建过多的索引，并且索引中的列尽可能少。此时，虽然提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度。

不建议用无序的值作为索引

例如身份证、UUID（在索引比较时需要转为 ASCⅡ，并且插入时可能造成页分裂）、MD5、HASH、无序长字符串等。

删除不再使用或者很少使用的索引

表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。数据库管理员应当定期找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响。

不要定义冗余或重复的索引

有时候无意或者有意的对同一个列创建了多个索引，比如：index(a, b, c) 相当于 index(a)、index(a, b)、index(a, b, c)。

冗余索引：

CREATE TABLE person_info(
    id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    birthday DATE NOT NULL, 
    phone_number CHAR(11) NOT NULL,
    country varchar(100) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id),
    KEY idx_name_birthday_phone_number (name(10), birthday, phone_number),
    KEY idx_name (name(10))
);
  • 通过 idx_name_birthday_phone_number 索引就可以对 name 列进行快速搜索，再创建一 个专门针对 name 列的索引就算是一个 冗余索引，维护这个索引只会增加维护的成本，并不会对搜索有 什么好处。

重复索引：

CREATE TABLE repeat_index_demo (
    col1 INT PRIMARY KEY,
    col2 INT,
    UNIQUE uk_idx_c1 (col1),
    INDEX idx_c1 (col1)
);
  • col1 既是主键，又给它定义为一个唯一索引，还给它定义了一个普通索引，可是主键本身就会生成聚簇索引，所以定义的唯一索引和普通索引是重复的，这种情况要避免。

总结

索引是一把双刃剑，可以提高查询效率，但也会降低插入和更新的速度，并占用磁盘空间。

使用索引的最终目的是为了使查询的速度变快，上面给出的原则是最基本的准则，但是不能拘泥于上面的准则，在日常的学习和工作中需要进行不断的实践，根据应用的实际情况进行分析和判断，从而选择最合适的索引方式。

原文链接

https://github.com/ACatSmiling/zero-to-zero/blob/main/RelationalDatabase/mysql-advanced.md

posted @ 2024-07-22 23:38  ACatSmiling  阅读(90)  评论(0)  编辑  收藏  举报