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关于数据库索引

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索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。

  假设我们创建了一个名为people的表:  

  CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL, name CHAR(50) NOT NULL );  

  然后,我们完全随机把1000个不同name值插入到people表。下图显示了people表所在数据文件的一小部分:

  
 


  可以看到,在数据文件中name列没有任何明确的次序。如果我们创建了name列的索引,MySQL将在索引中排序name列:这个数据片段中有四个名字为“Mikes”的人(其中两个姓Sullivans,两个姓McConnells),有两个年龄为17岁的人,还有一个名字与众不同的Joe Smith。   

  这个表的主要用途是根据指定的用户姓、名以及年龄返回相应的peopleid。例如,我们可能需要查找姓名为Mike Sullivan、年龄17岁用户的peopleid(SQL命令为SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age=17;)。由于我们不想让MySQL每次执行查询就去扫描整个表,这里需要考虑运用索引。   

  首先,我们可以考虑在单个列上创建索引,比如firstname、lastname或者age列。如果我们创建firstname列的索引(ALTER TABLE people ADD INDEX firstname (firstname);),MySQL将通过这个索引迅速把搜索范围限制到那些firstname='Mike'的记录,然后再在这个“中间结果集”上进行其他条件的搜索:它首先排除那些lastname不等于“Sullivan”的记录,然后排除那些age不等于17的记录。当记录满足所有搜索条件之后,MySQL就返回最终的搜索结果。   

  由于建立了firstname列的索引,与执行表的完全扫描相比,MySQL的效率提高了很多,但我们要求MySQL扫描的记录数量仍旧远远超过了实际所需要的。虽然我们可以删除firstname列上的索引,再创建lastname或者age列的索引,但总地看来,不论在哪个列上创建索引搜索效率仍旧相似。   

  为了提高搜索效率,我们需要考虑运用多列索引。如果为firstname、lastname和age这三个列创建一个多列索引,MySQL只需一次检索就能够找出正确的结果!下面是创建这个多列索引的SQL命令:

  ALTER TABLE people ADD INDEX fname_lname_age (firstname,lastname,age); 


  由于索引文件以B-树格式保存,MySQL能够立即转到合适的firstname,然后再转到合适的lastname,最后转到合适的age。在没有扫描数据文件任何一个记录的情况下,MySQL就正确地找出了搜索的目标记录!  

  那么,如果在firstname、lastname、age这三个列上分别创建单列索引,效果是否和创建一个firstname、lastname、age的多列索引一样呢?答案是否定的,两者完全不同。当我们执行查询的时候,MySQL只能使用一个索引。如果你有三个单列的索引,MySQL会试图选择一个限制最严格的索引。但是,即使是限制最严格的单列索引,它的限制能力也肯定远远低于firstname、lastname、age这三个列上的多列索引。   

  最左前缀 

  多列索引还有另外一个优点,它通过称为最左前缀(Leftmost Prefixing)的概念体现出来。继续考虑前面的例子,现在我们有一个firstname、lastname、age列上的多列索引,我们称这个索引为fname_lname_age。当搜索条件是以下各种列的组合时,MySQL将使用fname_lname_age索引:   

  firstname,lastname,age

  firstname,lastname

  firstname  

  从另一方面理解,它相当于我们创建了(firstname,lastname,age)、(firstname,lastname)以及(firstname)这些列组合上的索引。下面这些查询都能够使用这个fname_lname_age索引:   

  SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND

  age='17'; SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND

  lastname='Sullivan'; SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike'; The

  following queries cannot use the index at all: SELECT peopleid FROM people WHERE

  lastname='Sullivan'; SELECT peopleid FROM people WHERE age='17'; SELECT peopleid

  FROM people WHERE lastname='Sullivan' AND age='17';  

  选择索引列  

  在性能优化过程中,选择在哪些列上创建索引是最重要的步骤之一。可以考虑使用索引的主要有两种类型的列:在WHERE子句中出现的列,在join子句中出现的列。请看下面这个查询:   

  SELECT age ## 不使用索引 FROM people WHERE firstname='Mike' ## 考虑使用索引 AND

  lastname='Sullivan' ## 考虑使用索引  

  这个查询与前面的查询略有不同,但仍属于简单查询。由于age是在SELECT部分被引用,MySQL不会用它来限制列选择操作。因此,对于这个查询来说,创建age列的索引没有什么必要。下面是一个更复杂的例子:   

  SELECT people.age, ##不使用索引 town.name ##不使用索引 FROM people LEFT JOIN town ON

  people.townid=town.townid ##考虑使用索引 WHERE firstname='Mike' ##考虑使用索引 AND

  lastname='Sullivan' ##考虑使用索引  

  与前面的例子一样,由于firstname和lastname出现在WHERE子句中,因此这两个列仍旧有创建索引的必要。除此之外,由于town表的townid列出现在join子句中,因此我们需要考虑创建该列的索引。   

  那么,我们是否可以简单地认为应该索引WHERE子句和join子句中出现的每一个列呢?差不多如此,但并不完全。我们还必须考虑到对列进行比较的操作符类型。MySQL只有对以下操作符才使用索引:<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的LIKE。可以在LIKE操作中使用索引的情形是指另一个操作数不是以通配符(%或者_)开头的情形。例如,“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE 'Mich%';”这个查询将使用索引,但“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE '%ike';”这个查询不会使用索引。  

  分析索引效率 

  现在我们已经知道了一些如何选择索引列的知识,但还无法判断哪一个最有效。MySQL提供了一个内建的SQL命令帮助我们完成这个任务,这就是EXPLAIN命令。EXPLAIN命令的一般语法是:EXPLAIN 。你可以在MySQL文档找到有关该命令的更多说明。下面是一个例子:  

  EXPLAIN SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan'

  AND age='17';  

  这个命令将返回下面这种分析结果:   

  table type possible_keys key key_len ref rows Extra

  people ref fname_lname_age fname_lname_age 102 const,const,const 1 Where used   

  下面我们就来看看这个EXPLAIN分析结果的含义。   

  table:这是表的名字。  

  type:连接操作的类型。下面是MySQL文档关于ref连接类型的说明:  

  “对于每一种与另一个表中记录的组合,MySQL将从当前的表读取所有带有匹配索引值的记录。如果连接操作只使用键的最左前缀,或者如果键不是UNIQUE或PRIMARY KEY类型(换句话说,如果连接操作不能根据键值选择出唯一行),则MySQL使用ref连接类型。如果连接操作所用的键只匹配少量的记录,则ref是一种好的连接类型。”  

  在本例中,由于索引不是UNIQUE类型,ref是我们能够得到的最好连接类型。   

  如果EXPLAIN显示连接类型是“ALL”,而且你并不想从表里面选择出大多数记录,那么MySQL的操作效率将非常低,因为它要扫描整个表。你可以加入更多的索引来解决这个问题。预知更多信息,请参见MySQL的手册说明。  

  possible_keys:

  可能可以利用的索引的名字。这里的索引名字是创建索引时指定的索引昵称;如果索引没有昵称,则默认显示的是索引中第一个列的名字(在本例中,它是“firstname”)。默认索引名字的含义往往不是很明显。  

  Key:   

  它显示了MySQL实际使用的索引的名字。如果它为空(或NULL),则MySQL不使用索引。   

  key_len:  

  索引中被使用部分的长度,以字节计。在本例中,key_len是102,其中firstname占50字节,lastname占50字节,age占2字节。如果MySQL只使用索引中的firstname部分,则key_len将是50。  

  ref:  

  它显示的是列的名字(或单词“const”),MySQL将根据这些列来选择行。在本例中,MySQL根据三个常量选择行。  

  rows:  

  MySQL所认为的它在找到正确的结果之前必须扫描的记录数。显然,这里最理想的数字就是1。

  Extra:   

  这里可能出现许多不同的选项,其中大多数将对查询产生负面影响。在本例中,MySQL只是提醒我们它将用WHERE子句限制搜索结果集。   

  索引的缺点 

  到目前为止,我们讨论的都是索引的优点。事实上,索引也是有缺点的。   

  首先,索引要占用磁盘空间。通常情况下,这个问题不是很突出。但是,如果你创建每一种可能列组合的索引,索引文件体积的增长速度将远远超过数据文件。如果你有一个很大的表,索引文件的大小可能达到操作系统允许的最大文件限制。   

  第二,对于需要写入数据的操作,比如DELETE、UPDATE以及INSERT操作,索引会降低它们的速度。这是因为MySQL不仅要把改动数据写入数据文件,而且它还要把这些改动写入索引文件。  

  【结束语】在大型数据库中,索引是提高速度的一个关键因素。不管表的结构是多么简单,一次500000行的表扫描操作无论如何不会快。如果你的网站上也有这种大规模的表,那么你确实应该花些时间去分析可以采用哪些索引,并考虑是否可以改写查询以优化应用。要了解更多信息,请参见MySQL manual。另外注意,本文假定你所使用的MySQL是3.23版,部分查询不能在3.22版MySQL上执行。

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