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這句簡單的SQL,如何加索引?顛覆了我多年的認知

數據庫 MySQL
不啰嗦,直接入正題。問題是這樣的。請問下面的sql語句,要想加快查詢速度,該怎么創(chuàng)建索引?以下,以mysql數據庫為準。

不啰嗦,直接入正題。問題是這樣的。請問下面的sql語句,要想加快查詢速度,該怎么創(chuàng)建索引?以下,以mysql數據庫為準。

  1. select * from test where a=? and b>? order by c limit 0,100 

結果可能會出乎你的意料。我們首先準備一下運行環(huán)境,然后按照最左前綴原則和explain關鍵字來進行驗證。結果真是顛覆了xjjdog多年的認知。

mysql

準備階段

為了進行驗證,我們創(chuàng)建一個簡單的數據表。里面有a、b、c三個簡單的int字段。

  1. CREATE TABLE `test` ( 
  2.   `id` int(11) NOT NULL, 
  3.   `a` int(11) DEFAULT NULL, 
  4.   `b` int(11) DEFAULT NULL, 
  5.   `c` int(11) DEFAULT NULL, 
  6.   PRIMARY KEY (`id`) 
  7. ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 

接下來,寫一個簡單的存儲過程,來插入10w條數據。等待大約1分鐘,數據插入完畢。

  1. DROP PROCEDURE IF EXISTS test_initData; 
  2. DELIMITER $ 
  3. CREATE PROCEDURE test_initData() 
  4. BEGIN 
  5.     DECLARE i INT DEFAULT 1; 
  6.     WHILE i<=100000 DO 
  7.         INSERT INTO test(id,a,b,c) VALUES(i,i*2,i*3,i*4); 
  8.         SET ii = i+1; 
  9.     END WHILE; 
  10. END $ 
  11. CALL test_initData(); 

由于mysql有最左前綴原則,我們對abc三列進行了全排列,創(chuàng)建了6個索引。這6個索引涵蓋了所有的根據abc查詢的情況。

  1. create INDEX idx_a_b_c on test(a,b,c); 
  2. create INDEX idx_a_c_b on test(a,c,b); 
  3. create INDEX idx_b_a_c on test(b,a,c); 
  4. create INDEX idx_b_c_a on test(b,c,a); 
  5. create INDEX idx_c_a_b on test(c,a,b); 
  6. create INDEX idx_c_b_a on test(c,b,a); 

使用Explain進行驗證

1. 自動選用索引

  1. explain select * from test where a>10 and b >10  order by c 

首先,我們拿上面的sql語句進行驗證。結果發(fā)現(xiàn),查詢使用了索引idx_a_b_c,只用到了前綴a,b。而extra部分,則用到了filesort,也就是性能非常差的方式。

這句簡單的sql,如何加索引?顛覆了我多年的認知

我們嘗試換一下查詢參數的位置。

  1. explain select * from test where c>10 and b >10   order by a 

這句簡單的sql,如何加索引?顛覆了我多年的認知

這次索引自動選擇了idx_b_a_c,但依然使用的filesort,查詢效果是一樣的。按照上面的邏輯,不是應該選擇idx_b_c_a么?

2. 指定索引

接下來使用force index方式,強制指定索引。

這里直接給出結果,就是下面的sql。

  1. explain select * from test 
  2.    FORCE INDEX(idx_c_b_a)    where a>10 and b >10  order by c 

結果如下。

這句簡單的sql,如何加索引?顛覆了我多年的認知

我們使用force index來指定使用的索引。這次效果非常好,顯示使用了index,使用了where,只在索引上就完成了操作。但掃描的行數卻增加了。

但是,這與我們的經驗是相悖的。idx_c_b_a的索引,是在字段(c,b,a)上創(chuàng)建的。按照最左原則,支持的搜索條件有:c,cb,cba。在這個例子中,order by后面的參數,卻被當作了前綴的頭部信息。

我們刪掉其他索引,只留下idx_c_b_a,然后去掉force index部分。結果發(fā)現(xiàn),mysql現(xiàn)在能夠自動的選擇索引了。

再看另外一種情況,order by上有兩個參數。

  1. explain select * from test 
  2.    FORCE INDEX(idx_b_c_a) 
  3.    where a>10   order by b,c 

這句簡單的sql,如何加索引?顛覆了我多年的認知

結果如上,使用idx_b_c_a,不走filesort。其他索引都不是最優(yōu)。

3. explain部分返回值意義

我們得出上面的結論,是根據mysql自己提供的explain工具。這個工具能夠輸出一些有用的信息。下面是相關的部分返回值的意義。

(1) select_type

表示SELECT的類型,常見的取值有:

  • SIMPLE 簡單表,不使用表連接或子查詢。
  • PRIMARY 主查詢,即外層的查詢。
  • UNION UNION中的第二個或者后面的查詢語句。
  • SUBQUERY 子查詢中的第一個。

(2) type

表示MySQL在表中找到所需行的方式,或者叫訪問類型。常見訪問類型如下,從下到上,性能越來越差。

  • system,const 表只有一行記錄(等于系統(tǒng)表),這是const類型的特列。
  • eq_ref 唯一性索引掃描,對于每個索引鍵,表中只有一條記錄與之匹配。
  • ref 非唯一性索引掃描,返回匹配某個單獨值的所有行,本質上也是一種索引訪問,它返回所有匹配某個單獨值的行,然而,它可能會找到多個符合條件的行,所以他應該屬于查找和掃描的混合體。
  • range 只檢索給定范圍的行,使用一個索引來選擇行,key列顯示使用了哪個索引。這種范圍掃描索引比全表掃描要好,因為它只需要開始于索引的某一點,而結束于另一點,不用掃描全部索引。
  • index Full Index Scan,Index與All區(qū)別為index類型只遍歷索引樹。這通常比ALL快,因為索引文件通常比數據文件小。
  • all 全表掃描,性能最差

(3) Extra

  • using index:表示相應的select操作中使用了覆蓋索引,避免訪問了表的數據行,效率不錯。如果同時出現(xiàn)using where,表明索引被用來執(zhí)行索引鍵值的查找;如果沒有同時出現(xiàn)using where,表明索引用來讀取數據而非執(zhí)行查找動作。
  • using filesort:說明mysql會對數據使用一個外部的索引排序,而不是按照表內的索引順序進行讀取。MySQL中無法利用索引完成的排序操作稱為“文件排序”。
  • using temporary:使用了用臨時表保存中間結果,mysql在對查詢結果排序時使用臨時表。常見于排序order by和分組查詢group by。

End

可以看到,在我們創(chuàng)建了多個索引的時候,mysql的查詢優(yōu)化,并不一定能夠進行智能的解析、用到最優(yōu)的方式,需要使用force index指定索引。

mysql中的索引,主要就用在where條件中和排序動作中。分兩種情況。

  • 先過濾,再排序,會用到過濾條件中的索引參數,但是排序會使用較慢的外部排序。因為這個結果集是經過過濾的,并沒有什么索引參與。
  • 先排序,再過濾,可以使用同一個索引,排序的優(yōu)先級高于過濾的優(yōu)先級。選擇合適的索引,在過濾的同時就把這個事給辦了。但是掃描的行數會增加。

我想,mysql并不能夠了解到這兩個過程,到底誰快誰慢,于是選了一個最通用的方式,直接選用了第一種。甚至在索引非常多的時候,直接暈菜了。索引建多了,你可能間接把mysql給害了。這是現(xiàn)象,至于深層次的原因,歡迎讀過mysql相關源碼的給解釋一下。

這對經常變換字段進行排序的代碼來說,并不是一個好的信號。考慮到程序的穩(wěn)定性,我想應該要盡量減少where條件過濾后的結果集。這種情況下,創(chuàng)建一個(a,b)的聯(lián)合索引,或許是一個折衷的方式。

 

責任編輯:趙寧寧 來源: 小姐姐味道
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