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mysql优化索引

1索引

1.1索引与目录

每一本书的前几页一般都是目录,而最后几页通常会有一个关键字索引。对于数据库来讲系统表(如:sysobjects等)就是目录,而标字段上的索引就如同书本后面的关键字索引。

数据库中,目录(数据字典)和索引的区别:目录纵向、索引横向。

1.2影响索引作用的因素

1.2.1区分度(检索比率)

优化器根据统计信息来生成执行计划,如果数据库没有收集索引的统计信息,优化器就无从下手,只能按部就班,通过全表扫描来执行查询。所以,新创建的索引需要重新运行统计,否则索引无效。

举一个例子,有个表TABLE1,其中有一个字段COL1取值是“1”、“2”、“3”三种,运行统计的结果是告诉数据库TABLE1中的数据其中字段COL1的各种取值所占的比重。示意如下:

“1” - 12%;

“2” - 66%;

“3” - 22%。

假设还有个字段COL2取值和数据所占的百分比如下:

“A” - 50%;

“B” - 50%。

则查询语句1:

select * from TABLE1 where COL1 = “1”and COL2 = “A”,

数据库优化器会优先选择字段COL1上的索引来定位表中的数据,因为通过COL1上的索引就可以将结果集迅速定位在一个小范围内12%。而相反的,对于查询语句2:

select * from TABLE1 where COL1 = “2”and COL2 = “A”,

数据库会优先选择COL2上的索引,因为对于语句2的查询条件COL2上的索引具有更好的区分度。

从上面可以看出,数据库的优化器通常会优先选择区分度较高的索引(针对于查询条件,条件不同选择的索引可能不同)。

数据库里的数据是变化的,所以某个时候采集的统计信息,过一段时间后可能会过时,甚至误导数据库优化器,这样同样会造成运行性能的低下。所以除了,最初建立索引时需要运行统计,在表中的数据发生变化时也需要运行统计。经验:当表中数据量变化达到10%时,需要重新运行统计。

1.2.2聚集度

范围扫描

1.2.3表大小

小型表

中大型表

超大型表

1.2.4业务类型

OLTP和OLAP

1.2.5函数与索引

函数,like语句。。。

Substring(col_name,1, 3)vs. Substring(col_name, 3, 3)

like ‘QQQ% vs. like ‘%QQQ’

1.3索引开销

性能利器

双刃剑

索引对插入操作的影响(Oracle)

索引对插入操作的影响(MySQL)

比较索引与促发器对性能的影响

1.4索引总结

使用索引实现关键数据的高效访问。但是需要知道每个索引都会给数据库更新带来额外的开销。这就意味着,低效的索引会给数据库带来灾难。

对于数据库,我们必须关注关键数据的读取,为他们提供最高效的访问路径。对此,基本策略就是建立索引。在索引提供高效访问的同时,也带来了额外的系统开销。开销分为磁盘空间的开销和处理器开销。下面我们讨论一下处理器开销。每当在表中插入或删除记录时,该表的所有索引必须进行相应调整。每当对已建立索引的字段进行更新时,这种调整也会发生。举例子说,如果在未建立索引的表中插入数据需要100个单位时间,那么每增加一个索引就会增加100到250个单位时间。有趣的是,维护索引的开销与简单触发器带来的开销大致相当。

在建立索引前线介绍一些最通俗的信息,这些信息来自developWorks,列出这些信息是因为我觉得这些信息通常情况下是值得参考的:

1.当要在一个合理的时间内结束查询时,应避免添加索引,因为索引会降慢更新操作的速度并消耗额外的空间。有时候还可能存在覆盖好几个查询的大型索引。

1.基数较大的列很适合用来做索引。

3.考虑到管理上的开销,应避免在索引中使用多于5个的列。

4.对于多列索引,将查询中引用最多的列放在定义的前面。

5.避免添加与已有的索引相似的索引。因为这样会给优化器带来更多的工作,并且会降慢更新操作的速度。相反,我们应该修改已有的索引,使其包含附加的列。例如,假设在一个表的 (c1,c2)上有一个索引i1。您注意到查询中使用了"wherec2=?",于是又创建一个(c2)上的索引i2。但是这个相似的索引没有添加任何东西,它只是i1的冗余,而现在反而成了额外的开销。

6.如果表是只读的,并且包含很多的行,那么可以尝试定义一个索引,通过CREATE INDEX中的INCLUDE子句使该索引包含查询中引用的所有列(被INCLUDE子句包含的列并不是索引的一部分,而只是作为索引页的一部分来存储,以避免附加的数据FETCHES)。

对于数据仓库(查询系统数据库)可以建立较多的索引(索引和数据的比例可以是1:1)。

决定是否使用索引,可以重点考虑检索比率。即,判断索引有效性的依据,就使用键值作唯一性条件检索出的数据的百分比。百分比越低,索引越有效。做出这个论断的前提是一些假设,如磁盘访问的相关性能。

索引键值相关记录的物理位置是否相邻也很重要,因为是通过块来操作数据的。建立了索引之后,如果索引键所指向的记录散布于整个表中,即使这些记录在表中占的比率很小,但因为它们分散在整个磁盘上,所以索引的性能就会大打折扣。

另外值得注意的是,函数和类型转换可能导致索引失效。


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