侧边栏壁纸
博主头像
coydone博主等级

记录学习,分享生活的个人站点

  • 累计撰写 306 篇文章
  • 累计创建 51 个标签
  • 累计收到 0 条评论

目 录CONTENT

文章目录

索引优化与查询优化

coydone
2022-01-14 / 0 评论 / 0 点赞 / 315 阅读 / 17,133 字 / 正在检测是否收录...
温馨提示:
本文最后更新于 2022-04-07,若内容或图片失效,请留言反馈。部分素材来自网络,若不小心影响到您的利益,请联系我们删除。

索引失效案例

MySQL中提高性能的一个最有效的方式是对数据表设计合理的索引。索引提供了高效访问数据的方法,并且加快查询的速度,因此索引对查询的速度有着至关重要的影响。

  • 使用索引可以快速定位表中的某条记录,从而提高数据库查询速度,提高数据库的性能。

  • 如果查询时没有使用索引,查询语句就会扫描表中的所有记录。在数据量大的情况下,这样查询的速度会很慢。

大多数情况下都(默认)采用B+树来构建索引。只是空间列类型的索引使用R-树,并且MEMORY表还支持hash索引。

其实,用不用索引,最终都是优化器说了算。优化器是基于什么的优化器?基于cost开销(CostBaseOptimizer),它不是基于规则(Rule-BasedOptimizer),也不是基于语义。怎么样开销小就怎么来。另外,SQL语句是否使用索引,跟数据库版本、数据量、数据选择度都有关系。

1、全值匹配

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classTd=4;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4 AND NAME = 'abod';

CREATE INDEX idx_age ON student (age) ;
CREATE INDEX idx_age_classid ON student (age , classId);
CREATE INDEX idx_age_classid_name ON student (age,classId,NAME);
# 使用 idx_age_classid_name 索引时查询的效果最好

2、最佳左前缀法则

CREATE INDEX idx_age_classid_name ON student (age,classId,NAME);
EXPLAIN SBLECT SQI_NO_CACHE* FROM student WHERE student.classid=1 AND student.name = 'abcd';
# 联合索引中的第一个字段为age,查询语句是先id,name的形式,没有用到age,则索引失效

结论:MySQL可以为多个字段创建索引,一个索引可以包括16个字段。对于多列索引,过滤条件要使用索引必须按照索引建立时的顺序,依次满足,一旦跳过某个字段,索引后面的字段都无法被使用。如果查询条件中没有使用这些字段中第1个字段时,多列(或联合)索引不会被使用。

拓展:Alibaba《Java开发手册》索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性,如果左边的值未确定,那么无法使用此索引。

3、主键插入顺序

对于一个使用InnoDB存储引擎的表来说,在我们没有显式的创建索引时,表中的数据实际上都是存储在聚簇索引的叶子节点的,而记录又是存储在数据页中的。数据页和记录又是按照记录主键值从小到大的顺序进行排序,所以如果我们插入的记录的主键值是依次增大的话,那我们每插满一个数据页就换到下一个数据页继续插,而如果我们插入的主键值忽大忽小的话,就比较麻烦了,假设某个数据页存储的记录已经满了,它存储的主键值在1~100之间:

如果此时再插入一条主键值为9的记录,那它插入的位置就如下图:

可这个数据页已经满了,再插进来咋办呢?我们需要把当前页面分裂成两个页面,把本页中的一些记录移动到新创建的这个页中。页面分裂和记录移位意味着什么?意味着:性能损耗。所以如果我们想尽量避免这样无谓的性能损耗,最好让插入的记录的主键值依次递增,这样就不会发生这样的性能损耗了。所以建议:让主键具有AUTO_INCREMENT,让存储引擎自己为表生成主键,而不是我们手动插入。

4、计算、函数、类型转换(自动或手动)导致索引失效

# 此语句比下一条要好,能够用上索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name LIKE 'abc%' ;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE LEFT(student.name, 3 ) = 'abc' ;
# stuno+1 会导致索引失效
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id,stuno,NAME FROM student WHERE stuno+1 = 900001;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id,stuno,NAME FROM student WHERE stuno = 900000;

5、类型转换导致索引失效

# name=123,此时发生类型转换会使索引失效
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE NAME= 123;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE NAME = '123';

结论:设计实体类属性时,一定要与数据库字段类型相对应。否则就会出现类型转换的情况。

6、范围条件右边的列索引失效

CREATE INDEX idx_age_classId_name ON student (age,classId,NAME);
# 此时用到了索引age、classId,name索引会失效
# 因为classId是范围,此时修改索引student(age,NAME,classId)
# 优化器会将sql中的范围查询放在最后面
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student
WHERE stjudent.age=30 AND student.classId>20 AND student.name = 'abc';

应用开发中范围查询,例如:金额查询,日期查询往往都是范围查询。应将查询条件放置where语句最后。(创建的联合索引中,务必把范围涉及到的字段写在最后)

7、不等于(!= 或者<>)索引失效

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name <> 'abc' ;

8、is null可以使用索引,is not null无法使用索引

#可以触发索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age IS NULL; 

结论:最好在设计数据表的时候就将字段设置为NOT NULL约束,比如可以将INT类型的字段,默认值设置为0。将字符类型的默认值设置为空字符串(‘’)。

拓展:同理,在查询中使用not like也无法使用索引,导致全表扫描。

9、like以通配符%开头索引失效

在使用LIKE关键字进行查询的查询语句中,如果匹配字符串的第一个字符为“%“,索引就不会起作用。只有”%”不在第一个位置,索引才会起作用。

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE NAMB LIKE 'ab%';
# %开头会导致索引失效
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE NAME LIKE '%ab%';

拓展:Alibaba《Java开发手册》【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊,如果需要请走搜索引擎来解决。

10、OR前后存在非索引的列,索引失效

在WHERE子句中,如果在OR前的条件列进行了索引,而在OR后的条件列没有进行索引,那么索引会失效。也就是说,OR前后的两个条件中的列都是索引时,查询中才使用索引。

因为OR的含义就是两个只要满足一个即可,因此只有一个条件列进行了索引是没有意义的,只要有条件列没有进行索引,就会进行全表扫描,因此索引的条件列也会失效。

CREATE INDEX idx_age ON student (age);
# age 和 classid 都要建立索引,否则会导致单个索引失效
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 10 OR classid = 100;
CREATE INDEX idx_cid ON student (classid);
# 如果创建age和classid的联合索引,索引也会失效

因为age字段和classid字段上都有索引,所以查询中使用了索引。使用到了index_merge,简单来说index_merge就是对age和classid分别进行了扫描,然后将这两个结果集进行了合并。这样做的好处就是避免了全表扫描。

11、数据库和表的字符集统一使用utf8mb4

统一使用utf8mb4(5.5.3版本以上支持)兼容性更好,统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码。不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效。

一般性建议:

  • 对于单列索引,尽量选择针对当前query过滤性更好的索引。

  • 在选择组合索引的时候,当前query中过滤性最好的字段在索引字段顺序中,位置越靠前越好。

  • 在选择组合索引的时候,尽量选择能够包含当前query中的where子句中更多字段的索引。

  • 在选择组合索引的时候,如果某个字段可能出现范围查询时,尽量把这个字段放在索引次序的最后面。

关联查询优化

左外连接

# 未加索引时,type为all
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` 
LEFT JOIN book ON type.card = book.card;
ALTER TABLE book ADD INDEX Y (card); #被驱动表,可以避免全表扫描
# 此时book的type变为了ref,rows也变成了,优化比较明显。这是由左连接特性决定的。
#LEFT JOIN条件用于确定如何从右表搜索行,左边一定都有,所以右边一定需要建立索引。
# 在驱动表type上添加索引,无法避免全表扫描

对于外连接,前面的表不一定是驱动表(主表),查询优化器可能会将外连接改造为内连接。

内连接

# 换成 inner join (MySQL自动选择驱动表)
# 对于内连接来说,查询优化器可以决定谁作为驱动表,谁作为被驱动表出现的
# 一般行数据多的表为被驱动表
#内连接中,如果表的连接条件中只能有一个索引,则有索引的字段所在的表会被作为被驱动表。
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` 
INNER JOIN book ON type.card = book.card;

结论:对于内连接来说,在两个表的连接条件都存在索引的情况下,会选择小表作为驱动表。“小表驱动大表”。

join语句原理

join方式连接多个表,本质就是各个表之间数据的循环匹配。MySQL5.5版本之前,MySQL只支持一种表间关联方式,就是嵌套循环(Nested Loop Join)。如果关联表的数据量很大,则join关联的执行时间会非常长。在MySQL5.5以后的版本中,MySQL通过引入BNLJ算法(Index Nested-Loop Join 嵌套循环算法)来优化嵌套执行。

Simple Nested-Loop Join(简单嵌套循环连接)

算法相当简单,从表A中取出一条数据1,遍历表B,将匹配到的数据放到result中,以此类推,驱动表A中的每一条记录与被驱动表B的记录进行判断(此时A、B表中没有索引):

可以看到这种方式效率是非常低的,以上述表A数据100条,表B数据1000条计算,则A*B= 10万次。开销统计如下:

Index Nested-Loop Join(索引嵌套循环连接)

Index Nested-Loop Join其优化的思路主要是为了减少内层表数据的匹配次数,所以要求被驱动表上必须有索引才行。通过外层表匹配条件直接与内层表索引进行匹配,避免和内层表的每条记录去进行比较,这样极大的减少了对内层表的匹配次数。

# 被驱动表t2的字段a上有索引,join过程用上了这个索引
EXPLAIN SELECT * FROM t1 STRAIGHT_JOIN t2 ON (t1.a=t2.a);

如果直接使用join语句,MySQL优化器可能会选择表t1或t2作为驱动表,这样会影响我们分析SQL语句的执行过程。所以,为了便于分析执行过程中的性能问题,我改用 straight_join 让MySQL使用固定的连接方式执行查询,这样优化器只会按照我们指定的方式去join。在这个语句里,t1是驱动表,t2是被驱动表。

执行流程:先遍历表t1,然后根据从表t1中取出的每行数据中的a值,去表t2中查找满足条件的记录。在形式上,这个过程就跟我们写程序时的嵌套查询类似,并且可以用上被驱动表的索引,所以我们称之为“Index Nested-Loop Join”,简称NLJ。

在这个流程里:对驱动表t1做了全表扫描,这个过程需要扫描100行;而对于每一行R,根据a字段去表t2查找,走的是树搜索过程。由于我们构造的数据都是一一对应的,因此每次的搜索过程都只扫描一行,也是总共扫描100行; 所以,整个执行流程,总扫描行数是200。

驱动表中的每条记录通过被驱动表的索引进行访问,因为索引查询的成本是比较固定的,故mysql优化器都倾向于使用记录数少的表作为驱动表(外表)。

如果被驱动表加索引,效率是非常高的,但如果索引不是主键索引,所以还得进行一次回表查询。相比,被驱动表的索引是主键索引,效率会更高。

Block Nested-Loop Join(块嵌套循环连接)

如果存在索引,那么会使用index的方式进行join,如果join的列没有索引,被驱动表要扫描的次数太多了。每次访问被驱动表,其表中的记录都会被加载到内存中,然后再从驱动表中取一条与其匹配,匹配结束后清除内存,然后再从驱动表中加载一条记录,然后把被驱动表的记录在加载到内存匹配,这样周而复始,大大增加了IO的次数。为了减少被驱动表的IO次数,就出现了Block Nested-Loop Join的方式。

不再是逐条获取驱动表的数据,而是一块一块的获取,引入了join buffer缓冲区,将驱动表join相关的部分数据列(大小受join buffer的限制)缓存到join buffer中,然后全表扫描被驱动表,被驱动表的每一条记录一次性和join buffer中的所有驱动表记录进行匹配(内存中操作),将简单嵌套循环中的多次比较合并成一次,降低了被驱动表的访问频率。

注意:这里缓存的不只是关联表的列,select后面的列也会缓存起来。

在一个有N个join关联的sql中会分配N-1个join buffer。所以查询的时候尽量减少不必要的字段,可以让join buffer中可以存放更多的列。

参数设置:

  • block_nested_loop:通过show variables like '%optimizer_switch%'查看block_nested_loop状态。默认是开启的。

  • join_buffer_size:驱动表能不能一次加载完,要看join buffer能不能存储所有的数据,默认情况下join_buffer_size=256k。

join_buffer_size的最大值在32位系统可以申请4G,而在64位操做系统下可以申请大于4G的Join Buffer空间(64位Windows除外,其大值会被截断为4GB并发出警告)。

Join小结

1、整体效率比较:INLJ > BNLJ > SNLJ

2、永远用小结果集驱动大结果集(其本质就是减少外层循环的数据数量)(小的度量单位指的是表行数*每行大小)

select t1.b,t2.* from t1 straight_join t2 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100;#推荐
select t1.b,t2.* from t2 straight_join t1 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100;#不推荐

3、为被驱动表匹配的条件增加索引(减少内层表的循环匹配次数)

4、增大join buffer size的大小(一次缓存的数据越多,那么内层包的扫表次数就越少)

5、减少驱动表不必要的字段查询(字段越少,join buffer所缓存的数据就越多)

Hash Join

从MySQL的8.0.20版本开始将废弃BNLJ,因为从MySQL8.0.18版本开始就加入了hash join,默认都会使用hash join。

Nested Loop:对于被连接的数据子集较小的情况,Nested Loop是个较好的选择。

Hash Join是做大数据集连接时的常用方式,优化器使用两个表中较小(相对较小)的表利用Join Key在内存中建立散列表,然后扫描较大的表并探测散列表,找出与Hash表匹配的行。

  • 这种方式适用于较小的表完全可以放于内存中的情况,这样总成本就是访问两个表的成本之和。

  • 在表很大的情况下并不能完全放入内存,这时优化器会将它分割成若干不同的分区,不能放入内存的部分就把该分区写入磁盘的临时段,此时要求有较大的临时段从而尽量提高I/O的性能。

  • 它能够很好的工作于没有索引的大表和并行查询的环境中,并提供最好的性能。大多数人都说它是Join的重型升降机。Hash Join只能应用于等值连接(如where a.col1=b.col2),这是由Hash的特点决定的。

类别 Nested Loop Hash Join
使用条件 任何条件 等值连接(=)
相关资源 CPU、磁盘I/O 内存、临时空间
特点 当有高选择性索引或进行限制性搜索时效率比较高,能够快速返回第一次的搜索结果。 当缺乏索引或者索引条件模糊时,Hash Join比NestedLoop有效。在数据仓库环境下,如果表的纪录数多,效率高。
缺点 当索引丢失或者查询条件限制不够时,效率很低;当表的纪录数多时,效率低。 为建立哈希表,需要大童内存。第一次的结果返回较慢。

子查询优化

MySQL从4.1版本开始支持子查询,使用子查询可以进行SELECT语句的嵌套查询,即一个SELECT查询的结果作为另一个SELECT语句的条件。子查询可以一次性完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作。

子查询是MySQL的一项重要的功能,可以帮助我们通过一个SQL语句实现比较复杂的查询。但是,子查询的执行效率不高。原因:

  1. 执行子查询时,MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表,然后外层查询语句从临时表中查询记录。查询完毕后,再撤销这些临时表。这样会消耗过多的CPU和IO资源,产生大量的慢查询。

  2. 子查询的结果集存储的临时表,不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引,所以查询性能会受到一定的影响。

  3. 对于返回结果集比较大的子查询,其对查询性能的影响也就越大。

在MySQL中,可以使用连接(JOIN)查询来替代子查询。连接查询不需要建立临时表,其速度比子查询要快,如果查询中使用索引的话,性能就会更好。

结论:尽量不要用NOT IN或者NOT EXISTS,用LEFT JOIN xxx ON xx WHERE xx IS NULL替代。

排序优化

问题:在WHERE条件字段上加索引,但是为什么在ORDER BY字段上还要加索引呢?

回答:在MySQL中,支持两种排序方式,分别是FileSort和Index排序。

  • Index排序中,索引可以保证数据的有序性,不需要再进行排序,效率更高。

  • FileSort排序则一般在内存中进行排序,占用CPU较多。如果待排结果较大,会产生临时文件I/O到磁盘进行排序的情况,效率较低。

优化建议:

  1. SQL 中,可以在 WHERE 子句和 ORDER BY 子句中使用索引,目的是在 WHERE 子句中避免全表扫描,在 ORDER BY 子句避免使用FileSort排序。当然,某些情况下全表扫描,或者FileSort排序不一定比索引慢。但总的来说,我们还是要避免,以提高查询效率。

  2. 尽量使用Index完成ORDER BY排序。如果WHERE和ORDER BY后面是相同的列就使用单索引列;如果不同就使用联合索引。

  3. 无法使用Index时,需要对FileSort方式进行调优。

# 未创建索引,走filesort
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student ORDER BY age, classid;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student ORDER BY age, classid LIMIT 10;

#order by时不limit,索引失效
#创建索引
CREATE INDEX idx_age_classid_name ON student (age,classid,NAME);
#不限制,索引失效,此时查询的为* 数据量较大,查询优化器认为走索引回表时间慢
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student ORDER BY age,classid;
# 此时会走索引,没有回表,覆盖索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE age,classid FROM student ORDER BY age,classid;
# 增加limit过滤条件,使用上索引了
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student ORDER BY age, classid LIMIT 10;

小结:

INDEX a_b_c(a,b,c)
order by 能使用索引最左前缀
- ORDER BY a
- ORDER BY a,b
- ORDER BY a,b,c
- ORDER BY a DESC,b DESC,c DESC
如果WHERE使用索引的最左前缀定义为常量,则order by 能使用索引
- WHERE a = const ORDER BY b,c
- WHERE a = const AND b = const ORDER BY c
- WHERE a = const ORDER BY b,c
- WHERE a = const AND b > const ORDER BY b,c

不能使用索引进行排序
- ORDER BY a ASC,b DESC,c DESC /* 排序不一致 */
- WHERE g = const ORDER BY b,c /*丢失a索引*/
- WHERE a = const ORDER BY c /*丢失b索引*/
- WHERE a = const ORDER BY a,d /*d不是索引的一部分*/
- WHERE a in (...) ORDER BY b,c /*对于排序来说,多个相等条件也是范围查询*/

filesort算法:双路排序和单路排序

1、双路排序(慢)

  • MySQL4.1之前是使用双路排序,字面意思就是两次扫描磁盘,最终得到数据,读取行指针和order by列,对他们进行排序,然后扫描已经排序好的列表,按照列表中的值重新从列表中读取对应的数据输出。

  • 从磁盘取排序字段,在buffer进行排序,再从磁盘取其他字段。

取一批数据,要对磁盘进行两次扫描,众所周知,IO是很耗时的,所以在mysql4.1之后,出现了第二种改进的算法,就是单路排序。

2、单路排序(快)

从磁盘读取查询需要的所有列,按照order by列在buffer对它们进行排序,然后扫描排序后的列表进行输出,它的效率更快一些,避免了第二次读取数据。并且把随机IO变成了顺序IO,但是它会使用更多的空间,因为它把每一行都保存在内存中了。

3、结论及引申出的问题

由于单路是后出的,总体而言好过双路,但是用单路有问题:

  • 在sort_buffer中,单路比多路要多占用很多空间,因为单路是把所有字段都取出,所以有可能取出的数据的总大小超出了sort_buffer的容量,导致每次只能取sort_buffer容量大小的数据,进行排序(创建tmp文件,多路合并),排完再取sort_buffer容量大小再排,从而多次I/O。

  • 单路本来想省一次I/O操作,反而导致了大量的I/O操作,反而得不偿失。

4、优化策略

(1)尝试提高sort_buffer_size。

  • 不管用哪种算法,提高这个参数都会提高效率,要根据系统的能力去提高,因为这个参数是针对每个进程(connection)的1M-8M之间调整。MySQL5.7,InnoDB存储引擎默认值是1048576字节,1MB。SHOW VARIABLES LIKE '%sort_buffer_size%’;

(2)尝试提高max_length_for_sort_data

  • 提高这个参数,会增加用改进算法的概率。
SHOW VARIABLES LIKE '%max_length_for_sort_data%';#默认1024字节
  • 但是如果设的太高,数据总容量超出sort_buffer_size的概率就增大,明显症状是高的磁盘I/O活动和低的处理器使用率。如果需要返回的列总长度大于max_length_for_sort_data,使用双路算法,否则使用单路算法。1024-8192字节之间调整。

(3)Order by时select*是一个大忌。最好只Query需要的字段。原因:

  • 当Query的字段大小总和小于max_length_for_sort_data,而且排序字段不是TEXTB、LOB类型时,会用改进后的算法——单路排序,否则用老算法——多路排序。

  • 两种算法的数据都有可能超出sort_buffer_size的容量,超出之后,会创建tmp文件进行合并排序,导致多次I/O,但用单路排序算法的风险会更大,所以要提高sort_buffer_size。

GROUP BY优化

group by使用索引的原则几乎跟order by一致,group by即使没有过滤条件用到索引,也可以直接使用索引。

group by先排序再分组,遵照索引建的最佳左前缀法则。

当无法使用索引列,增大 max_length_for_sort_data 和 sort_buffer_size参数的设置

where效率高于having,能写在where限定的条件就不要写在having中了

减少使用order by,和业务沟通能不排序就不排序,或将排序放到程序端去做。Order by、group by、distinct这些语句较为耗费CPU,数据库的CPU资源是极其宝贵的。

包含了order by、group by、distinct这些查询的语句,where条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内,否则SQL会很慢。

分页查询优化

一般分页查询时,通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能。一个常见又非常头疼的问题就是limit 2000000,10,此时需要MySQL排序前2000010记录,仅仅返回2000000 - 2000010的记录,其他记录丢弃,查询排序的代价非常大。

EXPLAIN SELECT * FROM student LIMIT 2000000,10;

优化思路一:在索引上完成排序分页操作,最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容。

EXPLAIN SELECT * FROM student t,
(SELECT id FROM student ORDER BY id LIMIT 2000000,10)
 a
WHERE t.id = a.id;

优化思路二:该方案适用于主键自增的表,可以把Limit查询转换成某个位置的查询。

EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE id > 2000000 LIMIT 10;

优先考虑覆盖索引

什么是覆盖索引

理解方式一:索引是高效找到行的一个方法,但是一般数据库也能使用索引找到一个列的数据,因此它不必读取整个行。毕竟索引叶子节点存储了它们索引的数据;当能通过读取索引就可以得到想要的数据,那就不需要读取行了。一个索引包含了满足查询结果的数据就叫做覆盖索引。

理解方式二:非聚簇复合索引的一种形式,它包括在查询里的SELECT、JOIN和WHERE子句用到的所有列(即建索引的字段正好是覆盖查询条件中所涉及的字段)。简单说就是, 索引列+主键 包含 SELECT 到 FROM之间查询的列 。

# id, age, NAME字段都有索引,此时会走索引
EXPLAIN SELECT id, age, NAME FROM student WHERE age <> 20;

覆盖索引的利弊

好处:避免Innodb表进行索引的二次查询(回表);可以把随机IO变成顺序IO加快查询效率。

弊端:索引字段的维护总是有代价的。因此,在建立冗余索引来支持覆盖索引时就需要权衡考虑了。这是业务DBA,或者称为业务数据架构师的工作。

给字符串添加索引

# 根据邮箱查找
# 如果email这个字段上没有索引,那么这个语句就只能做全表扫描
select col1, col2 from teacher where email='xxx';

前缀索引

MySQL是支持前缀索引的。默认地,如果你创建索引的语句不指定前缀长度,那么索引就会包含整个字符串。

alter table teacher add index index1(email);
#或
alter table teacher add index index2(email(6));

这两种不同的定义在数据结构和存储上的区别:

使用前缀索引,定义好长度,就可以做到既节省空间,又不用额外增加太多的查询成本。区分度越高越好。因为区分度越高,意味着重复的键值越少。

前缀索引对覆盖索引的影响

结论:使用前缀索引就用不上覆盖索引对查询性能的优化了,这也是你在选择是否使用前缀索引时需要考虑的一个因素。

索引条件下推

Index Condition Pushdown(ICP)是MySQL 5.6中新特性,是一种在存储引擎层使用索引过滤数据的一种优化方式。ICP可以减少存储引擎访问基表的次数以及MySQL服务器访问存储引擎的次数。

# key1字段有索引,在key1 > 'z'时会走索引,但like后的语句不会走,
# 此时key1>'z'的结果集出来后,不会立即回表,优化器发现后面的条件与key1相关
# 会将like后的条件执行后,再将少量数据进行回表操作
EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z' AND key1 LIKE '%a';

KEY `zip_last_first`( 'zipcode`, `lastname`, 'firstname`) #联合索引
#此时zipcode索引生效,但是在联合索引中有lastname,此时会将zipcode后的结果
#在联合索引中按照lastname过滤,再进行回表操作
EXPLAIN SELECT * FROM people WHERE zipcode='000001'
AND lastname LIKE '%张%' AND address LIKE '%北京市%';

ICP的开启/关闭

默认情况下启用索引条件下推。可以通过设置系统变量 optimizer_switch 控制:index_condition_pushdown。

#打开索引下推
SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off';
#关闭索引下推
SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=on';

当使用索引条件下推时,EXPLAIN语句输出结果中Extra列内容显示为Using index condition。

ICP的使用条件

  1. 如果表访问的类型为range、ref、eq_ref和ref_or_null可以使用ICP。

  2. ICP可以用于InnoDB和MyISAM表,包括分区表InnoDB和MyISAM表。

  3. 对于InnoDB表ICP仅用于二级索引。ICP的目标是减少全行读取次数,从而减少V/O操作。

  4. 当SQL使用覆盖索引时,不支持ICP。因为这种情况下使用ICP不会减少I/O。

  5. 相关子查询的条件不能使用ICP。

普通索引 vs 唯一索引

更新过程

当需要更新一个数据页时,如果数据页在内存中就直接更新,而如果这个数据页还没有在内存中的话,在不影响数据一致性的前提下, InooDB会将这些更新操作缓存在change buffer中 ,这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了。在下次查询需要访问这个数据页的时候,将数据页读入内存,然后执行change buffer中与这个页有关的操作。通过这种方式就能保证这个数据逻辑的正确性。

将change buffer中的操作应用到原数据页,得到最新结果的过程称为merge。除了访问这个数据页会触发merge外,系统有后台线程会定期merge。在数据库正常关闭(shutdown) 的过程中,也会执行merge操作。

如果能够将更新操作先记录在change buffer, 减少读磁盘 ,语句的执行速度会得到明显的提升。而且,数据读入内存是需要占用buffer pool的,所以这种方式还能够避免占用内存,提高内存利用率。

唯一索引的更新就不能使用change buffer,实际上也只有普通索引可以使用。

change buffer的使用场景

1、普通索引和唯一索引应该怎么选择?其实,这两类索引在查询能力上是没差别的,主要考虑的是对更新性能的影响。所以,建议你尽量选择普通索引。

2、在实际使用中会发现,普通索引和 change buffer 的配合使用,对于数据量大的表的更新优化还是很明显的。

3、如果所有的更新后面,都马上伴随着对这个记录的查询,那么你应该关闭change buffer。而在其他情况下,change buffer都能提升更新性能。

4、由于唯一索引用不上change buffer的优化机制,因此如果业务可以接受,从性能角度出发建议优先考虑非唯一索引。但是如果"业务可能无法确保"的情况下,怎么处理呢?

首先,业务正确性优先。我们的前提是“业务代码已经保证不会写入重复数据”的情况下,讨论性能问题。如果业务不能保证,或者业务就是要求数据库来做约束,那么没得选,必须创建唯一索引。这种情况下,如果碰上了大量插入数据慢、内存命中率低的时候,给你多提供一个排查思路。

然后,在一些“归档库”的场景,你是可以考虑使用唯一索引的。比如,线上数据只需要保留半年,然后历史数据保存在归档库。这时候,归档数据已经是确保没有唯一键冲突了。要提高归档效率,可以考虑把表里面的唯一索引改成普通索引。

其它查询优化策略

EXISTS 和 IN 的区分

问:不太理解哪种情况下应该使用 EXISTS,哪种情况应该用 IN。选择的标准是看能否使用表的索引吗?

回答:索引是个前提,其实选择与否还是要看表的大小。可以将选择的标准理解为小表驱动大表。在这种方式下效率是最高的。比如下面这样:

# 哪个表小就用哪个表来驱动,A表小就用EXISTS,B表小就用IN。
SELECT * FROM A WHERE cc IN (SELECT cc FROM B);
SELECT * FROM A WHERE EXISTS ( SELECT cc FROM B WHERE B.cc=A.cc);

COUNT(*)与COUNT(具体字段)效率

问:在MySQL中统计数据表的行数,可以使用三种方式: SELECT COUNT(*) 、 SELECT COUNT(1) 和SELECT COUNT(具体字段) ,使用这三者之间的查询效率是怎样的?

环节1:COUNT()和COUNT(1)都是对所有结果进行COUNT,COUNT()和COUNT(1)本质上并没有区别(二者执行时间可能略有差别,不过你还是可以把它俩的执行效率看成是相等的)。如果有WHERE子句,则是对所有符合筛选条件的数据行进行统计;如果没有WHERE子句,则是对数据表的数据行数进行统计。

环节2:如果是MyISAM存储引擎,统计数据表的行数只需要O(1)的复杂度,这是因为每张MyISAM的数据表都有一个meta信息存储了row_count值,而一致性则由表级锁来保证。

如果是InnoDB存储引擎,因为InnoDB支持事务,采用行级锁和MVCC机制,所以无法像MyISAM一样,维护一个row_count变量,因此需要采用扫描全表,是O(n)的复杂度,进行循环+计数的方式来完成统计。

环节3:在InnoDB引擎中,如果采用COUNT(具体字段)来统计数据行数,要尽量采用二级索引。因为主键采用的索引是聚簇索引,聚簇索引包含的信息多,明显会大于二级索引(非聚簇索引)。对于COUNT(*)和COUNT(1)来说,它们不需要查找具体的行,只是统计行数,系统会自动采用占用空间更小的二级索引来进行统计。如果有多个二级索引,会使用key_len小的二级索引进行扫描。当没有二级索引的时候,才会采用主键索引来进行统计。

关于SELECT(*)

在表查询中,建议明确字段,不要使用 * 作为查询的字段列表,推荐使用SELECT <字段列表> 查询。原因:

  • MySQL 在解析的过程中,会通过查询数据字典 将"*"按序转换成所有列名,这会大大的耗费资源和时间。

  • 无法使用覆盖索引。

LIMIT 1 对优化的影响

针对的是会扫描全表的 SQL 语句,如果可以确定结果集只有一条,那么加上 LIMIT 1 的时候,当找到一条结果的时候就不会继续扫描了,这样会加快查询速度。

如果数据表已经对字段建立了唯一索引,那么可以通过索引进行查询,不会全表扫描的话,就不需要加上 LIMIT 1 了。

多使用COMMIT

只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT,程序的性能会得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少。

COMMIT所释放的资源:回滚段上用于恢复数据的信息、被程序语句获得的锁、redo/undo log buffer中的空间、管理上述 3 种资源中的内部花费。

淘宝数据库主键设计

自增ID的问题

自增ID做主键,简单易懂,几乎所有数据库都支持自增类型,只是实现上各自有所不同而已。自增ID除了简单,其他都是缺点,总体来看存在以下几方面的问题:

  1. 可靠性不高:存在自增ID回溯的问题,这个问题直到最新版本的MySQL 8.0才修复。

  2. 安全性不高:对外暴露的接口可以非常容易猜测对应的信息。比如:/User/1/ 这样的接口,可以非常容易猜测用户ID的值为多少,总用户数量有多少,也可以非常容易地通过接口进行数据的爬取。

  3. 性能差:自增ID的性能较差,需要在数据库服务器端生成。

  4. 交互多:业务还需要额外执行一次类似 last_insert_id() 的函数才能知道刚才插入的自增值,这需要多一次的网络交互。在海量并发的系统中,多1条SQL,就多一次性能的开销。

  5. 局部唯一性:最重要的一点,自增ID是局部唯一,只在当前数据库实例中唯一,而不是全局唯一,在任意服务器间都是唯一的。对于目前分布式系统来说,这简直就是噩梦。

不要业务字段做主键

为了能够唯一标识一个会员的信息,需要为会员信息表设置一个主键。那么,怎么为这个表设置主键,才能达到我们理想的目标呢? 这里我们考虑业务字段做主键。但是业务字段可能会发生变化。

建议尽量不要用跟业务有关的字段做主键。毕竟,作为项目设计的技术人员,我们谁也无法预测在项目的整个生命周期中,哪个业务字段会因为项目的业务需求而有重复,或者重用之类的情况出现。

经验:刚开始使用MySQL时,很多人都很容易犯的错误是喜欢用业务字段做主键,想当然地认为了解业务需求,但实际情况往往出乎意料,而更改主键设置的成本非常高。

淘宝的主键设计

在淘宝的电商业务中,订单服务是一个核心业务。订单表的主键,淘宝是如何设计的呢?是自增ID吗?

# 4个订单号
1431146631521 308113
1431156171142 308113
1481195847180 308113
1550672064762 308113
订单ID = 时间 + 去重字段 + 用户ID后6位尾号
19位的长度,订单号的前面13位部分是单调递增的
这样的设计能做到全局唯一,且对分布式系统查询及其友好

推荐的主键设计

非核心业务 :对应表的主键自增ID,如告警、日志、监控等信息。

核心业务 :主键设计至少应该是全局唯一且是单调递增。全局唯一保证在各系统之间都是唯一的,单调递增是希望插入时不影响数据库性能。

最简单的一种主键设计:UUID。

UUID的特点:全局唯一,占用36字节,数据无序,插入性能差。

MySQL数据库的UUID组成如下所示:

UUID = 时间+UUID版本(16字节)- 时钟序列(4字节) - MAC地址(12字节)

我们以UUID值e0ea12d4-6473-11eb-943c-00155dbaa39d举例:

为什么UUID是全局唯一的?

在UUID中时间部分占用60位,存储的类似TIMESTAMP的时间戳,但表示的是从1582-10-15 00:00:00.00到现在的100ns的计数。可以看到UUID存储的时间精度比TIMESTAMPE更高,时间维度发生重复的概率降低到1/100ns。时钟序列是为了避免时钟被回拨导致产生时间重复的可能性。MAC地址用于全局唯一。

为什么UUID占用36个字节?UUID根据字符串进行存储,设计时还带有无用"-"字符串,因此总共需要36个字节。

为什么UUID是随机无序的呢?因为UUID的设计中,将时间低位放在最前面,而这部分的数据是一直在变化的,并且是无序。

改造UUID

若将时间高低位互换,则时间就是单调递增的了,也就变得单调递增了。MySQL 8.0可以更换时间低位和时间高位的存储方式,这样UUID就是有序的UUID了。

MySQL 8.0还解决了UUID存在的空间占用的问题,除去了UUID字符串中无意义的"-"字符串,并且将字符串用二进制类型保存,这样存储空间降低为了16字节。

可以通过MySQL8.0提供的uuid_to_bin函数实现上述功能,同样的,MySQL提供了bin_to_uuid函数进行转化:

SET @uuid = UUID();
SELECT @uuid,uuid_to_bin(@uuid),uuid_to_bin(@uuid,TRUE);
# 通过函数uuid_to_bin(@uuid,true)将UUID转化为有序UUID了。全局唯一 + 单调递增

在当今的互联网环境中,非常不推荐自增ID作为主键的数据库设计。更推荐类似有序UUID的全局唯一的实现。另外在真实的业务系统中,主键还可以加入业务和系统属性,如用户的尾号,机房的信息等。这样的主键设计就更为考验架构师的水平了。

0

评论区