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MySQL查询优化技术系列讲座之使用索引8

2019-09-11 10:41:50来源:励志吧0次阅读

MySQL查询优化技术系列讲座之使用索引8

不要过多地索引。不要认为"索引越多,性能越高",不要对每个数据列都进行索引。我们在前面提到过,每个额外的索引都会花费更多的磁盘空间,并降低写操作的性能。当你修改表的内容的时候,索引就必须被更新,甚至可能重新整理。如果你的索引很少使用或永不使用,你就没有必要减小表的修改操作的速度。此外,为检索操作生成执行计划的时候,MySQL会考虑索引。建立额外的索引会给查询优化器增加更多的工作量。如果索引太多,有可能(未必)出现MySQL选择最优索引失败的情况。维护自己必须的索引可以帮助查询优化器来避免这类错误。

如果你考虑给已经索引过的表添加索引,那么就要考虑你将增加的索引是否是已有的多列索引的最左前缀。如果是这样的,不用增加索引,因为已经有了(例如,如果你在state、city和zip上建立了索引,那么没有必要再增加state的索引)。

让索引类型与你所执行的比较的类型相匹配。在你建立索引的时候,大多数存储引擎会选择它们将使用的索引实现。例如,InnoDB通常使用B树索引。MySQL也使用B树索引,它只在三维数据类型上使用R树索引。但是,MEMORY存储引擎支持散列索引和B树索引,并允许你选择使用哪种索引。为了选择索引类型,需要考虑在索引数据列上将执行的比较操作类型:

· 对于散列(hash)索引,会在每个数据列值上应用散列函数。生成的结果散列值存储在索引中,并用于执行查询。散列函数实现的算法类似于为不同的输入值生成不同的散列值。使用散列值的好处是散列值比原始值的比较效率更高。散列索引用于执行=或<=>操作等精确匹配的时候速度非常快。但是对于查询一个值的范围效果就非常差了:

id < 30

weight BETWEEN 100 AND 150

· B树索引可以用于高效率地执行精确的或者基于范围(使用操作<、<=、=、>=、>、<>、!=和BETWEEN)的比较。B树索引也可以用于LIKE模式匹配,前提是该模式以文字串而不是通配符开头。

如果你使用的MEMORY数据表只进行精确值查询,散列索引是很好的选择。这是MEMORY表使用的默认的索引类型,因此你不需要特意指定。如果你希望在MEMORY表上执行基于范围的比较,应该使用B树索引。为了指定这种索引类型,需要给索引定义添加USING BTREE。例如:

CREATE TABLE lookup

(

id INT NOT NULL,

name CHAR(20),

PRIMARY KEY USING BTREE (id)

) ENGINE = MEMORY;

如果你希望执行的语句的类型允许,单个MEMORY表可以同时拥有散列索引和B树索引,即使在同一个数据列上。

有些类型的比较不能使用索引。如果你只是通过把值传递到函数(例如STRCMP())中来执行比较操作,那么对它进行索引就没有价值。服务器必须计算出每个数据行的函数值,它会排除数据列上索引的使用。

使用慢查询(slow-query)日志来识别执行情况较差的查询。这个日志可以帮助你找出从索引中受益的查询。你可以直接查看日志(它是文本文件),或者使用mysqldumpslow工具来统计它的内容。如果某个给定的查询多次出现在"慢查询"日志中,这就是一个线索,某个查询可能没有优化编写。你可以重新编写它,使它运行得更快。你要记住,在评估"慢查询"日志的时候,"慢"是根据实际时间测定的,在负载较大的服务器上"慢查询"日志中出现的查询会多一些。

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