澳门金沙vip客观利用MySQL索引建设构造高素质查询语句

MySQL的优化主要分为结构优化(Scheme optimization)和查询优化(Query
optimization)。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容完全基于上文的理论基础,实际上一旦理解了索引背后的机制,那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理,并且可以理解这些策略背后的逻辑。

本章的内容完全基于上文的理论基础,实际上一旦理解了索引背后的机制,那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理,并且可以理解这些策略背后的逻辑。

本章的内容完全基于上文的理论基础,实际上一旦理解了索引背后的机制,那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理,并且可以理解这些策略背后的逻辑。

  示例数据库

  示例数据库

  示例数据库

  为了讨论索引策略,需要一个数据量不算小的数据库作为示例。本文选用MySQL官方文档中提供的示例数据库之一:employees。这个数据库关系复杂度适中,且数据量较大。下图是这个数据库的E-R关系图(引用自MySQL官方手册):

  为了讨论索引策略,需要一个数据量不算小的数据库作为示例。本文选用MySQL官方文档中提供的示例数据库之一:employees。这个数据库关系复杂度适中,且数据量较大。下图是这个数据库的E-R关系图(引用自MySQL官方手册):

  为了讨论索引策略,需要一个数据量不算小的数据库作为示例。本文选用MySQL官方文档中提供的示例数据库之一:employees。这个数据库关系复杂度适中,且数据量较大。下图是这个数据库的E-R关系图(引用自MySQL官方手册):

  

  

  

澳门金沙vip 1

澳门金沙vip 2

澳门金沙vip 3

 

 

 

  图12

  图12

  图12

  MySQL官方文档中关于此数据库的页面为

  MySQL官方文档中关于此数据库的页面为

  MySQL官方文档中关于此数据库的页面为

  最左前缀原理与相关优化

  最左前缀原理与相关优化

  最左前缀原理与相关优化

  高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引,这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关,下面通过例子说明最左前缀原理。

  高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引,这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关,下面通过例子说明最左前缀原理。

  高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引,这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关,下面通过例子说明最左前缀原理。

  这里先说一下联合索引的概念。在上文中,我们都是假设索引只引用了单个的列,实际上,MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列,这种索引叫做联合索引,一般的,一个联合索引是一个有序元组,其中各个元素均为数据表的一列,实际上要严格定义索引需要用到关系代数,但是这里我不想讨论太多关系代数的话题,因为那样会显得很枯燥,所以这里就不再做严格定义。另外,单列索引可以看成联合索引元素数为1的特例。

  这里先说一下联合索引的概念。在上文中,我们都是假设索引只引用了单个的列,实际上,MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列,这种索引叫做联合索引,一般的,一个联合索引是一个有序元组,其中各个元素均为数据表的一列,实际上要严格定义索引需要用到关系代数,但是这里我不想讨论太多关系代数的话题,因为那样会显得很枯燥,所以这里就不再做严格定义。另外,单列索引可以看成联合索引元素数为1的特例。

  这里先说一下联合索引的概念。在上文中,我们都是假设索引只引用了单个的列,实际上,MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列,这种索引叫做联合索引,一般的,一个联合索引是一个有序元组,其中各个元素均为数据表的一列,实际上要严格定义索引需要用到关系代数,但是这里我不想讨论太多关系代数的话题,因为那样会显得很枯燥,所以这里就不再做严格定义。另外,单列索引可以看成联合索引元素数为1的特例。

  以employees.titles表为例,下面先查看其上都有哪些索引:

  以employees.titles表为例,下面先查看其上都有哪些索引:

  以employees.titles表为例,下面先查看其上都有哪些索引:

SHOW INDEX FROM employees.titles;
+——–+————+———-+————–+————-+———–+————-+——+————+
| Table  | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name |
Collation | Cardinality | Null | Index_type |
+——–+————+———-+————–+————-+———–+————-+——+————+
| titles |          0 | PRIMARY  |            1 | emp_no      |
A         |        NULL |      | BTREE      |
| titles |          0 | PRIMARY  |            2 | title       |
A         |        NULL |      | BTREE      |
| titles |          0 | PRIMARY  |            3 | from_date   |
A         |      443308 |      | BTREE      |
| titles |          1 | emp_no   |            1 | emp_no      |
A         |      443308 |      | BTREE      |
+——–+————+———-+————–+————-+———–+————-+——+————+

SHOW INDEX FROM employees.titles;
+——–+————+———-+————–+————-+———–+————-+——+————+
| Table  | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name |
Collation | Cardinality | Null | Index_type |
+——–+————+———-+————–+————-+———–+————-+——+————+
| titles |          0 | PRIMARY  |            1 | emp_no      |
A         |        NULL |      | BTREE      |
| titles |          0 | PRIMARY  |            2 | title       |
A         |        NULL |      | BTREE      |
| titles |          0 | PRIMARY  |            3 | from_date   |
A         |      443308 |      | BTREE      |
| titles |          1 | emp_no   |            1 | emp_no      |
A         |      443308 |      | BTREE      |
+——–+————+———-+————–+————-+———–+————-+——+————+

SHOW INDEX FROM employees.titles;
+——–+————+———-+————–+————-+———–+————-+——+————+
| Table  | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name |
Collation | Cardinality | Null | Index_type |
+——–+————+———-+————–+————-+———–+————-+——+————+
| titles |          0 | PRIMARY  |            1 | emp_no      |
A         |        NULL |      | BTREE      |
| titles |          0 | PRIMARY  |            2 | title       |
A         |        NULL |      | BTREE      |
| titles |          0 | PRIMARY  |            3 | from_date   |
A         |      443308 |      | BTREE      |
| titles |          1 | emp_no   |            1 | emp_no      |
A         |      443308 |      | BTREE      |
+——–+————+———-+————–+————-+———–+————-+——+————+

 

 

 

  从结果中可以到titles表的主索引为,还有一个辅助索引。为了避免多个索引使事情变复杂(MySQL的SQL优化器在多索引时行为比较复杂),这里我们将辅助索引drop掉:

  从结果中可以到titles表的主索引为,还有一个辅助索引。为了避免多个索引使事情变复杂(MySQL的SQL优化器在多索引时行为比较复杂),这里我们将辅助索引drop掉:

  从结果中可以到titles表的主索引为,还有一个辅助索引。为了避免多个索引使事情变复杂(MySQL的SQL优化器在多索引时行为比较复杂),这里我们将辅助索引drop掉:

  ALTER TABLE employees.titles DROP INDEX emp_no;

  ALTER TABLE employees.titles DROP
INDEX emp_no;

  ALTER TABLE employees.titles DROP
INDEX emp_no;

  这样就可以专心分析索引PRIMARY的行为了。

  这样就可以专心分析索引PRIMARY的行为了。

  这样就可以专心分析索引PRIMARY的行为了。

 

 

 

  情况一:全列匹配。

  情况一:全列匹配。

  情况一:全列匹配。

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no=’10001′ AND
title=’Senior Engineer’ AND from_date=’1986-06-26′;
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+
| id | select_type | table  | type  | possible_澳门金沙vip,keys | key     |
key_len | ref               | rows | Extra |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+
|  1 | SIMPLE      | titles | const | PRIMARY       | PRIMARY | 59     
| const,const,const |    1 |       |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+

EXPLAIN SELECT * FROM
employees.titles WHERE emp_no=’10001′ AND title=’Senior Engineer’ AND
from_date=’1986-06-26′;
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     |
key_len | ref               | rows | Extra |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+
|  1 | SIMPLE      | titles | const | PRIMARY       | PRIMARY | 59     
| const,const,const |    1 |       |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+

EXPLAIN SELECT * FROM
employees.titles WHERE emp_no=’10001′ AND title=’Senior Engineer’ AND
from_date=’1986-06-26′;
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     |
key_len | ref               | rows | Extra |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+
|  1 | SIMPLE      | titles | const | PRIMARY       | PRIMARY | 59     
| const,const,const |    1 |       |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+

 

 

 

  很明显,当按照索引中所有列进行精确匹配(这里精确匹配指“=”或“IN”匹配)时,索引可以被用到。这里有一点需要注意,理论上索引对顺序是敏感的,但
是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引,例如我们将where中的条件顺序颠倒:

  很明显,当按照索引中所有列进行精确匹配(这里精确匹配指“=”或“IN”匹配)时,索引可以被用到。这里有一点需要注意,理论上索引对顺序是敏感的,但
是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引,例如我们将where中的条件顺序颠倒:

  很明显,当按照索引中所有列进行精确匹配(这里精确匹配指“=”或“IN”匹配)时,索引可以被用到。这里有一点需要注意,理论上索引对顺序是敏感的,但
是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引,例如我们将where中的条件顺序颠倒:

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date=’1986-06-26′
AND emp_no=’10001′ AND title=’Senior Engineer’;
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     |
key_len | ref               | rows | Extra |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+
|  1 | SIMPLE      | titles | const | PRIMARY       | PRIMARY | 59     
| const,const,const |    1 |       |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+

EXPLAIN SELECT * FROM
employees.titles WHERE from_date=’1986-06-26′ AND emp_no=’10001′ AND
title=’Senior Engineer’;
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     |
key_len | ref               | rows | Extra |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+
|  1 | SIMPLE      | titles | const | PRIMARY       | PRIMARY | 59     
| const,const,const |    1 |       |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+

EXPLAIN SELECT * FROM
employees.titles WHERE from_date=’1986-06-26′ AND emp_no=’10001′ AND
title=’Senior Engineer’;
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     |
key_len | ref               | rows | Extra |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+
|  1 | SIMPLE      | titles | const | PRIMARY       | PRIMARY | 59     
| const,const,const |    1 |       |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+

 

 

 

  效果是一样的。

  效果是一样的。

  效果是一样的。

  情况二:最左前缀匹配。

  情况二:最左前缀匹配。

  情况二:最左前缀匹配。

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no=’10001′;
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+——-+
| id | select_type | table  | type | possible_keys | key     |
key_len | ref   | rows | Extra |
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+——-+
|  1 | SIMPLE      | titles | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       |
const |    1 |       |
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+——-+

EXPLAIN SELECT * FROM
employees.titles WHERE emp_no=’10001′;
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+——-+
| id | select_type | table  | type | possible_keys | key     |
key_len | ref   | rows | Extra |
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+——-+
|  1 | SIMPLE      | titles | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       |
const |    1 |       |
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+——-+

EXPLAIN SELECT * FROM
employees.titles WHERE emp_no=’10001′;
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+——-+
| id | select_type | table  | type | possible_keys | key     |
key_len | ref   | rows | Extra |
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+——-+
|  1 | SIMPLE      | titles | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       |
const |    1 |       |
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+——-+

 

 

 

  当查询条件精确匹配索引的左边连续一个或几个列时,如或,所以可以被用到,但是只能用到一部分,即条件所组成的最左前缀。上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引,但是
key_len为4,说明只用到了索引的第一列前缀。

  当查询条件精确匹配索引的左边连续一个或几个列时,如或,所以可以被用到,但是只能用到一部分,即条件所组成的最左前缀。上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引,但是
key_len为4,说明只用到了索引的第一列前缀。

  当查询条件精确匹配索引的左边连续一个或几个列时,如或,所以可以被用到,但是只能用到一部分,即条件所组成的最左前缀。上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引,但是
key_len为4,说明只用到了索引的第一列前缀。

  情况三:查询条件用到了索引中列的精确匹配,但是中间某个条件未提供。

  情况三:查询条件用到了索引中列的精确匹配,但是中间某个条件未提供。

  情况三:查询条件用到了索引中列的精确匹配,但是中间某个条件未提供。

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no=’10001′ AND
from_date=’1986-06-26′;
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+————-+
| id | select_type | table  | type | possible_keys | key     |
key_len | ref   | rows | Extra       |
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+————-+
|  1 | SIMPLE      | titles | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       |
const |    1 | Using where |
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+————-+

EXPLAIN SELECT * FROM
employees.titles WHERE emp_no=’10001′ AND from_date=’1986-06-26′;
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+————-+
| id | select_type | table  | type | possible_keys | key     |
key_len | ref   | rows | Extra       |
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+————-+
|  1 | SIMPLE      | titles | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       |
const |    1 | Using where |
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+————-+

EXPLAIN SELECT * FROM
employees.titles WHERE emp_no=’10001′ AND from_date=’1986-06-26′;
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+————-+
| id | select_type | table  | type | possible_keys | key     |
key_len | ref   | rows | Extra       |
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+————-+
|  1 | SIMPLE      | titles | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       |
const |    1 | Using where |
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+————-+

 

 

 

  此时索引使用情况和情况二相同,因为title未提供,所以查询只用到了索引的第一列,而后面的from_date虽然也在索引中,但是由于
title不存在而无法和左前缀连接,因此需要对结果进行扫描过滤from_date(这里由于emp_no唯一,所以不存在扫描)。如果想让
from_date也使用索引而不是where过滤,可以增加一个辅助索引,此时上面的查询会使用这个索引。除此之外,还可以使用一种称之为“隔离列”的优化方法,将emp_no与from_date
之间的“坑”填上。

  此时索引使用情况和情况二相同,因为title未提供,所以查询只用到了索引的第一列,而后面的from_date虽然也在索引中,但是由于
title不存在而无法和左前缀连接,因此需要对结果进行扫描过滤from_date(这里由于emp_no唯一,所以不存在扫描)。如果想让
from_date也使用索引而不是where过滤,可以增加一个辅助索引,此时上面的查询会使用这个索引。除此之外,还可以使用一种称之为“隔离列”的优化方法,将emp_no与from_date
之间的“坑”填上。

  此时索引使用情况和情况二相同,因为title未提供,所以查询只用到了索引的第一列,而后面的from_date虽然也在索引中,但是由于
title不存在而无法和左前缀连接,因此需要对结果进行扫描过滤from_date(这里由于emp_no唯一,所以不存在扫描)。如果想让
from_date也使用索引而不是where过滤,可以增加一个辅助索引,此时上面的查询会使用这个索引。除此之外,还可以使用一种称之为“隔离列”的优化方法,将emp_no与from_date
之间的“坑”填上。

  首先我们看下title一共有几种不同的值:

  首先我们看下title一共有几种不同的值:

  首先我们看下title一共有几种不同的值:

SELECT DISTINCT(title) FROM employees.titles;
+——————–+
| title              |
+——————–+
| Senior Engineer    |
| Staff              |
| Engineer           |
| Senior Staff       |
| Assistant Engineer |
| Technique Leader   |
| Manager            |
+——————–+

SELECT DISTINCT(title) FROM
employees.titles;
+——————–+
| title              |
+——————–+
| Senior Engineer    |
| Staff              |
| Engineer           |
| Senior Staff       |
| Assistant Engineer |
| Technique Leader   |
| Manager            |
+——————–+

SELECT DISTINCT(title) FROM
employees.titles;
+——————–+
| title              |
+——————–+
| Senior Engineer    |
| Staff              |
| Engineer           |
| Senior Staff       |
| Assistant Engineer |
| Technique Leader   |
| Manager            |
+——————–+

 

 

 

  只有7种。在这种成为“坑”的列值比较少的情况下,可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀:

  只有7种。在这种成为“坑”的列值比较少的情况下,可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀:

  只有7种。在这种成为“坑”的列值比较少的情况下,可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀:

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles
WHERE emp_no=’10001′
AND title IN (‘Senior Engineer’, ‘Staff’, ‘Engineer’, ‘Senior Staff’,
‘Assistant Engineer’, ‘Technique Leader’, ‘Manager’)
AND from_date=’1986-06-26′;
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     |
key_len | ref  | rows | Extra       |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
|  1 | SIMPLE      | titles | range | PRIMARY       | PRIMARY | 59     
| NULL |    7 | Using where |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+

EXPLAIN SELECT * FROM
employees.titles
WHERE emp_no=’10001′
AND title IN (‘Senior Engineer’, ‘Staff’, ‘Engineer’, ‘Senior Staff’,
‘Assistant Engineer’, ‘Technique Leader’, ‘Manager’)
AND from_date=’1986-06-26′;
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     |
key_len | ref  | rows | Extra       |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
|  1 | SIMPLE      | titles | range | PRIMARY       | PRIMARY | 59     
| NULL |    7 | Using where |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+

EXPLAIN SELECT * FROM
employees.titles
WHERE emp_no=’10001′
AND title IN (‘Senior Engineer’, ‘Staff’, ‘Engineer’, ‘Senior Staff’,
‘Assistant Engineer’, ‘Technique Leader’, ‘Manager’)
AND from_date=’1986-06-26′;
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     |
key_len | ref  | rows | Extra       |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
|  1 | SIMPLE      | titles | range | PRIMARY       | PRIMARY | 59     
| NULL |    7 | Using where |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+

 

 

 

  这次key_len为59,说明索引被用全了,但是从type和rows看出IN实际上执行了一个range查询,这里检查了7个key。看下两种查询的性能比较:

  这次key_len为59,说明索引被用全了,但是从type和rows看出IN实际上执行了一个range查询,这里检查了7个key。看下两种查询的性能比较:

  这次key_len为59,说明索引被用全了,但是从type和rows看出IN实际上执行了一个range查询,这里检查了7个key。看下两种查询的性能比较: