Mysql使用索引实现查询优化
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2020-12-15
21:36:32
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Mysql使用索引实现查询优化使用索引实现查询优化
索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典，如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y
字母，再找到剩下的sql。如果没有索引，那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的。
1.索引的优点索引的优点
假设你拥有三个未索引的表t1、t2和t3，每个表都分别包含数据列i1、i2和i3，并且每个表都包含了1000条数据行，其序号从1
到1000。查找某些值匹配的数据行组合的查询可能如下所示：
SELECT t1.i1, t2.i2, t3.i3
FROM t1, t2, t3
WHERE t1.i1 = t2.i2 AND t2.i1 = t3.i3;
这个查询的结果应该是1000行，每个数据行包含三个相等的值。如果在没有索引的情况下处理这个查询，那么如果我们
不对这些表进行全部地扫描，我们是没有办法知道哪些数据行含有哪些值的。因此你必须尝试所有的组合来查找符合WHERE
条件的记录。可能的组合的数量是1000 x 1000 x 1000（10亿！），它是匹配记录的数量的一百万倍。这就浪费了大量的工
作。这个例子显示，如果没有使用索引，随着表的记录不断增长，处理这些表的联结所花费的时间增长得更快，导致性能很
差。我们可以通过索引这些数据表来显著地提高速度，因为索引让查询采用如下所示的方式来处理：
1．选择表t1中的第一行并查看该数据行的值。
2．使用表t2上的索引，直接定位到与t1的值匹配的数据行。类似地，使用表t3上的索引，直接定位到与表t2的值匹配的数
据行。
3．处理表t1的下一行并重复前面的过程。执行这样的操作直到t1中的所有数据行都被检查过。
在这种情况下，我们仍然对表t1执行了完整的扫描，但是我们可以在t2和t3上执行索引查找，从这些表中直接地获取数据
行。理论上采用这种方式运行上面的查询会快一百万倍。当然这个例子是为了得出结论来人为建立的。然而，它解决的问题却
是现实的，给没有索引的表添加索引通常会获得惊人的性能提高。
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2.索引的代价索引的代价
首先，索引加快了检索的速度，但是减慢了插入和删除的速度，同时还减慢了更新被索引的数据列中的值的速度。也就是说，
索引减慢了大多数涉及写操作的速度。发生这种现象的原因在于写入一条记录的时候不但需要写入数据行，还需要改变所有的
索引。数据表带有的索引越多，需要做出的修改就越多，平均性能的降低程度也就越大。在本文的”高效率载入数据”部分中，
我们将更细致地了解这些现象并找出处理方法。
其次，索引会花费磁盘空间，多个索引相应地花费更多的磁盘空间。这可能导致更快地到达数据表的大小限制：
· 对于MyISAM表，频繁地索引可能引起索引文件比数据文件更快地达到最大限制。
· 对于BDB表，它把数据和索引值一起存储在同一个文件中，添加索引引起这种表更快地达到最大文件限制。
· 在InnoDB的共享表空间中分配的所有表都竞争使用相同的公共空间池，因此添加索引会更快地耗尽表空间中的存储。但
是，与MyISAM和BDB表使用的文件不同，InnoDB共享表空间并不受操作系统的文件大小限制，因为我们可以把它配置成使
用多个文件。只要有额外的磁盘空间，你就可以通过添加新组件来扩展表空间。
使用单独表空间的InnoDB表与BDB表受到的约束是一样的，因为它的数据和索引值都存储在单个文件中。
这些要素的实际含义是：如果你不需要使用特殊的索引帮助查询执行得更快，就不要建立索引。
3.选择索引选择索引
假设你已经知道了建立索引的语法，但是语法不会告诉你数据表应该如何索引。这要求我们考虑数据表的使用方式。这一
部分指导你如何识别出用于索引的备选数据列，以及如何最好地建立索引：
用于搜索、排序和分组的索引数据列并不仅仅是用于输出显示的。换句话说，用于索引的最好的备选数据列是那些出现在
WHERE子句、join子句、ORDER BY或GROUP BY子句中的列。仅仅出现在SELECT关键字后面的输出数据列列表中的数据
列不是很好的备选列：
SELECT
col_a <- 不是备选列
FROM
tbl1 LEFT JOIN tbl2
ON tbl1.col_b = tbl2.col_c <- 备选列
WHERE
col_d = expr; <- 备选列
当然，显示的数据列与WHERE子句中使用的数据列也可能相同。我们的观点是输出列表中的数据列本质上不是用于索引
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