你确定真正理解联合索引和最左前缀原则?

我欲只争朝夕
发布于 2023-11-3 10:44
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介绍

前文已经说了explain命令的大部分参数,接着图解: EXPLAIN 实战-1这篇文章把explain的key_len参数分享完,接着分享最左前缀原则,建立如下的表,其中name列和address列都建立了索引

CREATE TABLE `teacher` (
 `id` int(10) NOT NULL,
 `name` char(20) NOT NULL,
 `address` varchar(100) DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `idx_name` (`name`),
 KEY `idx_addr` (`address`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

执行如下命令

explain select * from teacher where name = "张三"

explain select * from teacher where address = "北京"

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问题来喽,这些key_len是怎么算出来的呢?


key_len

key_len表示索引使用的字节数,根据这个值,就可以判断索引使用情况,特别是在组合索引的时候,判断所有的索引字段是否都被查询用到


字符串类型

类型

大小

CHAR

0-255字节

VARCHAR

0-65535字节


char和varchar跟字符编码也有密切的联系latin1占用一个字节,gbk占用2个字节,utf8占用3个字节,utf8mb4占用4个字节(不同字符编码占用的存储空间不同)


char和varchar跟字符编码也有密切的联系

latin1占用一个字节,gbk占用2个字节,utf8占用3个字节,utf8mb4占用4个字节(不同字符编码占用的存储空间不同)


字符类型-索引字段为char类型+不可为Null时


char(n)=n*(utf8mb4=4,utf8=3,gbk=2,latin1=1)

所以上面第一个列子(查询name=张三)的key_len为20*3=60

下文中为了描述方便,编码类型默认为utf8


字符类型-索引字段为char类型+允许为Null时


char(n)=n*3+1(允许null,是否为空的标记)


字符类型-索引字段为varchar类型+不可为Null时


varchar(n)=n*3+2(变长列,记录当前数据存了多少)


字符类型-索引字段为varchar类型+允许为Null时


varchar(n)=n*3+1(允许null)+2(变长列)

所以上面第二个例子(查询住址=北京)的key_len为100*3+1+2=303

类型

大小

TINYINT

1字节

INT或INTEGER

4字节

DATE


3字节

TIME

3字节


整数/浮点数/时间类型的索引长度


Not Null=字段本身的长度Null=字段本身的长度+1


再回头看看前面的例子,是不是很容易就理解了呢?整数时间类型的小编就不再举例,自己写个例子就很容易就理解了


最左前缀原则

查询


主要针对组合索引,满足如下2个条件即可满足左前缀原则


  1. 需要查询的列和组合索引的列顺序一致
  2. 查询不要跨列


构造数据如下,其中在name,address,country上建了联合索引


CREATE TABLE `people` (
 `name` varchar(50) NOT NULL,
 `address` varchar(50) NOT NULL,
 `country` varchar(50) NOT NULL,
 KEY `idx_name_addr_country` (`name`,`address`,`country`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;


先简单举个例子,然后总结一下

explain select * from people where name = "jack"
and address = "beijing" and country = "china"

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type为ref,key_len为456=(50*3+2)*3,联合索引的所有列都使用了


explain select * from people where name = "jack"

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type为ref,key_len为152=50*3+2,联合索引只使用了name列


explain select * from people where address = "beijing"

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type为index,并没有走索引,简单说一下index和ref的区别


index:这种类型表示mysql会对整个该索引进行扫描。要想用到这种类型的索引,对这个索引并无特别要求,只要是索引,或者某个联合索引的一部分,mysql都可能会采用index类型的方式扫描。但是呢,缺点是效率不高,mysql会从索引中的第一个数据一个个的查找到最后一个数据,直到找到符合判断条件的某个索引。所以,上述语句会触发索引扫描


ref:这种类型表示mysql会根据特定的算法快速查找到某个符合条件的索引,而不是会对索引中每一个数据都进行一一的扫描判断,也就是所谓你平常理解的使用索引查询会更快的取出数据。而要想实现这种查找,索引却是有要求的,要实现这种能快速查找的算法,索引就要特定的数据结构。简单说,也就是索引字段的数据必须是有序的,才能实现这种类型的查找,才能利用到索引。


总结几个典型的例子,联合索引为key idx_a_b_c(a,b,c)

sql

是否使用索引

where a = x and b = x and c = x

where a = x and b = x

是,部分索引

where a = x

是,部分索引

where b = x

否,不包含最左列a

where b = x and c = x

否,不包含最左列a


排序

最左前缀原则不仅用在查询中,还能用在排序中。MySQL中,有两种方式生成有序结果集:


  1. 通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据
  2. Filesort排序,对返回的数据进行排序


因为索引的结构是B+树,索引中的数据是按照一定顺序进行排列的,所以在排序查询中如果能利用索引,就能避免额外的排序操作。EXPLAIN分析查询时,Extra显示为Using index。


所有不是通过索引直接返回排序结果的操作都是Filesort排序,也就是说进行了额外的排序操作。EXPLAIN分析查询时,Extra显示为Using filesort,当出现Using filesort时对性能损耗较大,所以要尽量避免Using filesort


还是先举2个例子,然后总结


explain select * from people order by name

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Extra列只有Using index,即根据索引顺序进行扫描


explain select * from people order by address

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Extra列有Using filesort,进行了额外排序


总结:假如说有如下联合索引,key idx_a_b_c(a,b,c)


order by 能使用索引排序


order by a
order by a,b
order by a,b,c
order by a desc, b desc, c desc
where a = const order by b,c
where a = const and b = const order by c
where a = const and b > const order by b,c


order by 不能使用索引进行排序


order by b
order by c
order by b, c
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 //范围查询


有时间会单开一篇文章介绍order by优化,这里只做个粗浅的介绍


联合索引特性

增加开销。建一个联合索引(col1,col2,col3),实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引,都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表,使用联合索引会大大增加开销!


覆盖索引。对联合索引(col1,col2,col3),如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据,而无需回表,这了很多的随机io操作。io操作,特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以,在真正的实际应用中,覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。


效率高。索引列越多,通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表,有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据,如果只有单值索引,那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据,然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据,然后再排序,再分页;如果是联合索引,通过索引筛选出1000w*10%*10% *10%=1w,效率提升可想而知!




文章转载自公众号:Java识堂

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已于2023-11-3 10:44:07修改
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