第08章_索引的创建与设计原则
# 第 08 章 索引的创建与设计原则
# 1. 索引的声明与使用
# 1.1 索引的分类
MySQL 的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。
- 从
功能逻辑上说,索引主要有 4 种,分别是普通索引、唯一索引、主键索引、全文索引。 - 按照
物理实现方式,索引可以分为 2 种:聚簇索引和非聚簇索引。 - 按照
作用字段个数进行划分,分成单列索引和联合索引。
1)普通索引
在创建普通索引时,不附加任何可限制条件,只是用于提高查询效率。这类索引可以创建在任何数据类型中,其值是否唯一和非空,要由字段本身的完整性约束条件决定。建立索引以后,可以通过索引进行查询。例如,在表 student 的字段 name 上建立一个普通索引,查询记录时就可以根据该索引进行查询。
2)唯一性索引
使用UNIQUE参数可以设置索引为唯一性索引。在创建唯一性索引时,限制该索引的值必须是唯一的,但允许有空值。在一张数据表里可以有多个唯一索引。
例如,在表 student 的字段 email 中创建唯一性索引,那么字段 email 的值就必须是唯一的。通过唯一性索引,可以更快速地确定某条记录。
3)主键索引
主键索引就是一种特殊的唯一性索引,在唯一索引的基础上增加了不为空的约束,也就是NOT NULL+UNIQUE,一张表里最多只有一个主键索引。
Why?这是由主键索引的物理实现方式决定的,因为数据存储在文件中只能按照一种顺序进行存储。
4)单列索引
在表中的单个字段上创建索引。单列索引只根据该字段进行索引。单列索引可以是普通索引,也可以是唯一性索引, 还可以是全文索引。只要保证该索引只对应一个字段即可。一个表可以有多个单列索引。
5)多列(组合、联合)索引
多列索引是在表的多个字段组合上创建一个索引。该索引指向创建时对应的多个字段,可以通过这几个字段进行查询,但是只有查询条件中使用了这些字段中的第一个字段时才会被使用。
例如,在表中的字段 id、name 和 gender 上建立一个多列索引idx_id_name_gender,只有在查询条件中使用了字段 id 时该索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合。
6)全文索引
全文索引(也称全文检索)是目前搜索引擎使用的一种关键技术。它能够利用分词技术等多种算法智能分析出文本文字中关键词的频率和重要性,然后按照一定的算法规则智能地筛选出我们想要的搜索结果。全文索引非常适合大型数据集,对于小的数据集,它的用处比较小。
使用参数FULLTEXT可以设置索引为全文索引。在定义索引的列上支持值的全文查找,允许在这些索引列中插入重复值和空值。全文索引只能创建在CHAR、VARCHAR或TEXT类型及其系列类型的字段上,查询数据量较大的字符串类型的字段时,使用全文索引可以提高查询速度。
例如,表 student 的字段 information 是 TEXT 类型,该字段包含了很多文字信息。在字段 information 上建立全文索引后,可以提高查询字段 information 的速度
全文索引典型的有两种类型:自然语言的全文索引和布尔全文索引
自然语言搜索引擎将计算每一个文档对象和查询的相关度。这里,相关度是基于匹配的关键词的个数,以及关键词在文档中出现的次数。在整个索引中出现次数越少的词语,匹配时的相关度就越高。 相反,非常常见的单词将不会被搜索,如果一个词语在超过 50%的记录中都出现了,那么自然语言的搜索将不会搜索这类词语。
MySQL 数据库从 3.23.23 版开始支持全文索引,但在 MySQL5.6.4 以前只有 MyISAM 支持,5.6.4 版本以后InnoDB 才支持全文索引。但是官方版本不支持中文分词,需要第三方分词插件。在 5.7.6 版本,MySQL 内置了ngram 全文解析器,用来支持亚洲语种的分词。测试或使用全文索引时,要先看一下自己的 MySQL 版本、存储引擎和数据类型是否支持全文索引。
随着大数据时代的到来,关系型数据库在应对全文索引需求时已力不从心,逐渐被Solr、Elasticsearch等专门的搜索引擎所替代。
7)空间索引
使用参数 SPATIAL可以设置索引为空间索引。空间索引只能建立在空间数据类型上,这样可以提高系统获取空间数据的效率。MySQL 中的空间数据类型包括GEOMETRY、POINT、LINESTRING和POLYGON等。目前只有 MyISAM 存储引擎支持空间检索,而且索引的字段不能为空值。
小结:不同的存储引擎支持的索引类型也不一样:
- InnoDB:支持 B-tree、Full-text 等索引,不支持 Hash 索引。
- MyISAM:支持 B-tree、Full-text 等索引,不支持 Hash 索引。
- Memory:支持 B-tree、Hash 等索引,不支持 Full-text 索引。
- NDB:支持 Hash 索引,不支持 B-tree、Full-text 等索引。
- Archive:不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引。
# 1.2 查看索引
SHOW CREATE TABLE table_name;
SHOW CREATE TABLE table_name\G
SHOW INDEX FROM table_name;
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SHOW INDEX FROM table_name\G
*************************** 1. row ***************************
Table: book
Non_unique: 1
Key_name: year_publication
Seq_in_index: 1
Column_name: year_publication
Collation: A
Cardinality: 0
Sub_part: NULL
Packed: NULL
Null: YES
Index_type: BTREE
Comment:
Index_comment:
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Non_unique: 索引是否唯一。如果值为 1,表示该索引允许重复值;如果值为 0,表示该索引是唯一的,不允许重复值。
Key_name: 索引的名称。在这里是 year_publication。
Seq_in_index: 列在索引中的顺序。如果索引包含多个列,这个字段表示每个列在索引中的位置
Column_name: 索引中包含的列名。在这里是 year_publication。
Collation: 索引的排序方式。A 表示升序。
Cardinality: 索引的基数,表示索引中唯一值的近似数量。值为 0 通常表示索引刚创建,还没有统计数据。
Sub_part: 如果是部分索引,表示索引的前缀长度。NULL 表示整个列都包含在索引中。
Packed: 索引键是否被压缩。NULL 表示没有压缩。
Null: 列是否允许 NULL 值。YES 表示允许 NULL 值。
Index_type: 索引的类型。这里是 BTREE,表示使用 B 树结构。
Comment: 索引的注释。
Index_comment: 关于索引的额外注释。
# 1.3 创建索引
MySQL 8.0 Reference Manual :: 15.1.15 CREATE INDEX Statement (opens new window)
MySQL 支持多种方法在单个或多个列上创建索引:在创建表的定义语句CREATE TABLE中指定索引列,使用ALTER TABLE语句在存在的表上创建索引,或者使用CREATE INDEX语句在已存在的表上添加索引。
# 1.3.1 创建表的时候创建索引
隐式的创建索引
使用 CREATE TABLE 创建表时,除了可以定义列的数据类型外,还可以定义主键约束、外键约束或者唯一性约束,而不论创建哪种约束,在定义约束的同时相当于在指定列上创建了一个索引。
CREATE TABLE dept(
dept_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
dept_name VARCHAR(20)
);
CREATE TABLE emp(
emp_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
emp_name VARCHAR(20) UNIQUE,
dept_id INT,
CONSTRAINT emp_dept_id_fk FOREIGN KEY(dept_id) REFERENCES dept(dept_id)
);
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显式创建表时创建索引,基本语法格式如下:
CREATE TABLE table_name(
[col_name data_type]
[UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY] [index_name](col_name [length]) [ASC | DESC]
);
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UNIQUE、FULLTEXT和SPATIAL为可选参数,分别表示唯一索引、全文索引和空间索引;INDEX与KEY为同义词,两者的作用相同,用来指定创建索引;index_name指定索引的名称,为可选参数,如果不指定,那么 MySQL 默认 col_name 为索引名;col_name为需要创建索引的字段列,该列必须从数据表中定义的多个列中选择;length为可选参数,表示索引的长度,只有字符串类型的字段才能指定索引长度;只有普通索引可以指定索引长度,唯一索引,主键索引,全文索引,空间索引均不能指定索引长度ASC或DESC指定升序或者降序的索引值存储。
1)创建普通索引
在 book 表中的 year_publication 字段上建立普通索引,SQL 语句如下:
CREATE TABLE book(
book_id INT ,
book_name VARCHAR(100),
year_publication YEAR,
INDEX(year_publication),
INDEX idx_bname(book_name)
);
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2)创建唯一索引
CREATE TABLE test(
id INT NOT NULL,
name varchar(30) NOT NULL,
UNIQUE INDEX uk_idx_id(id)
);
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3)主键索引
通过定义主键约束的方式定义主键索引。设定为主键后数据库会自动建立索引,innodb 为聚簇索引,语法:
- 随表一起创建索引
CREATE TABLE student (
id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
student_no VARCHAR(200),
student_name VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id)
);
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- 删除主键索引
ALTER TABLE student
drop PRIMARY KEY ;
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提示
修改主键索引:必须先删除掉(drop)原索引,再新建(add)索引
4)创建单列索引
CREATE TABLE test2(
id INT NOT NULL,
name CHAR(50) NULL,
INDEX single_idx_name(name(20))
);
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5)创建组合索引
CREATE TABLE test3(
id INT(11) NOT NULL,
name CHAR(30) NOT NULL,
age INT(11) NOT NULL,
info VARCHAR(255),
INDEX multi_idx(id,name,age)
);
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6)创建全文索引
FULLTEXT 全文索引可以用于全文检索,并且只为 CHAR 、VARCHAR 和 TEXT 列创建索引。索引总是对整个列进行,不支持局部 (前缀) 索引。
CREATE TABLE test (
info VARCHAR(255),
INDEX idx_info_part(info(50)) # 指定无效
);
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提示
只有普通索引可以指定索引长度
CREATE TABLE papers (
id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
title varchar(200) DEFAULT NULL,
content text,
PRIMARY KEY (id),
FULLTEXT KEY title (title,content)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
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提示
在 MySQL5.7 及之后版本中可以不指定最后的 ENGINE 了,因为在此版本中 InnoDB 支持全文索引。
全文索引的查询方式
不同于 like 方式的查询
SELECT * FROM papers WHERE content LIKE '%查询字符串%';
全文索引用 match+against 方式查询
SELECT * FROM papers WHERE MATCH(title,content) AGAINST('查询字符串');
注意
- 使用全文索引前,注意版本支持情况;
- 全文索引比 like + % 快 N 倍,但是可能存在精度问题;
- 如果需要全文索引的是大量数据,建议先添加数据,再创建索引。
根据部分字符创建全文索引
在 MySQL 中,FULLTEXT 索引不支持在索引中指定字段的前几个字符。FULLTEXT 索引只能针对整个字段创建。
如果需要针对字段的前 50 个字符进行索引,可以考虑以下替代方案
① 使用虚拟字段
创建一个虚拟字段来存储前 50 个字符,并对该虚拟字段创建 FULLTEXT 索引
CREATE TABLE test (
info VARCHAR(255),
short_info VARCHAR(50) GENERATED ALWAYS AS (LEFT(info, 50)) STORED,
FULLTEXT INDEX futxt_idx_info (short_info)
);
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② 创建一个新字段并手动填充数据
CREATE TABLE test (
info VARCHAR(255),
short_info VARCHAR(50),
FULLTEXT INDEX futxt_idx_info (short_info)
);
-- 插入数据时手动填充 short_info
INSERT INTO test (info, short_info) VALUES ('your long text', LEFT('your long text', 50));
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7)创建空间索引
空间索引创建中,要求空间类型的字段必须为非空
CREATE TABLE test(
geo GEOMETRY NOT NULL,
SPATIAL INDEX spa_idx_geo(geo)
) ENGINE=MyISAM;
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注意
注意创建时,指定空间类型字段值的非空约束并且表的存储引擎为 MyISAM
# 1.3.2 在已经存在的表上创建索引
- 使用
ALTER TABLE 语句创建索引
ALTER TABLE table_name
ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY]
[index_name](col_name[length],...) [ASC | DESC]
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- 使用
CREATE INDEX创建索引
CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX index_name
ON table_name(col_name[length],...) [ASC | DESC]
2
# 1.4 删除索引
- 使用
ALTER TABLE删除索引
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;
提示
添加 AUTO_INCREMENT 约束字段的唯一索引不能被删除。AUTO_INCREMENT 要求字段必须是主键或者唯一键
- 使用
DROP INDEX语句删除索引
DROP INDEX index_name ON table_name;
提示
删除表中的列时,如果要删除的列为索引的组成部分,则该列也会从索引中删除。如果组成索引的所有列都被删除,则整个索引将被删除。
# 2. MySQL8.0 索引新特性
# 2.1 支持降序索引
降序索引以降序存储键值。虽然在语法上,从 MySQL 4 版本开始就已经支持降序索引的语法了,但实际上该 DESC 定义是被忽略的,直到 MySQL 8.x 版本才开始真正支持降序索引(仅限于 InnoDB 存储引擎)。
MySQL 在 8.0 版本之前创建的仍然是升序索引,使用时进行反向扫描,这大大降低了数据库的效率。在某些场景下,降序索引意义重大。例如,如果一个查询,需要对多个列进行排序,且顺序要求不一致,那么使用降序索引将会避免数据库使用额外的文件排序操作,从而提高性能。
举例:降序索引在 MySQL5.7 和 8.x 中的区别
① 分别在 MySQL 5.7 版本和 MySQL 8.0 版本中创建数据表 ts1,结果如下:
CREATE TABLE ts1(a int,b int,index idx_a_b(a,b desc));
SHOW CREATE TABLE ts1\G
2
*************************** MySQL5.7.26 ***************************
Table: ts1
Create Table: CREATE TABLE `ts1` (
`a` int(11) DEFAULT NULL,
`b` int(11) DEFAULT NULL,
KEY `idx_a_b` (`a`,`b`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
*************************** MySQL8.0.25 ***************************
Table: ts1
Create Table: CREATE TABLE `ts1` (
`a` int DEFAULT NULL,
`b` int DEFAULT NULL,
KEY `idx_a_b` (`a`,`b` DESC)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
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MySQL5.7 从结果可以看出,索引仍然是默认的升序。MySQL8.0 中索引已经是降序了
② 分别在 MySQL5.7 版本和 MySQL8.0 版本的数据表 ts1 中插入 800 条随机数据,执行语句如下:
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE ts_insert()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 1;
WHILE i <= 800
DO
insert into ts1 select rand()*80000,rand()*80000;
SET i = i + 1;
END WHILE;
commit;
END //
DELIMITER ;
#调用
CALL ts_insert();
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③ 查看数据表 ts1 的执行计划
在 MySQL 5.7 版本中查看数据表 ts1 的执行计划,结果如下:
从结果可以看出,执行计划中扫描数为 800,而且使用了 Using filesort。
EXPLAIN SELECT * FROM ts1 ORDER BY a,b DESC LIMIT 5\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: ts1
partitions: NULL
type: index
possible_keys: NULL
key: idx_a_b
key_len: 10
ref: NULL
rows: 800
filtered: 100.00
Extra: Using index; Using filesort
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提示
Using filesort 是 MySQL 中一种速度比较慢的外部排序,能避免是最好的。多数情况下,管理员可以通过优化索引来尽量避免出现 Using filesort,从而提高数据库执行速度。
在 MySQL 8.0 版本中查看数据表 ts1 的执行计划。从结果可以看出,执行计划中扫描数为 5,而且没有使用 Using filesort。
EXPLAIN SELECT * FROM ts1 ORDER BY a,b DESC LIMIT 5;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: ts1
partitions: NULL
type: index
possible_keys: NULL
key: idx_a_b
key_len: 10
ref: NULL
rows: 5
filtered: 100.00
Extra: Using index
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注意
降序索引只对查询中特定的排序顺序有效,如果使用不当,反而查询效率更低。例如,上述查询排序条件改为 order by a desc, b desc,MySQL 5.7 的执行计划要明显好于 MySQL 8.0。
④ 将排序条件修改为 order by a desc, b desc 后,对比不同版本中执行计划的效果。
在 MySQL5.7 版本中查看数据表 ts1 的执行计划,在 MySQL 8.0 版本中查看数据表 ts1 的执行计划。
EXPLAIN SELECT * FROM ts1 ORDER BY a DESC,b DESC LIMIT 5;
从结果可以看出,修改后 MySQL 5.7 的执行计划要明显好于 MySQL8.0。
# 2.2 隐藏索引
在 MySQL5.7 版本及之前,只能通过显式的方式删除索引。此时,如果发现删除索引后出现错误,又只能通过显式创建索引的方式将删除的索引创建回来。如果数据表中的数据量非常大,或者数据表本身比较大,这种操作就会消耗系统过多的资源,操作成本非常高。
从 MySQL8.x 开始支持隐藏索引(invisible indexes),只需要将待删除的索引设置为隐藏索引,使查询优化器不再使用这个索引(即使使用 force index(强制使用索引),优化器也不会使用该索引),确认将索引设置为隐藏索引后系统不受任何响应,就可以彻底删除索引。这种通过先将索引设置为隐藏索引,再删除索引的方式就是软删除。
同时,如果你想验证某个索引删除之后的查询性能影响,就可以暂时先隐藏该索引。
注意
主键不能被设置为隐藏索引。当表中没有显式主键时,表中第一个唯一非空索引会成为隐式主键,也不能设置为隐藏索引。
索引默认是可见的,在使用 CREATE TABLE、CREATE INDEX 或者 ALTER TABLE 等语句时可以通过VISIBLE或者INVISIBLE关键词设置索引的可见性。
1)创建表时直接创建
在 MySQL 中创建隐藏索引通过 SQL 语句 INVISIBLE 来实现,其语法形式如下:
CREATE TABLE tablename(
propname1 type1[CONSTRAINT1],
propname2 type2[CONSTRAINT2],
……
propnamen typen,
INDEX [indexname](propname1 [(length)]) INVISIBLE
);
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上述语句比普通索引多了一个关键字 INVISIBLE,用来标记索引为不可见索引。
2)在已经存在的表上创建
CREATE INDEX indexname
ON tablename(propname[(length)]) INVISIBLE;
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3)通过 ALTER TABLE 语句创建
ALTER TABLE tablename
ADD INDEX indexname (propname[(length)]) INVISIBLE;
2
4)切换索引可见状态
ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name INVISIBLE; #切换成隐藏索引
ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name VISIBLE; #切换成非隐藏索引
2
注意
当索引被隐藏时,它的内容仍然是和正常索引一样实时更新的。如果一个索引需要长期被隐藏,那么可以将其删除,因为索引的存在会影响插入、更新和删除的性能。
通过设置隐藏索引的可见性可以查看索引对调优的帮助。
5)使隐藏索引对查询优化器可见
在 MySQL8.x 版本中,为索引提供了一种新的测试方式,可以通过查询优化器的一个开关use_invisible_indexes来打开某个设置,使隐藏索引对查询优化器可见。如果use_invisible_indexes设置为 off(默认),优化器会忽略隐藏索引。如果设置为 on,即使隐藏索引不可见,优化器在生成执行计划时仍会考虑使用隐藏索引。
(1)在 MySQL 命令行执行如下命令查看查询优化器的开关设置。
select @@optimizer_switch \G
在输出的结果信息中找到如下属性配置。
use_invisible_indexes=off
此属性配置值为 off,说明隐藏索引默认对查询优化器不可见。
(2)使隐藏索引对查询优化器可见,需要在 MySQL 命令行执行如下命令:
set session optimizer_switch="use_invisible_indexes=on"; # 可见
set session optimizer_switch="use_invisible_indexes=off"; # 不可见,默认值
2
SQL 语句执行成功,再次查看查询优化器的开关设置。
select @@optimizer_switch \G
*************************** 1. row ***************************
@@optimizer_switch:index_merge=on,index_merge_union=on,index_merge_sort_union=on,index_merge_intersection=on,engine_condition_pushdown=on,index_condition_pushdown=on,mrr=on,mrr_cost_based=on,block_nested_loop=on,batched_key_access=off,materialization=on,semijoin=on,loosescan=on,firstmatch=on,duplicateweedout=on,subquery_materialization_cost_based=on,use_index_extensions=on,condition_fanout_filter=on,derived_merge=on,use_invisible_indexes=on,skip_scan=on,hash_join=on,subquery_to_derived=off,prefer_ordering_index=on,hypergraph_optimizer=off,derived_condition_pushdown=on
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此时,在输出结果中可以看到如下属性配置
use_invisible_indexes=on
use_invisible_indexes 属性的值为 on,说明此时隐藏索引对查询优化器可见
# 3. 索引的设计原则
为了使索引的使用效率更高,在创建索引时,必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。索引设计不合理或者缺少索引都会对数据库和应用程序的性能造成障碍。 高效的索引对于获得良好的性能非常重要。设计索引时,应该考虑相应准则。
# 3.1 数据准备
第 1 步:创建数据库、创建表
CREATE DATABASE atguigudb1;
USE atguigudb1;
#1.创建学生表和课程表
CREATE TABLE `student_info` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`student_id` INT NOT NULL ,
`name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
`course_id` INT NOT NULL ,
`class_id` INT(11) DEFAULT NULL,
`create_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE `course` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`course_id` INT NOT NULL ,
`course_name` VARCHAR(40) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
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第 2 步:创建模拟数据必需的存储函数
# 函数1:创建随机产生字符串函数
DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_string(n INT) RETURNS VARCHAR(255) #该函数会返回一个字符串
BEGIN
DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';
DECLARE i INT DEFAULT 0;
WHILE i < n DO
SET return_str =CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));
SET i = i + 1;
END WHILE;
RETURN return_str;
END //
DELIMITER ;
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chars_str 包含 26 个小写字母和 26 个大写字母,总共 52 个字符
RAND():生成一个 0 到 1 之间的随机浮点数。[0,1)
RAND() * 52:将随机数放大到 0 到 52 之间。[0,52)
FLOOR(1 + RAND() * 52):将浮点数截断为整数,使结果在 1 到 52 之间(包括 1 和 52)。
# 函数2:创建随机数函数
DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_num (from_num INT ,to_num INT) RETURNS INT(11)
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET i = FLOOR(from_num +RAND()*(to_num - from_num+1)) ;
RETURN i;
END //
DELIMITER ;
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创建函数,假如报错:
This function has none of DETERMINISTIC......
由于开启过慢查询日志 bin-log, 必须为 function 指定 DETERMINISTIC 或 NOT DETERMINISTIC 属性。
主从复制,主机会将写操作记录在 bin-log 日志中。从机读取 bin-log 日志,执行语句来同步数据。如果使用函数来操作数据,可能会导致从机和主机执行的结果不一致,因为这些函数可能依赖于某些条件(如当前时间、随机数等)。所以,默认情况下,mysql 不开启创建函数设置。
查看 mysql 是否允许创建函数:
show variables like 'log_bin_trust_function_creators';1命令开启:允许创建函数设置:
set global log_bin_trust_function_creators=1; # 不加global只是当前窗口有效。1mysqld 重启,上述参数又会消失。永久方法:
- windows 下:
my.ini[mysqld]加上:
log_bin_trust_function_creators=11- linux 下:
/etc/my.cnf下my.cnf[mysqld]加上:
log_bin_trust_function_creators=11- windows 下:
第 3 步:创建插入模拟数据的存储过程
# 存储过程1:创建插入课程表存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_course( max_num INT )
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET autocommit = 0; #设置手动提交事务
REPEAT #循环
SET i = i + 1; #赋值
INSERT INTO course (course_id, course_name ) VALUES (rand_num(10000,10100),rand_string(6));
UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT; #提交事务
END //
DELIMITER ;
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# 存储过程2:创建插入学生信息表存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_stu( max_num INT )
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET autocommit = 0; #设置手动提交事务
REPEAT #循环
SET i = i + 1; #赋值
INSERT INTO student_info (course_id, class_id ,student_id ,NAME ) VALUES
(rand_num(10000,10100),rand_num(10000,10200),rand_num(1,200000),rand_string(6));
UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT; #提交事务
END //
DELIMITER ;
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第 4 步:调用存储过程
CALL insert_course(100);
CALL insert_stu(1000000);
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# 3.2 哪些情况适合创建索引
1)字段的数值有唯一性的限制
索引本身可以起到约束的作用,比如唯一索引、主键索引都可以起到唯一性约束的,因此在数据表中,如果某个字段是唯一的,就可以直接创建唯一性索引,或者主键索引。这样可以更快速地通过该索引来确定某条记录。
提示
业务上具有唯一特性的字段,即使是组合字段,也必须建成唯一索引。(来源:Alibaba)
说明:不要以为唯一索引影响了 insert 速度,这个速度损耗可以忽略,但提高查找速度是明显的。
2)频繁作为 WHERE 查询条件的字段
某个字段在 SELECT 语句的 WHERE 条件中经常被使用到,那么就需要给这个字段创建索引了。尤其是在数据量大的情况下,创建普通索引就可以大幅提升数据查询的效率。
3)经常 GROUP BY 和 ORDER BY 的列
索引就是让数据按照某种顺序进行存储或检索,因此当使用 GROUP BY 对数据进行分组查询,或者使用 ORDER BY 对数据进行排序的时候,就需要对分组或者排序的字段进行索引。如果待排序的列有多个,那么可以在这些列上建立组合索引。
同时存在 GROUP BY 和 ORDER BY 时,可以建立联合索引,联合索引顺序先 GROUP BY 字段,再 ORDER BY 字段,这样效率是最高的。
说明
多个单列索引在多条件查询时只会生效一个索引(MySQL 会选择其中一个限制最严格的作为索引),所以在多条件联合查询的时候 最好创建联合索引。
4)UPDATE、DELETE 的 WHERE 条件列
UPDATE table_name
SET column1 = value1, column2 = value2, ...
WHERE condition;
2
3
UPDATE 和 DELETE 语句需要先根据 WHERE 条件列检索出对应记录,然后再对它进行更新或删除。所以对 WHERE 字段创建索引,能提升效率。如果进行更新的时候,更新的字段是非索引字段,提升的效率会更明显,这是因为非索引字段更新不需要对索引进行维护。
5)DISTINCT 字段需要创建索引
使用 DISTINCT 关键字对某个字段进行去重时,对这个字段创建索引,也会提升查询效率。
索引会把数据按照某种顺序进行排序,所以去重的时候也会快很多。
6)多表 JOIN 连接操作时,创建索引注意事项
首先,连接表的数量尽量不要超过 3 张,因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环,数量级增长会非常快,严重影响查询的效率。
其次,对 WHERE 条件创建索引,因为 WHERE 才是对数据条件的过滤。如果在数据量非常大的情况下,没有 WHERE 条件过滤是非常可怕的。
最后,对用于连接的字段创建索引,并且该字段在多张表中的类型必须一致。
7)使用列的类型小的创建索引
这里所说的类型大小指的就是该类型表示的数据范围的大小。
在定义表结构的时候要显式的指定列的类型,以整数类型为例,有TINYINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT等,它们占用的存储空间依次递增,能表示的整数范围当然也是依次递增。如果想要对某个整数列建立索引的话,在表示的整数范围允许的情况下,尽量让索引列使用较小的类型,比如能使用 INT 就不要使用 BIGINT,能使用 MEDIUMINT 就不要使用 INT。这是因为:
- 数据类型越小,在查询时进行的比较操作越快
- 数据类型越小,索引占用的存储空间就越少,在一个数据页内就可以
放下更多的记录,从而减少磁盘I/O带来的性能损耗,也就意味着可以把更多的数据页缓存在内存中,从而加快读写效率。
这个建议对于表的主键来说更加适用,因为不仅是聚簇索引中会存储主键值,其他所有的二级索引的节点处都会存储一份记录的主键值,如果主键使用更小的数据类型,也就意味着节省更多的存储空间和更高效的 I/O。
8)使用字符串前缀创建索引
假设字符串很长,那存储一个字符串就需要占用很大的存储空间。当需要为这个字符串列建立索引时,那就意味着在对应的 B+树中有这么两个问题:
- B+树索引中的记录需要把该列的完整字符串存储起来,更费时。而且字符串越长,
在索引中占用的存储空间越大。 - 如果 B+树索引中索引列存储的字符串很长,那在做字符串
比较时会占用更多的时间。
我们可以通过截取字段的前面一部分内容建立索引,这个就叫前缀索引。这样在查找记录时虽然不能精确的定位到记录的位置,但是能定位到相应前缀所在的位置,然后根据前缀相同的记录的主键值回表查询完整的字符串值。既节约空间,又减少了字符串的比较时间,还大体能解决排序的问题。
例如,TEXT 和 BLOG 类型的字段,进行全文检索会很浪费时间,如果只检索字段前面的若干字符,这样可以提高检索速度。
截取长度问题
问题是,截取多少呢?截取得多了,达不到节省索引存储空间的目的;截取得少了,重复内容太多,字段的散列度(选择性、区分度)会降低。怎么计算不同的长度的选择性呢?
区分度计算公式:越接近 1 是越好的
# 字段在全部数据中的区分度
SELECT count(distinct 列名)/count(*) FROM table_name;
# 字段选择不同长度的前缀在全部数据中的区分度
SELECT count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*) FROM table_name;
2
3
4
引申另一个问题:索引列前缀对排序的影响
如果使用了索引列前缀,比如说边只把 address 列的前 12 个字符放到了二级索引中,下边这个查询可能就有点儿尴尬了:
SELECT * FROM shop
ORDER BY address
LIMIT 12;
2
3
因为二级索引中不包含完整的 address 列信息,所以无法对前 12 个字符相同,后边的字符不同的记录进行排序,也就是说使用索引列前缀的方式无法支持使用索引排序,只能使用文件排序。
拓展:Alibaba《Java 开发手册》
【强制】在 varchar 字段上建立索引时,必须指定索引长度,没必要对全字段建立索引,根据实际文本区分度决定索引长度。
说明:索引的长度与区分度是一对矛盾体,一般对字符串类型数据,长度为 20 的索引,区分度会高达 90% 以上。
9)区分度高(散列性高)的列适合作为索引
列的基数指的是某一列中不重复数据的个数,比方说某个列包含值2,5,8,2,5,8,2,5,8,虽然有9条记录,但该列的基数却是3。也就是说,在记录行数一定的情况下,列的基数越大,该列中的值越分散;列的基数越小,该列中的值越集中。 这个列的基数指标非常重要,直接影响是否能有效的利用索引。最好为列的基数大的列建立索引,为基数太小的列建立索引效果可能不好。
可以使用公式select count(distinct a)/count(*) from t1计算区分度,越接近 1 越好,一般超过33%就算是比较高效的索引了。
拓展
联合索引把区分度高(散列性高)的列放在前面。
10)使用最频繁的列放到联合索引的左侧
由于最左前缀原则,可以增加联合索引的使用率
11)在多个字段都要创建索引的情况下,联合索引优于单值索引
# 3.3 限制索引的数目
在实际工作中,需要注意平衡,索引的数目不是越多越好。需要限制每张表上的索引数量,建议单张表索引数量不超过 6 个。原因:
- 每个索引都需要占用
磁盘空间,索引越多,需要的磁盘空间就越大。 - 索引会影响
INSERT、DELETE、UPDATE 等语句的性能,因为表中的数据更改的同时,索引也会进行调整和更新,会造成负担。 - 优化器在选择如何优化查询时,会根据统一信息,对每一个可以用到的
索引来进行评估,以生成出一个最好的执行计划,如果同时有很多个索引都可以用于查询,会增加 MySQL 优化器生成执行计划时间,降低查询性能。
# 3.4 哪些情况不适合创建索引
1)在 WHERE 中使用不到的字段,不要设置索引
WHERE 条件(包括 GROUP BY、ORDER BY)里用不到的字段不需要创建索引,索引的价值是快速定位,如果起不到定位的字段通常是不需要创建索引的。
2)数据量小的表最好不要使用索引
在数据表中的数据行数比较少的情况下,比如不到 1000 行,是不需要创建索引的。
这种情况下,是否使用索引,查询花费的时间相差不大,甚至使用索引查询花费的时候反而更多。
3)有大量重复数据的列上不要建立索引
字段中如果有大量重复数据,不要创建索引。
比如在学生表的性别字段上只有男与女两个不同值,因此无须建立索引。如果建立索引,不但不会提高查询效率,反而会严重降低数据更新速度。
举例:要在 100 万行数据中查找其中的 50 万行(比如性别为男的数据),一旦建立了索引,需要先访问这 50 万次索引,然后再访问 50 万次数据表,这样加起来的开销比不使用索引可能还要大。
结论
当数据重复度大,比如高于 10%的时候,不需要对这个字段使用索引
4)避免对经常更新的表创建过多的索引
第一层含义:频繁更新的字段不一定要创建索引。因为更新数据的时候,也需要更新索引,在更新索引的时候也会造成负担,从而影响效率。
第二层含义:避免对经常更新的表创建过多的索引,并且索引中的列尽可能少。索引虽然提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度。
5)不建议用无序的值作为索引
例如身份证、UUID(在索引比较时需要转为 ASCII,并且插入时可能造成页分裂)、MD5、HASH、无序长字符串等。
6)删除不再使用或者很少使用的索引
7)不要定义冗余或重复的索引
① 冗余索引
有时候有意或者无意的就对同一个列创建了多个索引
比如:index(a,b,c)相当于 index(a)、index(a,b)、index(a,b,c)。
② 重复索引
比如在主键约束的列上,创建了唯一索引或者普通索引