MySQL 優化實戰 - 索引篇

關於SQL優化，這個問題，相信你們過多過少都有過一些瞭解。最近我也在研究SQL優化方面的東西，分享一些經驗。

首先簡單介紹下索引，"索引" 是SQL優化中很重要的一部分（可是索引並非優化的惟一選項）

索引原理簡述

如何理解索引？索引其實就是一種數據結構，用於快速定位和訪問數據庫中的數據。

一般來講索引使用的數據結構是 B-Tree / B+Tree。以B-Tree爲例，假設每一個節點存儲100個Key，三層的B-Tree 可存儲一百萬數據，若是將根節點存入內存中的話，只須要讀取兩次磁盤就能夠從100萬數據中找到指定數據

關於B-Tree 推薦閱讀這篇 https://www.geeksforgeeks.org/introduction-of-b-tree-2/ 包含B-Tree的查詢，新增，刪除操做如何實現

MySQL 執行計劃

SQL優化中查看執行計劃是必不可少的一項，經過 explain 關鍵字能夠查看MySQL中的執行計劃

注：G 含義是縱向顯示結果

若是以前沒有了解的 EXPLAIN 的同窗，看到這個列表確定是一臉懵逼。不要緊咱們先來挑幾個重要的屬性認識一下。

• type：ALL 表明全表掃描
• key：表明使用的索引，NULL 表明沒有使用索引
• rows：掃描行數

關於explain 再擴展一下，先執行 explain extended ...; ，再執行 SHOW WARNINGS 能夠看到MySQL優化器對咱們的SQL作了什麼優化。以下圖所示

利用索引來優化SQL

使用索引的優勢：減小服務器掃描的數據量、避免排序和臨時表、將隨機I/O變爲順序I/O

經過下圖，咱們能夠看到，添加了索引以後掃描行數從三十萬行降到了1，性能提高可想而知

生產環境要注意，建立索引是一個很是耗時的操做，而且會阻塞其餘操做。

生產環境添加索引有沒有什麼完美方案？
有的，若是你的MySQL使用主從策略的時候，能夠像Nginx不停機升級web服務那樣，先移除一個節點爲該節點執行 ALTER TABLE 操做，而後巴拉巴拉，由於具體我也沒操做過就不細說了，感興趣你們能夠Google一下，動手嘗試一下。若是是單機部署的話，只能用戶少的時候在執行這種操做了

使用索引鏈接表

索引也能夠提升錶鏈接的性能，下面是個例子，用戶表左連訂單表，對user_id 添加索引的先後對比

like優化

經過上述例子，咱們能夠看出，若是模糊查詢時以%開頭的話，MySQL沒法使用索引，可是一般來講模糊查詢時咱們的匹配方式都會是 %xxx%，那麼如何優化呢？

這裏能夠經過存"反值"的方式巧妙的解決這個問題，例如我如今在數據庫加一列 reverse_order_no 存儲訂單號的反值（並添加索引），匹配的時候再經過 REVERSE('%910') 函數將參數取反。

這裏也可使用 or，以下圖，查看執行計劃會發現Extra 屬性返回 "Using sort_union(order_no,reverse_order_no); Using where" 這裏表明MySQL發生了索引合併，後文咱們會講到

排序以及多列索引

排序須要加索引！相信你們可能知道這個道理，可是以下圖所示，user_id 和 addtime 兩列都創建了索引，那麼下面這條查詢排序使用索引了嗎？

答案是：並無！爲何？注意 Extra 中的 using filesort，表明MySQL 使用了內部文件排序算法對結果集進行了排序。MySQL 一般在一個表上只選擇一個索引（有例外的狀況），這種狀況若是咱們但願排序使用索引的話，能夠創建一個多列索引，以下圖所示

並且多列索引最左邊的列，能夠看成單列索引來使用

MySQL 優化器特性

咱們剛剛說過 MySQL 一般在一個表上只選擇一個索引，如何理解？例如索引A和索引B 一個須要掃描十萬行，一個須要掃描五萬行，那麼MySQL必定選擇開銷最小的索引方式。

在一些特殊狀況下，MySQL 會選擇 Index Merge（索引合併），即在一個表上使用多個索引

• Union：兩個基數很高的索引執行OR操做時

• Sort-Union：與上述相似，一旦or的左右兩邊出現範圍查詢，會使用該算法，區別是Sort-Union會進行排序

• intersect：針對惟一值很少的索引列，例如在 is_pay（0-未支付，1-支付），is_send（0-未發貨，1-發貨） 兩列創建索引，查詢已支付而且未發貨的訂單，以下圖所示

根據MySQL 5.7開發文檔所示，還有一種會使用intersect，InnoDB 主鍵上的任何範圍搜索

關於Index Merge的更多信息，參考MySQL開發文檔
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index-merge-optimization.html

索引的影響

添加索引雖然能夠提高咱們的SQL性能，可是隨之而來也會帶來必定的開銷

• 數據插入和更新的性能，由於須要構建索引的緣由，在數據量大的時候會比較明顯，下圖是 《Effective MySQL之SQL語句最優化》中對添加索引先後的插入性能對比

• 磁盤空間的影響，一樣也是來自於書中的測試

能夠看到在添加了索引以後，空間佔用是原來的7倍，在數據量龐大時，這是一個須要關注的點。

還有須要注意的一點是，在MySQL Innodb 中有聚簇索引和二級索引，通常來講主鍵就是聚簇索引，而其餘的索引都是二級索引。

二級索引所存儲的值是聚簇索引。因此當使用二級索引來進行檢索時，MySQL 會先經過該索引找到對應的聚簇索引，再經過該聚簇索引找到對應的數據。這時使用佔用字節更小的類型來作主鍵會更好，會節省索引佔用空間

參考

Effective MySQL之SQL語句最優化