mysql索引詳解(轉)

什麼是索引

索引用來快速地尋找那些具備特定值的記錄，全部MySQL索引都以B-樹的形式保存。若是沒有索引，執行查詢時MySQL必須從第一個記錄開始掃描整個表的全部記錄，直至找到符合要求的記錄。表裏面的記錄數量越多，這個操做的代價就越高。若是做爲搜索條件的列上已經建立了索引，MySQL無需掃描任何記錄便可迅速獲得目標記錄所在的位置。若是表有1000個記錄，經過索引查找記錄至少要比順序掃描記錄快100倍。 

假設咱們建立了一個名爲people的表： 

CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL, name CHAR(50) NOT NULL ); 

而後，咱們徹底隨機把1000個不一樣name值插入到people表。下圖顯示了people表所在數據文件的一小部分： 

能夠看到，在數據文件中name列沒有任何明確的次序。若是咱們建立了name列的索引，MySQL將在索引中排序name列： 

對於索引中的每一項，MySQL在內部爲它保存一個數據文件中實際記錄所在位置的「指針」。所以，若是咱們要查找name等於「Mike」記錄的peopleid（SQL命令爲「SELECT peopleid FROM people WHERE name='Mike';」），MySQL可以在name的索引中查找「Mike」值，而後直接轉到數據文件中相應的行，準確地返回該行的peopleid（999）。在這個過程當中，MySQL只需處理一個行就能夠返回結果。若是沒有「name」列的索引，MySQL要掃描數據文件中的全部記錄，即1000個記錄！顯然，須要MySQL處理的記錄數量越少，則它完成任務的速度就越快。 

索引的類型 

MySQL提供多種索引類型供選擇,下面詳解每種索引。

普通索引 

這是最基本的索引類型，並且它沒有惟一性之類的限制。普通索引能夠經過如下幾種方式建立： 
建立索引，例如CREATE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表); 
修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD INDEX [索引的名字] (列的列表); 
建立表的時候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) ); 

惟一性索引 

這種索引和前面的「普通索引」基本相同，但有一個區別：索引列的全部值都只能出現一次，即必須惟一。惟一性索引能夠用如下幾種方式建立： 
建立索引，例如CREATE UNIQUE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表); 
修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE [索引的名字] (列的列表); 
建立表的時候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], UNIQUE [索引的名字] (列的列表) ); 

主鍵 

主鍵是一種惟一性索引，但它必須指定爲「PRIMARY KEY」。若是你曾經用過AUTO_INCREMENT類型的列，你可能已經熟悉主鍵之類的概念了。主鍵通常在建立表的時候指定，例如「CREATE TABLE tablename ( [...], PRIMARY KEY (列的列表) ); 」。可是，咱們也能夠經過修改表的方式加入主鍵，例如「ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (列的列表); 」。每一個表只能有一個主鍵。 

全文索引 

MySQL從3.23.23版開始支持全文索引和全文檢索。在MySQL中，全文索引的索引類型爲FULLTEXT。全文索引能夠在VARCHAR或者TEXT類型的列上建立。它能夠經過CREATE TABLE命令建立，也能夠經過ALTER TABLE或CREATE INDEX命令建立。對於大規模的數據集，經過ALTER TABLE（或者CREATE INDEX）命令建立全文索引要比把記錄插入帶有全文索引的空表更快。本文下面的討論再也不涉及全文索引，要了解更多信息，請參見MySQL documentation。 

單列索引與多列索引 

索引能夠是單列索引，也能夠是多列索引。下面咱們經過具體的例子來講明這兩種索引的區別。假設有這樣一個people表： 
 

CREATE TABLE people ( 
peopleid SMALLINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
firstname CHAR(50) NOT NULL,
lastname CHAR(50) NOT NULL, 
age SMALLINT NOT NULL, 
townid SMALLINT NOT NULL,
PRIMARY KEY (peopleid) );

 

下面是咱們插入到這個people表的數據： 

這個數據片斷中有四個名字爲「Mikes」的人（其中兩個姓Sullivans，兩個姓McConnells），有兩個年齡爲17歲的人，還有一個名字不同凡響的Joe Smith。 

這個表的主要用途是根據指定的用戶姓、名以及年齡返回相應的peopleid。例如，咱們可能須要查找姓名爲Mike Sullivan、年齡17歲用戶的peopleid（SQL命令爲SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age=17;）。因爲咱們不想讓MySQL每次執行查詢就去掃描整個表，這裏須要考慮運用索引。 

首先，咱們能夠考慮在單個列上建立索引，好比firstname、lastname或者age列。若是咱們建立firstname列的索引（ALTER TABLE people ADD INDEX firstname (firstname);），MySQL將經過這個索引迅速把搜索範圍限制到那些firstname='Mike'的記錄，而後再在這個「中間結果集」上進行其餘條件的搜索：它首先排除那些lastname不等於「Sullivan」的記錄，而後排除那些age不等於17的記錄。當記錄知足全部搜索條件以後，MySQL就返回最終的搜索結果。 

因爲創建了firstname列的索引，與執行表的徹底掃描相比，MySQL的效率提升了不少，但咱們要求MySQL掃描的記錄數量仍舊遠遠超過了實際所須要的。雖然咱們能夠刪除firstname列上的索引，再建立lastname或者age列的索引，但總地看來，不論在哪一個列上建立索引搜索效率仍舊類似。 

爲了提升搜索效率，咱們須要考慮運用多列索引。若是爲firstname、lastname和age這三個列建立一個多列索引，MySQL只需一次檢索就可以找出正確的結果！下面是建立這個多列索引的SQL命令： 

ALTER TABLE people ADD INDEX fname_lname_age (firstname,lastname,age); 

因爲索引文件以B-樹格式保存，MySQL可以當即轉到合適的firstname，而後再轉到合適的lastname，最後轉到合適的age。在沒有掃描數據文件任何一個記錄的狀況下，MySQL就正確地找出了搜索的目標記錄！ 

那麼，若是在firstname、lastname、age這三個列上分別建立單列索引，效果是否和建立一個firstname、lastname、age的多列索引同樣呢？答案是否認的，二者徹底不一樣。當咱們執行查詢的時候，MySQL只能使用一個索引。若是你有三個單列的索引，MySQL會試圖選擇一個限制最嚴格的索引。可是，即便是限制最嚴格的單列索引，它的限制能力也確定遠遠低於firstname、lastname、age這三個列上的多列索引。 

最左前綴 

多列索引還有另一個優勢，它經過稱爲最左前綴（Leftmost Prefixing）的概念體現出來。繼續考慮前面的例子，如今咱們有一個firstname、lastname、age列上的多列索引，咱們稱這個索引爲fname_lname_age。當搜索條件是如下各類列的組合時，MySQL將使用fname_lname_age索引： 

firstname，lastname，age 
firstname，lastname 
firstname

從另外一方面理解，它至關於咱們建立了(firstname，lastname，age)、(firstname，lastname)以及(firstname)這些列組合上的索引。下面這些查詢都可以使用這個fname_lname_age索引： 

SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age='17'; 
SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan'; 
SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike'; 

The following queries cannot use the index at all: 
SELECT peopleid FROM people WHERE lastname='Sullivan'; 
SELECT peopleid FROM people WHERE age='17'; 
SELECT peopleid FROM people WHERE lastname='Sullivan' AND age='17';

 

選擇索引列 

在性能優化過程當中，選擇在哪些列上建立索引是最重要的步驟之一。能夠考慮使用索引的主要有兩種類型的列：在WHERE子句中出現的列，在join子句中出現的列。請看下面這個查詢： 

SELECT age ## 不使用索引 
FROM people WHERE firstname='Mike' ## 考慮使用索引 
AND lastname='Sullivan' ## 考慮使用索引

這個查詢與前面的查詢略有不一樣，但仍屬於簡單查詢。因爲age是在SELECT部分被引用，MySQL不會用它來限制列選擇操做。所以，對於這個查詢來講，建立age列的索引沒有什麼必要。下面是一個更復雜的例子： 

SELECT people.age, ##不使用索引 
town.name ##不使用索引 
FROM people LEFT JOIN town ON 
people.townid=town.townid ##考慮使用索引 
WHERE firstname='Mike' ##考慮使用索引 
AND lastname='Sullivan' ##考慮使用索引

與前面的例子同樣，因爲firstname和lastname出如今WHERE子句中，所以這兩個列仍舊有建立索引的必要。除此以外，因爲town表的townid列出如今join子句中，所以咱們須要考慮建立該列的索引。 

那麼，咱們是否能夠簡單地認爲應該索引WHERE子句和join子句中出現的每個列呢？差很少如此，但並不徹底。咱們還必須考慮到對列進行比較的操做符類型。MySQL只有對如下操做符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些時候的LIKE。能夠在LIKE操做中使用索引的情形是指另外一個操做數不是以通配符（%或者_）開頭的情形。例如，「SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE 'Mich%';」這個查詢將使用索引，但「SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE '%ike';」這個查詢不會使用索引。 
 

分析索引效率

如今咱們已經知道了一些如何選擇索引列的知識，但還沒法判斷哪個最有效。MySQL提供了一個內建的SQL命令幫助咱們完成這個任務，這就是EXPLAIN命令。EXPLAIN命令的通常語法是：EXPLAIN 。你能夠在MySQL文檔找到有關該命令的更多說明。下面是一個例子： 

EXPLAIN SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age='17';

這個命令將返回下面這種分析結果： 

下面咱們就來看看這個EXPLAIN分析結果的含義。 


table：這是表的名字。 
type：鏈接操做的類型。下面是MySQL文檔關於ref鏈接類型的說明： 

「對於每一種與另外一個表中記錄的組合，MySQL將從當前的表讀取全部帶有匹配索引值的記錄。若是鏈接操做只使用鍵的最左前綴，或者若是鍵不是UNIQUE或PRIMARY KEY類型（換句話說，若是鏈接操做不能根據鍵值選擇出惟一行），則MySQL使用ref鏈接類型。若是鏈接操做所用的鍵只匹配少許的記錄，則ref是一種好的鏈接類型。」 

在本例中，因爲索引不是UNIQUE類型，ref是咱們可以獲得的最好鏈接類型。 

若是EXPLAIN顯示鏈接類型是「ALL」，並且你並不想從表裏面選擇出大多數記錄，那麼MySQL的操做效率將很是低，由於它要掃描整個表。你能夠加入更多的索引來解決這個問題。預知更多信息，請參見MySQL的手冊說明。 

possible_keys： 
可能能夠利用的索引的名字。這裏的索引名字是建立索引時指定的索引暱稱；若是索引沒有暱稱，則默認顯示的是索引中第一個列的名字（在本例中，它是「firstname」）。默認索引名字的含義每每不是很明顯。 

Key： 
它顯示了MySQL實際使用的索引的名字。若是它爲空（或NULL），則MySQL不使用索引。 

key_len： 
索引中被使用部分的長度，以字節計。在本例中，key_len是102，其中firstname佔50字節，lastname佔50字節，age佔2字節。若是MySQL只使用索引中的firstname部分，則key_len將是50。 

ref： 
它顯示的是列的名字（或單詞「const」），MySQL將根據這些列來選擇行。在本例中，MySQL根據三個常量選擇行。 

rows： 
MySQL所認爲的它在找到正確的結果以前必須掃描的記錄數。顯然，這裏最理想的數字就是1。 

Extra： 
這裏可能出現許多不一樣的選項，其中大多數將對查詢產生負面影響。在本例中，MySQL只是提醒咱們它將用WHERE子句限制搜索結果集。 

索引的缺點 

到目前爲止，咱們討論的都是索引的優勢。事實上，索引也是有缺點的。  首先，索引要佔用磁盤空間。一般狀況下，這個問題不是很突出。可是，若是你建立每一種可能列組合的索引，索引文件體積的增加速度將遠遠超過數據文件。若是你有一個很大的表，索引文件的大小可能達到操做系統容許的最大文件限制。  第二，對於須要寫入數據的操做，好比DELETE、UPDATE以及INSERT操做，索引會下降它們的速度。這是由於MySQL不只要把改動數據寫入數據文件，並且它還要把這些改動寫入索引文件。  【結束語】在大型數據庫中，索引是提升速度的一個關鍵因素。無論表的結構是多麼簡單，一次500000行的表掃描操做不管如何不會快。若是你的網站上也有這種大規模的表，那麼你確實應該花些時間去分析能夠採用哪些索引，並考慮是否能夠改寫查詢以優化應用。要了解更多信息，請參見MySQL manual。另外注意，本文假定你所使用的MySQL是3.23版，部分查詢不能在3.22版MySQL上執行。