MySQL進階篇(03)：合理的使用索引結構和查詢

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1、高性能索引

一、查詢性能問題

在MySQL使用的過程當中，所謂的性能問題，在大部分的場景下都是指查詢的性能，致使查詢緩慢的根本緣由是數據量的不斷變大，解決查詢性能的最多見手段是：針對查詢的業務場景，設計合理的索引結構。

二、索引使用原則

索引的使用並非越多越好，而是針對業務下的查詢場景，不斷的改進和優化，例如電商系統中用戶訂單的場景，假設存在以下表結構：

CREATE TABLE `ds_user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵id',
  `user_name` varchar(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用戶表';

CREATE TABLE `ds_order` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵id',
  `user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '用戶ID',
  `order_no` varchar(60) NOT NULL COMMENT '訂單號',
  `product_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '產品名稱',
  `number` int(11) DEFAULT '1' COMMENT '個數',
  `unit_price` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '單價',
  `total_price` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '總價',
  `order_state` int(2) DEFAULT '1' COMMENT '1待支付，2已支付,3已發貨,4已簽收',
  `order_remark` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '訂單備註',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '建立時間',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='訂單表';

用戶和訂單管理表，在電商的業務中很常見，能夠經過對該業務分析，看看經常使用的索引結構：

用戶方：

• 基於用戶的查詢，多數是基於用戶ID(user_id)；
• 基於訂單號(order_no)，查看物流的信息；

運營方：

• 基於時間段的流水明細(create_time)或排序;
• 基於訂單狀態的篩選(order_state)和統計；
• 基於產品(product_name)的數據統計分析；

這樣一個流程分析走下來，便可以在開發初期，肯定哪些結構是查詢必須用到的，預先作好索引結構，避免數據量龐大到影響性能時再去考慮使用索引。

有些時候會考慮放棄一些查詢條件，例如基於產品名稱的數據統計，走定時任務的方式，用來緩解表的查詢壓力，處理的方式是多樣的。

優秀的索引設計，都是創建在對業務數據的理解上，考慮業務數據的查詢方式，提升查詢效率。

2、索引建立

一、單列索引

單列索引，即索引創建在表的一個字段上，一個表能夠有多個單列索引，使用起來相對比較簡單：

CREATE INDEX user_id_index ON ds_order(user_id) USING BTREE;

主鍵索引，或者上述的user_id_index都是單列索引。

業務場景：基於用戶本身對訂單查詢，和管理系統，訂單和用戶的關聯查詢，因此訂單表的user_id須要一個索引。

二、組合索引

組合索引包含兩個或兩個以上的列，組合索引相比單列索引複雜不少，如何創建組合索引，和業務關聯度很是高，在使用組合索引時，還須要考慮查詢條件的順序。

CREATE INDEX state_create_time_index ON `ds_order`(`create_time`,`order_state`);

如上就是組合索引，實際包含的是2個索引 (create_time) (create_time,order_state)，這樣查詢就涉及到最左前綴的原則，必須按照順序來查詢，這裏下面詳說。

業務場景：首先單說這裏組合索引，在業務開發中，常見訂單狀態的統計，基於統計結果作運營分析，另外就是在運營系統中，基於建立時間段的篩選條件是默認存在的，避免所有數據實時掃描；一些其餘的常見查詢也都是條件加時間段的查詢模式。

三、前綴索引

若是須要加索引的列是很長的字符串，那麼索引會變的龐大臃腫，起到的效果可能並非很明顯。這時候能夠截取列的前面一部分，建立索引，節省空間，這樣可能會出現索引的選擇性降低，即基於前綴索引查詢出的類似數據可能不少：

ALTER TABLE ds_order ADD KEY (order_no(30)) ;

這裏因爲訂單號太長，因此選擇前面30位做爲前綴索引，用做訂單號的查詢，固然這裏涉及到一個很是經典的業務場景，訂單號機制。

業務場景：前綴索引一個典型的應用場景就是處理訂單號，一個看似很長的訂單號，其實包含的信息很是多：

• 時間點：就是訂單生成的時間，年月日時分秒；
• 標識位：即一個惟一的UID，保證訂全單號惟一；
• 埋點一：在不少業務中，在訂單號記錄產品類目；
• 埋點二：一般會標識產品屬性，例如顏色，口味等；
• 錯位符：防止訂單號被分析，會隨機一段錯位符號；

如此一段分析下來，實際訂單號是很是長的，因此須要引入前綴索引機制，前綴索引指望使用的索引長度能夠篩選整個列的基數，例如上面的訂單號：

• 大部分業務基於時間節點篩選足夠，即索引長度14位；
• 若是是併發業務，不少時間節點相同，則索引長度是時間點+標識位；

注意：若是業務容許的狀況下，通常要求前綴索引的長度有惟一性，例如上面的時間和標示位。

四、其餘索引

例如全文索引等，這些用到的場景很少，若是數據龐大，又須要檢索等，一般會選擇強大的搜索中間件來處理。顯式惟一索引，這種也會在程序上作規避，避免不友好的異常被拋出。

3、索引查詢

如何建立最優的索引，是一件不容易的事情，一樣在查詢的時候，是否使用索引也是一件難度極大的事情，經驗之談：多數是性能問題暴露的時候，纔會回頭審視查詢的SQL語句，針對性能問題，作相應的查詢優化。

一、單列查詢

這裏直接查詢主鍵索引，MySQL的主鍵通常選擇自增，因此速度很是快。

EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE id=2;
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE id=1+1;
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE id+1=1;

這裏，id=2,id=1+1，MySQL均可以自動解析，可是id+1是在索引列上執行運算，直接致使主鍵索引失效。這裏有一個基本策略，若是非要在單列索引上作操做，能夠將該邏輯放在程序中，到MySQL層面，SQL語句越乾淨利落越好。

二、前綴索引查詢

前綴索引的查詢，能夠基於Like對特定長度篩選，或者全訂單號查詢。

EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE order_no LIKE '202008011314158723628732871625%';
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE order_no='20200801131415872362873287162572367';

三、組合索引查詢

查詢最麻煩的就是組合索引，或者說查詢條件組合起來，都使用了索引：

EXPLAIN SELECT * FROM ds_order 
WHERE create_time>'2020-08-01 00:00:00' AND order_state='1';

上述基於組合索引中列的順序，使用了組合索引：state_create_time_index。

EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE create_time>'2020-08-01 00:00:00';

上述只使用create_time列，也一樣使用了索引結構。

EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE order_state='1';

上述若是隻使用order_state條件，則結果顯示全表掃描。

EXPLAIN SELECT * FROM ds_order 
WHERE create_time>'2020-08-01 00:00:00' AND order_no LIKE '20200801%';

上述則基於組合索引的create_time列和單列索引order_no保證查詢條件都使用了索引。

經過上面幾個查詢案例，索引組合索引使用的注意事項以下：

• 組合索引必須按索引最左列開始查詢；
• 不能跳過組合字段查詢,這樣沒法使用索引；

4、索引其餘說明

一、索引的優勢

• 基於註解或惟一索引保證數據庫表中數據的惟一性；
• 索引經過減小掃描表的行數提升查詢的效率；

二、索引的缺點

• 建立索引和維護索引，會耗費空間和實際；
• 查詢之外的操做增刪改等，都須要動態維護索引；

三、索引使用總結

索引機制在MySQL中真的很是複雜，非專業的DBA(就是指開發人員)，基本要熟練常見的索引結構，待過兩年所謂的大廠，每一個版本開發涉及的核心表SQL都是有專業DBA驗收，複雜的查詢都是提交需求，DBA直接輸出查詢SQL，固然在通常公司是沒有DBA，須要開發在開發的過程當中不斷的思考，逐步優化，這須要對業務數據有必定的敏感度，對核心接口有執行監控，當發現稍微出現耗時狀況，就能夠不斷優化，這個積累是個枯燥和進步的過程。

5、源代碼地址

GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/mysql-data-base
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/mysql-data-base

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