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查询优化

时间:2018-05-01 23:24:32      阅读:214      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:缓冲   主键索引   结束   速度   memory   ash   性能   建立   定义   

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生产环境中,读写比例≈10:1。所以查询速度的优化非常重要。

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索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。类似于字典目录

索引本质:通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。(---------二叉树)

数据库实现比较复杂,一方面数据是保存在磁盘上的,另外一方面为了提高性能,每次又可以把部分数据读入内存来计算,因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右,所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。

磁盘IO与预读

考虑到磁盘IO是非常高昂的操作,计算机操作系统做了一些优化,当一次IO时,不光把当前磁盘地址的数据,而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内,因为局部预读性原理告诉我们,当计算机访问一个地址的数据的时候,与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关,一般为4k或8k,也就是我们读取一页内的数据时候,实际上才发生了一次IO,这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。

 

索引的数据结构:

每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级,最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢?就这样,b+树应运而生。技术分享图片

 

 

如上图,是一颗b+树,这里只说一些重点,浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块,可以看到每个磁盘块包含几个数据项(深蓝色所示)和指针(黄色所示),如磁盘块1包含数据项17和35,包含指针P1、P2、P3,P1表示小于17的磁盘块,P2表示在17和35之间的磁盘块,P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据,只存储指引搜索方向的数据项,如17、35并不真实存在于数据表中。

###b+树的查找过程
如图所示,如果要查找数据项29,那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存,此时发生一次IO,在内存中用二分查找确定29在17和35之间,锁定磁盘块1的P2指针,内存时间因为非常短(相比磁盘的IO)可以忽略不计,通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存,发生第二次IO,29在26和30之间,锁定磁盘块3的P2指针,通过指针加载磁盘块8到内存,发生第三次IO,同时内存中做二分查找找到29,结束查询,总计三次IO。真实的情况是,3层的b+树可以表示上百万的数据,如果上百万的数据查找只需要三次IO,性能提高将是巨大的,如果没有索引,每个数据项都要发生一次IO,那么总共需要百万次的IO,显然成本非常非常高。

###b+树性质

1.索引字段要尽量的小通过上面的分析,我们知道IO次数取决于b+数的高度h,假设当前数据表的数据为N,每个磁盘块的数据项的数量是m,则有技术分享图片,当数据量N一定的情况下,m越大,h越小;而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小,磁盘块的大小也就是一个数据页的大小,是固定的,如果数据项占的空间越小,数据项的数量越多,树的高度越低。这就是为什么每个数据项,即索引字段要尽量的小,比如int占4字节,要比bigint8字节少一半。这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点,一旦放到内层节点,磁盘块的数据项会大幅度下降,导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。

2.索引的最左匹配特性(即从左往右匹配)当b+树的数据项是复合的数据结构,比如(name,age,sex)的时候,b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的,比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候,b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向,如果name相同再依次比较age和sex,最后得到检索的数据;但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候,b+树就不知道下一步该查哪个节点,因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子,必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。比如当(张三,F)这样的数据来检索时,b+树可以用name来指定搜索方向,但下一个字段age的缺失,所以只能把名字等于张三的数据都找到,然后再匹配性别是F的数据了, 这个是非常重要的性质,即索引的最左匹配特性。

 

 

 

 

 Mysql索引管理

MySQL的索引分类

1.普通索引index :加速查找
2.唯一索引
    主键索引:primary key :加速查找+约束(不为空且唯一)
    唯一索引:unique:加速查找+约束 (唯一)
3.联合索引
    -primary key(id,name):联合主键索引
    -unique(id,name):联合唯一索引
    -index(id,name):联合普通索引
4.全文索引fulltext :用于搜索很长一篇文章的时候,效果最好。
5.空间索引spatial :了解就好,几乎不用

 

技术分享图片
举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。

这个系统有一个会员表
有下列字段:
会员编号 INT
会员姓名 VARCHAR(10)
会员身份证号码 VARCHAR(18)
会员电话 VARCHAR(10)
会员住址 VARCHAR(50)
会员备注信息 TEXT

那么这个 会员编号,作为主键,使用 PRIMARY
会员姓名 如果要建索引的话,那么就是普通的 INDEX
会员身份证号码 如果要建索引的话,那么可以选择 UNIQUE (唯一的,不允许重复)

#除此之外还有全文索引,即FULLTEXT
会员备注信息 , 如果需要建索引的话,可以选择全文搜索。
用于搜索很长一篇文章的时候,效果最好。
用在比较短的文本,如果就一两行字的,普通的 INDEX 也可以。
但其实对于全文搜索,我们并不会使用MySQL自带的该索引,而是会选择第三方软件如Sphinx,专门来做全文搜索。

#其他的如空间索引SPATIAL,了解即可,几乎不用
各个索引的应用场景

 索引的两大类型hash与btree 

#我们可以在创建上述索引的时候,为其指定索引类型,分两类
hash类型的索引:查询单条快,范围查询慢
btree类型的索引:b+树,层数越多,数据量指数级增长(我们就用它,因为innodb默认支持它)

#不同的存储引擎支持的索引类型也不一样
InnoDB 支持事务,支持行级别锁定,支持 B-tree、Full-text 等索引,不支持 Hash 索引;
MyISAM 不支持事务,支持表级别锁定,支持 B-tree、Full-text 等索引,不支持 Hash 索引;
Memory 不支持事务,支持表级别锁定,支持 B-tree、Hash 等索引,不支持 Full-text 索引;
NDB 支持事务,支持行级别锁定,支持 Hash 索引,不支持 B-tree、Full-text 等索引;
Archive 不支持事务,支持表级别锁定,不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引;

四、创建/删除索引的语法 

#方法一:创建表时
      CREATE TABLE 表名 (
                字段名1  数据类型 [完整性约束条件…],
                字段名2  数据类型 [完整性约束条件…],
                [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]   INDEX | KEY
                [索引名]  (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) 
                );


#方法二:CREATE在已存在的表上创建索引
        CREATE  [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]  INDEX  索引名 
                     ON 表名 (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) ;


#方法三:ALTER TABLE在已存在的表上创建索引
        ALTER TABLE 表名 ADD  [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX
                             索引名 (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) ;
                             
#删除索引:DROP INDEX 索引名 ON 表名字;
善用帮助文档
help create
help create index
==================
1.创建索引
    -在创建表时就创建(需要注意的几点)
    create table s1(
    id int ,#可以在这加primary key
    #id int index #不可以这样加索引,因为index只是索引,没有约束一说,
    #不能像主键,还有唯一约束一样,在定义字段的时候加索引
    name char(20),
    age int,
    email varchar(30)
    #primary key(id) #也可以在这加
    index(id) #可以这样加
    );
    -在创建表后在创建
    create index name on s1(name); #添加普通索引
    create unique age on s1(age);添加唯一索引
    alter table s1 add primary key(id); #添加住建索引,也就是给id字段增加一个主键约束
    create index name on s1(id,name); #添加普通联合索引
2.删除索引
    drop index id on s1;
    drop index name on s1; #删除普通索引
    drop index age on s1; #删除唯一索引,就和普通索引一样,不用在index前加unique来删,直接就可以删了
    alter table s1 drop primary key; 
#删除主键(因为它添加的时候是按照alter来增加的,那么我们也用alter来删)

 

测试:

#1. 准备表
create table s1(
id int,
name varchar(20),
gender char(6),
email varchar(50)
);

#2. 创建存储过程,实现批量插入记录
delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$
create procedure auto_insert1()
BEGIN
    declare i int default 1;
    while(i<3000000)do
        insert into s1 values(i,concat(egon,i),male,concat(egon,i,@oldboy));
        set i=i+1;
    end while;
END$$ #$$结束
delimiter ; #重新声明分号为结束符号

#3. 查看存储过程
show create procedure auto_insert1\G 

#4. 调用存储过程
call auto_insert1();

 

 

 联合索引:

 若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果,我们在添加索引时,必须遵循以下原则 

#1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则,
create index ix_name_email on s1(name,email,)
- 最左前缀匹配:必须按照从左到右的顺序匹配
select * from s1 where name=egon; #可以
select * from s1 where name=egon and email=asdf; #可以
select * from s1 where email=alex@oldboy.com; #不可以
mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(><betweenlike)就停止匹配,
比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,
d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。

#2.=和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器
会帮你优化成索引可以识别的形式

#3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*),
表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、
性别字段可能在大数据面前区分度就是0,那可能有人会问,这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,
这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条记录

#4.索引列不能参与计算,保持列“干净”,比如from_unixtime(create_time) =2014-05-29’
就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,
但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本太大。
所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);

 当and时体现性能

查询优化

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原文地址:https://www.cnblogs.com/ls-2018/p/8975987.html

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