标签:inno 排除 选择 efault 操作符 并且 添加 现在 相对
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正确的创建索引往往会加快查询速度,但是,没有必要的索引往往只会浪费空间,并且增加插入,更新和删除的开销,因为进行这些操作要同时更新索引。
但是,索引并不是万能的,在下面的几个场景中,索引将会显得不是那么有用:
如果经常读取一个表中的多个列,那么,把最少访问的列分出来单独作为一个小表,然后使用外键的方式和主表联系起来,这样子在读取数据的时候就能尽量减少磁盘的I/O读写。
Index Prefixes
Mysql允许只使用一些字段的一部分来作为索引,这其中包括所有的TEXT
和BLOB
字段,如下面的例子:
CREATE TABLE test (blob_col BLOB, INDEX(blob_col(10)));
需要注意的是,对于CHAR, VARCHAR, TEXT
类型的字段,长度为字符个数的意思,但是对于非字符串字段,如BINARY, VARBINARY, BLOB
字段,长度为字节个数的意思。
FULLTEXT Indexes
该索引适用于CHAR
, VARCHAR
, and TEXT
的列,并且全文索引不支持前缀,只支持全列的索引。当查询符合如下特征的时候,全文索引将会非常有用:
FULLTEXT
查询语句值需要document ID
或者search rank
(分级??)FULLTEXT
查询语句对查询到的结果进行一个降序排序,并且有一个LIMIT
语句选取top N
项,这种情况下为了使用优化必须保证查询语句没有WHERE
且ORDER BY
只有一列。FULLTEXT
查询只获取COUNT(*)
的结果,且没有WHERE
语句,如果需要WHERE
过滤,请将WHERE
写为WHERE MATCH(TEXT) AGAINST(‘other_text‘)
,并且没有任何> 0
的比较操作符。对于内存存储引擎,默认使用HASH
索引,但是同样也支持BTREE
索引。
Mysql支持单独的一列作为索引,也可以使用多列作为索引,当使用多列的时候,使用最左边(leftmost prefix of the index)的列进行查询,可以用到索引,否则,Mysql将无法使用索引,举例如下:
假设一个表含有下面的索引:
INDEX name (last_name,first_name)
对于下面的查询语句都可以使用到name索引:
SELECT * FROM test WHERE last_name='Jones';
SELECT * FROM test
WHERE last_name='Jones'
AND (first_name='John' OR first_name='Jon');
SELECT * FROM test
WHERE last_name='Jones'
AND first_name >='M' AND first_name < 'N';
下面的语句因为没有使用最左边的列进行查询,所以无法使用索引:
SELECT * FROM test WHERE first_name='John';
SELECT * FROM test
WHERE last_name='Jones' OR first_name='John';
假设有两列col1
和col2
,如果索引刚好建在col1
和col2
上,那么可以直接使用索引,但是如果col1
和col2
是单独的索引(即不是多列索引),那么Mysql会尝试使用 Index Merge optimization
(see Section 8.2.1.3, “Index Merge Optimization”)技术,或者判断两个索引中哪个的条件是最严苛的,能够排除尽可能的行,在决定使用哪个索引。
B树索引支持 =
, >
, >=
, <
, <=
, or BETWEEN
操作符,也支持LIKE
操作符,但是必须保证LIKE
字段不是以通配符开头的。
如果一个索引没有覆盖所有的AND
,那么Mysql将无法使用该索引,换句话说,为了能够使用到该索引,必须保证一个索引的前缀(最左边部分)出现在每一个AND
中,举例如下:
... WHERE index_part1=1 AND index_part2=2 AND other_column=3
/* index = 1 OR index = 2 */
... WHERE index=1 OR A=10 AND index=2
/* optimized like "index_part1='hello'" */
... WHERE index_part1='hello' AND index_part3=5
/* Can use index on index1 but not on index2 or index3 */
... WHERE index1=1 AND index2=2 OR index1=3 AND index3=3;
下面的语句将无法使用索引:
/* index_part1 is not used */
... WHERE index_part2=1 AND index_part3=2
/* Index is not used in both parts of the WHERE clause */
... WHERE index=1 OR A=10
/* No index spans all rows */
... WHERE index_part1=1 OR index_part2=10
(这里不是很懂?)
需要注意的是:
Mysql并不会任何时候都选择使用索引,有的时候,当需要读取特别多的行时,使用索引的效率可能要低于table scan
的效率,因为索引会导致磁盘出现更多的寻道消耗,而table scan
由于是连续读,则能更大效率的利用磁盘I/O
Hash
索引相对比于B
树索引,可能会出现下面的不同:
Hash
索引只能用于=
或者<=>
操作符,不能用于范围查询Hash
索引来加速ORDER BY
操作Mysql
无法评估两个value
之间有多少行(BETWEEN
语句)BTREE
那样,使用leftmost prefix key
InnoDB会自动给二级索引增加primary key作为新的索引,这是在内部完成的,用户无法感知,比如下面的表:
CREATE TABLE t1 (
i1 INT NOT NULL DEFAULT 0,
i2 INT NOT NULL DEFAULT 0,
d DATE DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (i1, i2),
INDEX k_d (d)
) ENGINE = InnoDB;
此时,对于索引k_d,其内部真正的实现方式为: (d, i1, i2)
. 即自动将primary key(i1, i2)添加到k_d后面构成新的二级索引。
这种优化方式,可用于ref
, range
和index_merge
的索引访问场景,Loose Index Scan
,join
和sort
,以及MIN()/MAX()。
比如下面的语句:
SELECT COUNT(*) FROM t1 WHERE i1 = 3 AND d = '2000-01-01'
此时由于内部将i1
添加到了k_d
索引,那么这条语句就可以使用到(d, i1)
这样的索引((d, i1)
是索引(d, i1, i2)
的最左边前缀),由于使用到了更多的列,所以需要扫描的行数将大大减少。
这种索引指的是那种真实存在,但是优化器却不会使用的索引,只能对非primary key
进行该种设定,其他类型的索引均支持设置为INVISIBLE
。
例如下面的例子:
CREATE TABLE t1 (
i INT,
j INT,
k INT,
INDEX i_idx (i) INVISIBLE
) ENGINE = InnoDB;
CREATE INDEX j_idx ON t1 (j) INVISIBLE;
ALTER TABLE t1 ADD INDEX k_idx (k) INVISIBLE;
这种索引一般的用途:测试移除一个索引对于性能的影响,因为这种索引不是真正的将其移除了,只是优化器不再考虑该索引,所以并不会对表造成太大的影响。
注意虽然索引是Invisible
的,但是这种索引和普通索引一样具有完备的功能,也就是说增删改的时候,Mysql同样会更新Invisible Index
,同理,如果在一个非常大的表上创建Invisible Index
时,和普通索引一样,开销也是非常巨大的。
Mysql支持降序索引,不像以前的版本,索引定义里面的DESC不再被忽略,内部对于索引的存储方式也采取降序的方式;而在此之前,Mysql是采用对index进行逆序扫描的方式,当前采用降序的方式效率比以前要高很多。
使用降序索引主要针对下面的场景:
FTS_DOC_ID
列不能被定义为降序索引。标签:inno 排除 选择 efault 操作符 并且 添加 现在 相对
原文地址:https://www.cnblogs.com/seancheer/p/11382991.html