10分鐘掌握MySQL的索引查詢優(yōu)化技巧
本文的內(nèi)容是總結(jié)一些MySQL的常見使用技巧,以供沒有DBA的團(tuán)隊(duì)參考。以下內(nèi)容以MySQL5.5為準(zhǔn),如無特殊說明,存儲(chǔ)引擎以InnoDB為準(zhǔn)。
MySQL的特點(diǎn)
了解MySQL的特點(diǎn)有助于更好的使用MySQL,MySQL和其它常見數(shù)據(jù)庫不同在于存在存儲(chǔ)引擎這個(gè)概念,存儲(chǔ)引擎負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和讀取數(shù)據(jù)。不同的存儲(chǔ)引擎具有不同的特點(diǎn),用戶可以根據(jù)業(yè)務(wù)的特點(diǎn)選擇適合的存儲(chǔ)引擎,甚至是開發(fā)一個(gè)新的引擎。MySQL的邏輯架構(gòu)大致如下:
MySQL默認(rèn)的存儲(chǔ)引擎是InnoDB,該存儲(chǔ)引擎的主要特點(diǎn)是:
- 支持事務(wù)處理
- 支持行級(jí)鎖
- 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在表空間中,表空間由一些列數(shù)據(jù)文件組成
- 采用MVVC(多版本并發(fā)控制)機(jī)制實(shí)現(xiàn)高并發(fā)
- 表基于主鍵的聚簇索引建立
支持熱備份
其它常見存儲(chǔ)引擎特點(diǎn)概述:
- MyISAM:老版本MySQL的默認(rèn)引擎,不支持事務(wù)和行級(jí)鎖,開發(fā)者可以手動(dòng)控制表鎖;支持全文索引;崩潰后無法安全恢復(fù);支持壓縮表,壓縮表數(shù)據(jù)不可修改,但占用空間較少,可以提高查詢性能
- Archive:只支持Insert和Select,批量插入很快,通過全表掃描查詢數(shù)據(jù)
- SCV:把一個(gè)SCV文件當(dāng)做一個(gè)表處理
- Memory:數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中
還有很多,不再一一列舉。
數(shù)據(jù)類型優(yōu)化
選擇數(shù)據(jù)類型的原則:
- 選擇占用空間小的數(shù)據(jù)類型
- 選擇簡單的類型
- 避免不必要的可空列
占用空間小的類型更節(jié)省硬件資源,如磁盤、內(nèi)存和CPU。盡量使用簡單的類型,如能用int就不用char,因?yàn)楹笳叩呐判蛏婕暗阶址倪x擇,比使用int復(fù)雜??煽樟惺褂酶嗟拇鎯?chǔ)空間,如果在可空列上創(chuàng)建索引,MySQL需要額外的字節(jié)做記錄。創(chuàng)建表時(shí),默認(rèn)都是可空,容易被開發(fā)者忽視,手動(dòng)改為不可空,如果要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)確實(shí)不會(huì)有空值的話。
整型類型
整型類型包括:
- tinyint
- smallint
- mediumint
- int
- bigint
它們分別使用8、16、24、32和64位存儲(chǔ)數(shù)字,它們可以表示范圍的數(shù)字,前面可以加unsigned修飾,這樣可以讓正數(shù)的可表示范圍提高1倍,但是無法表示負(fù)數(shù)。另外,為整型指定長度沒什么卵用,數(shù)據(jù)類型定下來,長度也就相應(yīng)定下來了。
小數(shù)類型
- float
- double
- decimal
float和double就是通常意義上的float和double,前者使用32位存儲(chǔ)數(shù)據(jù),后者使用64位存儲(chǔ)數(shù)據(jù),和整型一樣,為它們指定長度沒什么卵用。
decimal類型比較復(fù)雜,支持精確計(jì)算,占用的空間也大,decimal使用每4個(gè)字節(jié)表示9個(gè)數(shù)字,如decimal(18,9)表示數(shù)字長度是18,其中小數(shù)位9個(gè)數(shù)字,整數(shù)部分9個(gè)數(shù)字,加上小數(shù)點(diǎn)本身,共占用9個(gè)字節(jié)??紤]到decimal占用空間較多,以及精度計(jì)算很復(fù)雜,數(shù)據(jù)量大的時(shí)候可以考慮用bigint代替之,可以在持久化和讀取前對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行一些縮放操作。
字符串類型
- varchar
- char
- varbinary
- binary
- blob
- text
- 枚舉
varchar類型數(shù)據(jù)實(shí)際占用空間等于字符串的長度加上1個(gè)或2個(gè)用來記錄字符串長度的字節(jié)(當(dāng)row-format沒有被設(shè)置為fixed時(shí)),varchar很節(jié)省空間。當(dāng)表中某列字符串類型的數(shù)據(jù)長度差別較大時(shí)適合使用varchar。
char的實(shí)際占用空間是固定的,當(dāng)表中字符串?dāng)?shù)據(jù)的長度相差無幾或很短時(shí)適合使用chart類型。
與varchar和char對(duì)應(yīng)的有varbinary和binary,后者存儲(chǔ)的是二進(jìn)制字符串,和前者相比,后者大小寫敏感,不用考慮編碼方式,執(zhí)行比較操作時(shí)更快。
需要注意的是:雖然varchar(5)和varchar(200)在存儲(chǔ)“hello”這個(gè)字符串時(shí)使用相同的存儲(chǔ)空間,但并不意味著將varchar的長度設(shè)置太大不會(huì)影響性能,實(shí)際上,MySQL的某些內(nèi)部計(jì)算,比如創(chuàng)建內(nèi)存臨時(shí)表時(shí)(某些查詢會(huì)導(dǎo)致MySQL自動(dòng)創(chuàng)建臨時(shí)表),會(huì)分配固定大小的空間存放數(shù)據(jù)。
blob使用二進(jìn)制字符串保存大文本,text使用字符保存大文本,InnoDB會(huì)使用專門的外部存儲(chǔ)區(qū)來存放此類數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)行內(nèi)僅存放指向他們的指針,此類數(shù)據(jù)不宜創(chuàng)建索引(要?jiǎng)?chuàng)建也只能正對(duì)字符串前綴創(chuàng)建),不過也不會(huì)有人這么干。
如果某列字符串大量重復(fù)且內(nèi)容有限,可使用枚舉代替,MySQL處理枚舉時(shí)維護(hù)了一個(gè)“數(shù)字-字符串”表,使用枚舉可以減少很多存儲(chǔ)空間。
時(shí)間類型
- year
- date
- time
- datetime
- timestamp
datetime存儲(chǔ)范圍是1001到9999,精確到秒。timestamp存儲(chǔ)1970年1月1日午夜以來的秒數(shù),可以表示到2038年。占用4個(gè)字節(jié),是datetime占用空間的一半。timestamp表示的時(shí)間和時(shí)區(qū)有關(guān),另外timestamp列還有個(gè)特性,執(zhí)行insert或update語句時(shí),MySQL會(huì)自動(dòng)更新類型為timestamp的列的數(shù)據(jù)為當(dāng)前時(shí)間。很多表中都有設(shè)計(jì)有一列叫做UpdateTime,這個(gè)列使用timestamp倒是挺合適的,會(huì)自動(dòng)更新,前提是系統(tǒng)不會(huì)使用到2038年。
主鍵類型的選擇
盡可能使用整型,整型占用空間少,還可以設(shè)置為自動(dòng)增長。尤其別使用GUID,MD5等哈希值字符串作為主鍵,這類字符串隨機(jī)性很大,由于InnoDB主鍵默認(rèn)是聚簇索引列,所以導(dǎo)致數(shù)據(jù)存儲(chǔ)太分散。另外,InnoDB的二級(jí)索引列中默認(rèn)包含主鍵列,如果主鍵太長,也會(huì)使得二級(jí)索引很占空間。
特殊類型的數(shù)據(jù)
存儲(chǔ)IP使用32位無符號(hào)整型,MySQL提供了函數(shù)inet_aton()和inet_ntoa()進(jìn)行IP地址的數(shù)字表示和字符串表示之間的轉(zhuǎn)換。
索引優(yōu)化
InnoDB使用B+樹實(shí)現(xiàn)索引,舉個(gè)例子,假設(shè)有個(gè)People,建表語句如下
- CREATE TABLE `people` (
- `Id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- `Name` varchar(5) NOT NULL,
- `Age` tinyint(4) NOT NULL,
- `Number` char(5) NOT NULL COMMENT '編號(hào)',
- PRIMARY KEY (`Id`),
- KEY `i_name_age_number` (`Name`,`Age`,`Number`)
- ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=14 DEFAULT CHARSET=utf8;
插入數(shù)據(jù):
它的索引結(jié)構(gòu)大致是這樣的:
也就是說,索引列的順序很重要,如果兩行數(shù)據(jù)的Name列相同,則用Age列比較大小,如果Age列相同,則用Number列比較大小。先列排序,然后是第二列,然后是第三列。
查詢的使用應(yīng)該盡量從左往右匹配,另外,如果左邊列范圍查找,右邊列無法使用索引;還有就是不能隔列查詢,否則后面的索引也無法使用到。如以下幾個(gè)SQL是正面范例:
- SELECT * from people where Name =’Abel’ and Age = 2 AND Number = 12312
- SELECT * from people where Name =’Abel’
- SELECT * from people where Name like ‘Abel%’
- SELECT * from people where Name = ‘Andy’ and Age BETWEEN 11 and 20
- SELECT * from people ORDER BY NAME
- SELECT * from people ORDER BY NAME, Age
- SELECT * from people GROUP BY Name
以下幾個(gè)SQL是反面范例:
- SELECT * from people where Age = 2
- SELECT * from people where NAME like ‘%B’
- SELECT * from people where age = 2
- SELECT * from people where NAME = ‘ABC’ AND number = 3
- SELECT * from people where NAME like ‘B%’ and age = 22
一個(gè)使用Hash值創(chuàng)建索引的技巧
如果表中有一列存儲(chǔ)較長字符串,假設(shè)名字為URL,在此列上創(chuàng)建的索引比較大,有個(gè)辦法可以緩解:創(chuàng)建URL字符串的數(shù)字哈希值的索引。再新建一個(gè)字段,比如叫做URL_CRC,專門放置URL的哈希值,然后給這個(gè)字段創(chuàng)建索引,查詢時(shí)這樣寫:
- select * from t where URL_CRC = 387695885 and URL = 'www.baidu.com'
如果數(shù)據(jù)量比較多,為防止哈希沖突,可自定義哈希函數(shù),或用MD5函數(shù)返回值的一部分作為哈希值。
前綴索引
如果字符串列存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)較長,創(chuàng)建的索引也很大,這時(shí)可以使用前綴索引,即:只針對(duì)字符串前幾個(gè)字符做索引,這樣可以縮短索引的大小,不過,顯然,此類索引在執(zhí)行order by和group by時(shí)不起作用。
創(chuàng)建前綴索引時(shí)選擇前綴長度很重要,在不破壞原來數(shù)據(jù)分布的情況下盡可能選擇較短的前綴。舉個(gè)例子,如果如果大部分字符串是以”abc”開頭,那么如果限定前綴索引長度為4,索引值會(huì)包含太多的重復(fù)的”abcX”。
多列索引
- 上面提到的“People”上創(chuàng)建的索引即為多列索引,多列索引往往比多個(gè)單列索引更好。
- 對(duì)多個(gè)索引進(jìn)行and查詢時(shí),應(yīng)該創(chuàng)建多列索引,而不是多個(gè)單列索引
可以試試這樣寫的效果:
- select * from t where f1 = 'v1' and f2 <> 'v2' union all select * from t where f2 = 'v2' and f1 <> 'v1'
多列索引的順序很重要,通常,不考慮排序和分組查詢時(shí),應(yīng)該把選擇性(選擇性是指某表索引列不同數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)/總行數(shù)。選擇性高意味著重復(fù)數(shù)據(jù)少)大的列放到前面。但也有例外,如果能確認(rèn)某些查詢是頻繁執(zhí)行的,則應(yīng)該優(yōu)先照顧這些查詢的選擇性,比如,如果上面的People表中Name的選擇性大于Age,查詢語句應(yīng)該這樣寫:
- select * from people where name = 'xxx' and age = xx
Name列放了索引中的左側(cè)比較合適,但是如果某個(gè)SQL執(zhí)行的評(píng)率較高,比如
- select * from people where name = 'xxx' and age = 20
當(dāng)age=20的記錄在數(shù)據(jù)庫中非常少時(shí),反而把a(bǔ)ge放到索引列的左端效率更高。把a(bǔ)ge放了索引左端可能對(duì)其它age不等于20的查詢來說不公平,如果不能確定age=20是最非常頻繁的查詢條件,還是要綜合考慮,把name放了左側(cè)合適。
聚簇索引
聚簇索引是一種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),InnoDB在主鍵的索引的葉子節(jié)點(diǎn)中直接保存了數(shù)據(jù)行,而不是像二級(jí)索引那樣只是保存了索引列的值和所指向行的主鍵值。由于這個(gè)特性,一個(gè)表只能有一個(gè)聚簇索引。如果一個(gè)表沒有定義主鍵也沒有定義具有索引的列,那么InnoDB會(huì)生成一個(gè)隱藏列,并且在此列設(shè)為聚簇索引列。
覆蓋索引
簡單地說,某些查詢只需要查詢索引列,那么就不用再根據(jù)索引B樹節(jié)點(diǎn)記錄的主鍵ID進(jìn)行二次查詢了。
重復(fù)索引和冗余索引
如果重復(fù)在某列創(chuàng)建索引,并不會(huì)帶來任何好處,只有壞處,應(yīng)該盡量避免。比如給主鍵創(chuàng)建索引和普通索引就是多于的,因?yàn)镮nnoDB的主鍵默認(rèn)就是聚簇索引了。
冗余索引和重復(fù)索引不同,比如某個(gè)索引是(A,B),另一個(gè)索引是(A),這叫冗余索引,前者可以代替后者,后者不可以代替前者的作用。但是(A,B)和(B)以及(A,B)和(B,A)不算冗余索引,起作用誰也代替不了誰。
如果一個(gè)表中已經(jīng)存在索引(A),現(xiàn)在又想創(chuàng)建索引(A,B),那么只需擴(kuò)展就的索引就可以,沒有必要?jiǎng)?chuàng)建新的索引。需要注意的是如果已經(jīng)存在索引(A),那么也沒有必要在創(chuàng)建索引(A,ID),其中ID指主鍵,因?yàn)樗饕鼳默認(rèn)已經(jīng)包含了主鍵了,也算是冗余主鍵。
但是,有時(shí)候,冗余索引也是可取的,假設(shè)已經(jīng)存在索引(A),將其擴(kuò)展為(A,B)后,因?yàn)锽列是一個(gè)很長的類型,導(dǎo)致用A單獨(dú)查詢時(shí)沒有以前快了,這時(shí)可以考慮新創(chuàng)建索引(A,B)。
不使用的索引
不使用的索引徒然增加insert、update和delete的效率,應(yīng)該及時(shí)刪除
索引使用總結(jié)
索引的三星原則:
- 索引將查詢相關(guān)的記錄按順序放在一起則得一星
- 索引中的數(shù)據(jù)順序和查詢結(jié)果的排序一致則得一星
- 索引中包含了查詢所需要的全部列則得一星
where條件中查詢的順序和索引是一致的,就是前面說的從左到右使用索引。
索引不適用所有情況,當(dāng)數(shù)據(jù)量巨大時(shí),維護(hù)索引本身也是耗費(fèi)性能的,應(yīng)該考慮分區(qū)分表存儲(chǔ)。
查詢優(yōu)化
查詢慢的原因
是否向數(shù)據(jù)庫請(qǐng)求了多余的行
比如應(yīng)用程序只需要10條數(shù)據(jù),但是卻向數(shù)據(jù)庫請(qǐng)求了所有的數(shù)據(jù),在顯示在UI上之前拋棄了大部分?jǐn)?shù)據(jù)。
是否向數(shù)據(jù)庫請(qǐng)求了多余的列
比如應(yīng)用程序只需要展現(xiàn)5列,但卻通過select * from 把全部的列都查了出來
是否重復(fù)多次執(zhí)行了相同的查詢
應(yīng)用程序是否可以考慮一次查詢?nèi)缓缶彺?,后面的用到時(shí)可以使用查詢出來的記錄。
MySQL是否在掃描額外的記錄
通過查看執(zhí)行計(jì)劃可以大概了解需要掃描的記錄數(shù),如果這個(gè)數(shù)字超出了預(yù)期,盡可能通過添加索引、優(yōu)化SQL(就是本節(jié)的重點(diǎn)),或者改變表結(jié)構(gòu)(如新增一個(gè)單獨(dú)的匯總表,專門供某個(gè)語句查詢用)來解決。
重構(gòu)查詢的方式
- 將一個(gè)復(fù)雜的查詢分解成多個(gè)簡單的查詢
- 將大的查詢切分成小的查詢,每次查詢功能一樣,只完成一小部分
- 分解關(guān)聯(lián)查詢??梢詫⒁粋€(gè)大的關(guān)聯(lián)查詢改成分別查詢?nèi)舾蓚€(gè)表,然后在應(yīng)用程序代碼中處理
雜七雜八
優(yōu)化count()
Count有兩個(gè)作用,一是統(tǒng)計(jì)指定的列或表達(dá)式,二是統(tǒng)計(jì)行數(shù)。如果參數(shù)傳入一列名或者是一個(gè)表達(dá)式,那么count會(huì)統(tǒng)計(jì)所有結(jié)果不為NULL的行數(shù),如果參數(shù)是*,那么count會(huì)統(tǒng)計(jì)所有行數(shù)。這里有一個(gè)傳表達(dá)式的例子:
- SELECT count(name like 'B%') from people
- 可以使用近似值優(yōu)化來代替count(),如執(zhí)行計(jì)劃中的行數(shù)。
- 索引覆蓋掃描
- 增加匯總表
- 增加內(nèi)存緩存系統(tǒng)記錄數(shù)據(jù)條數(shù)
關(guān)聯(lián)查詢的優(yōu)化
- MySQL優(yōu)化器關(guān)聯(lián)表查詢是這樣進(jìn)行的,比如有兩個(gè)表A和B通過c列關(guān)聯(lián),MySQL會(huì)遍歷A表,然后根據(jù)遍歷到的c列的值去B表中查找數(shù)據(jù)。綜上所述,通常,如無只需要給B表的c列加上索引即可
- 確保order by和group by涉及到的列只屬于一個(gè)表,這樣才有可能發(fā)揮索引的作用
優(yōu)化子查詢
對(duì)于MySQL5.5及以下版本,盡量用連接代替子查詢。
優(yōu)化group by、distinct
如果可能,盡量對(duì)主鍵施加這兩種操作。
優(yōu)化limit,比如有SQL
- SELECT * from sa_stockinfo ORDER BY StockAcc LIMIT 400, 5
MySQL優(yōu)化器會(huì)查找405行所有列數(shù)據(jù)然后丟棄400。如果能利用覆蓋索引查詢則不必查詢出這么多列,先修改為:
- SELECT * FROM sa_stockinfo i JOIN (SELECT StockInfoID FROM sa_stockinfo ORDER BY StockAcc LIMIT 400,5)t ON i.StockInfoID = t.StockInfoID
StockAcc上建有索引,該查詢會(huì)利用索引覆蓋,較快找出符合條件的主鍵,然后在做聯(lián)合查詢,在數(shù)據(jù)量大的時(shí)候效果明顯。
優(yōu)化union
如無必要,一定要用關(guān)鍵字 union all,這樣MySQL把數(shù)據(jù)放到臨時(shí)表時(shí)不會(huì)再做驗(yàn)證
判斷某條記錄是否存在,通常的做法是
- select count(*) from t where condition
這樣寫:
- SELECT IFNULL((SELECT 1 from tableName where condition LIMIT 1),0)
參考書
《高性能MySQL》