Mysql 架构及优化之-索引优化

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索引基础知识

索引帮助mysql高效获取数据的数据结构 索引(mysql中叫"键(key)") 数据越大越重要
索引比如一本书,为了找到书中特定的话题,查看目录,得到页码

select fruit_name from fruit where id = 5 索引列位于id列,索引按值查找而且返回任何包含该值的行
若是索引了多列数据,那么列的顺序很是重要

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存储引擎说明

• myisam 存储引擎

表锁：myisam 表级锁

不支持自动恢复数据：断电以后 使用以前检查和执行可能的修复

不支持事务：不保证单个命令会完成, 多行update 有错误 只有一些行会被更新

只有索引缓存在内存中：mysiam只缓存进程内部的索引

紧密存储：行被仅仅保存在一块儿

• Innodb存储引擎

事务性：Innodb支持事务和四种事务隔离级别

外键：Innodb惟一支持外键的存储引擎 create table 命令接受外键

行级锁：锁设定于行一级 有很好的并发性

多版本：多版本并发控制

按照主键汇集：索引按照主键汇集

全部的索引包含主键列：索引按照主键引用行 若是不把主键维持很短 索引就增加很大

优化的缓存：Innodb把数据和内存缓存到缓冲池 自动构建哈希索引

未压缩的索引：索引没有使用前缀压缩

阻塞auto_increment:Innodb使用表级锁产生新的auto_increment

没有缓存的count():myisam 会把行数保存在表中 Innodb中的count()会全表或索引扫描

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索引类型

索引在存储引擎实现的,而不是服务层

• B-tree 索引

大多数谈及的索引类型就是B-tree类型, 能够在create table 和其余命令使用它
myisam使用前缀压缩以减少索引,Innodb不会压缩索引 myiam索引按照行存储物理位置引用被索引的行,Innodb按照主键值引用行
B-tree数据存储是有序的,按照顺序保存了索引的列 加速了数据访问,存储引擎不会扫描整个表获得须要的数据

• B-tree 索引实例

create table peple(
        last_name  varchar(50) not null , 
        first_name varchar(50) not null ,
        dob date not null ,
        gender enum('m','f') not null ,
        key(last_name,first_name,dob)  #决定索引顺序
    )

    使用B-tree索引的查询类型,很好用于全键值、键值范围或键前缀查找
    只有在超找使用了索引的最左前缀的时候才有用
    
    匹配全名：全键值匹配和索引中的全部列匹配
             查找叫Tang Kang 出生于 1991-09-23 的人 
             
    匹配最左前缀：B-tree找到姓为tang的人
    
    匹配列前缀： 匹配某列的值的开头部分 查找姓氏以T开头的人         
             
    匹配范围值：索引查找姓大于Tang小于zhu的人
    
    精确匹配一部分而且匹配某个范围的另一部分：
               查找姓为Tang而且名字以字母K开头的人 精确匹配last_name列而且对
               first_name进行范围查询
    
    只访问索引的查询：B-tree支持只访问索引的查询，不会访问行

• B-tree局限性

B-tree局限性：(案例中索引顺序:last_name first_name dob )

若是查找没有送索引列的最左边开始,没有什么用处,即不能查找全部叫Kang 的人 
    也不能找到全部出生在某天的人，由于这些列再也不索引最左边,也不能使用该索引超找
    某个姓氏以特定字符结尾的人
    
    不能跳过索引的列,即不能找到全部姓氏为Tang而且出生在某个特定日期的人
    若是不定义first_name列的值,Mysql只能使用索引的第一列
    
    存储引擎不能优化任何在第一个范围条件右边的列,好比查询是where last_name = 'Tang'
    AND first_name like 'K%' AND dob='1993-09-23' 访问只能使用索引头两列
    
    由此可知 索引列顺序的重要性！

• 哈希索引

目前只有Memory存储引擎支持显示的哈希索引 并且Memory引擎对我来讲不经常使用
    因此咱们就轻描淡写的过了吧

• R-tree(空间索引)

Myisam支持空间索引 可使用geometry空间数据类型
    空间索引不会要求where子句使用索引最左前缀能够全方位索引数据
    能够高效使用任何数据组合查找 配合使用mercontains()函数使用

• 全文索引

fulltext是Myisam表特殊索引,从文本中找关键字不是直接和索引中的值进行比较
    全文索引能够和B-Tree索引混用 索引价值互不影响
    全文索引用于match against操做 而不是普通的where子句

• 前缀索引和索引选择性

一般索引几个字符,而不是所有值,以节约空间并获得好的性能 同时也下降选择性
    索引选择性是不重复的索引值和所有行数的比值
    高选择性的索引有好处,查找匹配过滤更多的行,惟一索引选择率为1 最佳状态
    
    blob列 text列 及很长的varchar列 必须定义前缀索引 mysql 不容许索引他们的全文

• 前缀索引和索引选择性实例

造数据
    #复制一份与cs_area表结构
    mysql> create table area like cs_area ;

    #插入1600数据
    mysql> insert into area select * from cs_area limit     1600;

    #模拟真实数据
    mysql> update area set name = (select name from cs_area order by rand() limit 1 );

#表area有name列 须要对name列前缀索引

#计算得比值接近0.9350就行了

#分别取 3 4 5位name值计算

#可知name列添加5位前缀索引就能够了

#Mysql不能在order by 或 group by查询使用前缀索引 也不能将其用做覆盖索引

• 汇集索引

汇集索引不是一种单独的索引类型 而是一种存储数据的方式
    Innodb 的汇集索引实际上一样的结构保存了B-tree索引和数据行
    
    "汇集" 是指实际的数据行和相关的键值保存在一块儿 
    每一个表只能有一个汇集索引 所以不能一次把行保存在两个地方
    
    (因为汇集索引对我来讲 不经常使用 咱们就略过啦~)

• 覆盖索引

索引支持高效查找行 mysql也能使用索引来接收列的数据 这样不用读取行数据
    
    当发起一个被索引覆盖的查询 explain解释器的extra列看到 using index 

    #知足条件：#
    # select 查询的字段必须 有索引全覆盖
    select last_name,first_name 其中 last_name 和first_name 必须都有索引
    #不能在索引执行like操做

• 为排序使用索引扫描

mysql排序结果的方式：使用文件排序 、 扫描有序的索引
    explain中的type列若为 "索引(Index)" 说明mysql扫描索引
    
    单纯扫描索引很快，若是mysql没有使用索引覆盖查询 就不得不查找索引中发现的每一行
    
    mysql 能有为排序和查找行使用一样的索引
    
    如表 user 索引 (uid,birthday )
    
    使用排序索引：
    .... where date = '1993-09-23' order by uid desc  (索引最左前缀)
    .... where date > '1993-09-23' order by date, uid (两列索引最左前缀)
    
    不能使用索引进行排序的查询：
    where date = '1993-09-23' order by uid desc，com_id  
                    (使用了不一样排序方向,索引都是升序排列)
    where date = '1993-09-23' order by uid desc，staff_id (引用了再也不索引的列)
    where date = '1993-09-23' order by uid (不能造成最左前缀)
    where date > '1993-09-23' order by uid,com_id  
                    (where有范围条件 所以不会使用余下索引)

• 避免多余和重复索引

重复索引：类型相同,以一样的顺序在一样的列建立索引 好比在表user id列 添加 unique(id)约束 、id not null
primary key 约束 index(id) 其实这些是相同的索引 !

多余索引：如存在(A)索引 应该扩展它 知足 (A,B)索引
(A,B)索引 <==> (B)
(A,B)索引 <==> (A)
(A,B) A最左前缀 (B,A) B最左前缀

• 索引实例研究

设计user表 字段：country、 state/region 、city 、sex 、age 、eye 、color
功能：支持组合条件搜索用户 支持用户排序 用户上次在线时间

• 支持多种过滤条件

不在选择性不好的列添加索引

• 优化排序

select name,gender from user where sex='M' order by rating limit 10000,10

即时有索引 (sex,rating) 高偏移量话费不少时间扫描被丢掉的数据

select name,gender from user inner join (select id from user where x.sex = 'M'
order by rating limit 100000,10) as x using (id)

基于索引(sex,rating) 提取须要行的主键列, 联接以取得全部须要的列

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索引和表维护

表维护三个目标：查找和修复损坏、维护精确的索引统计,并减小碎片

• 查找并修复表损坏

check table 命令 肯定表是否损坏 能抓到大部分表和索引错误 repair table 命令修复损坏的表

myisamchk 离线修复工具

• 更新索引统计

analyze table cs_area 更新索引统计信息 便于优化器优化sql

show index 命令检查索引的基数性

• 减小索引和数据碎片

myisam引擎 使用 optimize table 清除碎片 Innodb 引擎 使用 alter table .. engine =
.. 从新建立索引

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正则化和非正则化

• 正则化和非正则化

正则化数据库：每一个因素只会表达一次 教师表teacher (id,school_id) 学校表school
(school_id,school_name) 优势：更新信息只变更一张表 缺点：简单的学校名称查询 须要关联表
非正则化数据库：信息是重复的 或者 保存在多个地方

教师表teacher (id,school_id,school_name) 学校表school
(school_id,school_name)

优势：便于直接统计对应学校名称的老师 缺点：更新须要变更的表多一张

正则化和非正则化并用：好比须要统计用户的发帖数 能够在user表添加字段num_message 保存发帖总数 避免高密度查询统计

• 缓存和汇总表

实例：统计过去24小时发布的信息精确的数量

• 表周期性建立

周期建立能够获得没有碎片和全排序索引的高效表

注意此法会将数据清除 只是获得一个没有碎片和高效的索引表

计数表：好比缓存用户朋友数量、文件下载次数 一般创建一个单独的表 以保持快速维护计数器

计划任务按期聚合函数查询 更新对应的字段