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是時(shí)候檢查一下使用索引的姿勢(shì)是否正確了!

運(yùn)維 數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維
索引,可以有效提高我們的數(shù)據(jù)庫(kù)搜索效率,各種數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化八股文里都有相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)可背,不過(guò)單純的被條目其實(shí)很容易忘記。

索引,可以有效提高我們的數(shù)據(jù)庫(kù)搜索效率,各種數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化八股文里都有相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)可背,不過(guò)單純的被條目其實(shí)很容易忘記。

所以松哥想通過(guò)幾篇文章,和大家仔細(xì)聊一聊索引的正確使用姿勢(shì),結(jié)合一些具體的例子來(lái)幫助大家理解索引優(yōu)化,這是一個(gè)小小的系列,可能會(huì)有幾篇文章,今天先來(lái)第一篇。

1. 索引列獨(dú)立

當(dāng)我們將帶有索引的列作為搜索的條件的時(shí)候,需要確保索引不在表達(dá)式中,索引中也不包含各種運(yùn)算。

我舉個(gè)簡(jiǎn)單例子,假設(shè)我有如下一張表:

一個(gè) user 表,里邊就四個(gè)字段,每個(gè)字段上都建了索引,現(xiàn)在有三條測(cè)試數(shù)據(jù):

我們來(lái)比較如下兩個(gè)查詢:

可以看到:

  • 第一個(gè) type 為 ALL 表示全表掃描(沒(méi)用上索引);第二個(gè) type 為 ref 表示通過(guò)索引查找數(shù)據(jù),一般出現(xiàn)等值匹配的時(shí)候,type 會(huì)為 ref。
  • 第二個(gè)的 key 指明了 MySQL 使用哪個(gè)索引來(lái)優(yōu)化查詢;rows 則顯示了 MySQL 為了找到所需的值而要讀取的行數(shù).
  • 第一個(gè)的 Extra 為 Using where 表示這個(gè)搜索需要在 server 層進(jìn)行判斷(過(guò)濾),即存儲(chǔ)引擎層無(wú)法返回滿足條件的數(shù)據(jù)(當(dāng)然這里也不需要回表,因?yàn)閴焊紱](méi)有用啥索引)。

從上面的分析中可以看到,雖然 age-1=98 與 age=99 雖然在邏輯上并無(wú)二致,但是 MySQL 卻無(wú)法自動(dòng)解析第一個(gè)表達(dá)式,進(jìn)而導(dǎo)致第一個(gè)無(wú)法使用索引。所以,我們不要在 where 條件中寫表達(dá)式,不僅僅是上面這種表達(dá)式,一些使用了自帶函數(shù)的表達(dá)式也不能使用,我們要盡量簡(jiǎn)化 where 條件。

不過(guò)上面這個(gè)例子太牽強(qiáng)了,一般大家不會(huì)犯這種錯(cuò)誤,但是下面這個(gè)例子就不一定了,可能會(huì)有小伙伴在上面栽跟頭:查詢最近一年出生的用戶(birthday 列也是索引):

在這張圖里,我給出了兩種不同的查詢思路:

對(duì) birthday 做計(jì)算,如果 birthday 加上一年,得到的時(shí)間大于當(dāng)前時(shí)間,那么說(shuō)明該用戶出生日期在最近一年一年之內(nèi)。

對(duì)當(dāng)前日期進(jìn)行計(jì)算,如果當(dāng)前日期減去一年得到的時(shí)間小于 birthday,說(shuō)明 birthday 在一年之內(nèi)。

根據(jù)上圖 explain 的結(jié)果,很明顯第一種方案沒(méi)有用上索引,進(jìn)行了全表掃描;而第二種方案則用上了索引,只讀取了兩行數(shù)據(jù)就可以了。究其原因,就是因?yàn)榈谝环N方案在索引列上進(jìn)行了函數(shù)運(yùn)算,導(dǎo)致 MySQL 沒(méi)法使用索引了。

2. 巧用覆蓋索引

一般來(lái)說(shuō)我們不建議在查詢中直接使用 select *,使用 select * 有很多問(wèn)題,其中一個(gè)問(wèn)題就是無(wú)法利用索引覆蓋掃描(覆蓋索引)。

那這里需要大家首先明白什么是覆蓋索引。

在什么是 MySQL 的“回表”?一文中,松哥和大家聊了,索引按照物理存儲(chǔ)方式可以分為聚簇索引和非聚簇索引。

我們?nèi)粘Kf(shuō)的主鍵索引,其實(shí)就是聚簇索引(Clustered Index);主鍵索引之外,其他的都稱之為非主鍵索引,非主鍵索引也被稱為二級(jí)索引(Secondary Index),或者叫作輔助索引。

對(duì)于主鍵索引和非主鍵索引,使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都是 B+Tree,唯一的區(qū)別在于葉子結(jié)點(diǎn)中存儲(chǔ)的內(nèi)容不同:

主鍵索引的葉子結(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的是一行完整的數(shù)據(jù)。

非主鍵索引的葉子結(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的則是主鍵值以及索引列的值。

這是兩者最大的區(qū)別。

所以,搜索時(shí)如果使用了非主鍵索引,那么一共會(huì)搜索兩棵 B+Tree,第一次搜索 B+Tree 拿到主鍵值后再去搜索主鍵索引的 B+Tree,這個(gè)過(guò)程就是所謂的回表。但是,如果搜索的字段剛好就在二級(jí)索引的葉子結(jié)點(diǎn)上,那么是不是就不需要回表了?我們來(lái)驗(yàn)證下。

假設(shè)我有如下一張表:

  1. CREATE TABLE `user2` ( 
  2.   `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
  3.   `username` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL
  4.   `address` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL
  5.   `gender` varchar(4) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL
  6.   PRIMARY KEY (`id`), 
  7.   KEY `username` (`username`,`address`) 
  8. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci; 

id 是主鍵,username 和 address 是復(fù)合索引。

這表有三條記錄:

我們來(lái)做個(gè)簡(jiǎn)單測(cè)試,先來(lái)看如下 SQL:

  1. explain select username,address from user2 where username='javaboy'

這個(gè)查詢 SQL,我們查詢的字段是 username 和 address,由于這兩個(gè)字段是復(fù)合索引,因此都保存在二級(jí)索引的 B+Tree 的葉子結(jié)點(diǎn)中,搜索到 username 后也就能拿到 address 的值了,因此不需要回表查詢。大家注意最后 Extra 中的 Using index 就是這意思。

Using index 表示使用索引覆蓋掃描來(lái)返回記錄,直接從索引中過(guò)濾不需要的記錄并返回命中結(jié)果,這是在 MySQL 服務(wù)器層完成的,但是無(wú)須再回表查詢記錄。

相同的道理,id 的值也存在于二級(jí)索引中,按理說(shuō)也不需要回表,所以我稍微修改一下查詢 SQL,加入 id,大家來(lái)看下:

  1. explain select username,address,id from user2 where username='javaboy'

可以看到跟我們想的一樣。

那么我再加上 gender 呢?如果要查詢的字段中包含 gender,由于 gender 并沒(méi)有保存在二級(jí)索引的的葉子結(jié)點(diǎn)中,那么此時(shí)就需要回表查詢了:

  1. explain select gender from user2 where username='javaboy'

可以看到,此時(shí) Extra 為空,同時(shí)用到了二級(jí)索引 username,那么此時(shí)就需要回表了。

這個(gè)就是覆蓋索引,巧用覆蓋索引,能避免回表,提高查詢效率。那么此時(shí)就要盡量避免使用 select * 了(因?yàn)橐话銇?lái)說(shuō)不太可能給所有字段都建立一個(gè)復(fù)合索引)。

好啦,不知道小伙伴看明白沒(méi)有,下篇文章我們繼續(xù)~

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責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: 江南一點(diǎn)雨
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