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| MySQL索引分析和优化(2) |
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http://www.51cto.com 2005-11-29 15:14 作者:松下客 出处:51CTO.com整理 |
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最左前缀
多列索引还有另外一个优点，它通过称为最左前缀（Leftmost Prefixing）的概念体现出来。继续考虑前面的例子，现在我们有一个firstname、lastname、age列上的多列索引，我们称这个索引为fname_lname_age。当搜索条件是以下各种列的组合时，MySQL将使用fname_lname_age索引：
firstname，lastname，age
firstname，lastname
firstname |
从另一方面理解，它相当于我们创建了(firstname，lastname，age)、(firstname，lastname)以及(firstname)这些列组合上的索引。下面这些查询都能够使用这个fname_lname_age索引：
SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND
age='17'; SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND
lastname='Sullivan'; SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike'; The
following queries cannot use the index at all: SELECT peopleid FROM people WHERE
lastname='Sullivan'; SELECT peopleid FROM people WHERE age='17'; SELECT peopleid
FROM people WHERE lastname='Sullivan' AND age='17'; |
选择索引列
在性能优化过程中，选择在哪些列上创建索引是最重要的步骤之一。可以考虑使用索引的主要有两种类型的列：在WHERE子句中出现的列，在join子句中出现的列。请看下面这个查询：
SELECT age ## 不使用索引 FROM people WHERE firstname='Mike' ## 考虑使用索引 AND
lastname='Sullivan' ## 考虑使用索引 |
这个查询与前面的查询略有不同，但仍属于简单查询。由于age是在SELECT部分被引用，MySQL不会用它来限制列选择操作。因此，对于这个查询来说，创建age列的索引没有什么必要。下面是一个更复杂的例子：
SELECT people.age, ##不使用索引 town.name ##不使用索引 FROM people LEFT JOIN town ON
people.townid=town.townid ##考虑使用索引 WHERE firstname='Mike' ##考虑使用索引 AND
lastname='Sullivan' ##考虑使用索引 |
与前面的例子一样，由于firstname和lastname出现在WHERE子句中，因此这两个列仍旧有创建索引的必要。除此之外，由于town表的townid列出现在join子句中，因此我们需要考虑创建该列的索引。
那么，我们是否可以简单地认为应该索引WHERE子句和join子句中出现的每一个列呢？差不多如此，但并不完全。我们还必须考虑到对列进行比较的操作符类型。MySQL只有对以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE。可以在LIKE操作中使用索引的情形是指另一个操作数不是以通配符（%或者_）开头的情形。例如，“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE 'Mich%';”这个查询将使用索引，但“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE '%ike';”这个查询不会使用索引。
分析索引效率
现在我们已经知道了一些如何选择索引列的知识，但还无法判断哪一个最有效。MySQL提供了一个内建的SQL命令帮助我们完成这个任务，这就是EXPLAIN命令。EXPLAIN命令的一般语法是：EXPLAIN 。你可以在MySQL文档找到有关该命令的更多说明。下面是一个例子：
EXPLAIN SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan'
AND age='17'; |
这个命令将返回下面这种分析结果：
| table |
type |
possible_keys |
key |
key_len |
ref |
rows |
Extra |
| people |
ref |
fname_lname_age |
fname_lname_age |
102 |
const,const,const |
1 |
Where used |
下面我们就来看看这个EXPLAIN分析结果的含义。
table：这是表的名字。
type：连接操作的类型。下面是MySQL文档关于ref连接类型的说明：
“对于每一种与另一个表中记录的组合，MySQL将从当前的表读取所有带有匹配索引值的记录。如果连接操作只使用键的最左前缀，或者如果键不是UNIQUE或PRIMARY KEY类型（换句话说，如果连接操作不能根据键值选择出唯一行），则MySQL使用ref连接类型。如果连接操作所用的键只匹配少量的记录，则ref是一种好的连接类型。”
在本例中，由于索引不是UNIQUE类型，ref是我们能够得到的最好连接类型。
如果EXPLAIN显示连接类型是“ALL”，而且你并不想从表里面选择出大多数记录，那么MySQL的操作效率将非常低，因为它要扫描整个表。你可以加入更多的索引来解决这个问题。预知更多信息，请参见MySQL的手册说明。
possible_keys：
可能可以利用的索引的名字。这里的索引名字是创建索引时指定的索引昵称；如果索引没有昵称，则默认显示的是索引中第一个列的名字（在本例中，它是“firstname”）。默认索引名字的含义往往不是很明显。
Key：它显示了MySQL实际使用的索引的名字。如果它为空（或NULL），则MySQL不使用索引。
key_len：索引中被使用部分的长度，以字节计。在本例中，key_len是102，其中firstname占50字节，lastname占50字节，age占2字节。如果MySQL只使用索引中的firstname部分，则key_len将是50。
ref：它显示的是列的名字（或单词“const”），MySQL将根据这些列来选择行。在本例中，MySQL根据三个常量选择行。
rows：MySQL所认为的它在找到正确的结果之前必须扫描的记录数。显然，这里最理想的数字就是1。
Extra：这里可能出现许多不同的选项，其中大多数将对查询产生负面影响。在本例中，MySQL只是提醒我们它将用WHERE子句限制搜索结果集。
索引的缺点
到目前为止，我们讨论的都是索引的优点。事实上，索引也是有缺点的。
首先，索引要占用磁盘空间。通常情况下，这个问题不是很突出。但是，如果你创建每一种可能列组合的索引，索引文件体积的增长速度将远远超过数据文件。如果你有一个很大的表，索引文件的大小可能达到操作系统允许的最大文件限制。
第二，对于需要写入数据的操作，比如DELETE、UPDATE以及INSERT操作，索引会降低它们的速度。这是因为MySQL不仅要把改动数据写入数据文件，而且它还要把这些改动写入索引文件。
【结束语】在大型数据库中，索引是提高速度的一个关键因素。不管表的结构是多么简单，一次500000行的表扫描操作无论如何不会快。如果你的网站上也有这种大规模的表，那么你确实应该花些时间去分析可以采用哪些索引，并考虑是否可以改写查询以优化应用。要了解更多信息，请参见MySQL manual。另外注意，本文假定你所使用的MySQL是3.23版，部分查询不能在3.22版MySQL上执行。
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