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一張表到底建多少個(gè)索引才是合適呢?

freeflydom
2025年4月14日 10:45 本文熱度 217

上周的一天,到公司接了杯水剛剛坐穩(wěn),就看到 DBA就在群里@ 某個(gè)研發(fā)帥哥,說(shuō)“你的表已經(jīng)有10個(gè)索引了,怎么這次還要再加呢?”

關(guān)于索引,是數(shù)據(jù)庫(kù)后臺(tái)用來(lái)加快查詢速度的強(qiáng)大工具,索引通過(guò)提供快速查找所需數(shù)據(jù)的方法來(lái)增強(qiáng)查詢能力。

但我們經(jīng)常聽到這樣一句話:“索引是把雙刃劍”。

說(shuō)明索引并不是越多越好,索引可以提高查詢的效率,但會(huì)降低寫數(shù)據(jù)的效率,有時(shí)不恰當(dāng)?shù)乃饕€會(huì)降低查詢的效率。

那我就在想:一張表到底建多少個(gè)索引才是合適呢?

要搞懂這個(gè)問(wèn)題,我們就需要弄清楚以下這幾個(gè)問(wèn)題:

1)常見(jiàn)的索引分類有哪些?

2)MySQL 是如何使用索引的?

3)一張表最多可以建多少索引?

4)新建索引的規(guī)范原則有哪些?

本文我們就一起來(lái)展開聊聊這幾個(gè)問(wèn)題~

 

?1、常見(jiàn)的索引分類有哪些?

1.1 應(yīng)用層分類

從應(yīng)用層面,常見(jiàn)分類:

  • 普通索引INDEX:加速查找

  • 唯一索引:

  • 主鍵索引PRIMARY KEY:加速查找+約束(不為空、不能重復(fù))

  • 唯一索引UNIQUE:加速查找+約束(不能重復(fù))

  • 聯(lián)合索引:

  • PRIMARY KEY(id,name):聯(lián)合主鍵索引

  • UNIQUE(id,name):聯(lián)合唯一索引

  • INDEX(id,name):聯(lián)合普通索引

1.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層分類

從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層面,分類如下:

  • 哈希(hash)索引

  • 基于哈希函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。哈希函數(shù)會(huì)將索引鍵值(如數(shù)據(jù)庫(kù)表中的某個(gè)字段值)作為輸入,通過(guò)特定的算法運(yùn)算,生成一個(gè)固定長(zhǎng)度的哈希值。

  • 查詢速度快,但不支持范圍查找

  • B 樹(btree)索引

  • 一種平衡的多叉樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。B 樹索引會(huì)將表中的索引鍵值按照一定的順序(如升序或降序)存儲(chǔ)在樹的節(jié)點(diǎn)中。每個(gè)節(jié)點(diǎn)可以存儲(chǔ)多個(gè)鍵值以及指向其他節(jié)點(diǎn)的指針。

  • 支持范圍查詢,但占用空間較大

2、新建索引的規(guī)范原則有哪些?

關(guān)于新建索引,通常需要注意以下規(guī)范原則:

2.1 最左前綴匹配原則

MySQL 會(huì)一直向右匹配直到遇到范圍查詢(>、<、between、like)就停止匹配

比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)順序的索引,d是用不到索引的;

如果建立(a,b,d,c)的索引則都可以用到,a,b,d的順序可以任意調(diào)整。

2.2 盡量選擇區(qū)分度高的列作為索引

區(qū)分度的公式是:count(distinct col)/count(*),表示字段不重復(fù)的比例,比例越大我們掃描的記錄數(shù)越少。

唯一鍵的區(qū)分度是1,而一些 status 狀態(tài)、性別等 字段可能在大數(shù)據(jù)面前區(qū)分度就是0。

2.3 索引列不能參與計(jì)算

保持索引列“干凈”,這個(gè)原因其實(shí)很簡(jiǎn)單,b+樹中存的都是數(shù)據(jù)表中的字段值。但是在進(jìn)行檢索時(shí),需要把所有元素都應(yīng)用函數(shù)才能比較,顯然成本太大。

比如 from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’ 就不能使用到索引,需要將語(yǔ)句改寫成:create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)。

2.4 盡量的擴(kuò)展索引,不要新建索引

比如表中已經(jīng)有a的索引,現(xiàn)在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原來(lái)的索引即可,而不建議再單獨(dú)去建一個(gè)b索引。

3、MySQL 是如何使用索引的?

索引用于快速查找具有特定列值的行,其目的在于提高查詢效率。

與我們查閱圖書所用的目錄是一個(gè)道理:先定位到章,然后定位到該章下的一個(gè)小節(jié),然后找到頁(yè)數(shù)。相似的例子還有:查字典,查火車車次,飛機(jī)航班等。

本質(zhì)都是:通過(guò)不斷地縮小想要獲取數(shù)據(jù)的范圍來(lái)篩選出最終想要的結(jié)果,同時(shí)把隨機(jī)的事件變成順序的事件。

也就是說(shuō),有了這種索引機(jī)制,我們可以總是用同一種查找方式來(lái)鎖定數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)庫(kù)也是一樣,但顯然要復(fù)雜得多,因?yàn)椴粌H面臨著等值查詢,還有范圍查詢(>、<、between、in)、模糊查詢(like)、并集查詢(or)等等。數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)該選擇怎么樣的方式來(lái)應(yīng)對(duì)所有的問(wèn)題呢?

大多數(shù) MySQL 索引(PRIMARY KEY、UNIQUEINDEX 和FULLTEXT)都存儲(chǔ)在 B樹 中。

另外:

空間數(shù)據(jù)類型使用 R 樹;

MEMORYtable 還支持哈希索引;

InnoDB 對(duì) FULLTEXT 索引使用倒排列表。

在 MySQL 中,使用索引進(jìn)行以下操作:

3.1 = 和 in 可以亂序

比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意順序,MySQL 的查詢優(yōu)化器會(huì)幫你優(yōu)化成索引可以識(shí)別的形式。

3.2 and 與 or

聯(lián)合索引:(d,a,b,c)

  1. 查詢條件:

    a = 10 and b = 'xxx' and c > 3 and d =4

MySQL 會(huì)按照聯(lián)合索引,從左到右的順序找一個(gè)區(qū)分度高的索引字段(這樣便可以快速鎖定很小的范圍),加速查詢,即按照d—>a->b->c的順序

  1. 查詢條件:

    a = 10 or b = 'xxx' or c > 3 or d =4

MySQL 會(huì)按照條件的順序,從左到右依次判斷,即a->b->c->d

4、一張表最多可以建多少個(gè)索引?

4.1 理論上來(lái)說(shuō)

MySQL 的存儲(chǔ)引擎(如 InnoDB、MyISAM 等)本身并沒(méi)有對(duì)一個(gè)表能創(chuàng)建的索引數(shù)量設(shè)置一個(gè)固定數(shù)值限制,,而是由MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)引擎內(nèi)部的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法決定的。

從數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和架構(gòu)的角度,理論上只要滿足以下條件,就可以新增創(chuàng)建索引:

  • 存儲(chǔ)空間允許:每個(gè)索引都需要占用一定的磁盤空間來(lái)存儲(chǔ)索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),所以只要磁盤空間足夠容納新創(chuàng)建的索引結(jié)構(gòu)及其相關(guān)數(shù)據(jù),在空間層面就不會(huì)因空間不足而無(wú)法創(chuàng)建索引。

  • 性能可接受:隨著索引數(shù)量的增加,雖然查詢性能在某些情況下可能會(huì)因合適的索引而提升,但過(guò)多的索引也會(huì)帶來(lái)一些負(fù)面效應(yīng),比如數(shù)據(jù)更新(插入、刪除、修改操作)時(shí)需要同時(shí)更新相關(guān)索引,這會(huì)導(dǎo)致更新操作變慢。只要系統(tǒng)整體性能(包括查詢性能和更新性能等)在可接受的范圍內(nèi),理論上可以繼續(xù)創(chuàng)建索引。

4.2 實(shí)際應(yīng)用情況

然而在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中,通常不會(huì)無(wú)限制地創(chuàng)建索引。一方面是因?yàn)樯鲜鎏岬降男阅軉?wèn)題,過(guò)多的索引往往會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)更新操作變得極為緩慢,嚴(yán)重影響系統(tǒng)的正常運(yùn)行。

例如,在一個(gè)高并發(fā)的電商訂單處理系統(tǒng)中,如果對(duì)訂單表的大量字段都創(chuàng)建了索引,那么每一次訂單的插入、修改或刪除操作,都要花費(fèi)大量時(shí)間來(lái)更新相關(guān)索引,導(dǎo)致訂單處理效率大幅下降。

另一方面,不同的 MySQL 版本以及不同的存儲(chǔ)引擎在實(shí)際表現(xiàn)上也會(huì)有差異。

例如,對(duì)于一個(gè)擁有百萬(wàn)條記錄的用戶信息表,在 MySQL 5.7 中按照用戶姓氏進(jìn)行模糊查詢,可能需要遍歷相當(dāng)一部分?jǐn)?shù)據(jù),查詢速度相對(duì)較慢,假設(shè)平均每次查詢需要 20 秒。而 MySQL 8.0 引入了新的索引算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,新的索引算法對(duì)這種模糊查詢的支持更好,同樣的查詢可能只需要 5 秒左右,性能提升明顯。

總結(jié)

索引是應(yīng)用程序設(shè)計(jì)和開發(fā)的一個(gè)重要方面。若索引太多,應(yīng)用程序的性能可能會(huì)受到影響。而索引太少,對(duì)查詢性能又會(huì)產(chǎn)生影響,要找到一個(gè)平衡點(diǎn),這對(duì)應(yīng)用程序的性能至關(guān)重要。

MySQL 表能創(chuàng)建的索引數(shù)量沒(méi)有一個(gè)確切的、通用的絕對(duì)上限,而是要綜合考慮多方面因素,在滿足性能要求和存儲(chǔ)空間允許的條件下合理創(chuàng)建索引。

其實(shí)做了這么長(zhǎng)時(shí)間的語(yǔ)句優(yōu)化后才發(fā)現(xiàn),任何數(shù)據(jù)庫(kù)層面的優(yōu)化都抵不上應(yīng)用系統(tǒng)的優(yōu)化,同樣是MySQL,可以用來(lái)支撐Google/FaceBook/Taobao應(yīng)用,但可能連你的個(gè)人網(wǎng)站都撐不住。套用最近比較流行的話:“查詢?nèi)菀祝瑑?yōu)化不易,且寫且珍惜!”

轉(zhuǎn)自https://juejin.cn/post/7433575991878451200


該文章在 2025/4/14 10:45:43 編輯過(guò)
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