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MySQL組合索引(多列索引)使用與優(yōu)化案例詳解

 更新時(shí)間：2022年07月04日 09:42:51   作者：pan_junbiao  
這篇文章主要介紹了MySQL組合索引（多列索引）使用與優(yōu)化,主要包括多列索引，測(cè)試案例及過(guò)程以及多列索引的使用順序，本文通過(guò)實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì)，需要的朋友可以參考下

1、多列索引

我們經(jīng)常聽(tīng)到一些人說(shuō)"把WHERE條件里的列都加上索引"，其實(shí)這個(gè)建議非常錯(cuò)誤。

在多個(gè)列上建立單獨(dú)的索引大部分情況下并不能提高M(jìn)ySQL的查詢性能。MySQL 在5.0之后引入了一種叫“索引合并”（index merge）的策略，一定程度上可以使用表上的多個(gè)單列索引來(lái)定位指定的行。但是當(dāng)服務(wù)器對(duì)多個(gè)索引做聯(lián)合操作時(shí)，通常需要耗費(fèi)大量CPU和內(nèi)存資源在算法的緩存、排序和合并操作上，特別是當(dāng)其中有些索引的選擇性不高，需要合并掃描大量的數(shù)據(jù)的時(shí)候。這個(gè)時(shí)候，我們需要一個(gè)多列索引。

2、測(cè)試案例及過(guò)程

2.1 創(chuàng)建一個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)表

 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS db_test default charset utf8 COLLATE utf8_general_ci; 
use db_test;
CREATE TABLE payment (  
    id        INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
    staff_id  INT UNSIGNED NOT NULL,
    customer_id INT UNSIGNED NOT NULL, 
    PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

利用存儲(chǔ)過(guò)程插入1000w 行隨機(jī)數(shù)據(jù)(表引擎可以先設(shè)置為 MyISAM，然后改為 InnoDB)

DROP PROCEDURE IF EXISTS add_payment;  
DELIMITER //
    create PROCEDURE add_payment(in num INT)
    BEGIN
        DECLARE rowid INT DEFAULT 0;
        SET @exesql = 'INSERT INTO payment(staff_id, customer_id) values (?, ?)';
        WHILE rowid < num DO
            SET @staff_id = (1 + FLOOR(5000*RAND()) ); 
            SET @customer_id = (1 + FLOOR(500000*RAND()));
            SET rowid = rowid + 1;
            prepare stmt FROM @exesql;
            EXECUTE stmt USING @staff_id, @customer_id;            
        END WHILE;
    END //
DELIMITER ;

2.2 添加兩個(gè)單列索引

(執(zhí)行過(guò)程要花點(diǎn)時(shí)間,建議分開一句一句執(zhí)行):

ALTER TABLE `payment` ADD INDEX idx_customer_id(`customer_id`);
ALTER TABLE `payment` ADD INDEX idx_staff_id(`staff_id`);

2.3 查詢一條數(shù)據(jù)利用到兩個(gè)列的索引

select count(*) from payment where staff_id = 2205 AND customer_id = 93112;

2.4 查看執(zhí)行計(jì)劃

mysql> explain select count(*)  from payment  where staff_id =  2205  AND customer_id =  93112;
+----+-------------+---------+-------------+------------------------------+------------------------------+---------+------+-------+-------------------------------------------------------------------------+
| id | select_type | table   | type        | possible_keys                | key                          | key_len | ref  | rows  | Extra                                                                   |
+----+-------------+---------+-------------+------------------------------+------------------------------+---------+------+-------+-------------------------------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | payment | index_merge | idx_customer_id,idx_staff_id | idx_staff_id,idx_customer_id | 4,4     | NULL | 11711 | Using intersect(idx_staff_id,idx_customer_id); Using where; Using index |
+----+-------------+---------+-------------+------------------------------+------------------------------+---------+------+-------+-------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

可以看到 type 是 index_merge，Extra 中提示 Using intersect(idx_staff_id,idx_customer_id)；這便是索引合并，利用兩個(gè)索引,然后合并兩個(gè)結(jié)果(取交集或者并集或者兩者都有)

查詢結(jié)果：

mysql> select count(*)  from payment  where staff_id =  2205  AND customer_id =  93112 ;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   178770 |
+----------+
1 row in set (0.12 sec)

2.5 然后刪除以上索引,添加多列索引

ALTER TABLE payment DROP INDEX idx_customer_id;
ALTER TABLE payment DROP INDEX idx_staff_id;
ALTER TABLE `payment` ADD INDEX idx_customer_id_staff_id(`customer_id`, `staff_id`);

注意，多列索引很關(guān)注索引列的順序（因?yàn)?customer_id 的選擇性更大,所以把它放前面）。

2.6 再次查詢

mysql> select count(*)  from payment  where staff_id =  2205  AND customer_id =  93112;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   178770 |
+----------+
1 row in set (0.05 sec)

發(fā)現(xiàn)多列索引加快的查詢（這里數(shù)據(jù)量還是較小,更大的時(shí)候比較更明顯）。

3、多列索引的使用順序

3.1 怎么選擇建立組合索引時(shí)，列的順序

多列索引的列順序至關(guān)重要，如何選擇索引的列順序有一個(gè)經(jīng)驗(yàn)法則：將選擇性最高的列放到索引最前列（但是不是絕對(duì)的）。經(jīng)驗(yàn)法則考慮全局的基數(shù)和選擇性，而不是某個(gè)具體的查詢：

mysql> select count(DISTINCT staff_id) / count(*) AS staff_id_selectivity, count(DISTINCT customer_id) / count(*) AS customer_id_selectivity, count(*) from payment\G;
*************************** 1. row ***************************
   staff_id_selectivity: 0.0005
customer_id_selectivity: 0.0500
               count(*): 10000000
1 row in set (6.29 sec)

customer_id 的選擇性更高，所以將它作為索引列的第一位。

3.2 組合索引的使用規(guī)則

索引可以理解成排好序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。組合索引可以這樣理解，比如（a,b,c），abc 都是排好序的，在任意一段 a 的下面 b 都是排好序的，任何一段 b 下面  c都是排好序的；

生效的規(guī)則是：從前往后依次使用生效，如果中間某個(gè)索引沒(méi)有使用，那么斷點(diǎn)前面的索引部分起作用，斷點(diǎn)后面的索引沒(méi)有起作用； 

比如：

where a=3 and b=45 and c=5 .... 這種三個(gè)索引順序使用中間沒(méi)有斷點(diǎn)，全部發(fā)揮作用；
where a=3 and c=5... 這種情況下b就是斷點(diǎn)，a發(fā)揮了效果，c沒(méi)有效果
where b=3 and c=4... 這種情況下a就是斷點(diǎn)，在a后面的索引都沒(méi)有發(fā)揮作用，這種寫法聯(lián)合索引沒(méi)有發(fā)揮任何效果；
where b=45 and a=3 and c=5 .... 這個(gè)跟第一個(gè)一樣，全部發(fā)揮作用，abc只要用上了就行，跟寫的順序無(wú)關(guān)

（a,b,c）多列索引使用的示例，說(shuō)明：（a,b,c）組合索引和(a,c,b）是不一樣的

(0)    select * from mytable where a=3 and b=5 and c=4;
abc三個(gè)索引都在where條件里面用到了，而且都發(fā)揮了作用
(1)    select * from mytable where  c=4 and b=6 and a=3;
這條語(yǔ)句列出來(lái)只想說(shuō)明 mysql沒(méi)有那么笨，where里面的條件順序在查詢之前會(huì)被mysql自動(dòng)優(yōu)化，效果跟上一句一樣
(2)    select * from mytable where a=3 and c=7;
a用到索引，b沒(méi)有用，所以c是沒(méi)有用到索引效果的
(3)    select * from mytable where a=3 and b>7 and c=3;
a用到了，b也用到了，c沒(méi)有用到，這個(gè)地方b是范圍值，也算斷點(diǎn)，只不過(guò)自身用到了索引
(4)    select * from mytable where b=3 and c=4;
因?yàn)閍索引沒(méi)有使用，所以這里 bc都沒(méi)有用上索引效果
(5)    select * from mytable where a>4 and b=7 and c=9;
a用到了  b沒(méi)有使用，c沒(méi)有使用
(6)    select * from mytable where a=3 order by b;
a用到了索引，b在結(jié)果排序中也用到了索引的效果，前面說(shuō)了，a下面任意一段的b是排好序的
(7)    select * from mytable where a=3 order by c;
a用到了索引，但是這個(gè)地方c沒(méi)有發(fā)揮排序效果，因?yàn)橹虚g斷點(diǎn)了，使用 explain 可以看到 filesort
(8)    select * from mytable where b=3 order by a;
b沒(méi)有用到索引，排序中a也沒(méi)有發(fā)揮索引效果

到此這篇關(guān)于MySQL組合索引(多列索引)使用與優(yōu)化的文章就介紹到這了,更多相關(guān)mysql組合索引使用內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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