MySQL字符串前綴索引使用
1. 前綴索引與全部索引概念
怎么給字符串字段加索引?現(xiàn)在,幾乎所有的系統(tǒng)都支持郵箱登錄,如何在郵箱這樣的字段上建立合理的索引,是我們今天要討論的問題。
假設,你現(xiàn)在維護一個支持郵箱登錄的系統(tǒng),用戶表是這么定義的
create table SUser( ID bigint unsigned primary key, email varchar(64), name varchar(64), ... )engine=innodb;
由于要使用郵箱登錄,所以業(yè)務代碼中一定會出現(xiàn)類似于這樣的語句:
select f1, f2 from SUser where email='xxx';
我們知道,如果email這個字段上沒有索引,那么這個語句就只能做全表掃描。
MySQL支持全部索引與前綴索引。MySQL是支持前綴索引的,也就是說,你可以定義字符串的一部分作為索引。默認地,如果你創(chuàng)建索引的語句不指定前綴長度,那么索引就會包含整個字符串。
比如,這兩個在email字段上創(chuàng)建索引的語句:
-- 全部索引,索引字段為email整個字符串 alter table SUser add index index1(email); -- 前綴索引,6表示索引字段為email的前6位 alter table SUser add index index2(email(6));
第一個語句創(chuàng)建的index1索引里面,包含了每個記錄的整個字符串;而第二個語句創(chuàng)建的index2索引里面,對于每個記錄都是只取前6個字節(jié)。
2. 前綴索引與全部索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
這兩種不同的定義在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和存儲上有什么區(qū)別呢?如圖2和3所示,就是這兩個索引的示意圖。
mysql全部索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
mysql前綴索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
從圖中你可以看到,由于email(6)這個索引結(jié)構(gòu)中每個郵箱字段都只取前6個字節(jié)(即:zhangs),所以占用的空間會更小,這就是使用前綴索引的優(yōu)勢。但,這同時帶來的損失是,可能會增加額外的記錄掃描次數(shù)。
3. 前綴索引與全部索引引執(zhí)行流程
接下來,我們再看看下面這個語句,在這兩個索引定義下分別是怎么執(zhí)行的。
如 index1(即email整個字符串的索引結(jié)構(gòu)),執(zhí)行順序是這樣的:
- 從index1索引樹找到滿足索引值是’zhangssxyz@xxx.com’的這條記錄,取得ID2的值;
- 到主鍵上查到主鍵值是ID2的行,判斷email的值是正確的,將這行記錄加入結(jié)果集;
- 取index1索引樹上剛剛查到的位置的下一條記錄,發(fā)現(xiàn)已經(jīng)不滿足email='zhangssxyz@xxx.com’的條件了,循環(huán)結(jié)束。
這個過程中,只需要回主鍵索引取一次數(shù)據(jù),所以系統(tǒng)認為只掃描了一行。
如 index2(即email(6)索引結(jié)構(gòu)),執(zhí)行順序是這樣的:
- 從index2索引樹找到滿足索引值是’zhangs’的記錄,找到的第一個是ID1;
- 到主鍵上查到主鍵值是ID1的行,判斷出email的值不是’zhangssxyz@xxx.com’,這行記錄丟棄;
- 取index2上剛剛查到的位置的下一條記錄,發(fā)現(xiàn)仍然是’zhangs’,取出ID2,再到ID索引上取整行然后判斷,這次值對了,將這行記錄加入結(jié)果集;
- 重復上一步,直到在idxe2上取到的值不是’zhangs’時,循環(huán)結(jié)束。
在這個過程中,要回主鍵索引取4次數(shù)據(jù),也就是掃描了4行。
通過這個對比,你很容易就可以發(fā)現(xiàn),使用前綴索引后,可能會導致查詢語句讀數(shù)據(jù)的次數(shù)變多。
4. 前綴索引長度如何取舍
對于這個查詢語句來說,如果你定義的index2不是email(6)而是email(7),也就是說取email字段的前7個字節(jié)來構(gòu)建索引的話,即滿足前綴’zhangss’的記錄只有一個,也能夠直接查到ID2,只掃描一行就結(jié)束了。
也就是說使用前綴索引,定義好長度,就可以做到既節(jié)省空間,又不用額外增加太多的查 使詢成本。
于是,你就有個問題:當要給字符串創(chuàng)建前綴索引時,有什么方法能夠確定我應該使用多長的前綴呢?實際上,我們在建立索引時關注的是區(qū)分度,區(qū)分度越高越好。因為區(qū)分度越高,意味著重復的鍵值越少。因此,我們可以通過統(tǒng)計索引上有多少個不同的值來判斷要使用多長的前綴。
首先,你可以使用下面這個語句,算出這個列上有多少個不同的值:
select count(distinct email) as L from SUser;
然后,依次選取不同長度的前綴來看這個值,比如我們要看一下4~7個字節(jié)的前綴索引,可以用這個語句:
select count(distinct left(email,4))as L4, count(distinct left(email,5))as L5, count(distinct left(email,6))as L6, count(distinct left(email,7))as L7, from SUser;
當然,使用前綴索引很可能會損失區(qū)分度,所以你需要預先設定一個可以接受的損失比例,比如5%。然后,在返回的L4~L7中,找出不小于 L * 95%的值,假設這里L6、L7都滿足,你就可以選擇前綴長度為6。
5. 前綴索引對覆蓋索引的影響
前面我們說了使用前綴索引可能會增加掃描行數(shù),這會影響到性能。其實,前綴索引的影響不止如此,我們再看一下另外一個場景。
你先來看看這個SQL語句
select id,email from SUser where email='zhangssxyz@xxx.com';
與前面例子中的SQL語句
select id,name,email from SUser where email='zhangssxyz@xxx.com';
id是主鍵,email是索引,name不是索引的情況下,先說結(jié)論,當email是全部索引的時候第一個sql會走覆蓋索引,第二個不會走覆蓋索引,當email為前綴索引的時候哪怕前綴為全部字符串長度依然無法走覆蓋索引。
所以,如果使用index1(即email整個字符串的索引結(jié)構(gòu))的話,可以利用覆蓋索引,從index1查到結(jié)果后直接就返回了,不需要回到ID索引再去查一次。而如果使用index2(即email(6)索引結(jié)構(gòu))的話,就不得不回到ID索引再去判斷email字段的值。
即使你將index2的定義修改為email(18)的前綴索引,這時候雖然index2已經(jīng)包含了所有的信息,但InnoDB還是要回到id索引再查一下,因為系統(tǒng)并不確定前綴索引的定義是否截斷了完整信息。
也就是說,使用前綴索引就用不上覆蓋索引對查詢性能的優(yōu)化了,這也是你在選擇是否使用前綴索引時需要考慮的一個因素。
6. 其他解決方案
對于類似于郵箱這樣的字段來說,使用前綴索引的效果可能還不錯。但是,遇到前綴的區(qū)分度不夠好的情況時,我們要怎么辦呢?
比如,我們國家的身份證號,一共18位,其中前6位是地址碼,所以同一個縣的人的身份證號前6位一般會是相同的。假設你維護的數(shù)據(jù)庫是一個市的公民信息系統(tǒng),這時候如果對身份證號做長度為6的前綴索引的話,這個索引的區(qū)分度就非常低了。按照我們前面說的方法,可能你需要創(chuàng)建長度為12以上的前綴索引,才能夠滿足區(qū)分度要求。但是,索引選取的越長,占用的磁盤空間就越大,相同的數(shù)據(jù)頁能放下的索引值就越少,搜索的效率也就會越低。
那么,如果我們能夠確定業(yè)務需求里面只有按照身份證進行等值查詢的需求,還有沒有別的處理方法呢?這種方法,既可以占用更小的空間,也能達到相同的查詢效率。答案是,有的。
第一種方式是使用倒序存儲。 第 如果你存儲身份證號的時候把它倒過來存,每次查詢的時候,你可以這么寫:
select field_list from t where id_card = reverse('input_id_card_string');
由于身份證號的最后6位沒有地址碼這樣的重復邏輯,所以最后這6位很可能就提供了足夠的區(qū)分度。當然了,實踐中你不要忘記使用count(distinct)方法去做個驗證。
第二種方式是使用 第 hash h 字段。 字 你可以在表上再創(chuàng)建一個整數(shù)字段,來保存身份證的校驗碼,同時在這個字段上創(chuàng)建索引。
alter table t add id_card_crc int unsigned, add index(id_card_crc);
然后每次插入新記錄的時候,都同時用crc32()這個函數(shù)得到校驗碼填到這個新字段。由于校驗碼可能存在沖突,也就是說兩個不同的身份證號通過crc32()函數(shù)得到的結(jié)果可能是相同的,所以你的查詢語句where部分要判斷id_card的值是否精確相同。
select field_list from t where id_card_crc=crc32('input_id_card_string') and id_card='input_id_card_string'
這樣,索引的長度變成了4個字節(jié),比原來小了很多。
接下來,我們再一起看看使用倒序存儲和使用 使 hash h 字段這兩種方法的異同點。 字首先,它們的相同點是,都不支持范圍查詢。倒序存儲的字段上創(chuàng)建的索引是按照倒序字符串的方式排序的,已經(jīng)沒有辦法利用索引方式查出身份證號碼在[ID_X, ID_Y]的所有市民了。同樣地,hash字段的方式也只能支持等值查詢。
它們的區(qū)別,主要體現(xiàn)在以下三個方面:
- 從占用的額外空間來看,倒序存儲方式在主鍵索引上,不會消耗額外的存儲空間,而hash字段方法需要增加一個字段。當然,倒序存儲方式使用4個字節(jié)的前綴長度應該是不夠的,如果再長一點,這個消耗跟額外這個hash字段也差不多抵消了。
- 在CPU消耗方面,倒序方式每次寫和讀的時候,都需要額外調(diào)用一次reverse函數(shù),而hash字段的方式需要額外調(diào)用一次crc32()函數(shù)。如果只從這兩個函數(shù)的計算復雜度來看的話,reverse函數(shù)額外消耗的CPU資源會更小些。
- 從查詢效率上看,使用hash字段方式的查詢性能相對更穩(wěn)定一些。因為crc32算出來的值雖然有沖突的概率,但是概率非常小,可以認為每次查詢的平均掃描行數(shù)接近1。而倒序存儲方式畢竟還是用的前綴索引的方式,也就是說還是會增加掃描行數(shù)。
7. 梳理總結(jié)
總體來說的話全部索引會占用一部分空間,但是可以走覆蓋索引,區(qū)分度比較高,減少回表次數(shù),前綴索引雖然減少了部分空間,但是需要平衡區(qū)分度,而且需要時刻關注表中索引字段的變化,因為隨著數(shù)據(jù)的變化區(qū)分度也會變化,可能原來前綴6個字段區(qū)分度就能達到95%以上,但是隨著數(shù)據(jù)增加前6個字段只能達到60%的區(qū)分度,另外一點就是覆蓋索引無法使用,雖然倒敘或者hash能解決空間問題,但是又會產(chǎn)生新的問題,比如需要函數(shù),增加字段等,是查詢效率降低,折中選擇全部索引會更加穩(wěn)妥,效率更高,當然對于特定的字符串比如自己公司email,前6位足夠區(qū)分,而且后續(xù)不會有改動,這時前綴索引既能減少空間占用,又能達到與全部索引一樣的效果,使用前綴會更好。具體使用場景一定是結(jié)合具體的業(yè)務場景選擇。
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