MySQL索引分析和優化

索引用來快速地尋找那些具有特定值的記錄，所有MySQL索引都以B-樹的 形式保存。如果沒有索引，執行查詢時MySQL必須從第一個記錄開始掃瞄整個表的所有記錄，直至找到符合要求的記錄。表裡面的記錄數量越多，這個操作的代 價就越高。如果作為搜索條件的列上已經創建了索引，MySQL無需掃瞄任何記錄即可迅速得到目標記錄所在的位置。如果表有1000個記錄，通過索引查找記 錄至少要比順序掃瞄記錄快100倍。

假設我們創建了一個名為people的表：

create TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL, name CHAR(50) NOT NULL );

然後，我們完全隨機把1000個不同name值插入到people表。下圖顯示了people表所在數據文件的一小部分：

可以看到，在數據文件中name列沒有任何明確的次序。如果我們創建了name列的索引，MySQL將在索引中排序name列：

對於索引中的每一項，MySQL在內部為它保存一個數據文件中實際記錄所在位置的「指針」。因此，如果我們要查找name等於 「Mike」記錄的peopleid（SQL命令為「select peopleid FROM people where name='Mike';」），MySQL能夠在name的索引中查找「Mike」值，然後直接轉到數據文件中相應的行，準確地返回該行的 peopleid（999）。在這個過程中，MySQL只需處理一個行就可以返回結果。如果沒有「name」列的索引，MySQL要掃瞄數據文件中的所有 記錄，即1000個記錄！顯然，需要MySQL處理的記錄數量越少，則它完成任務的速度就越快。

索引的類型

MySQL提供多種索引類型供選擇：

普通索引

這是最基本的索引類型，而且它沒有唯一性之類的限制。普通索引可以通過以下幾種方式創建：

創建索引，例如create INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表); 修改表，例如alter TABLE tablename ADD INDEX [索引的名字] (列的列表); 創建表的時候指定索引，例如create TABLE tablename ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) );

唯一性索引

這種索引和前面的「普通索引」基本相同，但有一個區別：索引列的所有值都只能出現一次，即必須唯一。唯一性索引可以用以下幾種方式創建：

創建索引，例如create UNIQUE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表); 修改表，例如alter TABLE tablename ADD UNIQUE [索引的名字] (列的列表); 創建表的時候指定索引，例如create TABLE tablename ( [...], UNIQUE [索引的名字] (列的列表) );

主鍵

主 鍵是一種唯一性索引，但它必須指定為「PRIMARY KEY」。如果你曾經用過AUTO_INCREMENT類型的列，你可能已經熟悉主鍵之類的概念了。主鍵一般在創建表的時候指定，例如「create TABLE tablename ( [...], PRIMARY KEY (列的列表) ); 」。但是，我們也可以通過修改表的方式加入主鍵，例如「alter TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (列的列表); 」。每個表只能有一個主鍵。

全文索引

MySQL從3.23.23版開始支持全文索引和全文檢索。在 MySQL中，全文索引的索引類型為FULLTEXT。全文索引可以在VARCHAR或者TEXT類型的列上創建。它可以通過create TABLE命令創建，也可以通過alter TABLE或create INDEX命令創建。對於大規模的數據集，通過alter TABLE（或者create INDEX）命令創建全文索引要比把記錄插入帶有全文索引的空表更快。本文下面的討論不再涉及全文索引，要瞭解更多信息，請參見MySQL documentation。

單列索引與多列索引

索引可以是單列索引，也可以是多列索引。下面我們通過具體的例子來說明這兩種索引的區別。假設有這樣一個people表：

create TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, firstname CHAR(50) NOT NULL, lastname CHAR(50) NOT NULL, age SMALLINT NOT NULL, townid SMALLINT NOT NULL, PRIMARY KEY (peopleid) );

下面是我們插入到這個people表的數據：
MySQL索引分析和優化：

這個數據片段中有四個名字為「Mikes」的人（其中兩個姓Sullivans，兩個姓McConnells），有兩個年齡為17歲的人，還有一個名字與眾不同的Joe Smith。

這 個表的主要用途是根據指定的用戶姓、名以及年齡返回相應的peopleid。例如，我們可能需要查找姓名為Mike Sullivan、年齡17歲用戶的peopleid（SQL命令為select peopleid FROM people where firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age=17;）。由於我們不想讓MySQL每次執行查詢就去掃瞄整個表，這裡需要考慮運用索引。

首先，我們可以考慮在單個列上創建 索引，比如firstname、lastname或者age列。如果我們創建firstname列的索引（alter TABLE people ADD INDEX firstname (firstname);），MySQL將通過這個索引迅速把搜索範圍限制到那些firstname='Mike'的記錄，然後再在這個「中間結果集」上 進行其他條件的搜索：它首先排除那些lastname不等於「Sullivan」的記錄，然後排除那些age不等於17的記錄。當記錄滿足所有搜索條件之 後，MySQL就返回最終的搜索結果。

由於建立了firstname列的索引，與執行表的完全掃瞄相比，MySQL的效率提高了很 多，但我們要求MySQL掃瞄的記錄數量仍舊遠遠超過了實際所需要的。雖然我們可以刪除firstname列上的索引，再創建lastname或者age 列的索引，但總地看來，不論在哪個列上創建索引搜索效率仍舊相似。

為了提高搜索效率，我們需要考慮運用多列索引。如果為firstname、lastname和age這三個列創建一個多列索引，MySQL只需一次檢索就能夠找出正確的結果！下面是創建這個多列索引的SQL命令：

alter TABLE people ADD INDEX fname_lname_age (firstname,lastname,age);

由於索引文件以B-樹格式保存，MySQL能夠立即轉到合適的firstname，然後再轉到合適的lastname，最後轉到合適的age。在沒有掃瞄數據文件任何一個記錄的情況下，MySQL就正確地找出了搜索的目標記錄！

那 麼，如果在firstname、lastname、age這三個列上分別創建單列索引，效果是否和創建一個firstname、lastname、age 的多列索引一樣呢？答案是否定的，兩者完全不同。當我們執行查詢的時候，MySQL只能使用一個索引。如果你有三個單列的索引，MySQL會試圖選擇一個 限制最嚴格的索引。但是，即使是限制最嚴格的單列索引，它的限制能力也肯定遠遠低於firstname、lastname、age這三個列上的多列索引。

最左前綴

多列索引還有另外一個優點，它通過稱為最左前綴（Leftmost Prefixing）的概念體現出來。繼續考慮前面的例子，現在我們有一個firstname、lastname、age列上的多列索引，我們稱這個索引 為fname_lname_age。當搜索條件是以下各種列的組合時，MySQL將使用fname_lname_age索引：

firstname，lastname，age firstname，lastname firstname

從另一方面理解，它相當於我們創建了(firstname，lastname，age)、(firstname，lastname)以及(firstname)這些列組合上的索引。下面這些查詢都能夠使用這個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';

選擇索引列

在性能優化過程中，選擇在哪些列上創建索引是最重要的步驟之一。可以考慮使用索引的主要有兩種類型的列：在where子句中出現的列，在join子句中出現的列。請看下面這個查詢：

MySQL索引分析和優化：

select age ## 不使用索引 FROM people where firstname='Mike' ## 考慮使用索引 AND lastname='Sullivan' ## 考慮使用索引

這個查詢與前面的查詢略有不同，但仍屬於簡單查詢。由於age是在select部分被引用，MySQL不會用它來限制列選擇操作。因此，對於這個查詢來說，創建age列的索引沒有什麼必要。下面是一個更複雜的例子：

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 ##考慮使用索引 where firstname='Mike' ##考慮使用索引 AND lastname='Sullivan' ##考慮使用索引

與前面的例子一樣，由於firstname和lastname出現在where子句中，因此這兩個列仍舊有創建索引的必要。除此之外，由於town表的townid列出現在join子句中，因此我們需要考慮創建該列的索引。

那 麼，我們是否可以簡單地認為應該索引where子句和join子句中出現的每一個列呢？差不多如此，但並不完全。我們還必須考慮到對列進行比較的操作符類 型。MySQL只有對以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些時候的like。可以在 like操作中使用索引的情形是指另一個操作數不是以通配符（%或者_）開頭的情形。例如，「select peopleid FROM people where firstname like 'Mich%';」這個查詢將使用索引，但「select peopleid FROM people where firstname like '%ike';」這個查詢不會使用索引。

分析索引效率

現在我們已經知道了一些如何選擇索引列的知識，但還無法判斷哪一個最有效。MySQL提供了一個內建的SQL命令幫助我們完成這個任務，這就是EXPLAIN命令。EXPLAIN命令的一般語法是：EXPLAIN 。你可以在MySQL文檔找到有關該命令的更多說明。下面是一個例子：

EXPLAIN select peopleid FROM people where firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age='17';

這個命令將返回下面這種分析結果：

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

下面我們就來看看這個EXPLAIN分析結果的含義。

table：這是表的名字。

type：連接操作的類型。下面是MySQL文檔關於ref連接類型的說明：

「對 於每一種與另一個表中記錄的組合，MySQL將從當前的表讀取所有帶有匹配索引值的記錄。如果連接操作只使用鍵的最左前綴，或者如果鍵不是UNIQUE或 PRIMARY KEY類型（換句話說，如果連接操作不能根據鍵值選擇出唯一行），則MySQL使用ref連接類型。如果連接操作所用的鍵只匹配少量的記錄，則ref是一 種好的連接類型。」

在本例中，由於索引不是UNIQUE類型，ref是我們能夠得到的最好連接類型。

如果EXPLAIN顯示連接類型是「ALL」，而且你並不想從表裡面選擇出大多數記錄，那麼MySQL的操作效率將非常低，因為它要掃瞄整個表。你可以加入更多的索引來解決這個問題。預知更多信息，請參見MySQL的手冊說明。

possible_keys：

可能可以利用的索引的名字。這裡的索引名字是創建索引時指定的索引暱稱；如果索引沒有暱稱，則默認顯示的是索引中第一個列的名字（在本例中，它是「firstname」）。默認索引名字的含義往往不是很明顯。

Key：

它顯示了MySQL實際使用的索引的名字。如果它為空（或NULL），則MySQL不使用索引。

key_len：

索引中被使用部分的長度，以字節計。在本例中，key_len是102，其中firstname佔50字節，lastname佔50字節，age佔2字節。如果MySQL只使用索引中的firstname部分，則key_len將是50。

ref：

它顯示的是列的名字（或單詞「const」），MySQL將根據這些列來選擇行。在本例中，MySQL根據三個常量選擇行。

MySQL索引分析和優化：

rows：

MySQL所認為的它在找到正確的結果之前必須掃瞄的記錄數。顯然，這裡最理想的數字就是1。

Extra：

這裡可能出現許多不同的選項，其中大多數將對查詢產生負面影響。在本例中，MySQL只是提醒我們它將用where子句限制搜索結果集。

索引的缺點

到目前為止，我們討論的都是索引的優點。事實上，索引也是有缺點的。

首先，索引要佔用磁盤空間。通常情況下，這個問題不是很突出。但是，如果你創建每一種可能列組合的索引，索引文件體積的增長速度將遠遠超過數據文件。如果你有一個很大的表，索引文件的大小可能達到操作系統允許的最大文件限制。

第二，對於需要寫入數據的操作，比如delete、update以及insert操作，索引會降低它們的速度。這是因為MySQL不僅要把改動數據寫入數據文件，而且它還要把這些改動寫入索引文件。

【結束語】在大型數據庫中， 索引是提高速度的一個關鍵因素。不管表的結構是多麼簡單，一次500000行的表掃瞄操作無論如何不會快。如果你的網站上也有這種大規模的表，那麼你確實 應該花些時間去分析可以採用哪些索引，並考慮是否可以改寫查詢以優化應用。要瞭解更多信息，請參見MySQL manual。另外注意，本文假定你所使用的MySQL是3.23版，部分查詢不能在3.22版MySQL上執行。