MySQL MyISAM索引類型分析和最佳化

MySQL MyISAM索引類型分PRIMARY(主鍵)、UNIQUE(唯一)、INDEX(普通索引)、FULLTEXT(全文檢索搜尋)。通常在網路上搜尋到的什麼叢集索引、非叢集索引是採用InnoDB儲存引擎的。怎麼知道預設引擎？執行 show variables like '%storage_engine%';這裡只討論MyISAM引擎的。

什麼是索引？

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-樹的形式儲存。如果沒有索引，執行查詢時MySQL必須從第一個記錄開始掃描整個表的所有記錄，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。如果作為搜尋條件的列上已經建立了適合的索引，MySQL無需掃描任何記錄即可迅速通過索引得到目標記錄所在的位置。

分析一下 MyISAM 儲存引擎索引的基本存放裝置結構：

從索引基本的存放資料結構來說，MyISAM 的索引不論是 Primary Key 還是普通 Index，儲存結構都基本一樣，基本結構都是 Balance Tree （簡稱為 B-Tree），所有的索引值詳細資料和行“指標”資訊都存放於 B-Tree 的 Leaf Nodes 上面。這個基本的資料結構和 MySQL 的其他儲存引擎如 Innodb 也基本相同。但是，MyISAM 的索引並不像 Innodb 儲存引擎那樣 Primary Key 和 Secondary Index 中存放的資料存在較大區別。在 MyISAM 儲存引擎中，Primary Key 和其他的普通 Index 的主要區別僅僅在於 Primary Key 的索引鍵需要滿足是非空的唯一值而已，另外一個區別其實也是每一個普通索引之間都存在的區別，就是整個索引樹的索引值排列順序不太一樣。

由於 MyISAM 儲存引擎中資料行的儲存分為固定長度和動態長度兩種，所以在 MyISAM 儲存引擎的資料檔案中定位一行資料所需要資訊也存在兩種方式。一種是直接通過行號（row number）來定位固定長度表資料的行，另外一種是通過其他一些相對的檔案位置標識資訊來定位動態長度表資料的行，這裡我們姑且將兩種方式統稱為RID（Row ID）吧。

下面這張圖片展示了 MyISAM 索引的基本存放裝置方式：

 

下面讓我們看看具體是索引是怎麼實現快速尋找的：

假設我們建立了一個名為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。顯示了people表所在資料檔案的一小部分：

 

可以看到，在資料檔案中name列沒有任何明確的次序。如果我們建立了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在內部為它儲存一個資料檔案中實際記錄所在位置的“指標”。因此，如果我們要尋找name等於“Mike”記錄的peopleid（SQL命令為“SELECT peopleid FROM people WHERE name='Mike';”），MySQL能夠在name的索引中尋找“Mike”值，然後直接轉到資料檔案中相應的行，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要掃描資料檔案中的所有記錄，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

主鍵(PRIMARY)

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。主鍵一般在建立表的時候指定，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。

唯一性索引(UNIQUE)
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建立：

建立索引，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);建立表的時候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], UNIQUE [索引的名字] (列的列表) );

普通索引(INDEX)
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建立：

建立索引，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);建立表的時候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) );

全文索引(FULLTEXT)
MySQL從3.23.23版開始支援全文索引和全文檢索索引。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類型的列上建立。它可以通過CREATE TABLE命令建立，也可以通過ALTER TABLE或CREATE INDEX命令建立。對於大規模的資料集，通過ALTER TABLE（或者CREATE INDEX）命令建立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，要瞭解更多資訊，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表的資料：

這個資料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使用者姓、名以及年齡返回相應的peopleid。例如，我們可能需要尋找姓名為Mike Sullivan、年齡17歲使用者的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描整個表，這裡需要考慮運用索引。

首先，我們可以考慮在單個列上建立索引，比如firstname、lastname或者age列。如果我們建立firstname列的索引（ALTER TABLE people ADD INDEX firstname (firstname);），MySQL將通過這個索引迅速把搜尋範圍限制到那些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尋：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。當記錄滿足所有搜尋條件之後，MySQL就返回最終的搜尋結果。

由於建立了firstname列的索引，與執行表的完全掃描相比，MySQL的效率提高了很多，但我們要求MySQL掃描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，再建立lastname或者age列的索引，但總地看來，不論在哪個列上建立索引搜尋效率仍舊相似。

為了提高搜尋效率，我們需要考慮運用多列索引。如果為firstname、lastname和age這三個列建立一個多列索引，MySQL只需一次檢索就能夠找出正確的結果！下面是建立這個多列索引的SQL命令：

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

由於索引檔案以B-樹格式儲存，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。在沒有掃描資料檔案任何一個記錄的情況下，MySQL就正確地找出了搜尋的目標記錄！

那麼，如果在firstname、lastname、age這三個列上分別建立單列索引，效果是否和建立一個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。

最左首碼

多列索引還有另外一個優點，它通過稱為最左首碼（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。當搜尋條件是以下各種列的組合時，MySQL將使用fname_lname_age索引：

firstname，lastname，agefirstname，lastnamefirstname

從另一方面理解，它相當於我們建立了(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

在效能最佳化過程中，選擇在哪些列上建立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：

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，建立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 ONpeople.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建立索引的必要。除此之外，由於town表的townid列出現在join子句中，因此我們需要考慮建立該列的索引。

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運算元不是以萬用字元(%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命令協助我們完成這個任務，這就是EXPLAIN命令。EXPLAIN命令的一般文法是：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：串連操作的類型。下面是MySQL文檔關於ref連線類型的說明：

“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。如果串連操作只使用鍵的最左首碼，或者如果鍵不是UNIQUE或 PRIMARY KEY類型(換句話說，如果串連操作不能根據索引值選擇出唯一行)，則MySQL使用ref連線類型。如果串連操作所用的鍵只匹配少量的記錄，則ref是一種好的連線類型。”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線類型。如果EXPLAIN顯示連線類型是“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，因為它要掃描整個表。你可以加入更多的索引來解決這個問題。預知更多資訊，請參見MySQL的手冊說明。

possible_keys：

可能可以利用的索引的名字。這裡的索引名字是建立索引時指定的索引暱稱;如果索引沒有暱稱，則預設顯示的是索引中第一個列的名字(在本例中，它是“firstname”)。預設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。如果它為空白(或NULL)，則MySQL不使用索引。

key_len：索引中被使用部分的長度，以位元組計。在本例中，key_len是102，其中firstname佔50位元組，lastname佔50位元組，age佔2位元組。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。

rows：MySQL所認為的它在找到正確的結果之前必須掃描的記錄數。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子句限制搜尋結果集。

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，索引要佔用磁碟空間。通常情況下，這個問題不是很突出。但是，如果你建立每一種可能列組合的索引，索引檔案體積的增長速度將遠遠超過資料檔案。如果你有一個很大的表，索引檔案的大小可能達到作業系統允許的最大檔案限制。 第二，對於需要寫入資料的操作，比如DELETE、UPDATE以及INSERT操作，索引會降低它們的速度。這是因為MySQL不僅要把改動資料寫入資料檔案，而且它還要把這些改動寫入索引檔案。網友幾點關於MyISAM索引使用的看法。

1  使用索引可以減少查詢 (select)的開銷, 但同時增加了 update,insert,delete的開銷，根據自己的應用權衡。
2  假如一個列上的行內容不重複,使用唯一索引。
3  重複的內容較少,且使用頻繁, 使用普通索引。
4  字元類型的列,指定列的前幾個位元組做索引即可.節省空間的,查詢快。(好像是,預設使用列的長度做索引)。
5  在where 字句中如果用到多個and條件 ,使用複合式索引,索引組建的順序和and條件的順序儘可能對應。
（不對應也行但是引擎會可能會消耗時間調整）。

結束語

在大型資料庫中，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行的表掃描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最佳化應用。要瞭解更多資訊，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。

 

來源：http://blog.diyiye.com/?post=49