MYSQL性能调优05_覆盖索引索引下推如何选择合适的索引Order by与Group by优化索引设计原则
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了MYSQL性能调优05_覆盖索引索引下推如何选择合适的索引Order by与Group by优化索引设计原则相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
①. 坏境准备
CREATE TABLE `employees` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
`age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
`position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',
`hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表';
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('LiLei',22,'manager',NOW());
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('HanMeimei', 23,'dev',NOW());
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('Lucy',23,'dev',NOW());
-- 插入一些示例数据
drop procedure if exists insert_emp;
delimiter ;;
create procedure insert_emp()
begin
declare i int;
set i=1;
while(i<=100000)do
insert into employees(name,age,position) values(CONCAT('zhuge',i),i,'dev');
set i=i+1;
end while;
end;;
delimiter ;
call insert_emp();
②. 覆盖索引、索引下推
- ①. 联合索引第一个字段用范围不会走索引
(结论:联合索引第一个字段就用范围查找不会走索引,mysql内部可能觉得第一个字段就用范围,结果集应该很大,回表效率不高,还不如就全表扫描)
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name > 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager'
- ②. 强制走索引
结论:虽然使用了强制走索引让联合索引第一个字段范围查找也走索引,扫描的行rows看上去也少了点,但是最终查找效率不一定比全表扫描高,因为回表效率不高
EXPLAIN SELECT * FROM employees force index(idx_name_age_position) WHERE name > 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';
-- 做了一个小实验:
-- 关闭查询缓存
set global query_cache_size=0;
set global query_cache_type=0;
-- 执行时间0.333s
SELECT * FROM employees WHERE name > 'LiLei';
-- 执行时间0.444s
SELECT * FROM employees force index(idx_name_age_position) WHERE name > 'LiLei';
- ③. 覆盖索引优化
EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name > 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';
- ④. in和or在表数据量比较大的情况会走索引,在表记录不多的情况下会选择全表扫描
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name in ('LiLei','HanMeimei','Lucy') AND age = 22 AND position ='manager';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE (name = 'LiLei' or name = 'HanMeimei') AND age = 22 AND position ='manager';
-- 做一个小实验,将employees 表复制一张employees_copy的表,里面保留两三条记录
EXPLAIN SELECT * FROM employees_copy WHERE name in ('LiLei','HanMeimei','Lucy') AND age = 22 AND position ='manager';
EXPLAIN SELECT * FROM employees_copy WHERE (name = 'LiLei' or name = 'HanMeimei') AND age = 22 AND position ='manager';
- ⑤. like KK% 一般情况都会走索引
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like 'LiLei%' AND age = 22 AND position ='manager';
EXPLAIN SELECT * FROM employees_copy WHERE name like 'LiLei%' AND age = 22 AND position ='manager';
- ⑥. 这里给大家补充一个概念,索引下推(Index Condition Pushdown,ICP), like KK%其实就是用到了索引下推优化,什么是索引下推了？
补充说明:
(1). 对于辅助的联合索引(name,age,position),正常情况按照最左前缀原则,SELECT * FROM employees WHERE name like ‘LiLei%’ AND age = 22 AND position =‘manager’ 这种情况只会走name字段索引,因为根据name字段过滤完,得到的索引行里的age和position是无序的,无法很好的利用索引。
(2). 在MySQL5.6之前的版本,这个查询只能在联合索引里匹配到名字是 ‘LiLei’ 开头的索引,然后拿这些索引对应的主键逐个回表,到主键索引上找出相应的记录,再比对age和position这两个字段的值是否符合
(3). MySQL 5.6引入了索引下推优化,可以在索引遍历过程中,对索引中包含的所有字段先做判断,过滤掉不符合条件的记录之后再回表,可以有效的减少回表次数。使用了索引下推优化后,上面那个查询在联合索引里匹配到名字是 ‘LiLei’ 开头的索引之后,同时还会在索引里过滤age和position这两个字段,拿着过滤完剩下的索引对应的主键id再回表查整行数据
(4). 索引下推会减少回表次数,对于innodb引擎的表索引下推只能用于二级索引,innodb的主键索引(聚簇索引)树叶子节点上保存的是全行数据,所以这个时候索引下推并不会起到减少查询全行数据的效果。
- ⑦. 为什么范围查找Mysql没有用索引下推优化？
估计应该是Mysql认为范围查找过滤的结果集过大,like KK% 在绝大多数情况来看,过滤后的结果集比较小,所以这里Mysql选择给 like KK% 用了索引下推优化,当然这也不是绝对的,有时like KK% 也不一定就会走索引下推
③. Mysql如何选择合适的索引
- ①. 如果用name索引需要遍历name字段联合索引树,然后还需要根据遍历出来的主键值去主键索引树里再去查出最终数据,成本比全表扫描还高,可以用覆盖索引优化,这样只需要遍历name字段的联合索引树就能拿到所有结果,如下:
mysql> EXPLAIN select * from employees where name > 'a';
mysql> EXPLAIN select * from employees where name > 'zzz' ;
- ②. 对于上面这两种 name>‘a’ 和 name>‘zzz’ 的执行结果,mysql最终是否选择走索引或者一张表涉及多个索引,mysql最终如何选择索引,我们可以用trace工具来一查究竟,开启trace工具会影响mysql性能,所以只能临时分析sql使用,用完之后立即关闭
trace工具用法:
--开启trace
mysql> set session optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on;
mysql> select * from employees where name > 'a' order by position;
mysql> SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE;
-- 查看trace字段:
{
"steps": [
{
"join_preparation": { --第一阶段:SQL准备阶段,格式化sql
"select#": 1,
"steps": [
{
"expanded_query": "/* select#1 */ select `employees`.`id` AS `id`,`employees`.`name` AS `name`,`employees`.`age` AS `age`,`employees`.`position` AS `position`,`employees`.`hire_time` AS `hire_time` from `employees` where (`employees`.`name` > 'a') order by `employees`.`position`"
}
] /* steps */
} /* join_preparation */
},
{
"join_optimization": { --第二阶段:SQL优化阶段
"select#": 1,
"steps": [
{
"condition_processing": { --条件处理
"condition": "WHERE",
"original_condition": "(`employees`.`name` > 'a')",
"steps": [
{
"transformation": "equality_propagation",
"resulting_condition": "(`employees`.`name` > 'a')"
},
{
"transformation": "constant_propagation",
"resulting_condition": "(`employees`.`name` > 'a')"
},
{
"transformation": "trivial_condition_removal",
"resulting_condition": "(`employees`.`name` > 'a')"
}
] /* steps */
} /* condition_processing */
},
{
"substitute_generated_columns": {
} /* substitute_generated_columns */
},
{
"table_dependencies": [ --表依赖详情
{
"table": "`employees`",
"row_may_be_null": false,
"map_bit": 0,
"depends_on_map_bits": [
] /* depends_on_map_bits */
}
] /* table_dependencies */
},
{
"ref_optimizer_key_uses": [
] /* ref_optimizer_key_uses */
},
{
"rows_estimation": [ --预估表的访问成本
{
"table": "`employees`",
"range_analysis": {
"table_scan": { --全表扫描情况
"rows": 10123, --扫描行数
"cost": 2054.7 --查询成本
} /* table_scan */,
"potential_range_indexes": [ --查询可能使用的索引
{
"index": "PRIMARY", --主键索引
"usable": false,
"cause": "not_applicable"
},
{
"index": "idx_name_age_position", --辅助索引
"usable": true,
"key_parts": [
"name",
"age",
"position",
"id"
] /* key_parts */
}
] /* potential_range_indexes */,
"setup_range_conditions": [
] /* setup_range_conditions */,
"group_index_range": {
"chosen": false,
"cause": "not_group_by_or_distinct"
} /* group_index_range */,
"analyzing_range_alternatives": { --分析各个索引使用成本
"range_scan_alternatives": [
{
"index": "idx_name_age_position",
"ranges": [
"a < name" --索引使用范围
] /* ranges */,
"index_dives_for_eq_ranges": true,
"rowid_ordered": false, --使用该索引获取的记录是否按照主键排序
"using_mrr": false,
"index_only": false, --是否使用覆盖索引
"rows": 5061, --索引扫描行数
"cost": 6074.2, --索引使用成本
"chosen": false, --是否选择该索引
"cause": "cost"
}
] /* range_scan_alternatives */,
"analyzing_roworder_intersect": {
"usable": false,
"cause": "too_few_roworder_scans"
} /* analyzing_roworder_intersect */
} /* analyzing_range_alternatives */
} /* range_analysis */
}
] /* rows_estimation */
},
{
"considered_execution_plans": [
{
"plan_prefix": [
] /* plan_prefix */,
"table": "`employees`",
"best_access_path": { --最优访问路径
"considered_access_paths": [ --最终选择的访问路径
{
"rows_to_scan": 10123,
"access_type": "scan", --访问类型:为scan,全表扫描
"resulting_rows": 10123,
"cost": 2052.6,
"chosen": true, --确定选择
"use_tmp_table": true
}
] /* considered_access_paths */
} /* best_access_path */,
"condition_filtering_pct": 100,
"rows_for_plan": 10123,
"cost_for_plan": 2052.6,
"sort_cost": 10123,
"new_cost_for_plan": 12176,
"chosen": true
}
] /* considered_execution_plans */
},
{
"attaching_conditions_to_tables": {
"original_condition": "(`employees`.`name` > 'a')",
"attached_conditions_computation": [
] /* attached_conditions_computation */,
"attached_conditions_summary": [
{
"table": "`employees`",
"attached": "(`employees`.`name` > 'a')"
}
] /* attached_conditions_summary */
} /* attaching_conditions_to_tables */
},
{
"clause_processing": {
"clause": "ORDER BY",
"original_clause": "`employees`.`position`",
"items": [
{
"item": "`employees`.`position`"
}
] /* items */,
"resulting_clause_is_simple": true,
"resulting_clause": "`employees`.`position`"
} /* clause_processing */
},
{
"reconsidering_access_paths_for_index_ordering": {
"clause": "ORDER BY",
"steps": [
] /* steps */,
"index_order_summary": {
"table": "`employees`",
"index_provides_order": false,
"order_direction": "undefined",
"index": "unknown",
"plan_changed": false
} /* index_order_summary */
} /* reconsidering_access_paths_for_index_ordering */
},
{
"refine_plan": [
{
"table": "`employees`"
}
] /* refine_plan */
}
] /* steps */
} /* join_optimization */
},
{
"join_execution": { --第三阶段:SQL执行阶段
"select#": 1,
"steps": [
] /* steps */
} /* join_execution */
}
] /* steps */
}
结论:全表扫描的成本低于索引扫描,所以mysql最终选择全表扫描(针对name>‘a’)
mysql> select * from employees where name > 'zzz' order by position;
mysql> SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE;
查看trace字段可知索引扫描的成本低于全表扫描,所以mysql最终选择索引扫描
mysql> set session optimizer_trace="enabled=off"; --关闭trace
④. Order by与Group by优化
优化总结写在最前面
(1). MySQL支持两种方式的排序filesort和index,Using index是指MySQL扫描索引本身完成排序。index 效率高,filesort效率低
(2). order by满足两种情况会使用Using index
order by语句使用索引最左前列。
使用where子句与order by子句条件列组合满足索引最左前列
(3). 尽量在索引列上完成排序,遵循索引建立(索引创建的顺序)时的最左前缀法则。
(4). 如果order by的条件不在索引列上,就会产生Using filesort
(5). 能用覆盖索引尽量用覆盖索引
(6). group by与order by很类似,其实质是先排序后分组,遵照索引创建顺序的最左前缀法则。对于group by的优化如果不需要排序的可以加上order by null禁止排序。注意,where高于having,能写在where中 的限定条件就不要去having限定了
- ①. 利用最左前缀法则:中间字段不能断,因此查询用到了name索引,从key_len=74也能看出,age索引列用在排序过程中,因为Extra字段里没有using filesort
EXPLAIN select * from employees where name='LiLei' ORDER BY age,position
- ②.从explain的执行结果来看:key_len=74,查询使用了name索引,由于用了position进行排序,跳过了age,出现了Using filesort。
- ③. 查找只用到索引name,age和position用于排序,无Using filesort
- ④. 和Case 3中explain的执行结果一样,但是出现了Using filesort,因为索引的创建顺序name,age,position,但是排序的时候age和position颠倒位置了
- ⑤. 与Case 4对比,在Extra中并未出现Using filesort,因为age为常量,在排序中被优化,所以索引未颠倒,不会出现Using filesort
- ⑥. 虽然排序的字段列与索引顺序一样,且order by默认升序,这里position desc变成了降序,导致与索引的排序方式不同,从而产生Using filesort。Mysql8以上版本有降序索引可以支持该种查询方式
- ⑦. 对于排序来说,多个相等条件也是范围查询
- ⑧. 可以用覆盖索引优化
⑤. filesort文件排序方式(了解)
- ①. 单路排序:是一次性取出满足条件行的所有字段,然后在sort buffer中进行排序；用trace工具可以看到sort_mode信息里显示< sort_key, additional_fields >或者< sort_key, packed_additional_fields >
- 从索引name找到第一个满足name = ‘zhuge’ 条件的主键 id
- 根据主键 id 取出整行,取出所有字段的值,存入 sort_buffer 中
- 从索引name找到下一个满足name = ‘zhuge’ 条件的主键id
- 重复步骤 2、3 直到不满足name =‘zhuge’
- 对sort_buffer 中的数据按照字段position进行排序
返回结果给客户端
- ②. 双路排序(又叫回表排序模式):是首先根据相应的条件取出相应的排序字段和可以直接定位行数据的行 ID,然后在 sort buffer 中进行排序,排序完后需要再次取回其它需要的字段；用trace工具可以看到sort_mode信息里显示< sort_key, rowid >
- 从索引 name 找到第一个满足 name = ‘zhuge’ 的主键id
- 根据主键 id 取出整行,把排序字段 position 和主键 id 这两个字段放到 sort buffer 中
- 从索引 name 取下一个满足 name = ‘zhuge’ 记录的主键 id
- 重复 3、4 直到不满足 name = ‘zhuge’
- 对 sort_buffer 中的字段 position 和主键 id 按照字段 position 进行排序
- 遍历排序好的 id 和字段 position,按照 id 的值回到原表中取出 所有字段的值返回给客户端
- ③. MySQL 通过比较系统变量 max_length_for_sort_data(默认1024字节) 的大小和需要查询的字段总大小来判断使用哪种排序模式。
- 如果字段的总长度小于max_length_for_sort_data ,那么使用 单路排序模式；
- 如果字段的总长度大于max_length_for_sort_data ,那么使用 双路排序模·式。
- ④. 示例验证下各种排序方式:
mysql> set session optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on; --开启trace
mysql> select * from employees where name = 'zhuge' order by position;
mysql> select * from information_schema.OPTIMIZER_TRACE;
trace排序部分结果:
"join_execution": { --Sql执行阶段
"select#": 1,
"steps": [
{
"filesort_information": [
{
"direction": "asc",
"table": "`employees`",
"field": "position"
}
] /* filesort_information */,
"filesort_priority_queue_optimization": {
"usable": false,
"cause": "not applicable (no LIMIT)"
} /* filesort_priority_queue_optimization */,
"filesort_execution": [
] /* filesort_execution */,
"filesort_summary": { --文件排序信息
"rows": 10000, --预计扫描行数
"examined_rows": 10000, --参与排序的行
"number_of_tmp_files": 3, --使用临时文件的个数,这个值如果为0代表全部使用的sort_buffer内存排序,否则使用的磁盘文件排序
"sort_buffer_size": 262056, --排序缓存的大小,单位Byte
"sort_mode": "<sort_key, packed_additional_fields>" --排序方式,这里用的单路排序
} /* filesort_summary */
}
] /* steps */
} /* join_execution */
mysql> set max_length_for_sort_data = 10; --employees表所有字段长度总和肯定大于10字节
mysql> select * from employees where name = 'zhuge' order by position;
mysql> select * from information_schema.OPTIMIZER_TRACE;
trace排序部分结果:
"join_execution": {
"select#": 1,
"steps": [
{
"filesort_information": [
{
"direction": "asc",
"table": "`employees`",
"field": "position"
}
] /* filesort_information */,
"filesort_priority_queue_optimization": {
"usable": false,
"cause": "not applicable (no LIMIT)"
} /* filesort_priority_queue_optimization */,
"filesort_execution": [
] /* filesort_execution */,
"filesort_summary": {
"rows": 10000,
"examined_rows": 10000,
"number_of_tmp_files": 2,
"sort_buffer_size": 262136,
"sort_mode": "<sort_key, rowid>" --排序方式,这里用的双路排序
} /* filesort_summary */
}
] /* steps */
} /* join_execution */
mysql> set session optimizer_trace="enabled=off"; --关闭trace
⑥. 索引设计原则
-
①. 代码先行,索引后上
不知大家一般是怎么给数据表建立索引的,是建完表马上就建立索引吗？
这其实是不对的,一般应该等到主体业务功能开发完毕,把涉及到该表相关sql都要拿出来分析之后再建立索引 -
回表与覆盖索引，索引下推
MySQL索引 索引分类 最左前缀原则 覆盖索引 索引下推 联合索引顺序