您好,登錄后才能下訂單哦!
本篇內(nèi)容介紹了“MySQL索引最左匹配原則是什么”的有關(guān)知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠?qū)W有所成!
為了方面后續(xù)的說明,我們首先建立一個如下的表(MySQL5.7),表中共有5個字段(a
、b
、c
、d
、e
),其中a
為主鍵,有一個由b
,c
,d
組成的聯(lián)合索引,存儲引擎為InnoDB,插入三條測試數(shù)據(jù)。強烈建議自己在MySQL中嘗試本文的所有語句。
CREATE TABLE `test` ( `a` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `b` int DEFAULT NULL, `c` int DEFAULT NULL, `d` int DEFAULT NULL, `e` int DEFAULT NULL, PRIMARY KEY(`a`), KEY `idx_abc` (`b`,`c`,`d`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci; INSERT INTO test(`a`, `b`, `c`, `d`, `e`) VALUES (1, 2, 3, 4, 5); INSERT INTO test(`a`, `b`, `c`, `d`, `e`) VALUES (2, 2, 3, 4, 5); INSERT INTO test(`a`, `b`, `c`, `d`, `e`) VALUES (3, 2, 3, 4, 5);
這時候,我們?nèi)绻麍?zhí)行下面這個SQL語句,你覺得會走索引嗎?
SELECT b, c, d FROM test WHERE d = 2;
如果你按照最左匹配原則(簡述為在聯(lián)合索引中,從最左邊的字段開始匹配,若條件中字段在聯(lián)合索引中符合從左到右的順序則走索引,否則不走,可以簡單理解為(a, b, c)的聯(lián)合索引相當于創(chuàng)建了a索引、(a, b)索引和(a, b, c)索引),這句顯然是不符合這個規(guī)則的,它走不了索引,但是我們用EXPLAIN
語句分析,會發(fā)現(xiàn)一個很有趣的現(xiàn)象,它的輸出如下是使用了索引的。
這就很奇怪了,最左匹配原則失效了嗎?事實上,并沒有,我們一步步來分析。
由于現(xiàn)在基本上以InnoDB引擎為主,我們以InnoDB為例進行主要說明。
MySQL底層使用B+樹來存儲索引,數(shù)據(jù)均存在葉子節(jié)點上。對于InnoDB而言,主鍵索引和行記錄時存儲在一起的,因此叫做聚集索引(clustered index)。除了聚集索引,其他所有都叫做非聚集索引(secondary index),包括普通索引、唯一索引等。
在InnoDB中,只存在一個聚集索引:
若表存在主鍵,則主鍵索引就是聚集索引;
若表不存在主鍵,則會把第一個非空的唯一索引作為聚集索引;
否則,會隱式定義一個rowid作為聚集索引。
我們以下圖為例,假設(shè)現(xiàn)在有一個表,存在id、name、age三個字段,其中id為主鍵,因此id為聚集索引,name建立索引為非聚集索引。關(guān)于id和name的索引,有如下的B+樹,可以看到,聚集索引的葉子節(jié)點存儲的是主鍵和行記錄,非聚集索引的葉子節(jié)點存儲的是主鍵。
從上面的索引存儲結(jié)構(gòu)來看,我們可以看到,在主鍵索引樹上,通過主鍵就可以一次性查出我們所需要的數(shù)據(jù),速度很快。這很直觀,因為主鍵就和行記錄存儲在一起,定位到了主鍵就定位到了所要找的包含所有字段的記錄。
但是對于非聚集索引,如上面的右圖,我們可以看到,需要先根據(jù)name所在的索引樹找到對應(yīng)主鍵,然后通過主鍵索引樹查詢到所要的記錄,這個過程叫做回表查詢。
上面的回表查詢無疑會降低查詢的效率,那么有沒有辦法讓它不回表呢?這就是索引覆蓋。所謂索引覆蓋,就是說,在使用這個索引查詢時,使它的索引樹的葉子節(jié)點上的數(shù)據(jù)可以覆蓋你查詢的所有字段,就可以避免回表了。我們回到一開始的例子,我們建立的(b,c,d)
的聯(lián)合索引,因此當我們查詢的字段在b、c、d中的時候,就不會回表,只需要查看一次索引樹,這就是索引覆蓋。
指的是聯(lián)合索引中,優(yōu)先走最左邊列的索引。對于多個字段的聯(lián)合索引,也同理。如 index(a,b,c) 聯(lián)合索引,則相當于創(chuàng)建了 a 單列索引,(a,b)聯(lián)合索引,和(a,b,c)聯(lián)合索引。
我們可以執(zhí)行下面的幾條語句驗證一下這個原則。
EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE b = 1;
EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE b = 1 and c = 2;
EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE b = 1 and c = 2 and d = 3;
接著,我們嘗試一條不符合最左原則的查詢,它也如圖預(yù)期一樣,走了全表掃描。
EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE d = 3;
我們先來看下面兩個語句,他們的輸出如下。
EXPLAIN SELECT b, c from test WHERE b = 1 and c = 1; EXPLAIN SELECT b, d from test WHERE d = 1;
id|select_type|table|partitions|type|possible_keys|key |key_len|ref |rows|filtered|Extra | --+-----------+-----+----------+----+-------------+-------+-------+-----------+----+--------+-----------+ 1|SIMPLE |test | |ref |idx_bcd |idx_bcd|10 |const,const| 1| 100.0|Using index| i d|select_type|table|partitions|type |possible_keys|key |key_len|ref|rows|filtered|Extra | --+-----------+-----+----------+-----+-------------+-------+-------+---+----+--------+------------------------+ 1|SIMPLE |test | |index|idx_bcd |idx_bcd|15 | | 3| 33.33|Using where; Using index|
顯然第一條語句是符合最左匹配的,因此type為ref
,但是第二條并不符合最左匹配,但是也不是全表掃描,這是因為此時這表示掃描整個索引樹。
具體來看,index
代表的是會對整個索引樹進行掃描,如例子中的,列 d
,就會導(dǎo)致掃描整個索引樹。ref
代表 mysql 會根據(jù)特定的算法查找索引,這樣的效率比 index 全掃描要高一些。但是,它對索引結(jié)構(gòu)有一定的要求,索引字段必須是有序的。而聯(lián)合索引就符合這樣的要求,聯(lián)合索引內(nèi)部就是有序的,你可以理解為order by b,c,d
這種排序規(guī)則,先根據(jù)字段b排序,再根據(jù)字段c排序,以此類推。這也解釋了,為什么需要遵守最左匹配原則,當最左列有序才能保證右邊的索引列有序。
因此,我們總結(jié)最后的原則為,若符合最左覆蓋原則,則走ref這種索引;若不符合最左匹配原則,但是符合覆蓋索引(index),就可以掃描整個索引樹,從而找到覆蓋索引對應(yīng)的列,避免回表;若不符合最左匹配原則,也不符合覆蓋索引(如本例的select *
),則需要掃描整個索引樹,并且回表查詢行記錄,此時,查詢優(yōu)化器認為這樣兩次查找索引樹,還不如全表掃描來得快(因為聯(lián)合索引此時不符合最左匹配原則,要不普通索引查詢慢得多),因此,此時會走全表掃描。
減少開銷。建一個聯(lián)合索引(col1,col2,col3),實際相當于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三個索引。每多一個索引,都會增加寫操作的開銷和磁盤空間的開銷。對于大量數(shù)據(jù)的表,使用聯(lián)合索引會大大的減少開銷!
覆蓋索引。對聯(lián)合索引(col1,col2,col3),如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通過遍歷索引取得數(shù)據(jù),而無需回表,這減少了很多的隨機io操作。減少io操作,特別的隨機io其實是dba主要的優(yōu)化策略。所以,在真正的實際應(yīng)用中,覆蓋索引是主要的提升性能的優(yōu)化手段之一。
效率高。索引列越多,通過索引篩選出的數(shù)據(jù)越少。有1000W條數(shù)據(jù)的表,有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假設(shè)假設(shè)每個條件可以篩選出10%的數(shù)據(jù),如果只有單值索引,那么通過該索引能篩選出1000W10%=100w條數(shù)據(jù),然后再回表從100w條數(shù)據(jù)中找到符合col2=2 and col3= 3的數(shù)據(jù),然后再排序,再分頁;如果是聯(lián)合索引,通過索引篩選出1000w10% 10% *10%=1w,效率提升可想而知!
“MySQL索引最左匹配原則是什么”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章!
免責聲明:本站發(fā)布的內(nèi)容(圖片、視頻和文字)以原創(chuàng)、轉(zhuǎn)載和分享為主,文章觀點不代表本網(wǎng)站立場,如果涉及侵權(quán)請聯(lián)系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關(guān)證據(jù),一經(jīng)查實,將立刻刪除涉嫌侵權(quán)內(nèi)容。