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MySQL索引背后的之使用策略及優化(高性能索引策略)

2024-07-24 12:49:23
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來源:轉載
供稿:網友
本章的內容完全基于上文的理論基礎,實際上一旦理解了索引背后的機制,那么選擇高性能的策略就變成了純粹的推理,并且可以理解這些策略背后的邏輯。

  示例數據庫

  為了討論索引策略,需要一個數據量不算小的數據庫作為示例。本文選用MySQL官方文檔中提供的示例數據庫之一:employees。這個數據庫關系復雜度適中,且數據量較大。下圖是這個數據庫的E-R關系圖(引用自MySQL官方手冊):

  

/

 

  圖12

  MySQL官方文檔中關于此數據庫的頁面為http://dev.mysql.com/doc/employee/en/employee.html。里面詳細介紹了此數據庫,并提供了下載地址和導入方法,如果有興趣導入此數據庫到自己的MySQL可以參考文中內容。

  最左前綴原理與相關優化

  高效使用索引的首要條件是知道什么樣的查詢會使用到索引,這個問題和B+Tree中的“最左前綴原理”有關,下面通過例子說明最左前綴原理。

  這里先說一下聯合索引的概念。在上文中,我們都是假設索引只引用了單個的列,實際上,MySQL中的索引可以以一定順序引用多個列,這種索引叫做聯合索引,一般的,一個聯合索引是一個有序元組,其中各個元素均為數據表的一列,實際上要嚴格定義索引需要用到關系代數,但是這里我不想討論太多關系代數的話題,因為那樣會顯得很枯燥,所以這里就不再做嚴格定義。另外,單列索引可以看成聯合索引元素數為1的特例。

  以employees.titles表為例,下面先查看其上都有哪些索引:

SHOW INDEX FROM employees.titles;
+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+
| Table  | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Null | Index_type |
+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+
| titles |          0 | PRIMARY  |            1 | emp_no      | A         |        NULL |      | BTREE      |
| titles |          0 | PRIMARY  |            2 | title       | A         |        NULL |      | BTREE      |
| titles |          0 | PRIMARY  |            3 | from_date   | A         |      443308 |      | BTREE      |

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