一文读懂“建立正确的索引,对数据库性能提升的重要性”



原文: https://www.enmotech.com/web/detail/1/767/1.html 


文章转载自公众号  架构师之路 架构师之路 , 作者 58沈剑


导读:本文和大家说明常见的type结果及代表的含义,并且通过同一个SQL语句的性能差异,说明建对索引多么重要。

 
explain结果中的type字段代表什么意思?




MySQL的官网解释非常简洁,只用了3个单词:连接类型(the join type)。它描述了找到所需数据使用的扫描方式。


最为常见的扫描方式有:

  • system:系统表,少量数据,往往不需要进行磁盘IO;
  • const:常量连接;
  • eq_ref:主键索引(primary key)或者非空唯一索引(unique not null)等值扫描;
  • ref:非主键非唯一索引等值扫描;
  • range:范围扫描;
  • index:索引树扫描;
  • ALL:全表扫描(full table scan);


画外音: 这些是最常见的,大家去explain自己工作中的SQL语句,95%都是上面这些类型。
 
上面各类扫描方式由快到慢:
system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL


下面一一举例说明。

一、system




explai select * from mysql.time_zone;

上例中,从系统库mysql的系统表time_zone里查询数据,扫码类型为system,这些数据已经加载到内存里,不需要进行磁盘IO。


这类扫描是速度最快的。



explain select * from (select * from user where id=1) tmp;

再举一个例子,内层嵌套(const)返回了一个临时表,外层嵌套从临时表查询,其扫描类型也是system,也不需要走磁盘IO,速度超快。


二、const



数据准备:

create table user (
id int primary key,
name varchar(20)
)engine=innodb;
 
insert into user values(1,'shenjian');
insert into user values(2,'zhangsan');
insert into user values(3,'lisi');



const扫描的条件为:
(1)命中主键(primary key)或者唯一(unique)索引;
(2)被连接的部分是一个常量(const)值;
 
explain select * from user where id=1;
如上例,id是PK,连接部分是常量1。
画外音:别搞什么类型转换的幺蛾子。
 
这类扫描效率极高,返回数据量少,速度非常快。


三、eq_ref



数据准备:

create table user (
id int primary key,
name varchar(20)
)engine=innodb;
 
insert into user values(1,'shenjian');
insert into user values(2,'zhangsan');
insert into user values(3,'lisi');
 
create table user_ex (
id int primary key,
age int
)engine=innodb;
 
insert into user_ex values(1,18);
insert into user_ex values(2,20);
insert into user_ex values(3,30);
insert into user_ex values(4,40);
insert into user_ex values(5,50);



eq_ref扫描的条件为,对于前表的每一行(row),后表只有一行被扫描。
 
再细化一点:
(1)join查询;
(2)命中主键(primary key)或者非空唯一(unique not null)索引;
(3)等值连接;


explain select * from user,user_ex where user.id=user_ex.id;


如上例,id是主键,该join查询为eq_ref扫描。



这类扫描的速度也异常之快。


四、ref



数据准备:

create table user (
id int,
name varchar(20) ,
index(id)
)engine=innodb;
 
insert into user values(1,'shenjian');
insert into user values(2,'zhangsan');
insert into user values(3,'lisi');
 
create table user_ex (
id int,
age int,
index(id)
)engine=innodb;
 
insert into user_ex values(1,18);
insert into user_ex values(2,20);
insert into user_ex values(3,30);
insert into user_ex values(4,40);
insert into user_ex values(5,50);



如果把上例eq_ref案例中的主键索引,改为普通非唯一(non unique)索引。

explain select * from user,user_ex where user.id=user_ex.id;

就由eq_ref降级为了ref,此时对于前表的每一行(row),后表可能有多于一行的数据被扫描。


explain select * from user where id=1;

当id改为普通非唯一索引后,常量的连接查询,也由const降级为了ref,因为也可能有多于一行的数据被扫描。
 
ref扫描,可能出现在join里,也可能出现在单表普通索引里,每一次匹配可能有多行数据返回,虽然它比eq_ref要慢,但它仍然是一个很快的join类型。


五、range



数据准备:

create table user (
id int primary key,
name varchar(20)
)engine=innodb;
 
insert into user values(1,'shenjian');
insert into user values(2,'zhangsan');
insert into user values(3,'lisi');
insert into user values(4,'wangwu');
insert into user values(5,'zhaoliu');




range扫描就比较好理解了,它是索引上的范围查询,它会在索引上扫码特定范围内的值。

explain select * from user where id between 1 and 4;
explain select * from user where idin(1,2,3);
explain select * from user where id>3;

像上例中的between,in,>都是典型的范围(range)查询。
画外音:必须是索引,否则不能批量"跳过"。


六、index




index类型,需要扫描索引上的全部数据。

explain count (*) from user;

如上例,id是主键,该count查询需要通过扫描索引上的全部数据来计数。
画外音:此表为InnoDB引擎。
 
它仅比全表扫描快一点。


七、ALL



数据准备:

create table user (
id int,
name varchar(20)
)engine=innodb;
 
insert into user values(1,'shenjian');
insert into user values(2,'zhangsan');
insert into user values(3,'lisi');
 
create table user_ex (
id int,
age int
)engine=innodb;
 
insert into user_ex values(1,18);
insert into user_ex values(2,20);
insert into user_ex values(3,30);
insert into user_ex values(4,40);
insert into user_ex values(5,50);



explain select * from user,user_ex where user.id=user_ex.id;

如果id上不建索引,对于前表的每一行(row),后表都要被全表扫描。

今天这篇文章中,这个相同的join语句出现了三次:
(1)扫描类型为eq_ref,此时id为主键;
(2)扫描类型为ref,此时id为非唯一普通索引;
(3)扫描类型为ALL,全表扫描,此时id上无索引;
 
有此可见,建立正确的索引,对数据库性能的提升是多么重要。
 
另外,不正确的SQL语句,可能导致全表扫描。
 
全表扫描代价极大,性能很低,是应当极力避免的,通过explain分析SQL语句,非常有必要。


总结




(1)explain结果中的type字段,表示(广义)连接类型,它描述了找到所需数据使用的扫描方式;
(2)常见的扫描类型有:
system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL
其扫描速度由快到慢;
(3)各类扫描类型的要点是:

  • system最快:不进行磁盘IO
  • const:PK或者unique上的等值查询
  • eq_ref:PK或者unique上的join查询,等值匹配,对于前表的每一行(row),后表只有一行命中
  • ref:非唯一索引,等值匹配,可能有多行命中
  • range:索引上的范围扫描,例如:between/in/>
  • index:索引上的全集扫描,例如:InnoDB的count
  • ALL最慢:全表扫描(full table scan)

(4)建立正确的索引(index),非常重要;
(5)使用explain了解并优化执行计划,非常重要;
 
思路比结论重要,希望大家有收获。

画外音:本文测试于MySQL5.6。


出处:架构师之路(ID:road5858)


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### SQL Server 索引页详解 #### 1. 索引的概念及其重要性 索引是一种特殊的数据结构,用于加速数据库查询操作。它通过提供一种类似于书籍目录的方式,使得查找特定记录变得更加高效[^1]。 在 SQL Server 中,索引被设计成 B 树(B-tree)的形式存储。这种树形结构允许系统以对数时间复杂度完成数据定位,从而显著提升性能。对于大规模表而言,合理使用索引能够极大地减少 I/O 开销并优化查询效率。 #### 2. 索引页的组成与工作原理 SQL Server 的索引由多个层次构成,每一层都包含若干个页面(Page)。这些页面分为两类: - **叶级页面(Leaf Level Pages)**: 存储实际的数据行或者指向数据行的指针。 - **非叶级页面(Non-leaf Level Pages 或 Index Nodes)**: 起到导航作用,帮助快速定位目标数据所在的叶级页面。 具体来说: - 当创建聚集索引时,叶节点会直接保存完整的数据行;而非聚集索引则仅保留键值以及对应的 RID(Row Identifier)或其他形式的引用地址。 - 非叶子节点上每条记录包含了两个部分——键值和子节点位置信息。这样可以从根节点逐层向下遍历直到找到匹配项所在的具体物理位置[^4]。 #### 3. 实现细节分析 以下是关于如何构建及维护索引的一些关键技术要点: ##### (1)B+ Tree 结构特点 为了进一步增强读取效率,SQL Server 使用的是改进版的 B+ tree 数据结构,在传统基础上做了如下调整: - 所有关键字均出现在叶子结点中,并按顺序排列形成链表; - 内部节点只负责指引方向而不携带任何真实数据; 这样的改动确保了范围扫描更加连续化,同时也便于并发控制机制发挥作用[^2]。 ##### (2)填充因子设置原则 填充因子决定了每个索引页初始状态下能容纳多少比例的有效负载量,默认情况下为 100%,意味着完全填满。然而这可能引发频繁分裂现象进而影响整体表现。因此建议依据实际情况灵活设定较低数值(比如70%-80%)来预留扩展空间,降低未来重组成本的同时保持较好的访问速度平衡状态。 ##### (3)碎片整理策略 随着时间推移,由于增删改等原因不可避免会产生逻辑或物理上的片段分布情况。定期执行 `ALTER INDEX ... REORGANIZE` 或者更彻底些采用 `REBUILD` 方法可以帮助恢复理想布局形态,改善磁盘利用率并缩短延迟响应时间。 #### 4. 示例代码展示 下面给出一段简单的 T-SQL 创建语句作为参考实例说明如何定义不同类型的单列或多列组合索引对象: ```sql -- 创建唯一聚集索引 CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX IX_EmployeeID ON Employees(EmployeeID); -- 添加复合非聚簇索引 CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_LastName_FirstName ON Employees(LastName, FirstName); ``` 以上命令分别演示了一个基于主键字段 EmployeeID 上建立起来的独特有序序列模式,还有另一个按照姓氏加名字共同决定次序关系的辅助检索路径案例。 ---
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