【索引 index】是个好东西——大幅加快MySQL update更新速度的方法

MySQL八股文核心考点:索引、事务与锁的底层原理与面试串讲 在数据库后端开发中,索引、事务与锁是保障数据一致性与查询性能的核心概念。B+树索引结构通过减少磁盘IO优化查询,MVCC多版本并发控制实现读写不互斥,redo/undo log保障事务持久性与原子性。理解这些原理,不仅能解决慢SQL、死锁等工程问题,也是应对MySQL面试的基本功。本文从面试官视角梳理MySQL高频考点,串讲索引、事务隔离级别、锁机制及查询优化方法,帮助开发者建立体系化认知。 阅读详情

去年这个时候,也是做数据库操作

其中,是对主键为字符串的大概几万条的数据进行更新,就已经很慢了

语句类似于这样:

UPDATE persondata SET age=age+1 where name = '伏地魔';


因为要全库去找,字符串比较,速度很慢,大概一秒钟几条,如果数据一行很长的话,可能会更慢

忽然想起来,是不是可以建个索引

然后就试着建了个索引,当点save的那一下,发现速度立刻提升了至少一个数量级!


所以,所以是个好东西,之前怎么没想到这个呢




关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变的非常缓慢。还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE索引。

一个简单的对比测试

以我去年测试的数据作为一个简单示例,20多条数据源随机生成200万条数据,平均每条数据源都重复大概10万次,表结构比较简单,仅包含一个自增ID,一个char类型,一个text类型和一个int类型,单表2G大小,使用MyIASM引擎。开始测试未添加任何索引。

执行下面的SQL语句:

1 mysql> SELECT id,FROM_UNIXTIME(time) FROM article WHERE a.title='测试标题'

查询需要的时间非常恐怖的,如果加上联合查询和其他一些约束条件,数据库会疯狂的消耗内存,并且会影响前端程序的执行。这时给title字段添加一个BTREE索引:

1 mysql> ALTER TABLE article ADD INDEX index_article_title ON title(200);

再次执行上述查询语句,其对比非常明显:


MySQL索引的概念

索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度。上述SQL语句,在没有索引的情况下,数据库会遍历全部200条数据后选择符合条件的;而有了相应的索引之后,数据库会直接在索引中查找符合条件的选项。如果我们把SQL语句换成“SELECT * FROM article WHERE id=2000000”,那么你是希望数据库按照顺序读取完200万行数据以后给你结果还是直接在索引中定位呢?上面的两个图片鲜明的用时对比已经给出了答案(注:一般数据库默认都会为主键生成索引)。

索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种,聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的,而非聚簇索引就不一样了;聚簇索引能提高多行检索的速度,而非聚簇索引对于单行的检索很快。

MySQL索引的类型

1. 普通索引

这是最基本的索引,它没有任何限制,比如上文中为title字段创建的索引就是一个普通索引,MyIASM中默认的BTREE类型的索引,也是我们大多数情况下用到的索引。

01 –直接创建索引
02 CREATE INDEX index_name ON table(column(length))
03 –修改表结构的方式添加索引
04 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ON (column(length))
05 –创建表的时候同时创建索引
06 CREATE TABLE `table` (
07 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
08 `title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
09 `content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,
10 `time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
11 PRIMARY KEY (`id`),
12 INDEX index_name (title(length))
13 )
14 –删除索引
15 DROP INDEX index_name ON table

2. 唯一索引

与普通索引类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值(注意和主键不同)。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一,创建方法和普通索引类似。

01 –创建唯一索引
02 CREATE UNIQUE INDEX indexName ON table(column(length))
03 –修改表结构
04 ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE indexName ON (column(length))
05 –创建表的时候直接指定
06 CREATE TABLE `table` (
07 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
08 `title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
09 `content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,
10 `time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
11 PRIMARY KEY (`id`),
12 UNIQUE indexName (title(length))
13 );

3. 全文索引(FULLTEXT)

MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索,FULLTEXT索引仅可用于 MyISAM 表;他们可以从CHAR、VARCHAR或TEXT列中作为CREATE TABLE语句的一部分被创建,或是随后使用ALTER TABLE 或CREATE INDEX被添加。////对于较大的数据集,将你的资料输入一个没有FULLTEXT索引的表中,然后创建索引,其速度比把资料输入现有FULLTEXT索引的速度更为快。不过切记对于大容量的数据表,生成全文索引是一个非常消耗时间非常消耗硬盘空间的做法。

01 –创建表的适合添加全文索引
02 CREATE TABLE `table` (
03 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
04 `title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
05 `content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,
06 `time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
07 PRIMARY KEY (`id`),
08 FULLTEXT (content)
09 );
10 –修改表结构添加全文索引
11 ALTER TABLE article ADD FULLTEXT index_content(content)
12 –直接创建索引
13 CREATE FULLTEXT INDEX index_content ON article(content)

4. 单列索引、多列索引

多个单列索引与单个多列索引的查询效果不同,因为执行查询时,MySQL只能使用一个索引,会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引。

5. 组合索引(最左前缀)

平时用的SQL查询语句一般都有比较多的限制条件,所以为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。例如上表中针对title和time建立一个组合索引:ALTER TABLE article ADD INDEX index_titme_time (title(50),time(10))。建立这样的组合索引,其实是相当于分别建立了下面两组组合索引:

–title,time

–title

为什么没有time这样的组合索引呢?这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这两列的查询都会用到该组合索引,如下面的几个SQL所示:

1 –使用到上面的索引
2 SELECT * FROM article WHREE title='测试' AND time=1234567890;
3 SELECT * FROM article WHREE utitle='测试';
4 –不使用上面的索引
5 SELECT * FROM article WHREE time=1234567890;
MySQL索引的优化

上面都在说使用索引的好处,但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点:虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件。建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重,但如果你在一个大表上创建了多种组合索引,索引文件的会膨胀很快。索引只是提高效率的一个因素,如果你的MySQL有大数据量的表,就需要花时间研究建立最优秀的索引,或优化查询语句。下面是一些总结以及收藏的MySQL索引的注意事项和优化方法。

1. 何时使用聚集索引或非聚集索引?

动作描述使用聚集索引使用非聚集索引
列经常被分组排序使用使用
返回某范围内的数据使用不使用
一个或极少不同值不使用不使用
小数目的不同值使用不使用
大数目的不同值不使用使用
频繁更新的列不使用使用
外键列使用使用
主键列使用使用
频繁修改索引列不使用使用

事实上,我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如:返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列,恰好您把聚合索引建立在了该列,这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时,这个速度就将是很快的,因为您的这本字典正文是按日期进行排序的,聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可;而不像非聚集索引,必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码,然后再根据页码查到具体内容。其实这个具体用法我还不是很理解,只能等待后期的项目开发中慢慢学学了。

2. 索引不会包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中,复合索引中只要有一列含有NULL值,那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

3. 使用短索引

对串列进行索引,如果可能应该指定一个前缀长度。例如,如果有一个CHAR(255)的列,如果在前10个或20个字符内,多数值是惟一的,那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

4. 索引列排序

MySQL查询只使用一个索引,因此如果where子句中已经使用了索引的话,那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作;尽量不要包含多个列的排序,如果需要最好给这些列创建复合索引。

5. like语句操作

一般情况下不鼓励使用like操作,如果非使用不可,如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

6. 不要在列上进行运算

例如:select * from users where YEAR(adddate)<2007,将在每个行上进行运算,这将导致索引失效而进行全表扫描,因此我们可以改成:select * from users where adddate<’2007-01-01′。关于这一点可以围观:一个单引号引发的MYSQL性能损失。

最后总结一下,MySQL只对一下操作符才使用索引:<,<=,=,>,>=,between,in,以及某些时候的like(不以通配符%或_开头的情形)。而理论上每张表里面最多可创建16个索引,不过除非是数据量真的很多,否则过多的使用索引也不是那么好玩的,比如我刚才针对text类型的字段创建索引的时候,系统差点就卡死了。









数据库硬核面试指南:事务、锁、索引与慢SQL优化 数据库系统设计中的事务隔离级别与MVCC机制,决定了并发场景下的数据一致性与性能表现。理解读已提交与可重复读的执行差异,掌握Read View的可见性规则,是分析脏读、不可重复读等问题的基础。而B+树索引作为MySQL的核心数据结构,通过覆盖索引和最优联合索引设计,能够显著减少回表与随机IO,避免慢SQL产生。面对死锁,需要结合锁兼容矩阵与InnoDB日志定位循环等待;对于深分页,延迟关联等优化技巧可有效提升查询速度。以数据库面试高频考点为切入点,系统梳理事务、锁、索引与SQL执行链路,帮助工程师在业务实践 阅读详情

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