如何让mysql索引更快一点


在 InnoDB 中,从二级索引回到主键索引查询数据,这个过程称作回表过程,而且这个回表过程是可以被优化的,这个优化就是利用覆盖索引


先说结论,如果一个索引的字段包含了所有要查询的字段,这个索引就称作覆盖索引,覆盖索引可以减少回表过程,能有效提高查询效率


前面我们有说过,在 InnoDB 中数据都是保存在 B+ 树上,主键索引保存了整行记录,二级索引保存了主键的值。


一次查询操作,要么是遍历主键索引,要么是遍历二级索引,要么就是先遍历二级索引得到主键 id 的值,然后再到主键索引上通过主键 id 查找满足要求的记录。


如果只遍历一次 B+ 树就能获取到我们要的数据,即没有回表过程,这个效率显然是不错的,这就是覆盖索引的优势。下面看个具体的例子。


mysql> create table user( id int(11) primary keyname varchar(20not null, 
age int(11),
sex int(11), index (age)) engine=InnoDB; 


依然是新建一个表,创建索引,插入一些测试数据,注意这里只是为了解释说明覆盖索引,并不表示 mysql 的真实执行方式,因为会涉及到 mysql 的优化器机制,这里暂且不说了,以后再写。


1    bob 16  1
2    kom 19  0
3    gum 18  1
4    tt  20  1
5    yy  25  1 


创建一个 user 表,给 age 字段添加一个二级索引,并插入上面五条数据,然后看下面这条查询语句。


select name from user where age between 18 and 21 


我们来分析下这条 sql 的执行过程:


1、age 字段上有索引,mysql 会先到 age 字段的 B+ 树上找到满足条件的第一个叶子节点(age=19),这个叶子节点上保存了对应主键 id 的值 2,然后再到主键索引上找到 id 为 2 的这条记录,同时把 name 字段拿出来。


2、重复第一步的操作,继续从 age 索引上的叶子节点往后遍历找出满足条件的第二个叶子节点,同样回到主键上拿出 name 字段的值,直到遍历到不满足条件的叶子节点(age=25)。


也就是说,这条 sql 语句虽然用到了索引,但是 age 索引上并没有要查询的 name 字段,所以只能回表到主键索引上查出 name 字段,所以这个过程其实是遍历了个两个 B+ 树。


那么我们删除 age 这个单列索引,创建一个覆盖索引 (age,name), 把要查询的 name 字段也添加到索引中来。


#删除原索引 drop INDEX age on USER #新建覆盖索引 ALTER TABLE USER add index age_name(age,name) 


由于现在这个覆盖索引上的字段包含了要查询的 age 和 name 字段,免去了到主键索引上查询数据的过程,其实也就是只遍历了一个 B+ 树,可以大大提升查询效率。


添加索引虽然能提升查询效率,但索引也是需要占用额外空间的,而且索引还需要维护成本,所以通常加不加索引需要根据实际需求来权衡。


总之,在设计索引或者优化 sql 语句的时候,要尽量避免回表操作,所以使用覆盖索引是一种常用的 sql 优化手段。


所以我们平时写 sql 语句的时候,select 后面只写查询需要用到的字段,去掉不需要的字段,避免回表操作。


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关键词: mysql

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