《MySQL 烹饪书》第 4 版

第 21 章 查询性能 查询性能

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21.0 引言

如果按照 的意图创建和使用索引，则可以利用索引快速查找记录。以下是使用索引的主要原因：

• 利用SELECT 语句中的WHERE 子句，有效查找记录。

• 通过索引存储在给定列中的值的唯一性（称为卡入度）和返回的最少行数，找到最佳查询执行计划。

• 启用不同表之间的连接操作。

索引对于高效扫描和搜索表中的值至关重要。如果没有索引，MySQL 在执行查询时就需要读取给定表中的所有行。 由于表的大小不同，MySQL 必须将从表中读取的所有数据带入内存，而且只能对所选数据进行排序、过滤和返回值。这种操作可能需要额外的资源来将数据复制到一个新的临时表中，以执行排序操作。索引对查询性能至关重要；因此，除非是小型参考表，否则无索引表对数据库来说是相当大的开销。

为实现快速查询性能，每个表都需要一个主键，代表一个 或更多列。在使用 InnoDB 存储引擎时，表的数据在物理上是有序的，以便使用主键列进行快速查找和排序。理想的表设计使用覆盖索引，通过索引列计算查询结果。MySQL 使用的大多数索引都存储在 B 树中，由于减少了数据访问时间，因此可以实现快速数据访问。

如果表的数据量很大，而且没有任何键，那么创建一个额外字段（如table_name_id ）作为主键，可以在进行连接操作时设置唯一指针，从而带来相当大的好处。如果用户尚未创建主键，InnoDB 表总是有一个代表主键的聚类索引。聚类索引是指表中的数据和记录是按照表中键值的顺序单向存储的。

备注

如果查询中没有使用WHERE 子句，对于 MySQL 优化器来说就是全表扫描。 例如

SELECT * FROM customer;

这不会改变customer 表的索引是否存在。

在开始使用指数策略之前，您需要了解以下一些关键术语：

表格扫描

表扫描会在执行查询时读取给定表中的所有记录。开发人员应尽可能避免全表扫描， ，包括进行COUNT(*) 操作。

树形遍历

树遍历是索引用来以跳数方式访问数据的一种方法。索引的目标是，通过遍历以最小的跳数获取数据。叶节点的数量越少，索引遍历的速度就越快。

叶节点

叶节点是 B 树索引结构的一部分。它们随着数据的变化而维护索引中 的变化，并建立一个双链表来连接索引叶节点。

B 树结构

B 树是一种自平衡树形数据结构，它能使数据保持分类， ，允许在对数时间内进行搜索、顺序访问、插入和删除。B 树是二叉搜索树的一种概括，一个节点可以有两个以上的子节点。

虽然 B 树索引在 MySQL 存储引擎中普遍使用，但不同种类的数据结构也用于哈希索引。 散列索引具有不同的特性和各自的使用情况。 详情请查阅《MySQL 参考手册》中的"B 树索引与哈希索引的比较"。

警告

虽然索引可以帮助您更快地检索记录，但过度创建或保留 未使用的索引会给数据库的 I/O 操作带来负担。 所有UPDATE/INSERT/DELETE 操作都必须维护每个索引叶页（索引的最底层，索引的所有键都按排序顺序出现在这里），因此会产生额外的开销。

21.1 创建索引

问题

您的查询响应非常缓慢。

解决方案

在列上创建索引，以便只检索所需的记录。

讨论

没有索引的表只是随机写入的日志数据，没有可供查询的参照物。因此，对此类表的大多数查询都会很慢。只有行数有限的参考表例外，这取决于模式设计。

MySQL 建议为每个表提供一个主键列 ，并为每一行提供NOT NULL 特性。

我们有一个名为 ...