@@ -183,21 +183,21 @@ MySQL的优化主要分为结构优化(Scheme optimization)和查询优化
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> 所谓索引的选择性(Selectivity),是指不重复的索引值(也叫基数,Cardinality)与表记录数(#T)的比值:
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Index Selectivity = Cardinality / #T
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- 显然选择性的取值范围为(0, 1] ,选择性越高的索引价值越大,这是由B+Tree的性质决定的。例如,上文用到的employees.titles表,如果title字段经常被单独查询,是否需要建索引,我们看一下它的选择性:
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+ 显然选择性的取值范围为(0, 1] ,选择性越高的索引价值越大,这是由B+Tree的性质决定的。例如,上文用到的employees.titles表,如果title字段经常被单独查询,是否需要建索引,我们看一下它的选择性:
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![ 索引选择性与前缀索引] ( /img/database-index/database-index-22.png )
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title的选择性不足0.0001(精确值为0.00001579),所以实在没有什么必要为其单独建索引。
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有一种与索引选择性有关的索引优化策略叫做前缀索引,就是用列的前缀代替整个列作为索引key,当前缀长度合适时,可以做到既使得前缀索引的选择性接近全列索引,同时因为索引key变短而减少了索引文件的大小和维护开销。下面以employees.employees表为例介绍前缀索引的选择和使用。
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- 可以看到employees表只有一个索引<emp_no>,那么如果我们想按名字搜索一个人,就只能全表扫描了:
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+ 可以看到employees表只有一个索引<emp_no>,那么如果我们想按名字搜索一个人,就只能全表扫描了:
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![ 索引选择性与前缀索引] ( /img/database-index/database-index-23.png )
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- 如果频繁按名字搜索员工,这样显然效率很低,因此我们可以考虑建索引。有两种选择,建<first_name>或<first_name, last_name>,看下两个索引的选择性:
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+ 如果频繁按名字搜索员工,这样显然效率很低,因此我们可以考虑建索引。有两种选择,建<first_name>或<first_name, last_name>,看下两个索引的选择性:
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![ 索引选择性与前缀索引] ( /img/database-index/database-index-24.png )
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- <first_name>显然选择性太低 ,<first_name, last_name>选择性很好,但是first_name和last_name加起来长度为30,有没有兼顾长度和选择性的办法?可以考虑用first_name和last_name的前几个字符建立索引,例如<first_name, left(last_name, 3)>,看看其选择性:
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+ 显然 <first_name>选择性太低 ,<first_name, last_name>选择性很好,但是first_name和last_name加起来长度为30,有没有兼顾长度和选择性的办法?可以考虑用first_name和last_name的前几个字符建立索引,例如<first_name, left(last_name, 3)>,看看其选择性:
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![ 索引选择性与前缀索引] ( /img/database-index/database-index-25.png )
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- 选择性还不错,但离0.9313还是有点距离,那么把last_name前缀加到4:
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+ 选择性还不错,但离0.9313还是有点距离,那么把last_name前缀加到4:
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![ 索引选择性与前缀索引] ( /img/database-index/database-index-26.png )
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- 这时选择性已经很理想了,而这个索引的长度只有18,比<first_name, last_name>短了接近一半,我们把这个前缀索引建上:
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+ 这时选择性已经很理想了,而这个索引的长度只有18,比<first_name, last_name>短了接近一半,我们把这个前缀索引建上:
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![ 索引选择性与前缀索引] ( /img/database-index/database-index-27.png )
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- 此时再执行一遍按名字查询,比较分析一下与建索引前的结果:
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+ 此时再执行一遍按名字查询,比较分析一下与建索引前的结果:
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![ 索引选择性与前缀索引] ( /img/database-index/database-index-28.png )
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性能的提升是显著的,查询速度提高了120多倍。
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