MySQL優(yōu)化MySQL查詢
索引是提高查詢速度的最重要的工具。當然還有其它的一些技術(shù)可供使用，但是一般來說引起最大性能差異的都是索引的正確使用。在MySQL郵件列表中，人們經(jīng)常詢問那些讓查詢運行得更快的方法。在大多數(shù)情況下，我們應該懷疑數(shù)據(jù)表上有沒有索引，并且通常在添加索引之后立即解決了問題。當然，并不總是這樣簡單就可以解決問題的，因為優(yōu)化技術(shù)本來就并非總是簡單的。然而，如果沒有使用索引，在很多情況下，你試圖使用其它的方法來提高性能都是在浪費時間。首先使用索引來獲取最大的性能提高，接著再看其它的技術(shù)是否有用。
這一部分講述了索引是什么以及索引是怎么樣提高查詢性能的。它還討論了在某些環(huán)境中索引可能降低性能，并為你明智地選擇數(shù)據(jù)表的索引提供了一些指導方針。在下一部分中我們將討論MySQL查詢優(yōu)化器，它試圖找到執(zhí)行查詢的效率最高的方法。了解一些優(yōu)化器的知識，作為對如何建立索引的補充，對我們是有好處的，因為這樣你才能更好地利用自己所建立的索引。某些編寫查詢的方法實際上讓索引不起作用，在一般情況下你應該避免這種情形的發(fā)生。
索引的優(yōu)點 讓我們開始了解索引是如何工作的，首先有一個不帶索引的數(shù)據(jù)表。不帶索引的表僅僅是一個無序的數(shù)據(jù)行集合。例如，圖1顯示的ad表就是不帶索引的表，因此如果需要查找某個特定的公司，就必須檢查表中的每個數(shù)據(jù)行看它是否與目標值相匹配。這會導致一次完全的數(shù)據(jù)表掃描，這個過程會很慢，如果這個表很大，但是只包含少量的符合條件的記錄，那么效率會非常低。
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圖1：無索引的ad表
圖2是同樣的一張數(shù)據(jù)表，但是增加了對ad表的company_num數(shù)據(jù)列的索引。這個索引包含了ad表中的每個數(shù)據(jù)行的條目，但是索引的條目是按照company_num值排序的。現(xiàn)在，我們不是逐行查看以搜尋匹配的數(shù)據(jù)項，而是使用索引。假設我們查找公司13的所有數(shù)據(jù)行。我們開始掃描索引并找到了該公司的三個值。接著我們碰到了公司14的索引值，它比我們正在搜尋的值大。索引值是排過序的，因此當我們讀取了包含14的索引記錄的時候，我們就知道再也不會有更多的匹配記錄，可以結(jié)束查詢操作了。因此使用索引獲得的功效是：我們找到了匹配的數(shù)據(jù)行在哪兒終止，并能夠忽略其它的數(shù)據(jù)行。另一個功效來自使用定位算法查找第一條匹配的條目，而不需要從索引頭開始執(zhí)行線性掃描（例如，二分搜索就比線性掃描要快一些）。通過使用這種方法，我們可以快速地定位第一個匹配的值，節(jié)省了大量的搜索時間。數(shù)據(jù)庫使用了多種技術(shù)來快速地定位索引值，但是在本文中我們不關(guān)心這些技術(shù)。重點是它們能夠?qū)崿F(xiàn)，并且索引是個好東西。
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圖2：索引后的ad表
你可能要問，我們?yōu)槭裁床粚?shù)據(jù)行進行排序從而省掉索引？這樣不是也能實現(xiàn)同樣的搜索速度的改善嗎？是的，如果表只有一個索引，這樣做也可能達到相同的效果。但是你可能添加第二個索引，那么就無法一次使用兩種不同方法對數(shù)據(jù)行進行排序了（例如，你可能希望在顧客名稱上建立一個索引，在顧客ID號或電話號碼上建立另外一個索引）。把與數(shù)據(jù)行相分離的條目作為索引解決了這個問題，允許我們創(chuàng)建多個索引。此外，索引中的行一般也比數(shù)據(jù)行短一些。當你插入或刪除新的值的時候，移動較短的索引值比移動較長數(shù)據(jù)行的排序次序更加容易。
不同的MySQL存儲引擎的索引實現(xiàn)的具體細節(jié)信息是不同的。例如，對于MyISAM數(shù)據(jù)表，該表的數(shù)據(jù)行保存在一個數(shù)據(jù)文件中，索引值保存在索引文件中。一個數(shù)據(jù)表上可能有多個索引，但是它們都被存儲在同一個索引文件中。索引文件中的每個索引都包含一個排序的鍵記錄（它用于快速地訪問數(shù)據(jù)文件）數(shù)組。
與此形成對照的是，BDB和InnoDB存儲引擎沒有使用這種方法來分離數(shù)據(jù)行和索引值，盡管它們也把索引作為排序后的值集合進行操作。在默認情況下，BDB引擎使用單個文件存儲數(shù)據(jù)和索引值。InnoDB使用單個數(shù)據(jù)表空間（tablespace），在表空間中管理所有InnoDB表的數(shù)據(jù)和索引存儲。我們可以把InnoDB配置為每個表都在自己的表空間中創(chuàng)建，但是即使是這樣，數(shù)據(jù)表的數(shù)據(jù)和索引也存儲在同一個表空間文件中。
前面的討論描述了單個表查詢環(huán)境下的索引的優(yōu)點，在這種情況下，通過減少對整個表的掃描，使用索引明顯地提高了搜索的速度。當你運行涉及多表聯(lián)結(jié)（jion）查詢的時候，索引的價值就更高了。在單表查詢中，你需要在每個數(shù)據(jù)列上檢查的值的數(shù)量是表中數(shù)據(jù)行的數(shù)量。在多表查詢中，這個數(shù)量可能大幅度上升，因為這個數(shù)量是這些表中數(shù)據(jù)行的數(shù)量所產(chǎn)生的。
假設你擁有三個未索引的表t1、t2和t3，每個表都分別包含數(shù)據(jù)列i1、i2和i3，并且每個表都包含了1000條數(shù)據(jù)行，其序號從1到1000。查找某些值匹配的數(shù)據(jù)行組合的查詢可能如下所示：
SELECT t1.i1, t2.i2, t3.i3
FROM t1, t2, t3
WHERE t1.i1 = t2.i2 AND t2.i1 = t3.i3;
這個查詢的結(jié)果應該是1000行，每個數(shù)據(jù)行包含三個相等的值。如果在沒有索引的情況下處理這個查詢，那么如果我們不對這些表進行全部地掃描，我們是沒有辦法知道哪些數(shù)據(jù)行含有哪些值的。因此你必須嘗試所有的組合來查找符合WHERE條件的記錄。可能的組合的數(shù)量是1000 x 1000 x 1000（10億！），它是匹配記錄的數(shù)量的一百萬倍。這就浪費了大量的工作。這個例子顯示，如果沒有使用索引，隨著表的記錄不斷增長，處理這些表的聯(lián)結(jié)所花費的時間增長得更快，導致性能很差。我們可以通過索引這些數(shù)據(jù)表來顯著地提高速度，因為索引讓查詢采用如下所示的方式來處理：
1．選擇表t1中的第一行并查看該數(shù)據(jù)行的值。
2．使用表t2上的索引，直接定位到與t1的值匹配的數(shù)據(jù)行。類似地，使用表t3上的索引，直接定位到與表t2的值匹配的數(shù)據(jù)行。
3．處理表t1的下一行并重復前面的過程。執(zhí)行這樣的操作直到t1中的所有數(shù)據(jù)行都被檢查過。
在這種情況下，我們?nèi)匀粚Ρ韙1執(zhí)行了完整的掃描，但是我們可以在t2和t3上執(zhí)行索引查找，從這些表中直接地獲取數(shù)據(jù)行。理論上采用這種方式運行上面的查詢會快一百萬倍。當然這個例子是為了得出結(jié)論來人為建立的。然而，它解決的問題卻是現(xiàn)實的，給沒有索引的表添加索引通常會獲得驚人的性能提高。
MySQL有幾種使用索引的方式： · 如上所述，索引被用于提高WHERE條件的數(shù)據(jù)行匹配或者執(zhí)行聯(lián)結(jié)操作時匹配其它表的數(shù)據(jù)行的搜索速度。
· 對于使用了MIN()或MAX()函數(shù)的查詢，索引數(shù)據(jù)列中最小或最大值可以很快地找到，不用檢查每個數(shù)據(jù)行。
· MySQL利用索引來快速地執(zhí)行ORDER BY和GROUP BY語句的排序和分組操作。
· 有時候MySQL會利用索引來讀取查詢得到的所有信息。假設你選擇了MyISAM表中的被索引的數(shù)值列，那么就不需要從該數(shù)據(jù)表中選擇其它的數(shù)據(jù)列。在這種情況下，MySQL從索引文件中讀取索引值，它所得到的值與讀取數(shù)據(jù)文件得到的值是相同的。沒有必要兩次讀取相同的值，因此沒有必要考慮數(shù)據(jù)文件。
索引的代價 一般來說，如果MySQL能夠找到方法，利用索引來更快地處理查詢，它就會這樣做。這意味著，對于大多數(shù)情況，如果你沒有對表進行索引，就會使性能受到損害。這就是我所描繪的索引優(yōu)點的美景。但是它有缺點嗎？有的，它在時間和空間上都有開銷。在實踐中，索引的優(yōu)點的價值一般會超過這些缺點，但是你也應該知道到底有一些什么缺點。
首先，索引加快了檢索的速度，但是減慢了插入和刪除的速度，同時還減慢了更新被索引的數(shù)據(jù)列中的值的速度。也就是說，索引減慢了大多數(shù)涉及寫操作的速度。發(fā)生這種現(xiàn)象的原因在于寫入一條記錄的時候不但需要寫入數(shù)據(jù)行，還需要改變所有的索引。數(shù)據(jù)表帶有的索引越多，需要做出的修改就越多，平均性能的降低程度也就越大。在本文的"高效率載入數(shù)據(jù)"部分中，我們將更細致地了解這些現(xiàn)象并找出處理方法。
其次，索引會花費磁盤空間，多個索引相應地花費更多的磁盤空間。這可能導致更快地到達數(shù)據(jù)表的大小限制：
· 對于MyISAM表，頻繁地索引可能引起索引文件比數(shù)據(jù)文件更快地達到最大限制。
· 對于BDB表，它把數(shù)據(jù)和索引值一起存儲在同一個文件中，添加索引引起這種表更快地達到最大文件限制。
· 在InnoDB的共享表空間中分配的所有表都競爭使用相同的公共空間池，因此添加索引會更快地耗盡表空間中的存儲。但是，與MyISAM和BDB表使用的文件不同，InnoDB共享表空間并不受操作系統(tǒng)的文件大小限制，因為我們可以把它配置成使用多個文件。只要有額外的磁盤空間，你就可以通過添加新組件來擴展表空間。
使用單獨表空間的InnoDB表與BDB表受到的約束是一樣的，因為它的數(shù)據(jù)和索引值都存儲在單個文件中。
這些要素的實際含義是：如果你不需要使用特殊的索引幫助查詢執(zhí)行得更快，就不要建立索引。
選擇索引 假設你已經(jīng)知道了建立索引的語法，但是語法不會告訴你數(shù)據(jù)表應該如何索引。這要求我們考慮數(shù)據(jù)表的使用方式。這一部分指導你如何識別出用于索引的備選數(shù)據(jù)列，以及如何最好地建立索引：
用于搜索、排序和分組的索引數(shù)據(jù)列并不僅僅是用于輸出顯示的。換句話說，用于索引的最好的備選數(shù)據(jù)列是那些出現(xiàn)在WHERE子句、join子句、ORDER BY或GROUP BY子句中的列。僅僅出現(xiàn)在SELECT關(guān)鍵字后面的輸出數(shù)據(jù)列列表中的數(shù)據(jù)列不是很好的備選列：
SELECT
col_a <- 不是備選列
FROM
tbl1 LEFT JOIN tbl2
ON tbl1.col_b = tbl2.col_c <- 備選列
WHERE
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