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MYSQ创建联合索引,字段的先后顺序,对查询的影响分析

2022年07月19日139jackei

MYSQ创建联合索引,字段的先后顺序,对查询的影响分析

前言

对于联合索引我们知道,在使用的时候有一个最左前缀的原则,除了这些呢,比如字段放置的位置,会不会对索引的效率产生影响呢?

最左匹配原则

联合索引时会遵循最左前缀匹配的原则,即最左优先,在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配,示例:

create table test 
( 
    id       bigint auto_increment 
        primary key, 
    column_1 bigint null, 
    column_2 bigint null, 
    column_3 bigint null 
); 
 
create index test_column_1_column_2_column_3_index 
    on test (column_1, column_2, column_3); 

比如上面的test表,我们建立了联合索引index test_column_1_column_2_column_3_index on test (column_1, column_2, column_3);当我们进行查询的时候,按照最左前缀的原则,当查询(column_1)、(column_1,column_2)(column_1,column_2,column_3)这三种组合是可以用到我们定义的联合索引的。如果我们查询(column_1,column_3)就只能用到column_1的索引了。我们不用太关心索引的先后顺序,什么意思呢?比如使用(column_1,column_2)和(column_2,column_1)的效果是一样的,数据库的查询优化器会自动帮助我们优化我们的sql,看哪个执行的效率最高,
最后才生成最后执行的sql。

为什么会有最左前缀呢?

当使用b+树作为索引的存储数据结构时,当我们创建联合索引的时候,比如(column_1, column_2, column_3),b+树建立索引是从左到右来建立搜索树的,比如当我们来查询的时候WHERE column_1 = 1 AND column_2 = 2 AND column_3 = 3。b+树会先通过最左边的(建立索引的字段的左边的字段)字段,也就是column_1来确定下一步的查找对象,然后找到column_2,在通过column_2的索引找到column_3。所以(column_2,column_3)这样的查询命中不到索引了。因为最左前缀,一定是从最左边的字段开始依次在b+树的子节点查询,然后确定下一个查找的子节点的数据。所以我们(column_1)、(column_1,column_2)、(column_1,column_2,column_3)这三种查询条件是可以使用到索引的。

联合索引的存储结构

定义联合索引(员工级别,员工姓名,员工出生年月),将联合索引按照索引顺序放入节点中,新插入节点时,先按照联合索引中的员工级别比较,如果相同会按照是员工姓名比较,如果员工级别和员工姓名都相同 最后是员工的出生年月比较。可以从图中从上到下,从左到右看,第一个B+树的节点 是通过联合索引的员工级别比较的,第二个节点是 员工级别相同,会按照员工姓名比较,第三个节点是 员工级别和员工姓名都相同,会按照员工出生年月比较。

联合索引字段的先后顺序

我们定义多个字段的联合索引,会考虑到字段的先后顺序。那么字段的先后顺序真的会对查询的效率产生影响吗?比如上面的联合索引index test_column_1_column_2_column_3_index on test (column_1, column_2, column_3);index test_column_1_column_2_column_3_index on test (column_2, column_1, column_3);在查询效率上有差别吗?我们试验下
写个函数批量插入下数据

CREATE PROCEDURE dowhile() 
BEGIN 
  DECLARE v1 INT DEFAULT 20000000; 
 
  WHILE v1 > 0 DO 
    INSERT INTO test.test (column_1, column_2, column_3) VALUES (RAND() * 20000000, RAND() * 10000, RAND() * 20000000); 
    SET v1 = v1 - 1; 
END WHILE; 
END; 

我们插入了20000000条数据,然后先设置索引(column_1, column_2, column_3)中column_1的数值范围为0到20000000,column_2的范围为0到10000。然后查询,看看这个索引的效率。数据量太大,插入的时间可能要好久。为什么插入20000000条呢,因为b+树可以高效存储的数据条数就是21902400,具体见下文。

我们尝试下查询的效率

SELECT * FROM test WHERE column_1=19999834 AND  column_2=3601 
> OK 
> 时间: 0.001s 
 
EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE column_1=19999834 AND  column_2=3601 

我们看到索引的type为ref已经相当高效了。

type:这列最重要,显示了连接使用了哪种类别,有无使用索引,是使用Explain命令分析性能瓶颈的关键项之一。
结果值从好到坏依次是:
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
一般来说,得保证查询至少达到range级别,最好能达到ref,否则就可能会出现性能问题。

然后我们看下插入的效率

INSERT INTO test.test (column_1, column_2, column_3) VALUES (RAND() * 20000000, RAND() * 10000, RAND() * 20000000) 
> Affected rows: 1 
> 时间: 0.002s  

更改索引的顺序

drop index test_column_1_column_2_column_3_index on test; 
 
create index test_column_2_column_1_column_3_index 
	on test (column_2, column_1, column_3);  

我们把column_2column_1的索引位置更换了一下,来比较联合索引的先后顺序对查询效率的影响。

SELECT * FROM test WHERE  column_2=3601 AND column_1=19999834 
> OK 
> 时间: 0.001s 
 
EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE  column_2=3601 AND column_1=19999834  

发现更换了之后查询时间上没有什么出入,还和上个查询的时间一样,分析查询的效率一样很高。

再来看插入的效率

INSERT INTO test.test (column_1, column_2, column_3) VALUES (RAND() * 20000000, RAND() * 10000, RAND() * 20000000) 
> Affected rows: 1 
> 时间: 0.003s 

依然高效

所以我们可以总结出来,联合索引中字段的先后顺序,在sql层面的执行效率,差别不大,是可以忽略的。分析上面索引的数据结构也是可以推断出来的,无非就是当建立联合索引,更换索引字段的先后顺序,匹配每个字段锁定的数据条数不一样,但是对最终的查询效率没有太大的影响。但是这个字段的顺序真的就不用考虑吗?不是的,我们知道有最左匹配原则,所以我们要考虑我们的业务,比如说我们的业务场景中有一个字段enterpriseId,这个字段在80%的查询场景中都会遇到,那么我们肯定首选将这个字段放在联合索引字段的第一个位置,这样就能保证查询的高效,能够命中我们建立的索引。

b+树可以存储的数据条数

b+树 正常的高度是(1~3)一个整型8b 指针占用6b,mysql页文件默认16K16k的数据可以存储16/14b=1170 三层的数据大概就是1170*1170*16=21902400(千万条数据)所以千万级别的数据,对于建了索引的数据库查询的数据库也是很快的。

总结

对于联合索引,我们不能忽略它的最左匹配原则,即在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。对于创建联合索引时,我们要根据我们的具体的查询场景来定,联合索引字段的先后顺序,联合索引字段的先后顺序在sql层面上没有太大差别,但是结合查询的场景和最左匹配的原则,就能使一些查询的场景不能很好的命中索引,这点使我们是不能忽略的。

参考

【最左匹配原则的理解】https://blog.csdn.net/u013164931/article/details/82386555
【深入理解Mysql索引底层数据结构与算法】https://juejin.im/post/5d5c85d4f265da039f12ba97
【MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎 第2版】


本文参考链接:https://www.cnblogs.com/ricklz/p/12508704.html
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