有时候我们需要在字符类型的字段上建设索引,但是如果该字段的值都普遍比较大的话,会让索引变得大而且慢。
根据我们之前的了解,每个磁盘块(disk)存储的内容是有限的(InnoDB存储引擎中页的大小为16KB),如果一个页中可以存储的索引记录越多,那么查询效率就会提高,因为查找次数、查找深度会变少。
但是索引整个字符列会让我们索引内容特别大,会导致单个页存储的索引记录减少,就需要更多的页去存储,B+Tree的树深度变深,查询效率大幅降低。
比较有效的一种办法是指定索引的字段长度,比如可以索引开始的部分字符,这样可以大大节约索引空间(每个页),从而提高索引效率。
- # enp_name 如果值普遍太长会导致索引空间爆棚
- create index idx_emp_empname on emp(emp_name)
-
- # 可能合适的做法
- create index idx_emp_empname on emp(emp_name(5))
-
索引的选择性是指不重复的索引值(也称为基数,cardinality) 和 数据表的记录总数的比值,范围从1/#T到1之间。索引的选择性越高则查询效率越高,因为选择性高的索引可以让MySQL在查找时过滤掉更多的行。唯一索引的选择性是1,这是最好的索引选择性,性能也是最好的。
以下图为例,字段emp_name的索引长度设置为4。如果不设置长度,一旦有大量长字符串元素,会占据大量的空间,而单个Disk的空间是有限的。
就会导致树的层级很高,搜索的IO次数变多,索引性能降低。
★说明:#T 指数据表的记录总数
★ 参考书籍《高性能MySQL》 的5.3.2小节的第3段 : 一般情况下某个前缀的选择性也是足够高的,足以满足查询性能。对于BLOB,TEXT,或者很长的VARCHAR类型的列,必须使用前缀索引,因为MySQL不允许索引这些列的完整长度。
提供一个具有500w数据的雇员表emp,准备在雇员姓名 emp_name 字段在做索引。
emp_name有些值还是挺长的,如果全部拿来做索引,那势必导致索引表很庞大。我们先来检索下这个emp_name,看看有没有什么特征。
- 1 mysql> select distinct emp_name from emp;
- 2 +----------+
- 3 | emp_name |
- 4 +----------+
- 5 | ali_user |
- 6 | brandy_user |
- 7 | cancys_user |
- 8 | davide_user |
- 9 | elasne_user |
- 10 | finest_user |
- 11 | ......... |
- 12 | gagnannan_user |
- 13 | halande_user |
- 14 | ivil_user |
- 15 | kikol_user |
- 16 | Cecilia_user |
- 17 | Abigail_user |
- 18 | Blanche_user |
- 19 | Elizabeth_user |
- 20 | ....... |
- 21 +----------+
- 22 4999850 row in set
-
从上面的数据进行分析,可以得到以下结论:
判断的算法:
- select count(distinct left(`c_name`,calcul_len))/count(*) from t_name;
-
可以套入emp表进行计算,如下:
- SELECT
- count(DISTINCT LEFT(emp_name, 3)) / count(*) AS sel3,
- count(DISTINCT LEFT(emp_name, 4)) / count(*) AS sel4,
- count(DISTINCT LEFT(emp_name, 5)) / count(*) AS sel5,
- count(DISTINCT LEFT(emp_name, 6)) / count(*) AS sel6,
- count(DISTINCT LEFT(emp_name, 7)) / count(*) AS sel7
- FROM
- emp
-
下面是添加带有索引长度的前缀索引语法:
- ALTER TABLE t_name ADD KEY (c_name[(lenth)]);
-
测试emp_name最合适的长度,因为empname的长度基本维持在6个字符左右,少数量超过6长度,所以指定empname索引长度时6是最建议的
- mysql> SELECT
- count(DISTINCT LEFT(emp_name, 3)) / count(*) AS sel3,
- count(DISTINCT LEFT(emp_name, 4)) / count(*) AS sel4,
- count(DISTINCT LEFT(emp_name, 5)) / count(*) AS sel5,
- count(DISTINCT LEFT(emp_name, 6)) / count(*) AS sel6,
- count(DISTINCT LEFT(emp_name, 7)) / count(*) AS sel7
- FROM
- emp;
- +--------+--------+--------+--------+--------+
- | sel3 | sel4 | sel5 | sel6 | sel7 |
- +--------+--------+--------+--------+--------+
- | 0.0012 | 0.0076 | 0.0400 | 0.1713 | 0.1713 |
- +--------+--------+--------+--------+--------+
- 1 row in set
-
我们可以使用 不同的长度来测试检索效率
当长度为2的时候,匹配度低于 0.0012,检索效率自然比较慢
- mysql> create index idx_emp_empname on emp(emp_name(2));
- Query OK, 0 rows affected
- Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
-
- mysql> select * from emp where emp_name='LsHfFJA';
- +---------+---------+---------+---------+-----+---------------------+------+------+-------+
- | id | empno | emp_name | job | mgr | hiredate | sal | comn | depno |
- +---------+---------+---------+---------+-----+---------------------+------+------+-------+
- | 4582071 | 4582071 | LsHfFJA | SALEMAN | 1 | 2021-01-23 16:46:03 | 2000 | 400 | 106 |
- +---------+---------+---------+---------+-----+---------------------+------+------+-------+
- 1 row in set (1.793 sec)
-
当长度为6的时候,匹配度低于 0.1713,检索效率就比较高
- mysql> create index idx_emp_empname on emp(emp_name(6));
- Query OK, 0 rows affected
- Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
-
- mysql> select * from emp where emp_name='LsHfFJA';
- +---------+---------+---------+---------+-----+---------------------+------+------+-------+
- | id | empno | emp_name | job | mgr | hiredate | sal | comn | depno |
- +---------+---------+---------+---------+-----+---------------------+------+------+-------+
- | 4582071 | 4582071 | LsHfFJA | SALEMAN | 1 | 2021-01-23 16:46:03 | 2000 | 400 | 106 |
- +---------+---------+---------+---------+-----+---------------------+------+------+-------+
- 1 row in set (0.003 sec)
-
选择索引长度应该要选择足够长的前缀以保证较高的选择性,同时又不能太长,以便节约空间。
最好的要求就是前缀的基数(cardinality)接近于完整列的基数,以达到足够优秀的性能。