我們知道一般的應用系統，讀寫比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出現性能問題，遇到最多的，也是最容易出問題的，還是一些復雜的查詢操作，所以查詢語句的優化顯然是重中之重。

本文旨在以開發工程師的角度來解釋數據庫索引的原理和如何優化慢查詢。

MySQL索引原理

1.索引目的

索引的目的在于提高查詢效率，可以類比字典，如果要查“mysql”這個單詞，我們肯定需要定位到m字母，然后從下往下找到y字母，再找到剩下的sql。如果沒有索引，那么你可能需要把所有單詞看一遍才能找到你想要的，如果我想找到m開頭的單詞呢？或者ze開頭的單詞呢？是不是覺得如果沒有索引，這個事情根本無法完成？

2.索引原理

除了詞典，生活中隨處可見索引的例子，如火車站的車次表、圖書的目錄等。

它們的原理都是一樣的，通過不斷的縮小想要獲得數據的范圍來篩選出最終想要的結果，同時把隨機的事件變成順序的事件，也就是我們總是通過同一種查找方式來鎖定數據。

數據庫也是一樣，但顯然要復雜許多，因為不僅面臨著等值查詢，還有范圍查詢(>、<、between、in)、模糊查詢(like)、并集查詢(or)等等。

數據庫應該選擇怎么樣的方式來應對所有的問題呢？我們回想字典的例子，能不能把數據分成段，然后分段查詢呢？最簡單的如果1000條數據，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段……這樣查第250條數據，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的無效數據。但如果是1千萬的記錄呢，分成幾段比較好？稍有算法基礎的同學會想到搜索樹，其平均復雜度是lgN，具有不錯的查詢性能。但這里我們忽略了一個關鍵的問題，復雜度模型是基于每次相同的操作成本來考慮的，數據庫實現比較復雜，數據保存在磁盤上，而為了提高性能，每次又可以把部分數據讀入內存來計算，因為我們知道訪問磁盤的成本大概是訪問內存的十萬倍左右，所以簡單的搜索樹難以滿足復雜的應用場景。

3.磁盤IO與預讀

前面提到了訪問磁盤，那么這里先簡單介紹一下磁盤IO和預讀，磁盤讀取數據靠的是機械運動，每次讀取數據花費的時間可以分為尋道時間、旋轉延遲、傳輸時間三個部分，尋道時間指的是磁臂移動到指定磁道所需要的時間，主流磁盤一般在5ms以下；旋轉延遲就是我們經常聽說的磁盤轉速，比如一個磁盤7200轉，表示每分鐘能轉7200次，也就是說1秒鐘能轉120次，旋轉延遲就是1/120/2 = 4.17ms；傳輸時間指的是從磁盤讀出或將數據寫入磁盤的時間，一般在零點幾毫秒，相對于前兩個時間可以忽略不計。那么訪問一次磁盤的時間，即一次磁盤IO的時間約等于5+4.17 = 9ms左右，聽起來還挺不錯的，但要知道一臺500 -MIPS的機器每秒可以執行5億條指令，因為指令依靠的是電的性質，換句話說執行一次IO的時間可以執行40萬條指令，數據庫動輒十萬百萬乃至千萬級數據，每次9毫秒的時間，顯然是個災難。下圖是計算機硬件延遲的對比圖，供大家參考：

考慮到磁盤IO是非常高昂的操作，計算機操作系統做了一些優化，當一次IO時，不光把當前磁盤地址的數據，而是把相鄰的數據也都讀取到內存緩沖區內，因為局部預讀性原理告訴我們，當計算機訪問一個地址的數據的時候，與其相鄰的數據也會很快被訪問到。每一次IO讀取的數據我們稱之為一頁(page)。

具體一頁有多大數據跟操作系統有關，一般為4k或8k，也就是我們讀取一頁內的數據時候，實際上才發生了一次IO，這個理論對于索引的數據結構設計非常有幫助。

4.索引的數據結構

前面講了生活中索引的例子，索引的基本原理，數據庫的復雜性，又講了操作系統的相關知識，目的就是讓大家了解，任何一種數據結構都不是憑空產生的，一定會有它的背景和使用場景，我們現在總結一下，我們需要這種數據結構能夠做些什么，其實很簡單，那就是：每次查找數據時把磁盤IO次數控制在一個很小的數量級，最好是常數數量級。

那么我們就想到如果一個高度可控的多路搜索樹是否能滿足需求呢？就這樣，b+樹應運而生。

5.詳解b+樹

如上圖，是一顆b+樹，關于b+樹的定義可以參見B+樹，這里只說一些重點，淺藍色的塊我們稱之為一個磁盤塊，可以看到每個磁盤塊包含幾個數據項（深藍色所示）和指針（黃色所示），如磁盤塊1包含數據項17和35，包含指針P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盤塊，P2表示在17和35之間的磁盤塊，P3表示大于35的磁盤塊。真實的數據存在于葉子節點即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非葉子節點只不存儲真實的數據，只存儲指引搜索方向的數據項，如17、35并不真實存在于數據表中。

6.b+樹的查找過程

如圖所示，如果要查找數據項29，那么首先會把磁盤塊1由磁盤加載到內存，此時發生一次IO，在內存中用二分查找確定29在17和35之間，鎖定磁盤塊1的P2指針，內存時間因為非常短（相比磁盤的IO）可以忽略不計，通過磁盤塊1的P2指針的磁盤地址把磁盤塊3由磁盤加載到內存，發生第二次IO，29在26和30之間，鎖定磁盤塊3的P2指針，通過指針加載磁盤塊8到內存，發生第三次IO，同時內存中做二分查找找到29，結束查詢，總計三次IO。真實的情況是，3層的b+樹可以表示上百萬的數據，如果上百萬的數據查找只需要三次IO，性能提高將是巨大的，如果沒有索引，每個數據項都要發生一次IO，那么總共需要百萬次的IO，顯然成本非常非常高。

7.b+樹性質

1.通過上面的分析，我們知道IO次數取決于b+數的高度h，假設當前數據表的數據為N，每個磁盤塊的數據項的數量是m，則有h=㏒(m+1)N，當數據量N一定的情況下，m越大，h越小；而m = 磁盤塊的大小 / 數據項的大小，磁盤塊的大小也就是一個數據頁的大小，是固定的，如果數據項占的空間越小，數據項的數量越多，樹的高度越低。這就是為什么每個數據項，即索引字段要盡量的小，比如int占4字節，要比bigint8字節少一半。這也是為什么b+樹要求把真實的數據放到葉子節點而不是內層節點，一旦放到內層節點，磁盤塊的數據項會大幅度下降，導致樹增高。當數據項等于1時將會退化成線性表。

2.當b+樹的數據項是復合的數據結構，比如(name,age,sex)的時候，b+數是按照從左到右的順序來建立搜索樹的，比如當(張三,20,F)這樣的數據來檢索的時候，b+樹會優先比較name來確定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比較age和sex，最后得到檢索的數據；但當(20,F)這樣的沒有name的數據來的時候，b+樹就不知道下一步該查哪個節點，因為建立搜索樹的時候name就是第一個比較因子，必須要先根據name來搜索才能知道下一步去哪里查詢。比如當(張三,F)這樣的數據來檢索時，b+樹可以用name來指定搜索方向，但下一個字段age的缺失，所以只能把名字等于張三的數據都找到，然后再匹配性別是F的數據了， 這個是非常重要的性質，即索引的最左匹配特性。

建立索引的原則

1.最左前綴匹配原則

非常重要的原則，mysql會一直向右匹配直到遇到范圍查詢(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)順序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引則都可以用到，a,b,d的順序可以任意調整。

2.=和in可以亂序

比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意順序，mysql的查詢優化器會幫你優化成索引可以識別的形式

3.盡量選擇區分度高的列作為索引

區分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重復的比例，比例越大我們掃描的記錄數越少，唯一鍵的區分度是1，而一些狀態、性別字段可能在大數據面前區分度就是0，那可能有人會問，這個比例有什么經驗值嗎？使用場景不同，這個值也很難確定，一般需要join的字段我們都要求是0.1以上，即平均1條掃描10條記錄

4.索引列不能參與計算，保持列“干凈”

比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很簡單，b+樹中存的都是數據表中的字段值，但進行檢索時，需要把所有元素都應用函數才能比較，顯然成本太大。所以語句應該寫成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);

5.盡量的擴展索引，不要新建索引。

比如表中已經有a的索引，現在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原來的索引即可

查詢優化神器 – explain命令

關于explain命令相信大家并不陌生，具體用法和字段含義可以參考官網explain-output，這里需要強調rows是核心指標，絕大部分rows小的語句執行一定很快（有例外，下面會講到）。所以優化語句基本上都是在優化rows。

慢查詢優化基本步驟

0.先運行看看是否真的很慢，注意設置SQL_NO_CACHE

1.where條件單表查，鎖定最小返回記錄表。這句話的意思是把查詢語句的where都應用到表中返回的記錄數最小的表開始查起，單表每個字段分別查詢，看哪個字段的區分度最高

2.explain查看執行計劃，是否與1預期一致（從鎖定記錄較少的表開始查詢）

3.order by limit 形式的sql語句讓排序的表優先查

4.了解業務方使用場景

5.加索引時參照建索引的幾大原則

6.觀察結果，不符合預期繼續從0分析

慢查詢優化案例

下面幾個例子詳細解釋了如何分析和優化慢查詢

復雜語句寫法

很多情況下，我們寫SQL只是為了實現功能，這只是第一步，不同的語句書寫方式對于效率往往有本質的差別，這要求我們對mysql的執行計劃和索引原則有非常清楚的認識，請看下面的語句

select distinct cert.emp_id from cm_log cl inner join ( select emp.id as emp_id, emp_cert.id as cert_id  from employee emp  left join emp_certificate emp_cert  on emp.id = emp_cert.emp_id  where emp.is_deleted=0 ) cert  on ( cl.ref_table="Employee"  and cl.ref_oid= cert.emp_id )  or ( cl.ref_table="EmpCertificate"  and cl.ref_oid= cert.cert_id ) where cl.last_upd_date >="2013-11-07 15:03:00"  and cl.last_upd_date<="2013-11-08 16:00:00";

0.先運行一下，53條記錄 1.87秒，又沒有用聚合語句，比較慢

53 rows in set (1.87 sec)

1.explain

+----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+| 1 | PRIMARY | cl | range | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date | 8 | NULL | 379 | Using where; Using temporary || 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 63727 | Using where; Using join buffer || 2 | DERIVED | emp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 13317 | Using where || 2 | DERIVED | emp_cert | ref | emp_certificate_empid | emp_certificate_empid | 4 | meituanorg.emp.id | 1 | Using index |+----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+

簡述一下執行計劃，首先mysql根據idx_last_upd_date索引掃描cm_log表獲得379條記錄；然后查表掃描了63727條記錄，分為兩部分，derived表示構造表，也就是不存在的表，可以簡單理解成是一個語句形成的結果集，后面的數字表示語句的ID。derived2表示的是ID = 2的查詢構造了虛擬表，并且返回了63727條記錄。我們再來看看ID = 2的語句究竟做了寫什么返回了這么大量的數據，首先全表掃描employee表13317條記錄，然后根據索引emp_certificate_empid關聯emp_certificate表，rows = 1表示，每個關聯都只鎖定了一條記錄，效率比較高。獲得后，再和cm_log的379條記錄根據規則關聯。從執行過程上可以看出返回了太多的數據，返回的數據絕大部分cm_log都用不到，因為cm_log只鎖定了379條記錄。

如何優化呢？可以看到我們在運行完后還是要和cm_log做join,那么我們能不能之前和cm_log做join呢？仔細分析語句不難發現，其基本思想是如果cm_log的ref_table是EmpCertificate就關聯emp_certificate表，如果ref_table是Employee就關聯employee表，我們完全可以拆成兩部分，并用union連接起來，注意這里用union，而不用union all是因為原語句有“distinct”來得到唯一的記錄，而union恰好具備了這種功能。如果原語句中沒有distinct不需要去重，我們就可以直接使用union all了，因為使用union需要去重的動作，會影響SQL性能。

優化過的語句如下

select emp.id from cm_log cl inner join employee emp  on cl.ref_table = "Employee"  and cl.ref_oid = emp.id where cl.last_upd_date >="2013-11-07 15:03:00"  and cl.last_upd_date<="2013-11-08 16:00:00"  and emp.is_deleted = 0 unionselect emp.id from cm_log cl inner join emp_certificate ec  on cl.ref_table = "EmpCertificate"  and cl.ref_oid = ec.id inner join employee emp  on emp.id = ec.emp_id where cl.last_upd_date >="2013-11-07 15:03:00"  and cl.last_upd_date<="2013-11-08 16:00:00"  and emp.is_deleted = 0

4.不需要了解業務場景，只需要改造的語句和改造之前的語句保持結果一致

5.現有索引可以滿足，不需要建索引

6.用改造后的語句實驗一下，只需要10ms 降低了近200倍！

+----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+| 1 | PRIMARY | cl | range | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date | 8 | NULL | 379 | Using where || 1 | PRIMARY | emp | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | meituanorg.cl.ref_oid | 1 | Using where || 2 | UNION | cl | range | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date | 8 | NULL | 379 | Using where || 2 | UNION | ec | eq_ref | PRIMARY,emp_certificate_empid | PRIMARY | 4 | meituanorg.cl.ref_oid | 1 | || 2 | UNION | emp | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | meituanorg.ec.emp_id | 1 | Using where || NULL | UNION RESULT | <union1,2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | |+----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+53 rows in set (0.01 sec)

明確應用場景

舉這個例子的目的在于顛覆我們對列的區分度的認知，一般上我們認為區分度越高的列，越容易鎖定更少的記錄，但在一些特殊的情況下，這種理論是有局限性的

select * from stage_poi sp where sp.accurate_result=1  and ( sp.sync_status=0  or sp.sync_status=2  or sp.sync_status=4 );

0.先看看運行多長時間,951條數據6.22秒，真的很慢

951 rows in set (6.22 sec)

1.先explain，rows達到了361萬，type = ALL表明是全表掃描

+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+| 1 | SIMPLE | sp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3613155 | Using where |+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+

2.所有字段都應用查詢返回記錄數，因為是單表查詢 0已經做過了951條

3.讓explain的rows 盡量逼近951

看一下accurate_result = 1的記錄數

select count(*),accurate_result from stage_poi group by accurate_result;+----------+-----------------+| count(*) | accurate_result |+----------+-----------------+| 1023 | -1 || 2114655 | 0 || 972815 | 1 |+----------+-----------------+

我們看到accurate_result這個字段的區分度非常低，整個表只有-1,0,1三個值，加上索引也無法鎖定特別少量的數據

再看一下sync_status字段的情況

select count(*),sync_status from stage_poi group by sync_status;+----------+-------------+| count(*) | sync_status |+----------+-------------+| 3080 | 0 || 3085413 | 3 |+----------+-------------+

同樣的區分度也很低，根據理論，也不適合建立索引

問題分析到這，好像得出了這個表無法優化的結論，兩個列的區分度都很低，即便加上索引也只能適應這種情況，很難做普遍性的優化，比如當sync_status 0、3分布的很平均，那么鎖定記錄也是百萬級別的

4.找業務方去溝通，看看使用場景。業務方是這么來使用這個SQL語句的，每隔五分鐘會掃描符合條件的數據，處理完成后把sync_status這個字段變成1,五分鐘符合條件的記錄數并不會太多，1000個左右。了解了業務方的使用場景后，優化這個SQL就變得簡單了，因為業務方保證了數據的不平衡，如果加上索引可以過濾掉絕大部分不需要的數據

5.根據建立索引規則，使用如下語句建立索引

alter table stage_poi add index idx_acc_status(accurate_result,sync_status);

6.觀察預期結果,發現只需要200ms，快了30多倍。

952 rows in set (0.20 sec)

我們再來回顧一下分析問題的過程，單表查詢相對來說比較好優化，大部分時候只需要把where條件里面的字段依照規則加上索引就好，如果只是這種“無腦”優化的話，顯然一些區分度非常低的列，不應該加索引的列也會被加上索引，這樣會對插入、更新性能造成嚴重的影響，同時也有可能影響其它的查詢語句。

所以我們第4步調差SQL的使用場景非常關鍵，我們只有知道這個業務場景，才能更好地輔助我們更好的分析和優化查詢語句。

慢查詢的案例就分析到這兒，以上只是一些比較典型的案例。

我們在優化過程中遇到過超過1000行，涉及到16個表join的“垃圾SQL”，也遇到過線上線下數據庫差異導致應用直接被慢查詢拖死，也遇到過varchar等值比較沒有寫單引號，還遇到過笛卡爾積查詢直接把從庫搞死。再多的案例其實也只是一些經驗的積累，如果我們熟悉查詢優化器、索引的內部原理，那么分析這些案例就變得特別簡單了。

以上就是MySQL數據庫的索引原理與慢SQL優化的5大原則的詳細內容，更多關于MySQL數據庫的索引原理與慢SQL優化原則的資料請關注其它相關文章！