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MySQL字符串前綴索引使用

 更新時(shí)間:2023年02月03日 14:37:06   作者:靖節(jié)先生  
本文主要介紹了MySQL字符串前綴索引使用,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

1. 前綴索引與全部索引概念

怎么給字符串字段加索引?現(xiàn)在,幾乎所有的系統(tǒng)都支持郵箱登錄,如何在郵箱這樣的字段上建立合理的索引,是我們今天要討論的問題。

假設(shè),你現(xiàn)在維護(hù)一個(gè)支持郵箱登錄的系統(tǒng),用戶表是這么定義的

create table SUser(
ID bigint unsigned primary key,
email varchar(64),
name varchar(64),
...
)engine=innodb;

由于要使用郵箱登錄,所以業(yè)務(wù)代碼中一定會(huì)出現(xiàn)類似于這樣的語句:

select f1, f2 from SUser where email='xxx';

我們知道,如果email這個(gè)字段上沒有索引,那么這個(gè)語句就只能做全表掃描。

MySQL支持全部索引與前綴索引。MySQL是支持前綴索引的,也就是說,你可以定義字符串的一部分作為索引。默認(rèn)地,如果你創(chuàng)建索引的語句不指定前綴長(zhǎng)度,那么索引就會(huì)包含整個(gè)字符串。

比如,這兩個(gè)在email字段上創(chuàng)建索引的語句:

-- 全部索引,索引字段為email整個(gè)字符串
alter table SUser add index index1(email);

-- 前綴索引,6表示索引字段為email的前6位
alter table SUser add index index2(email(6));

第一個(gè)語句創(chuàng)建的index1索引里面,包含了每個(gè)記錄的整個(gè)字符串;而第二個(gè)語句創(chuàng)建的index2索引里面,對(duì)于每個(gè)記錄都是只取前6個(gè)字節(jié)。

2. 前綴索引與全部索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

這兩種不同的定義在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和存儲(chǔ)上有什么區(qū)別呢?如圖2和3所示,就是這兩個(gè)索引的示意圖。
mysql全部索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

mysql全部索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

mysql前綴索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

在這里插入圖片描述

從圖中你可以看到,由于email(6)這個(gè)索引結(jié)構(gòu)中每個(gè)郵箱字段都只取前6個(gè)字節(jié)(即:zhangs),所以占用的空間會(huì)更小,這就是使用前綴索引的優(yōu)勢(shì)。但,這同時(shí)帶來的損失是,可能會(huì)增加額外的記錄掃描次數(shù)。

3. 前綴索引與全部索引引執(zhí)行流程

接下來,我們?cè)倏纯聪旅孢@個(gè)語句,在這兩個(gè)索引定義下分別是怎么執(zhí)行的。
如 index1(即email整個(gè)字符串的索引結(jié)構(gòu)),執(zhí)行順序是這樣的:

  • 從index1索引樹找到滿足索引值是’zhangssxyz@xxx.com’的這條記錄,取得ID2的值;
  • 到主鍵上查到主鍵值是ID2的行,判斷email的值是正確的,將這行記錄加入結(jié)果集;
  • 取index1索引樹上剛剛查到的位置的下一條記錄,發(fā)現(xiàn)已經(jīng)不滿足email='zhangssxyz@xxx.com’的條件了,循環(huán)結(jié)束。

這個(gè)過程中,只需要回主鍵索引取一次數(shù)據(jù),所以系統(tǒng)認(rèn)為只掃描了一行。

如 index2(即email(6)索引結(jié)構(gòu)),執(zhí)行順序是這樣的:

  • 從index2索引樹找到滿足索引值是’zhangs’的記錄,找到的第一個(gè)是ID1;
  • 到主鍵上查到主鍵值是ID1的行,判斷出email的值不是’zhangssxyz@xxx.com’,這行記錄丟棄;
  • 取index2上剛剛查到的位置的下一條記錄,發(fā)現(xiàn)仍然是’zhangs’,取出ID2,再到ID索引上取整行然后判斷,這次值對(duì)了,將這行記錄加入結(jié)果集;
  • 重復(fù)上一步,直到在idxe2上取到的值不是’zhangs’時(shí),循環(huán)結(jié)束。

在這個(gè)過程中,要回主鍵索引取4次數(shù)據(jù),也就是掃描了4行。

通過這個(gè)對(duì)比,你很容易就可以發(fā)現(xiàn),使用前綴索引后,可能會(huì)導(dǎo)致查詢語句讀數(shù)據(jù)的次數(shù)變多。

4. 前綴索引長(zhǎng)度如何取舍

對(duì)于這個(gè)查詢語句來說,如果你定義的index2不是email(6)而是email(7),也就是說取email字段的前7個(gè)字節(jié)來構(gòu)建索引的話,即滿足前綴’zhangss’的記錄只有一個(gè),也能夠直接查到ID2,只掃描一行就結(jié)束了。
也就是說使用前綴索引,定義好長(zhǎng)度,就可以做到既節(jié)省空間,又不用額外增加太多的查 使詢成本。
于是,你就有個(gè)問題:當(dāng)要給字符串創(chuàng)建前綴索引時(shí),有什么方法能夠確定我應(yīng)該使用多長(zhǎng)的前綴呢?實(shí)際上,我們?cè)诮⑺饕龝r(shí)關(guān)注的是區(qū)分度,區(qū)分度越高越好。因?yàn)閰^(qū)分度越高,意味著重復(fù)的鍵值越少。因此,我們可以通過統(tǒng)計(jì)索引上有多少個(gè)不同的值來判斷要使用多長(zhǎng)的前綴。

首先,你可以使用下面這個(gè)語句,算出這個(gè)列上有多少個(gè)不同的值:

select count(distinct email) as L from SUser;

然后,依次選取不同長(zhǎng)度的前綴來看這個(gè)值,比如我們要看一下4~7個(gè)字節(jié)的前綴索引,可以用這個(gè)語句:

select
count(distinct left(email,4))as L4,
count(distinct left(email,5))as L5,
count(distinct left(email,6))as L6,
count(distinct left(email,7))as L7,
from SUser;

當(dāng)然,使用前綴索引很可能會(huì)損失區(qū)分度,所以你需要預(yù)先設(shè)定一個(gè)可以接受的損失比例,比如5%。然后,在返回的L4~L7中,找出不小于 L * 95%的值,假設(shè)這里L(fēng)6、L7都滿足,你就可以選擇前綴長(zhǎng)度為6。

5. 前綴索引對(duì)覆蓋索引的影響

前面我們說了使用前綴索引可能會(huì)增加掃描行數(shù),這會(huì)影響到性能。其實(shí),前綴索引的影響不止如此,我們?cè)倏匆幌铝硗庖粋€(gè)場(chǎng)景。

你先來看看這個(gè)SQL語句

select id,email from SUser where email='zhangssxyz@xxx.com';

與前面例子中的SQL語句

select id,name,email from SUser where email='zhangssxyz@xxx.com';

id是主鍵,email是索引,name不是索引的情況下,先說結(jié)論,當(dāng)email是全部索引的時(shí)候第一個(gè)sql會(huì)走覆蓋索引,第二個(gè)不會(huì)走覆蓋索引,當(dāng)email為前綴索引的時(shí)候哪怕前綴為全部字符串長(zhǎng)度依然無法走覆蓋索引。

所以,如果使用index1(即email整個(gè)字符串的索引結(jié)構(gòu))的話,可以利用覆蓋索引,從index1查到結(jié)果后直接就返回了,不需要回到ID索引再去查一次。而如果使用index2(即email(6)索引結(jié)構(gòu))的話,就不得不回到ID索引再去判斷email字段的值。

即使你將index2的定義修改為email(18)的前綴索引,這時(shí)候雖然index2已經(jīng)包含了所有的信息,但I(xiàn)nnoDB還是要回到id索引再查一下,因?yàn)橄到y(tǒng)并不確定前綴索引的定義是否截?cái)嗔送暾畔ⅰ?/p>

也就是說,使用前綴索引就用不上覆蓋索引對(duì)查詢性能的優(yōu)化了,這也是你在選擇是否使用前綴索引時(shí)需要考慮的一個(gè)因素。

6. 其他解決方案

對(duì)于類似于郵箱這樣的字段來說,使用前綴索引的效果可能還不錯(cuò)。但是,遇到前綴的區(qū)分度不夠好的情況時(shí),我們要怎么辦呢?

比如,我們國(guó)家的身份證號(hào),一共18位,其中前6位是地址碼,所以同一個(gè)縣的人的身份證號(hào)前6位一般會(huì)是相同的。假設(shè)你維護(hù)的數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)市的公民信息系統(tǒng),這時(shí)候如果對(duì)身份證號(hào)做長(zhǎng)度為6的前綴索引的話,這個(gè)索引的區(qū)分度就非常低了。按照我們前面說的方法,可能你需要?jiǎng)?chuàng)建長(zhǎng)度為12以上的前綴索引,才能夠滿足區(qū)分度要求。但是,索引選取的越長(zhǎng),占用的磁盤空間就越大,相同的數(shù)據(jù)頁能放下的索引值就越少,搜索的效率也就會(huì)越低。

那么,如果我們能夠確定業(yè)務(wù)需求里面只有按照身份證進(jìn)行等值查詢的需求,還有沒有別的處理方法呢?這種方法,既可以占用更小的空間,也能達(dá)到相同的查詢效率。答案是,有的。

第一種方式是使用倒序存儲(chǔ)。 第 如果你存儲(chǔ)身份證號(hào)的時(shí)候把它倒過來存,每次查詢的時(shí)候,你可以這么寫:

select field_list from t where id_card = reverse('input_id_card_string');

由于身份證號(hào)的最后6位沒有地址碼這樣的重復(fù)邏輯,所以最后這6位很可能就提供了足夠的區(qū)分度。當(dāng)然了,實(shí)踐中你不要忘記使用count(distinct)方法去做個(gè)驗(yàn)證。

第二種方式是使用 第 hash h 字段。 字 你可以在表上再創(chuàng)建一個(gè)整數(shù)字段,來保存身份證的校驗(yàn)碼,同時(shí)在這個(gè)字段上創(chuàng)建索引。

 alter table t add id_card_crc int unsigned, add index(id_card_crc);

然后每次插入新記錄的時(shí)候,都同時(shí)用crc32()這個(gè)函數(shù)得到校驗(yàn)碼填到這個(gè)新字段。由于校驗(yàn)碼可能存在沖突,也就是說兩個(gè)不同的身份證號(hào)通過crc32()函數(shù)得到的結(jié)果可能是相同的,所以你的查詢語句where部分要判斷id_card的值是否精確相同。

select field_list from t where id_card_crc=crc32('input_id_card_string') and id_card='input_id_card_string'

這樣,索引的長(zhǎng)度變成了4個(gè)字節(jié),比原來小了很多。

接下來,我們?cè)僖黄鹂纯词褂玫剐虼鎯?chǔ)和使用 使 hash h 字段這兩種方法的異同點(diǎn)。 字首先,它們的相同點(diǎn)是,都不支持范圍查詢。倒序存儲(chǔ)的字段上創(chuàng)建的索引是按照倒序字符串的方式排序的,已經(jīng)沒有辦法利用索引方式查出身份證號(hào)碼在[ID_X, ID_Y]的所有市民了。同樣地,hash字段的方式也只能支持等值查詢。

它們的區(qū)別,主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面:

  • 從占用的額外空間來看,倒序存儲(chǔ)方式在主鍵索引上,不會(huì)消耗額外的存儲(chǔ)空間,而hash字段方法需要增加一個(gè)字段。當(dāng)然,倒序存儲(chǔ)方式使用4個(gè)字節(jié)的前綴長(zhǎng)度應(yīng)該是不夠的,如果再長(zhǎng)一點(diǎn),這個(gè)消耗跟額外這個(gè)hash字段也差不多抵消了。
  • 在CPU消耗方面,倒序方式每次寫和讀的時(shí)候,都需要額外調(diào)用一次reverse函數(shù),而hash字段的方式需要額外調(diào)用一次crc32()函數(shù)。如果只從這兩個(gè)函數(shù)的計(jì)算復(fù)雜度來看的話,reverse函數(shù)額外消耗的CPU資源會(huì)更小些。
  • 從查詢效率上看,使用hash字段方式的查詢性能相對(duì)更穩(wěn)定一些。因?yàn)閏rc32算出來的值雖然有沖突的概率,但是概率非常小,可以認(rèn)為每次查詢的平均掃描行數(shù)接近1。而倒序存儲(chǔ)方式畢竟還是用的前綴索引的方式,也就是說還是會(huì)增加掃描行數(shù)。

7. 梳理總結(jié)

總體來說的話全部索引會(huì)占用一部分空間,但是可以走覆蓋索引,區(qū)分度比較高,減少回表次數(shù),前綴索引雖然減少了部分空間,但是需要平衡區(qū)分度,而且需要時(shí)刻關(guān)注表中索引字段的變化,因?yàn)殡S著數(shù)據(jù)的變化區(qū)分度也會(huì)變化,可能原來前綴6個(gè)字段區(qū)分度就能達(dá)到95%以上,但是隨著數(shù)據(jù)增加前6個(gè)字段只能達(dá)到60%的區(qū)分度,另外一點(diǎn)就是覆蓋索引無法使用,雖然倒敘或者h(yuǎn)ash能解決空間問題,但是又會(huì)產(chǎn)生新的問題,比如需要函數(shù),增加字段等,是查詢效率降低,折中選擇全部索引會(huì)更加穩(wěn)妥,效率更高,當(dāng)然對(duì)于特定的字符串比如自己公司email,前6位足夠區(qū)分,而且后續(xù)不會(huì)有改動(dòng),這時(shí)前綴索引既能減少空間占用,又能達(dá)到與全部索引一樣的效果,使用前綴會(huì)更好。具體使用場(chǎng)景一定是結(jié)合具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇。

到此這篇關(guān)于MySQL字符串前綴索引使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL字符串前綴索引內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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