月度归档:2015年12月

《高性能 MySQL》 — 第五章 创建高性能的索引

索引基础

索引的使用:现在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录找到对应的数据行。

对于有多列的索引,MySQL 只能高效地使用索引的最左前缀列。因此列的顺序很重要。

MySQL 的唯一限制和主键限制都是通过索引实现。

索引的类型

MySQL 中,索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的,所以没有统一的索引标准。

B-Tree 索引

B-Tree 通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相等,适合范围查询。

btree-structure

B-Tree 索引适用于全键值、键值范围或键前缀查找,其中键前缀查找只适用于根据最左前缀的查找。

索引还可以用于查询中的 order by 操作。

B-Tree 索引的限制:

  • 如果不是安装索引的最左列开始查找,则无法使用索引。
  • 不能跳过索引中的列。
  • 如果查询中有某个列的范围查询,则其右边所有列都无法使用索引优化查找。

这些限制是 MySQL 优化器和存储引擎使用索引的方式导致的。

继续阅读

《高性能 MySQL》 — 第四章 Schema 与数据类型优化

选择优化的数据类型

选择数据类型的一般原则:

  • 更小的通常更好:尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型。

  • 简单就好:简单数据类型的操作通常需要更少的 CPU 周期。例如整型比字符操作代价更低,以为字符集和校对规则(排序规则)使字符比较比整型更复杂。举例,应该使用 MySQL 内建的类型(date, time, datetime) 而不是字符串来存储日期和时间,应该使用整型来存储 IP 地址。

  • 尽量避免 NULL:如果查询中包含可为 NULL 的列,对 MySQL 来说更难优化,因为可为 NULL 的列使得索引、索引统计和值比较都更复杂。可为 NULL 的列会使用更多的存储空间,在 MySQL 里也需要特殊处理。当可为 NULL 的列被索引时,每个索引记录需要一个额外的字节,在 MyISAM 里甚至还可能导致固定大小的索引变成可变大小的索引。例外,对于稀疏数据(很多列的值为 NULL),InnoDB 使用单独的位(bit)存储 NULL 值,有很好的空间效率。

在为列选择数据类型时,第一步需要确定合适的大类型:数字、字符串、时间等。下一步是选择具体类型。

继续阅读