合适的索引顺序
一.前言
正确的顺序依赖于使用索引的查询,并且同时需要考虑如何更好地满足排序和分组的需要。因为哈希或者其他类型的索引并不会像 B-Tree索引一样顺序存储数据,所以这里只针对B-Tree展开讨论。
二.合适的索引顺序
1. 概念
对于如何选择索引顺序有一个经验法则: 将选择性最高的列放在索引最前列。当不需要考虑排序和分组时,将选择性最高的列放在前面通常是很好的，这时索引的作用只是用于优化 Where 条件的查找。在这种情况下,这样设计的索引确实能够最快地过滤出需要的行,对于在Where子句中只使用了索引前缀列的查询来说性能也更高。然而,性能不只是依赖于索引索引列的选择性(整体基数),也和查询条件的具体值有关,也就是和值分布有关。
2. 案例
下面有个查询:
SELECT * FROM payment WHERE staff_id = 2 AND customer_id = 584;
那按照平时的最左前缀原则,我们是不是建一个(staff_id,customer_id)的索引合适呢？
其实不然,我们可以跑一些查询来确定在这个表中值的分布情况,并确定哪个列的选择性更高。
2.1. 查看Where条件分支对应的基数有多大
SELECT SUM(staff_id=2),SUM(customer_id=584) FROM payment;
根据前面的经验法则,应该将所有列customer_id 放在前面,因为对应条件值的 customer_id数量更小。我们在来看看对于这个customer_id 的条件值,对应的staff_id 列的选择性如何:
SELECT SUM(staff_id=2) FROM payment WHERE customer_id=584
这样做有一个地方需要注意,查询的结果非常依赖于选定的具体值。如果按上述方法优化,可能对其他一些条件值的查询不公平,服务器的整体性可能变得更糟,或者其他某些查询的运行变得不如预期。
2.2. 按照全局基数和选择性
如果是从诸如 pt-query-digest这样的工具的报告中提取"最差"查询,那么再按上述方法选定的索引顺序往往是非常高效的。如果没有类似具体的查询类运行,那么最好还是按经验法则来做,因为经验法则考虑的是全局基数和选择性。
SELECT COUNT(DISTINCT staff_id)/COUNT(*) AS staff_id_selectivity,
COUNT(DISTINCT customer_id)/COUNT(*) AS customer_id_selectivity,COUNT(*) FROM payment;
从上面的结果也可以看出 customer_id 的选择性更高,所以答案是将其作为索引列的第一列:
ALTER TABLE payment ADD KEY(customer_id, staff_id);
3. 选择性不高的索引列
当使用前缀索引的时候,在某些条件值的基数比正常值高的时候,问题就来了。例如,在某些应用程序中,对于没有登录的用户,都将其用户名记录为"guest",在记录用户行为的会话(session)表和其他记录用户活动的表中"guset"就成为一个特殊的ID。一旦涉及到这个查询,可能性能就会大不相同。
下面给出一个真实案例,在一个用户分享购买商品和购买经验的论坛上,这个特殊表上的查询运行得非常慢:
SELECT COUNT(DISTINCT threadId) AS COUNT_VALUE FROM Message
WHERE (groupId=10137) AND (userId=1288826) AND (anoymous=0)
ORDER BY priority DESC, modifiedDate DESC
执行计划的结果:
看上去已经建立了索引(groupId,userId),如果不考虑列的基数，这看起来是一个非常合理的选择,但如果考虑一下userId 和groupId条件匹配的行数,可能会有不同的想法了:
SELECT COUNT(*), SUM(groupId=10137),SUM(userId=1288826),
SUM(anoymous=0) FROM Message
从上面的结果可以看出符合组(groupId)条件几乎满足表中的所有行,符合用户(userId)条件有130万条记录——也就是说索引基本上没什么作用。这里从索引层面上已经解决不了问题,我们可以从业务上区分这类特殊用户和组,禁止针对这类用户和组执行这个查询。
三.总结
- 从上面的案例可以看到经验法则和推论在多数情况下是有用的,但注意不要假设平均情况下的性能也能代表特殊情况下的性能,特殊情况可能会摧毁整个应用的性能。
- 最后,尽管关于选择性和技术的经验法则值得去研究和分析,但Where子句中的排序,分组和范围条件等其他因素对查询的性能也会造成非常大的影响。