作者：CHEN川
链接：https://www.jianshu.com/p/d7665192aaaf
來源：简书
简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

性能优化建议

有一句忠告要先送给你：不要听信你看到的关于优化的“绝对真理”，包括本文所讨论的内容，而应该是在实际的业务场景下通过测试来验证你关于执行计划以及响应时间的假设。

Scheme设计与数据类型优化

选择数据类型只要遵循小而简单的原则就好，越小的数据类型通常会更快，占用更少的磁盘、内存，处理时需要的CPU周期也更少。越简单的数据类型在计算时需要更少的CPU周期，比如，整型就比字符操作代价低，因而会使用整型来存储ip地址，使用DATETIME来存储时间，而不是使用字符串。

这里总结几个可能容易理解错误的技巧：

通常来说把可为NULL的列改为NOT NULL不会对性能提升有多少帮助，只是如果计划在列上创建索引，就应该将该列设置为NOT NULL。
对整数类型指定宽度，比如INT(11)，没有任何卵用。INT使用32位（4个字节）存储空间，那么它的表示范围已经确定，所以INT(1)和INT(20)对于存储和计算是相同的。
UNSIGNED表示不允许负值，大致可以使正数的上限提高一倍。比如TINYINT存储范围是-128 ~ 127，而UNSIGNED TINYINT存储的范围却是0 - 255。
通常来讲，没有太大的必要使用DECIMAL数据类型。即使是在需要存储财务数据时，仍然可以使用BIGINT。比如需要精确到万分之一，那么可以将数据乘以一百万然后使用BIGINT存储。这样可以避免浮点数计算不准确和DECIMAL精确计算代价高的问题。
TIMESTAMP使用4个字节存储空间，DATETIME使用8个字节存储空间。因而，TIMESTAMP只能表示1970 - 2038年，比DATETIME表示的范围小得多，而且TIMESTAMP的值因时区不同而不同。
大多数情况下没有使用枚举类型的必要，其中一个缺点是枚举的字符串列表是固定的，添加和删除字符串（枚举选项）必须使用ALTER TABLE（如果只只是在列表末尾追加元素，不需要重建表）。
schema的列不要太多。原因是存储引擎的API工作时需要在服务器层和存储引擎层之间通过行缓冲格式拷贝数据，然后在服务器层将缓冲内容解码成各个列，这个转换过程的代价是非常高的。如果列太多而实际使用的列又很少的话，有可能会导致CPU占用过高。
大表ALTER TABLE非常耗时，MySQL执行大部分修改表结果操作的方法是用新的结构创建一个张空表，从旧表中查出所有的数据插入新表，然后再删除旧表。尤其当内存不足而表又很大，而且还有很大索引的情况下，耗时更久。当然有一些奇技淫巧可以解决这个问题，有兴趣可自行查阅。

创建高性能索引

索引是提高MySQL查询性能的一个重要途径，但过多的索引可能会导致过高的磁盘使用率以及过高的内存占用，从而影响应用程序的整体性能。应当尽量避免事后才想起添加索引，因为事后可能需要监控大量的SQL才能定位到问题所在，而且添加索引的时间肯定是远大于初始添加索引所需要的时间，可见索引的添加也是非常有技术含量的。

接下来将向你展示一系列创建高性能索引的策略，以及每条策略其背后的工作原理。但在此之前，先了解与索引相关的一些算法和数据结构，将有助于更好的理解后文的内容。

索引相关的数据结构和算法【复习数据结构的机会来了】

通常我们所说的索引是指B-Tree索引，它是目前关系型数据库中查找数据最为常用和有效的索引，大多数存储引擎都支持这种索引。使用B-Tree这个术语，是因为MySQL在CREATE TABLE或其它语句中使用了这个关键字，但实际上不同的存储引擎可能使用不同的数据结构，比如InnoDB就是使用的B+Tree。

B+Tree中的B是指balance，意为平衡。需要注意的是，B+树索引并不能找到一个给定键值的具体行，它找到的只是被查找数据行所在的页，接着数据库会把页读入到内存，再在内存中进行查找，最后得到要查找的数据。

二叉查找树

在介绍B+Tree前，先了解一下二叉查找树，它是一种经典的数据结构，其左子树的值总是小于根的值，右子树的值总是大于根的值，如下图①。如果要在这课树中查找值为5的记录，其大致流程：先找到根，其值为6，大于5，所以查找左子树，找到3，而5大于3，接着找3的右子树，总共找了3次。同样的方法，如果查找值为8的记录，也需要查找3次。所以二叉查找树的平均查找次数为(3 + 3 + 3 + 2 + 2 + 1) / 6 = 2.3次，而顺序查找的话，查找值为2的记录，仅需要1次，但查找值为8的记录则需要6次，所以顺序查找的平均查找次数为：(1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6) / 6 = 3.3次，因此大多数情况下二叉查找树的平均查找速度比顺序查找要快。

由于二叉查找树可以任意构造，同样的值，可以构造出如图②的二叉查找树，显然这棵二叉树的查询效率和顺序查找差不多。若想二叉查找数的查询性能最高，需要这棵二叉查找树是平衡的，也即平衡二叉树（AVL树）。

平衡二叉树

首先需要符合二叉查找树的定义，其次必须满足任何节点的两个子树的高度差不能大于1。显然图②不满足平衡二叉树的定义，而图①是一课平衡二叉树。平衡二叉树的查找性能是比较高的（性能最好的是最优二叉树），查询性能越好，维护的成本就越大。比如图①的平衡二叉树，当用户需要插入一个新的值9的节点时，就需要做出如下变动。

通过一次左旋操作就将插入后的树重新变为平衡二叉树是最简单的情况了，实际应用场景中可能需要旋转多次。至此我们可以考虑一个问题，平衡二叉树的查找效率还不错，实现也非常简单，相应的维护成本还能接受，为什么MySQL索引不直接使用平衡二叉树？

随着数据库中数据的增加，索引本身大小随之增加，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗，相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级。可以想象一下一棵几百万节点的二叉树的深度是多少？如果将这么大深度的一颗二叉树放磁盘上，每读取一个节点，需要一次磁盘的I/O读取，整个查找的耗时显然是不能够接受的。那么如何减少查找过程中的I/O存取次数？

多路搜索树

一种行之有效的解决方法是减少树的深度，将二叉树变为m叉树（多路搜索树），而B+Tree就是一种多路搜索树。理解B+Tree时，只需要理解其最重要的两个特征即可：第一，所有的关键字（可以理解为数据）都存储在叶子节点（Leaf Page），非叶子节点（Index Page）并不存储真正的数据，所有记录节点都是按键值大小顺序存放在同一层叶子节点上。其次，所有的叶子节点由指针连接。如下图为高度为2的简化了的B+Tree。

MySQL将每个节点的大小设置为一个页的整数倍（原因下文会介绍），也就是在节点空间大小一定的情况下，每个节点可以存储更多的内结点，这样每个结点能索引的范围更大更精确。所有的叶子节点使用指针链接的好处是可以进行区间访问，比如上图中，如果查找大于20而小于30的记录，只需要找到节点20，就可以遍历指针依次找到25、30。如果没有链接指针的话，就无法进行区间查找。这也是MySQL使用B+Tree作为索引存储结构的重要原因。

MySQL为何将节点大小设置为页的整数倍，这就需要理解磁盘的存储原理。磁盘本身存取就比主存慢很多，在加上机械运动损耗（特别是普通的机械硬盘），磁盘的存取速度往往是主存的几百万分之一，为了尽量减少磁盘I/O，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读，即使只需要一个字节，磁盘也会从这个位置开始，顺序向后读取一定长度的数据放入内存，预读的长度一般为页的整数倍。

页是计算机管理存储器的逻辑块，硬件及OS往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块，每个存储块称为一页（许多OS中，页的大小通常为4K）。主存和磁盘以页为单位交换数据。当程序要读取的数据不在主存中时，会触发一个缺页异常，此时系统会向磁盘发出读盘信号，磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中，然后一起返回，程序继续运行。

MySQL巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。为了达到这个目的，每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了读取一个节点只需一次I/O。假设B+Tree的高度为h，一次检索最多需要h-1次I/O（根节点常驻内存），复杂度O(h) = O(logmN)。实际应用场景中，M通常较大，常常超过100，因此树的高度一般都比较小，通常不超过3。

数据插入实例

仍以上面的树为例，我们假设每个节点只能存储4个内节点。首先要插入第一个节点28，如下图所示。

接着插入下一个节点70，在Index Page中查询后得知应该插入到50 - 70之间的叶子节点，但叶子节点已满，这时候就需要进行也分裂的操作，当前的叶子节点起点为50，所以根据中间值来拆分叶子节点，如下图所示。

最后插入一个节点95，这时候Index Page和Leaf Page都满了，就需要做两次拆分，如下图所示。

拆分后最终形成了这样一颗树。

B+Tree为了保持平衡，对于新插入的值需要做大量的拆分页操作，而页的拆分需要I/O操作，为了尽可能的减少页的拆分操作，B+Tree也提供了类似于平衡二叉树的旋转功能。当Leaf Page已满但其左右兄弟节点没有满的情况下，B+Tree并不急于去做拆分操作，而是将记录移到当前所在页的兄弟节点上。通常情况下，左兄弟会被先检查用来做旋转操作。就比如上面第二个示例，当插入70的时候，并不会去做页拆分，而是左旋操作。

通过旋转操作可以最大限度的减少页分裂，从而减少索引维护过程中的磁盘的I/O操作，也提高索引维护效率。需要注意的是，删除节点跟插入节点类似，仍然需要旋转和拆分操作，这里就不再说明。

高性能策略

通过上文，相信你对B+Tree的数据结构已经有了大致的了解，但MySQL中索引是如何组织数据的存储呢？以一个简单的示例来说明，假如有如下数据表：

CREATE TABLE People(
    last_name varchar(50) not null,
    first_name varchar(50) not null,
    dob date not null,
    gender enum(`m`,`f`) not null,
    key(last_name,first_name,dob)
);

对于表中每一行数据，索引中包含了last_name、first_name、dob列的值，下图展示了索引是如何组织数据存储的

可以看到，索引首先根据第一个字段来排列顺序，当名字相同时，则根据第三个字段，即出生日期来排序，正是因为这个原因，才有了索引的“最左原则”。

1、MySQL不会使用索引的情况：非独立的列

“独立的列”是指索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数。比如：

//我们很容易看出其等价于 id = 4，但是MySQL无法自动解析这个表达式，使用函数是同样的道理。
select * from where id + 1 = 5

2、前缀索引

如果列很长，通常可以索引开始的部分字符，这样可以有效节约索引空间，从而提高索引效率。

3、多列索引和索引顺序：并不能提高性能

在多数情况下，在多个列上建立独立的索引并不能提高查询性能。理由非常简单，MySQL不知道选择哪个索引的查询效率更好，所以在老版本，比如MySQL5.0之前就会随便选择一个列的索引，而新的版本会采用合并索引的策略。举个简单的例子，在一张电影演员表中，在actor_id和film_id两个列上都建立了独立的索引，然后有如下查询：

select film_id,actor_id from film_actor where actor_id = 1 or film_id = 1

老版本的MySQL会随机选择一个索引，但新版本做如下的优化：

select film_id,actor_id from film_actor where actor_id = 1  
union all 
select film_id,actor_id from film_actor where film_id = 1 and actor_id <> 1

有几个16年的博客说：多列索引在mysql中执行查询时，只能使用一个索引，mysql会选择一个最严格(获得结果集记录数最少)的索引。估计是老版本吧；

当出现多个索引做相交操作时（多个AND条件），通常来说一个包含所有相关列的索引要优于多个独立索引。
当出现多个索引做联合操作时（多个OR条件），对结果集的合并、排序等操作需要耗费大量的CPU和内存资源，特别是当其中的某些索引的选择性不高，需要返回合并大量数据时，查询成本更高。所以这种情况下还不如走全表扫描。

因此explain时如果发现有索引合并（Extra字段出现Using union），应该好好检查一下查询和表结构是不是已经是最优的，如果查询和表都没有问题，那只能说明索引建的非常糟糕，应当慎重考虑索引是否合适，有可能一个包含所有相关列的多列索引更适合。

前面我们提到过索引如何组织数据存储的，从图中可以看到多列索引时，索引的顺序对于查询是至关重要的，很明显应该把选择性更高的字段放到索引的前面，这样通过第一个字段就可以过滤掉大多数不符合条件的数据。

索引选择性是指不重复的索引值和数据表的总记录数的比值，选择性越高查询效率越高，因为选择性越高的索引可以让MySQL在查询时过滤掉更多的行。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。

SELECT * FROM payment where staff_id = 2 and customer_id = 584

是应该创建(staff_id,customer_id)的索引还是应该颠倒一下顺序？执行下面的查询，哪个字段的选择性更接近1就把哪个字段索引前面就好

select count(distinct staff_id)/count(*) as staff_id_selectivity,
       count(distinct customer_id)/count(*) as customer_id_selectivity,
       count(*) from payment

多数情况下使用这个原则没有任何问题，但仍然注意你的数据中是否存在一些特殊情况。举个简单的例子，比如要查询某个用户组下有过交易的用户信息：

select user_id from trade where user_group_id = 1 and trade_amount > 0

MySQL为这个查询选择了索引(user_group_id,trade_amount)，如果不考虑特殊情况，这看起来没有任何问题，但实际情况是这张表的大多数数据都是从老系统中迁移过来的，由于新老系统的数据不兼容，所以就给老系统迁移过来的数据赋予了一个默认的用户组。这种情况下，通过索引扫描的行数跟全表扫描基本没什么区别，索引也就起不到任何作用。

推广开来说，经验法则和推论在多数情况下是有用的，可以指导我们开发和设计，但实际情况往往会更复杂，实际业务场景下的某些特殊情况可能会摧毁你的整个设计。

4、避免多个范围条件

实际开发中，我们会经常使用多个范围条件，比如想查询某

select user.* from user where login_time > '2017-04-01' and age between 18 and 30;

这个查询有一个问题：它有两个范围条件，login_time列和age列，MySQL可以使用login_time列的索引或者age列的索引，但无法同时使用它们。

5、覆盖索引

如果一个索引包含或者说覆盖所有需要查询的字段的值，那么就没有必要再回表查询，这就称为覆盖索引。覆盖索引是非常有用的工具，可以极大的提高性能，因为查询只需要扫描索引会带来许多好处：

索引条目远小于数据行大小，如果只读取索引，极大减少数据访问量
索引是有按照列值顺序存储的，对于I/O密集型的范围查询要比随机从磁盘读取每一行数据的IO要少的多

6、使用索引扫描来排序

MySQL有两种方式可以生产有序的结果集，其一是对结果集进行排序的操作，其二是按照索引顺序扫描得出的结果自然是有序的。如果explain的结果中type列的值为index表示使用了索引扫描来做排序。

扫描索引本身很快，因为只需要从一条索引记录移动到相邻的下一条记录。但如果索引本身不能覆盖所有需要查询的列，那么就不得不每扫描一条索引记录就回表查询一次对应的行。这个读取操作基本上是随机I/O，因此按照索引顺序读取数据的速度通常要比顺序地全表扫描要慢。

在设计索引时，如果一个索引既能够满足排序，又满足查询，是最好的。

只有当索引的列顺序和ORDER BY子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方向也一样时，才能够使用索引来对结果做排序。如果查询需要关联多张表，则只有ORDER BY子句引用的字段全部为第一张表时，才能使用索引做排序。ORDER BY子句和查询的限制是一样的，都要满足最左前缀的要求（有一种情况例外，就是最左的列被指定为常数，下面是一个简单的示例），其他情况下都需要执行排序操作，而无法利用索引排序。

// 最左列为常数，索引：(date,staff_id,customer_id)
select  staff_id,customer_id from demo where date = '2015-06-01' order by staff_id,customer_id

7、冗余和重复索引

冗余索引是指在相同的列上按照相同的顺序创建的相同类型的索引，应当尽量避免这种索引，发现后立即删除。比如有一个索引(A,B)，再创建索引(A)就是冗余索引。冗余索引经常发生在为表添加新索引时，比如有人新建了索引(A,B)，但这个索引不是扩展已有的索引(A)。

大多数情况下都应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引。但有极少情况下出现性能方面的考虑需要冗余索引，比如扩展已有索引而导致其变得过大，从而影响到其他使用该索引的查询。

8、删除长期未使用的索引

定期删除一些长时间未使用过的索引是一个非常好的习惯。

关于索引这个话题打算就此打住，最后要说一句，索引并不总是最好的工具，只有当索引帮助提高查询速度带来的好处大于其带来的额外工作时，索引才是有效的。对于非常小的表，简单的全表扫描更高效。对于中到大型的表，索引就非常有效。对于超大型的表，建立和维护索引的代价随之增长，这时候其他技术也许更有效，比如分区表。最后的最后，explain后再提测是一种美德。

作者：CHEN川
链接：https://www.jianshu.com/p/d7665192aaaf
來源：简书
简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

必须得告诉大家的MySQL优化原理（中）