SQL中的索引設計規範三星索引

首先要明確，我們平時所說的最左匹配，針對的是索引中的列的順序，與sql語句where後面跟的條件無關。因為語句中的條件謂詞可以隨意調整順序不影響結果，sql優化器會自動幫我們調整順序以使用索引。在索引匹配時，遇到範圍和模糊匹配時終止。

select name,age,address,phone,email where name =
'mutou_ren'
and address =
'china'
and age >
20and phone like
'132%'

對於以上sql，有索引(address,name,age,phone)

sql經過優化器的調整可以變成如下，不會帶來任何影響(address和name的順序換了一下)

select name,age,address,phone,email where address =
'china'
and name =
'mutou_ren'
and age >
20and phone like
'132%'

在進行所以匹配時，address、name、age均能進行所以匹配，這三個欄位將對本次查詢的索引片進行過濾。

我們假設表有一千萬條記錄，經過以上三個索引欄位的過濾，我們只需要掃瞄1萬行索引記錄。

由於存在字段email不存在索引記錄中，因此在掃瞄這一萬行索引記錄時，會拿到主鍵然後去表記錄中查詢記錄，即所謂的回表，由於拿到的主鍵無法保證連續，因此每次回表都可以看成一次隨機訪問，隨機訪問的成本遠遠大於順序訪問，回表造成的隨機訪問是效能開銷的大頭。

再來看索引(address,name,age,phone)，雖然由於age的範圍查詢導致索引中的phone無法參與索引片的過濾，但由於where謂詞中存在phone，在掃瞄索引片然後進行回表查詢時，phone能夠起到過濾的作用，對於不滿足的條件的回表進行過濾，從而減少回表次數。因此即使最左匹配沒有匹配到，但所有出現在where謂詞中的索引字段對於查詢效率都存在著提公升作用

索引（無論聚簇還是輔助）是基於b+樹的（這裡僅針對mysql的innodb引擎），對於非葉子節點，以目前的硬體來講基本是可以全部放在記憶體中的，我們不考慮這部分的訪問時間，僅對可能放在磁碟上的葉子節點的訪問進行評估。

由於索引是存在順序的，因此在索引掃瞄時，可以看作只有第一條索引的訪問是隨機讀，後面的都是順序讀。而根據輔助索引拿到的主鍵可能是不連續的，因此每次回表都可以看成一次隨機讀。隨機讀的開銷遠遠大於順序讀的開銷（可達千倍）

有了以上的概念，我們可以提出索引中的三星準則，我們按重要程度來講

第三星對於要查詢的所有字段，全都新增到索引中，這裡不考慮順序。

索引中包含全部的要查詢內容，可以完全避免回表查詢，將過濾掉絕大部分的隨機讀訪問，對效能的提公升很明顯。但會導致索引的增大，極端情況與表記錄完全一致

第一星根據where中謂詞，最小化要掃瞄的索引片。將範圍查詢的索引字段放在索引的後面，等值的放在前面。要掃瞄的索引記錄少即代表了可能回表的次數的減少

第二星利用索引的有序性避免排序。對於where a = 1 and b = 1 order by c的語句，索引(a,b,c)中對於a = 1 and b = 1的記錄已經是按照c進行排序了，因此這時查詢可以不需要再進行額外的排序直接返回。

由於目前排序的成本越來越低，在索引設計時，已優先滿足第三星，第一星為準。

對於設計階段的索引設計，可以按照三星標準來設計，對於已經存在的系統進行索引優化時，我們可以參照bq法

在已有的索引上增加where謂詞中的字段，形成索引過濾，儘量減少回表次數，形成半寬索引

對所有的查詢字段新增在已有的索引中，做到0回表，形成寬索引

按照三星準則設計新的索引

如果記錄比較少，全表掃瞄可能會比索引更快。

因為全表掃瞄是順序的，且掃瞄一次即可。而走索引可能會產生回表造成的隨機讀。

在mysql的innodb引擎中，連線查詢走的是迴圈巢狀的方式，即先查出驅動表的符合條件的記錄，然後再根據驅動表的記錄對巢狀表進行掃瞄過濾。

驅動表進行驅動巢狀表時，每一條記錄的驅動我們都可以看做是一次隨機讀操作，因此就有我們平時所說的小表驅動大表的優化準則，如我們常說的in和exists哪個效率高？

in是內錶驅動外表，而exists是外表驅動內錶，那個表是驅動表就先查哪個表，因此驅動表記錄越少，造成的隨機讀次數就越少。因此我們可以知道in適合內錶結果集少的情況，而exists恰恰相反。

SQL中的索引設計規範三星索引

索引設計規範原則

MySQL 三星索引

高效能MySQL中的三星索引

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