一文简单了解MySQL前缀索引

当要索引的列字符很多时 索引则会很大且变慢

( 可以只索引列开始的部分字符串 节约索引空间 从而提高索引效率 )

原则： 降低重复的索引值

例如现在有一个地区表

发现 area 字段很多都是以 china 开头的

那么如果以前1-5位字符做前缀索引就会出现大量索引值重复的情况

索引值重复性越低 查询效率也就越高

前缀索引测试

// 创建一个测试表
CREATE TABLE `x_test` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `x_name` varchar(255) NOT NULL,
  `x_time` int(10) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4145025 DEFAULT CHARSET=utf8mb4

// 添加200万条测试数据
INSERT INTO x_test(x_name,x_time) SELECT CONCAT(rand()*3300102,x_name),x_time FROM x_test WHERE id < 30000;

200万 测试数据

• 在无任何索引的情况下随便查询一条
  SELECT * FROM x_test WHERE x_name = '1892008.205824857823401.800099203178258.8904820949682635656.62526521254';查询时间:2.253s

• 添加前缀索引 ( 以第一位字符创建前缀索引 )
  alter table x_test add index(x_name(1))再次查询相同sql语句
  SELECT * FROM x_test WHERE x_name = '1892008.205824857823401.800099203178258.8904820949682635656.62526521254';查询时间:3.291s
  当使用第一位字符创建前缀索引后 貌似查询的时间更长了
  因为只第一位字符而言索引值的重读性太大了
  200万条数据全以数字开头那么平均20万条的数据都是相同的索引值

• 重新建立前缀索引 这次以前4位字符来创建
  alter table x_test add index(x_name(4));再次查询相同sql语句
  SELECT * FROM x_test WHERE x_name = '1892008.205824857823401.800099203178258.8904820949682635656.62526521254';查询时间:0.703s
  这次以前4位创建索引 大大减少了索引值的重复性 查询速度从3秒提升到0.7秒

• 200万条数据都以数字开头 而0-9排列组合7位则可达到千万种组合
  也就是以前7位来做索引则不会出现重复索引值的情况了
  alter table x_test add index(x_name(7));再次查询相同sql语句
  SELECT * FROM x_test WHERE x_name = '1892008.205824857823401.800099203178258.8904820949682635656.62526521254';查询时间:0.014s ( 首次执行无缓存状态下 )

补充：使用前缀索引的执行过程

1. 从index2的索引树上，找到满足索引值是“zhangs”的记录，找到第一个是ID1；
2. 到主键索引树上查到ID1这一行，判断email的值满不满足where后的条件，不满足这一行丢弃。
3. 继续回到index2这个索引树上查下一条记录，发现如果还是"zhangs"，取出ID2，再回到ID2索引树上进行判断，如果值正确，将结果返回结果集中。
4. 重复执行以上流程，直到从index2索引树上取出的数据不是“zhangs”,循环结束。

通过以上执行流程的分析你就可以知道，前缀索引会导致扫描的行数变多，这和你所指定前缀的长度有关。或许email(7)中的区分度就比email(6)高，就不会扫描那么多行。

也即是说使用前缀索引，定义好长度，就可以节省空间又不用额外增加太多的查询成本

那怎样定义前缀索引长度比较好呢？

实际上，建立索引时关注的是区分度，区分度越高，越能体现索引的价值和他的优势。因此我们可以通过统计索引上有不同的值来判断要使用多长的前缀。

select count(distinct email) as L from User;

MySQL 5.7 参考手册 - 前缀索引

总结

到此这篇关于MySQL前缀索引的文章就介绍到这了,更多相关MySQL前缀索引内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！