MySQL8索引篇:性能提升了100%!!

大家好,我是冰河~~

今天我们一起来聊聊MySQL 8.x版本中新增的三大索引。MySQL 8.x中新增了三种索引方式,这三种索引方式直接让MySQL原地起飞了,如下所示。

  • 隐藏索引
  • 降序索引
  • 函数索引

一、隐藏索引

1.隐藏索引概述

  • MySQL 8.0开始支持隐藏索引(invisible index),不可见索引。
  • 隐藏索引不会被优化器使用,但仍然需要进行维护。
  • 应用场景:软删除、灰度发布。

在之前MySQL的版本中,只能通过显式的方式删除索引,如果删除后发现索引删错了,又只能通过创建索引的方式将删除的索引添加回来,如果数据库中的数据量非常大,或者表比较大,这种操作的成本非常高。

在MySQL 8.0中,只需要将这个索引先设置为隐藏索引,使查询优化器不再使用这个索引,但是,此时这个索引还是需要MySQL后台进行维护,当确认将这个索引设置为隐藏索引系统不会受到影响时,再将索引彻底删除。这就是软删除功能。 

灰度发布,就是说创建索引时,首先将索引设置为隐藏索引,通过修改查询优化器的开关,使隐藏索引对查询优化器可见,通过explain对索引进行测试,确认这个索引有效,某些查询可以使用到这个索引,就可以将其设置为可见索引,完成灰度发布的效果。

2.隐藏索引操作

(1)登录MySQL,创建testdb数据库,并在数据库中创建一张测试表t1

mysql> create database if not exists testdb;
Query OK, 1 row affected (0.58 sec)
mysql> use testdb;
Database changed
mysql> create table if not exists t1(i int, j int);
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

(2)在字段i上创建索引,如下所示。

mysql> create index i_idx on t1(i);
Query OK, 0 rows affected (0.34 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

(3)在字段j上创建隐藏索引,创建隐藏索引时,只需要在创建索引的语句后面加上invisible关键字,如下所示

mysql> create index j_idx on t1(j) invisible;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

(4)查看t1表中的索引情况,如下所示

mysql> show index from t1 /G
*************************** 1. row ***************************
        Table: t1
   Non_unique: 1
     Key_name: i_idx
 Seq_in_index: 1
  Column_name: i
    Collation: A
  Cardinality: 0
     Sub_part: NULL
       Packed: NULL
         Null: YES
   Index_type: BTREE
      Comment
Index_comment: 
      Visible: YES
   Expression: NULL
*************************** 2. row ***************************
        Table: t1
   Non_unique: 1
     Key_name: j_idx
 Seq_in_index: 1
  Column_name: j
    Collation: A
  Cardinality: 0
     Sub_part: NULL
       Packed: NULL
         Null: YES
   Index_type: BTREE
      Comment
Index_comment: 
      VisibleNO
   Expression: NULL
2 rows in set (0.02 sec)

可以看到t1表中有两个索引,一个是i_idx,一个是j_idx,i_idx的Visible属性为YES,表示这个索引可见;j_idx的Visibles属性为NO,表示这个索引不可见。

(5)查看查询优化器对这两个索引的使用情况。首先,使用字段i进行查询,如下所示。

mysql> explain select * from t1 where i = 1 /G
*************************** 1. row ***************************
           id1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
   partitionsNULL
         typeref
possible_keys: i_idx
          key: i_idx
      key_len: 5
          ref: const
         rows1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
1 row in set1 warning (0.02 sec)
可以看到,查询优化器会使用i字段的索引进行优化。
接下来,使用字段j进行查询,如下所示。
mysql> explain select * from t1 where j = 1 /G
*************************** 1. row ***************************
           id1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
   partitionsNULL
         typeALL
possible_keys: NULL
          keyNULL
      key_len: NULL
          refNULL
         rows1
     filtered: 100.00
        Extra: Using where
1 row in set1 warning (0.00 sec)

可以看到,查询优化器并没有使用j字段上的隐藏索引,会使用全表扫描的方式查询数据。 

(6)使隐藏索引对优化器可见 在MySQL 8.x 中提供了一种新的测试方式,可以通过优化器的一个开关来打开某个设置,使隐藏索引对查询优化器可见。查看查询优化器的开关,如下所示。

mysql> select @@optimizer_switch /G 
*************************** 1. row ***************************
@@optimizer_switch: index_merge=on,index_merge_union=on,index_merge_sort_union=on,index_merge_intersection=on,engine_condition_pushdown=on,index_condition_pushdown=on,mrr=on,mrr_cost_based=on,block_nested_loop=on,batched_key_access=off,materialization=on,semijoin=on,loosescan=on,firstmatch=on,duplicateweedout=on,subquery_materialization_cost_based=on,use_index_extensions=on,condition_fanout_filter=on,derived_merge=on,use_invisible_indexes=off,skip_scan=on,hash_join=on
1 row in set (0.00 sec)

这里,可以看到如下一个属性值:

use_invisible_indexes=off

表示优化器是否使用不可见索引,默认为off不使用。接下来,在MySQL的会话级别使查询优化器使用不可见索引,如下所示。

mysql> set session optimizer_switch="use_invisible_indexes=on";
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

接下来,再次查看查询优化器的开关设置,如下所示

mysql> select @@optimizer_switch /G
*************************** 1. row ***************************
@@optimizer_switch: index_merge=on,index_merge_union=on,index_merge_sort_union=on,index_merge_intersection=on,engine_condition_pushdown=on,index_condition_pushdown=on,mrr=on,mrr_cost_based=on,block_nested_loop=on,batched_key_access=off,materialization=on,semijoin=on,loosescan=on,firstmatch=on,duplicateweedout=on,subquery_materialization_cost_based=on,use_index_extensions=on,condition_fanout_filter=on,derived_merge=on,use_invisible_indexes=on,skip_scan=on,hash_join=on
1 row in set (0.00 sec)

此时,可以看到use_invisible_indexes=on,说明隐藏索引对查询优化器可见了。

再次分析使用t1表的j字段查询数据,如下所示。

mysql> explain select * from t1 where j = 1 /G
*************************** 1. row ***************************
           id1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
   partitionsNULL
         typeref
possible_keys: j_idx
          key: j_idx
      key_len: 5
          ref: const
         rows1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
1 row in set1 warning (0.00 sec)

可以看到,此时查询优化器使用j字段上的隐藏索引来优化查询了。

(7)设置索引的可见与不可见 将字段j上的隐藏索引设置为可见,如下所示。

mysql> alter table t1 alter index j_idx visible;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

将字段j上的索引设置为不可见,如下所示。

mysql> alter table t1 alter index j_idx invisible;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

(8)MySQL中主键不能设置为不可见索引 值得注意的是:在MySQL中,主键是不可以设置为不可见的。在testdb数据库中创建一张测试表t2,如下所示。

mysql> create table t2(i int not null);
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

接下来,在t2表中创建一个不可见主键,如下所示

mysql> alter table t2 add primary key pk_t2(i) invisible
ERROR 3522 (HY000): A primary key index cannot be invisible

可以看到,此时SQL语句报错,主键不能被设置为不可见索引。

二、降序索引

1.降序索引概述

  • MySQL 8.0开始真正支持降序索引(descending index)。
  • 只有InnoDB存储引擎支持降序索引,只支持BTREE降序索引。
  • MySQL 8.0不再对GROUP BY操作进行隐式排序

2.降序索引操作

(1)MySQL 5.7中支持的语法 首先,在MySQL 5.7中创建测试数据库testdb,在数据库testdb中创建测试表t2,如下所示。

mysql> create database if not exists testdb;
Query OK, 0 rows affected (0.71 sec)
mysql> use testdb;
Database changed
mysql> create table if not exists t2(c1 int, c2 intindex idx1(c1 asc, c2 desc));
Query OK, 0 rows affected (0.71 sec)

其中,在t2表中创建了名为idx1的索引,索引中c1字段升序排序,c2字段降序排序。

接下来,查看t2表的创建信息,如下所示

mysql> show create table t2 /G
*************************** 1. row ***************************
       Table: t2
Create TableCREATE TABLE `t2` (
  `c1` int(11DEFAULT NULL,
  `c2` int(11DEFAULT NULL,
  KEY `idx1` (`c1`,`c2`)
ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4
1 row in set (0.16 sec)

可以看到,MySQL 5.7版本在创建表的信息中,没有字段c1和c2的排序信息,默认都是升序。

(2)MySQL 8.0中支持的语法 在MySQL 8.x中同样创建t2表,如下所示

mysql> create table if not exists t2(c1 int, c2 intindex idx1(c1 asc, c2 desc));
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

接下来,查看t2表的创建信息,如下所示

mysql> show create table t2 /G
*************************** 1. row ***************************
       Table: t2
Create TableCREATE TABLE `t2` (
  `c1` int(11DEFAULT NULL,
  `c2` int(11DEFAULT NULL,
  KEY `idx1` (`c1`,`c2` DESC)
ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
1 row in set (0.00 sec)

可以看到,在MySQL 8.x中,创建的索引中存在字段的排序信息。

(3)MySQL 5.7中查询优化器对索引的使用情况 首先,在表t2中插入一些数据,如下所示。

mysql> insert into t2(c1, c2) values(1100), (2200), (3150), (450);
Query OK, 4 rows affected (0.19 sec)
Records: 4  Duplicates: 0  Warnings: 0

接下来,查询t2表中的数据,如下所示。

mysql> select * from t2;
+------+------+
| c1   | c2   |
+------+------+
|    1 |  100 |
|    2 |  200 |
|    3 |  150 |
|    4 |   50 |
+------+------+
4 rows in set (0.00 sec)

可以看到,t2表中的数据插入成功。

接下来,查看查询优化器对索引的使用情况,这里,查询语句按照c1字段升序,按照c2字段降序,如下所示。

mysql> explain select * from t2 order by c1, c2 desc /G
*************************** 1. row ***************************
           id1
  select_type: SIMPLE
        table: t2
   partitionsNULL
         typeindex
possible_keys: NULL
          key: idx1
      key_len: 10
          refNULL
         rows4
     filtered: 100.00
        Extra: Using index; Using filesort
1 row in set1 warning (0.12 sec)

可以看到,在MySQL 5.7中,按照c2字段进行降序排序,并没有使用索引。

(4)MySQL 8.x中查询优化器对降序索引的使用情况。查看查询优化器对降序索引的使用情况。首先,在表t2中插入一些数据,如下所示。

mysql> insert into t2(c1, c2) values(1100), (2200), (3150), (450);
Query OK, 4 rows affected (0.00 sec)
Records: 4  Duplicates: 0  Warnings: 0

接下来,查询t2表中的数据,如下所示。

mysql> select * from t2;
+------+------+
| c1   | c2   |
+------+------+
|    1 |  100 |
|    2 |  200 |
|    3 |  150 |
|    4 |   50 |
+------+------+
4 rows in set (0.00 sec)

可以看到,t2表中的数据插入成功。

在MySQL中如果创建的是升序索引,则指定查询的时候,只能按照升序索引的方式指定查询,这样才能使用升序索引。

接下来,查看查询优化器对索引的使用情况,这里,查询语句按照c1字段升序,按照c2字段降序,如下所示。

mysql> explain select * from t2 order by c1, c2 desc /G
*************************** 1. row ***************************
           id1
  select_type: SIMPLE
        table: t2
   partitionsNULL
         typeindex
possible_keys: NULL
          key: idx1
      key_len: 10
          refNULL
         rows4
     filtered: 100.00
        Extra: Using index
1 row in set1 warning (0.00 sec)

可以看到,在MySQL 8.x中,按照c2字段进行降序排序,使用了索引。

使用c1字段降序,c2字段升序排序,如下所示。

mysql> explain select * from t2 order by c1 desc, c2 /G
*************************** 1. row ***************************
           id1
  select_type: SIMPLE
        table: t2
   partitionsNULL
         typeindex
possible_keys: NULL
          key: idx1
      key_len: 10
          refNULL
         rows4
     filtered: 100.00
        Extra: Backward index scan; Using index
1 row in set1 warning (0.00 sec)

可以看到,在MySQL 8.x中仍然可以使用索引,并使用了索引的反向扫描。

(5)MySQL 8.x中不再对GROUP BY进行隐式排序

在MySQL 5.7中执行如下命令,按照c2字段进行分组,查询每组中数据的记录条数。

mysql> select count(*), c2 from t2 group by c2;
+----------+------+
| count(*) | c2   |
+----------+------+
|        1 |   50 |
|        1 |  100 |
|        1 |  150 |
|        1 |  200 |
+----------+------+
4 rows in set (0.18 sec)

可以看到,在MySQL 5.7中,在c2字段上进行了排序操作。

在MySQL 8.x中执行如下命令,按照c2字段进行分组,查询每组中数据的记录条数。

mysql> select count(*), c2 from t2 group by c2;
+----------+------+
| count(*) | c2   |
+----------+------+
|        1 |  100 |
|        1 |  200 |
|        1 |  150 |
|        1 |   50 |
+----------+------+
4 rows in set (0.00 sec)

可以看到,在MySQL 8.x中,在c2字段上并没有进行排序操作。

在MySQL 8.x中如果需要对c2字段进行排序,则需要使用order by语句明确指定排序规则,如下所示。

mysql> select count(*), c2 from t2 group by c2 order by c2;
+----------+------+
| count(*) | c2   |
+----------+------+
|        1 |   50 |
|        1 |  100 |
|        1 |  150 |
|        1 |  200 |
+----------+------+
4 rows in set (0.00 sec)

三、函数索引

1.函数索引概述

  • MySQL 8.0.13开始支持在索引中使用函数(表达式)的值。
  • 支持降序索引,支持JSON数据的索引
  • 函数索引基于虚拟列功能实现

2.函数索引操作

(1)创建测试表t3 在testdb数据库中创建一张测试表t3,如下所示。

mysql> create table if not exists t3(c1 varchar(10), c2 varchar(10));
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

(2)创建普通索引 在c1字段上创建普通索引

mysql> create index idx1 on t3(c1);
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

(3)创建函数索引 在c2字段上创建一个将字段值转化为大写的函数索引,如下所示。

mysql> create index func_index on t3 ((UPPER(c2)));
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

(4)查看t3表上的索引信息,如下所示。

mysql> show index from t3 /G
*************************** 1. row ***************************
        Table: t3
   Non_unique: 1
     Key_name: idx1
 Seq_in_index: 1
  Column_name: c1
    Collation: A
  Cardinality: 0
     Sub_part: NULL
       Packed: NULL
         Null: YES
   Index_type: BTREE
      Comment
Index_comment: 
      Visible: YES
   Expression: NULL
*************************** 2. row ***************************
        Table: t3
   Non_unique: 1
     Key_name: func_index
 Seq_in_index: 1
  Column_name: NULL
    Collation: A
  Cardinality: 0
     Sub_part: NULL
       Packed: NULL
         Null: YES
   Index_type: BTREE
      Comment
Index_comment: 
      Visible: YES
   Expression: upper(`c2`)
2 rows in set (0.01 sec)

(5)查看查询优化器对两个索引的使用情况 首先,查看c1字段的大写值是否等于某个特定的值,如下所示。

mysql> explain select * from t3 where upper(c1) = 'ABC' /G
*************************** 1. row ***************************
           id1
  select_type: SIMPLE
        table: t3
   partitionsNULL
         typeALL
possible_keys: NULL
          keyNULL
      key_len: NULL
          refNULL
         rows1
     filtered: 100.00
        Extra: Using where
1 row in set1 warning (0.00 sec)

可以看到,没有使用索引,进行了全表扫描操作。

接下来,查看c2字段的大写值是否等于某个特定的值,如下所示。

mysql> explain select * from t3 where upper(c2) = 'ABC' /G 
*************************** 1. row ***************************
           id1
  select_type: SIMPLE
        table: t3
   partitionsNULL
         typeref
possible_keys: func_index
          key: func_index
      key_len: 43
          ref: const
         rows1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
1 row in set1 warning (0.00 sec)

可以看到,使用了函数索引。

(6)函数索引对JSON数据的索引 首先,创建测试表emp,并对JSON数据进行索引,如下所示。

mysql> create table if not exists emp(data jsonindex((CAST(data->>'$.name' as char(30)))));
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

上述SQL语句的解释如下:

  • JSON数据长度不固定,如果直接对JSON数据进行索引,可能会超出索引长度,通常,会只截取JSON数据的一部分进行索引。
  • CAST()类型转换函数,把数据转化为char(30)类型。使用方式为CAST(数据 as 数据类型)。
  • data ->> ‘$.name’表示JSON的运算符

简单的理解为,就是取name节点的值,将其转化为char(30)类型。

接下来,查看emp表中的索引情况,如下所示。

mysql> show index from emp /G
*************************** 1. row ***************************
        Table: emp
   Non_unique: 1
     Key_name: functional_index
 Seq_in_index: 1
  Column_name: NULL
    Collation: A
  Cardinality: 0
     Sub_part: NULL
       Packed: NULL
         Null: YES
   Index_type: BTREE
      Comment
Index_comment: 
      Visible: YES
   Expression: cast(json_unquote(json_extract(`data`,_utf8mb4/'$.name/')) as char(30charset utf8mb4)
1 row in set (0.00 sec)

(7)函数索引基于虚拟列实现 首先,查看t3表的信息,如下所示。

mysql> desc t3;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| c1    | varchar(10) | YES  | MUL | NULL    |       |
| c2    | varchar(10) | YES  |     | NULL    |       |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

在c1上建立了普通索引,在c2上建立了函数索引。

接下来,在t3表中添加一列c3,模拟c2上的函数索引,如下所示。

mysql> alter table t3 add column c3 varchar(10generated always as (upper(c1));
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

c3列是一个计算列,c3字段的值总是使用c1字段转化为大写的结果。

接下来,向t3表中插入一条数据,其中,c3列是一个计算列,c3字段的值总是使用c1字段转化为大写的结果,在插入数据的时候,不需要为c3列插入数据,如下所示。

mysql> insert into t3(c1, c2) values ('abc''def');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

查询t3表中的数据,如下所示。

mysql> select * from t3;
+------+------+------+
| c1   | c2   | c3   |
+------+------+------+
| abc  | def  | ABC  |
+------+------+------+
1 row in set (0.00 sec)

可以看到,并不需要向c3列中插入数据,c3列的数据为c1字段的大写结果数据。

如果想模拟函数索引的效果,则可以使用如下方式。首先,在c3列上添加索引,如下所示。

mysql> create index idx3 on t3(c3);
Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

接下来,再次查看c1字段的大写值是否等于某个特定的值,如下所示。

mysql> explain select * from t3 where upper(c1) = 'ABC' /G
*************************** 1. row ***************************
           id1
  select_type: SIMPLE
        table: t3
   partitionsNULL
         typeref
possible_keys: idx3
          key: idx3
      key_len: 43
          ref: const
         rows1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
1 row in set1 warning (0.00 sec)

此时,就使用了idx3索引。

好了,今天就到这儿吧,我是冰河,我们下期见~~

往期推荐

推荐?发现一个超硬核学习宝藏!爱了!爱了!

推荐?高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀!

推荐?高并发分布式锁架构解密,不是所有的锁都是分布式锁!

推荐?这部电子书凭什么短短几个月全网累计下载突破16万?(目前已破40W+)

推荐?《卧槽,冰河又写了一本电子书!!

END

后台回复 “并发编程” 领取冰河原创的全网累计下载超40W+的《深入理解高并发编程》电子书。回复 “渗透笔记” 领取冰河原创的全网首个开源的以实战案例为背景的《冰河的渗透实战笔记》电子书。回复 “渗透笔记” 领取冰河整理的其他8本超硬核PDF电子书,海量面试资料和简历模板。
冰河从一名普通程序员,短短几年时间,一路进阶成长为大厂高级技术专家,一直致力于分布式系统架构、微服务、分布式数据库、分布式事务与大数据技术的研究。在高并发、高可用、高可扩展性、高可维护性和大数据等领域拥有丰富的架构经验。对Hadoop,Storm,Spark,Flink等大数据框架源码进行过深度分析,并具有丰富的实战经验。
出版过两本畅销书《
海量数据处理与大数据技术实战
》、《MySQL技术大全:开发、优化与运维实战》。写了一本《深入理解高并发编程》电子书全网累计下载40W+,发布了一本全网首个开源的以实战案例为背景的《冰河的渗透实战笔记》电子书,全网五星好评。

扫一扫关注我

MySQL8索引篇:性能提升了100%!!

本文分享自微信公众号 – 冰河技术(hacker-binghe)。
如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。
本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

{{o.name}}


{{m.name}}

原创文章,作者:kepupublish,如若转载,请注明出处:https://blog.ytso.com/tech/database/91586.html

(0)
上一篇 2021年8月14日 16:52
下一篇 2021年8月14日 16:58

相关推荐

发表回复

登录后才能评论