在我們?nèi)粘?yīng)用系統(tǒng)中，讀寫比率約為10：1，并且插入操作和一般更新操作很少會出現(xiàn)性能問題。在生產(chǎn)環(huán)境中，我們遇到最多，最容易出現(xiàn)問題，或者遇到一些復(fù)雜的查詢操作，因此優(yōu)化查詢語句顯然是當(dāng)務(wù)之急。在加快查詢速度時，您必須提到索引。那么MySQL索引是什么？下文將詳細介紹MySQL索引是什么以及MySQL索引的影響有哪些的問題。

　　MySQL索引是什么？

索引在MySQL中也叫做“鍵”或者"key"，是存儲引擎用于快速找到記錄的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。索引對于良好的性能非常關(guān)鍵，尤其是當(dāng)表中的數(shù)據(jù)量越來越大時，索引對于性能的影響愈發(fā)重要，減少io次數(shù)，加速查詢。

索引優(yōu)化應(yīng)該是對查詢性能優(yōu)化最有效的手段了。索引能夠輕易將查詢性能提高好幾個數(shù)量級。

索引相當(dāng)于字典的音序表，如果要查某個字，如果不使用音序表，則需要從幾百頁中逐頁去查。

強調(diào)：一旦為表創(chuàng)建了索引，以后的查詢最好先查索引，再根據(jù)索引定位的結(jié)果去找數(shù)據(jù)

　　你是否對索引存在誤解？

索引是應(yīng)用程序設(shè)計和開發(fā)的一個重要方面。若索引太多，應(yīng)用程序的性能可能會受到影響。而索引太少，對查詢性能又會產(chǎn)生影響，要找到一個平衡點，這對應(yīng)用程序的性能至關(guān)重要。一些開發(fā)人員總是在事后才想起添加索引----我一直認為，這源于一種錯誤的開發(fā)模式。

如果知道數(shù)據(jù)的使用，從一開始就應(yīng)該在需要處添加索引。開發(fā)人員往往對數(shù)據(jù)庫的使用停留在應(yīng)用的層面，比如編寫SQL語句、存儲過程之類，他們甚至可能不知道索引的存在，或認為事后讓相關(guān)DBA加上即可。DBA往往不夠了解業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)流，而添加索引需要通過監(jiān)控大量的SQL語句進而從中找到問題，這個步驟所需的時間肯定是遠大于初始添加索引所需的時間，并且可能會遺漏一部分的索引。

當(dāng)然索引也并不是越多越好，我曾經(jīng)遇到過這樣一個問題：某臺MySQL服務(wù)器iostat顯示磁盤使用率一直處于100%，經(jīng)過分析后發(fā)現(xiàn)是由于開發(fā)人員添加了太多的索引，在刪除一些不必要的索引之后，磁盤使用率馬上下降為20%?？梢娝饕奶砑右彩欠浅Ｓ屑夹g(shù)含量的。

　　MySQL索引有哪些影響？

1、在表中有大量數(shù)據(jù)的前提下，創(chuàng)建索引速度會很慢；

2、在索引創(chuàng)建完畢后，對表的查詢性能會發(fā)幅度提升，但是寫性能會降低；

本質(zhì)都是：通過不斷地縮小想要獲取數(shù)據(jù)的范圍來篩選出最終想要的結(jié)果，同時把隨機的事件變成順序的事件，也就是說，有了這種索引機制，我們可以總是用同一種查找方式來鎖定數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)庫也是一樣，但顯然要復(fù)雜的多，因為不僅面臨著等值查詢，還有范圍查詢（>、<、between、in）、模糊查詢（like）、并集查詢（or）等等。數(shù)據(jù)庫應(yīng)該選擇怎么樣的方式來應(yīng)對所有的問題呢？我們回想字典的例子，能不能把數(shù)據(jù)分成段，然后分段查詢呢？

最簡單的如果1000條數(shù)據(jù)，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段......這樣查第250條數(shù)據(jù)，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的無效數(shù)據(jù)。但如果是1千萬的記錄呢，分成幾段比較好?稍有算法基礎(chǔ)的同學(xué)會想到搜索樹，其平均復(fù)雜度是lgN，具有不錯的查詢性能。

但這里我們忽略了一個關(guān)鍵的問題，復(fù)雜度模型是基于每次相同的操作成本來考慮的。而數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)比較復(fù)雜，一方面數(shù)據(jù)是保存在磁盤上的，另外一方面為了提高性能，每次又可以把部分數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存來計算，因為我們知道訪問磁盤的成本大概是訪問內(nèi)存的十萬倍左右，所以簡單的搜索樹難以滿足復(fù)雜的應(yīng)用場景。

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