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                ??一站式輕松地調用各大LLM模型接口,支持GPT4、智譜、豆包、星火、月之暗面及文生圖、文生視頻 廣告
                >[info]摘于美團技術團隊 >[success]### 索引目的 索引的目的在于提高查詢效率,可以類比字典,如果要查“mysql”這個單詞,我們肯定需要定位到m字母,然后從下往下找到y字母,再找到剩下的sql。如果沒有索引,那么你可能需要把所有單詞看一遍才能找到你想要的,如果我想找到m開頭的單詞呢?或者ze開頭的單詞呢?是不是覺得如果沒有索引,這個事情根本無法完成? >[success]### 索引原理 除了詞典,生活中隨處可見索引的例子,如火車站的車次表、圖書的目錄等。它們的原理都是一樣的,通過不斷的縮小想要獲得數據的范圍來篩選出最終想要的結果,同時把隨機的事件變成順序的事件,也就是我們總是通過同一種查找方式來鎖定數據。 數據庫也是一樣,但顯然要復雜許多,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。數據庫應該選擇怎么樣的方式來應對所有的問題呢?我們回想字典的例子,能不能把數據分成段,然后分段查詢呢?最簡單的如果1000條數據,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條數據,只要找第三段就可以了,一下子去除了90%的無效數據。但如果是1千萬的記錄呢,分成幾段比較好?稍有算法基礎的同學會想到搜索樹,其平均復雜度是lgN,具有不錯的查詢性能。但這里我們忽略了一個關鍵的問題,復雜度模型是基于每次相同的操作成本來考慮的,數據庫實現比較復雜,數據保存在磁盤上,而為了提高性能,每次又可以把部分數據讀入內存來計算,因為我們知道訪問磁盤的成本大概是訪問內存的十萬倍左右,所以簡單的搜索樹難以滿足復雜的應用場景。 >[success]#### 磁盤IO與預讀 前面提到了訪問磁盤,那么這里先簡單介紹一下磁盤IO和預讀,磁盤讀取數據靠的是機械運動,每次讀取數據花費的時間可以分為尋道時間、旋轉延遲、傳輸時間三個部分,尋道時間指的是磁臂移動到指定磁道所需要的時間,主流磁盤一般在5ms以下;旋轉延遲就是我們經常聽說的磁盤轉速,比如一個磁盤7200轉,表示每分鐘能轉7200次,也就是說1秒鐘能轉120次,旋轉延遲就是1/120/2 = 4.17ms;傳輸時間指的是從磁盤讀出或將數據寫入磁盤的時間,一般在零點幾毫秒,相對于前兩個時間可以忽略不計。那么訪問一次磁盤的時間,即一次磁盤IO的時間約等于5+4.17 = 9ms左右,聽起來還挺不錯的,但要知道一臺500 -MIPS的機器每秒可以執行5億條指令,因為指令依靠的是電的性質,換句話說執行一次IO的時間可以執行40萬條指令,數據庫動輒十萬百萬乃至千萬級數據,每次9毫秒的時間,顯然是個災難。下圖是計算機硬件延遲的對比圖,供大家參考: ![](https://img.kancloud.cn/57/c1/57c134c140e3efd4a5119b2eb945f02d_548x321.png) >[success]### 建索引的幾大原則 1.最左前綴匹配原則,非常重要的原則,mysql會一直向右匹配直到遇到范圍查詢(>、 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)順序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引則都可以用到,a,b,d的順序可以任意調整。 2.=和in可以亂序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意順序,mysql的查詢優化器會幫你優化成索引可以識別的形式。 3.盡量選擇區分度高的列作為索引,區分度的公式是count(distinct col)/count(\*),表示字段不重復的比例,比例越大我們掃描的記錄數越少,唯一鍵的區分度是1,而一些狀態、性別字段可能在大數據面前區分度就是0,那可能有人會問,這個比例有什么經驗值嗎?使用場景不同,這個值也很難確定,一般需要join的字段我們都要求是0.1以上,即平均1條掃描10條記錄。 4.索引列不能參與計算,保持列“干凈”,比如from\_unixtime(create\_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很簡單,b+樹中存的都是數據表中的字段值,但進行檢索時,需要把所有元素都應用函數才能比較,顯然成本太大。所以語句應該寫成create\_time = unix\_timestamp(’2014-05-29’)。 5.盡量的擴展索引,不要新建索引。比如表中已經有a的索引,現在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原來的索引即可。
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