MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

栏目: 数据库 · 发布时间: 5年前

内容简介:实验目的:了解索引对于全列匹配,最左前缀匹配、范围查询的影响。实验所用数据库见文章最底部连接。很明显,当按照索引中所有列进行精确匹配(这里精确匹配指“=”或“IN”匹配)时,索引可以被用到。这里有一点需要注意,理论上索引对顺序是敏感的,但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引。当查询条件精确匹配索引的左边连续一个或几个列时,如<emp_no>或<emp_no, title>,所以可以被用到,但是只能用到一部分,即条件所组成的最左前缀。上面的查询从分析结果看用到了PR

实验目的:了解索引对于全列匹配,最左前缀匹配、范围查询的影响。实验所用数据库见文章最底部连接。

show index from `employees`.`titles`
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

实验一、全列匹配

explain select * from `employees`.`titles` where `emp_no`='10001' and title='Senior Engineer' and `from_date`='1986-06-26';
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

很明显,当按照索引中所有列进行精确匹配(这里精确匹配指“=”或“IN”匹配)时,索引可以被用到。这里有一点需要注意,理论上索引对顺序是敏感的,但是由于 MySQL 的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引。

explain select * from `employees`.`titles` where `from_date`='1986-06-26' and `emp_no`='10001' and title='Senior Engineer';
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

实验二、最左前缀匹配

explain select * from `employees`.`titles` where `emp_no`='10001';
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

当查询条件精确匹配索引的左边连续一个或几个列时,如<emp_no>或<emp_no, title>,所以可以被用到,但是只能用到一部分,即条件所组成的最左前缀。上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引,但是key_len为4,说明只用到了索引的第一列前缀。

实验三、查询条件用到了索引中列的精确匹配,但是中间某个条件未提供

explain select * from `employees`.`titles` where `emp_no`='10001' and `from_date` = '1986-06-26' ;
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

此时索引使用情况和实验二相同,因为title未提供,所以查询只用到了索引的第一列,而后面的from_date虽然也在索引中,但是由于title不存在而无法和左前缀连接,因此需要对结果进行扫描过滤from_date(这里由于emp_no唯一,所以不存在扫描)。

如果想让from_date也使用索引而不是where过滤,可以增加一个辅助索引<emp_no, from_date>,此时上面的查询会使用这个索引。除此之外,还可以使用一种称之为“隔离列”的优化方法,将emp_no与from_date之间的“坑”填上。

看下title一共有几种不同的值。

select distinct(title) from `employees`.`titles`;
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

只有7种。在这种成为“坑”的列值比较少的情况下,可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀:

explain select * from `employees`.`titles`
where `emp_no` = '10001'
and `title` IN ('Senior Engineer', 'Staff', 'Engineer', 'Senior Staff', 'Assistant Engineer', 'Technique Leader', 'Manager')
and `from_date` = '1986-06-26';
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

这次key_len为59,说明索引被用全了,但是从type和rows看出IN实际上执行了一个range查询,这里检查了7个key。看下两种查询的性能比较:

MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

“填坑”后性能提升了一点。如果经过emp_no筛选后余下很多数据,则后者性能优势会更加明显。当然,如果title的值很多,用填坑就不合适了,必须建立辅助索引。

实验四:查询条件没有指定索引第一列

explain select * from `employees`.`titles` where `from_date` = '1986-06-26';
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

由于不是最左前缀,索引这样的查询显然用不到索引。

实验五:匹配某列的前缀字符串

explain select * from `employees`.`titles`where `emp_no` = '10001' and `title` like 'Senior%';
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

此时可以用到索引。如果配符%不出现在开头,则可以用到索引,但根据具体情况不同可能只会用其中一个前缀。

实验六:范围查询

explain select * from `employees`.`titles` where `emp_no` < '10010' and `title` = 'Senior Engineer';
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

范围列可以用到索引(必须是最左前缀),但是范围列后面的列无法用到索引。同时,索引最多用于一个范围列,因此如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。

explain select * from `employees`.`titles`
where `emp_no` < '10010'
and `title` = 'Senior Engineer'
and `from_date` between '1986-01-01' and '1986-12-11';
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

可以看到索引对第二个范围索引无能为力。这里特别要说明MySQL一个有意思的地方,那就是仅用explain可能无法区分范围索引和多值匹配,因为在type中这两者都显示为range。同时,用了“between”并不意味着就是范围查询,例如下面的查询:

explain select * from `employees`.`titles`
where `emp_no` between '10001' and '10010'
and `title` = 'Senior Enginee'
and `from_date` between '1986-01-01' and '1986-12-31';
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

看起来是用了两个范围查询,但作用于emp_no上的“BETWEEN”实际上相当于“IN”,也就是说emp_no实际是多值精确匹配。可以看到这个查询用到了索引全部三个列。因此在MySQL中要谨慎地区分多值匹配和范围匹配,否则会对MySQL的行为产生困惑。

实验七:查询条件中含有函数或表达式

如果查询条件中含有函数或表达式,则MySQL不会为这列使用索引(虽然某些在数学意义上可以使用)。例如:

explain select * from `employees`.`titles` where `emp_no` = '10001' and left(`title`, 6) = 'Senior';
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

虽然这个查询和实验五中功能相同,但是由于使用了函数left,则无法为title列应用索引,而实验五中用LIKE则可以。再如:

explain select * from `employees`.`titles` where `emp_no` - 1 = '10000';
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

显然这个查询等价于查询emp_no为10001的函数,但是由于查询条件是一个表达式,MySQL无法为其使用索引。因此在写查询语句时尽量避免表达式出现在查询中,而是先手工私下代数运算,转换为无表达式的查询语句。

索引选择性与前缀索引

索引选择性

所谓索引的选择性(Selectivity),是指不重复的索引值(也叫基数,Cardinality)与表记录数(#T)的比值:

Index Selectivity = Cardinality / #T

显然选择性的取值范围为(0, 1],选择性越高的索引价值越大,这是由B+Tree的性质决定的。例如,上文用到的employees.titles表,如果title字段经常被单独查询,是否需要建索引,我们看一下它的选择性:

select count(distinct(title))/count(*) as selectivity from `employees`.`titles`;
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

title的选择性不足0.0001(精确值为0.00001579),所以实在没有什么必要为其单独建索引。

前缀索引

有一种与索引选择性有关的索引优化策略叫做前缀索引,就是用列的前缀代替整个列作为索引key,当前缀长度合适时,可以做到既使得前缀索引的选择性接近全列索引,同时因为索引key变短而减少了索引文件的大小和维护开销。

explain select * from `employees`.`employees` where `first_name` = 'Eric' and `last_name` = 'Anido';
复制代码

因为employees表只有一个索引<emp_no>,那么如果我们想按名字搜索一个人,就只能全表扫描了:

MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

如果频繁按名字搜索员工,这样显然效率很低,因此我们可以考虑建索引。有两种选择,建<first_name>或<first_name, last_name>,看下两个索引的选择性:

select count(distinct(first_name))/count(*) as selectivity from `employees`.`employees`;
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等
select count(distinct(concat(first_name, last_name)))/count(*) as selectivity from `employees`.`employees`;
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

<first_name>显然选择性太低,<first_name, last_name>选择性很好,但是first_name和last_name加起来长度为30,有没有兼顾长度和选择性的办法?可以考虑用first_name和last_name的前几个字符建立索引,例如<first_name, left(last_name, 4)>,看看其选择性:

select count(distinct(concat(first_name, left(last_name, 4))))/count(*) as selectivity from `employees`.`employees`;
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

加索引

ALTER TABLE employees.employees
ADD INDEX `first_name_last_name4` (first_name, last_name(4));
复制代码

前缀索引兼顾索引大小和查询速度,但是其缺点是不能用于ORDER BY和GROUP BY操作,也不能用于Covering index(即当索引本身包含查询所需全部数据时,不再访问数据文件本身)。

MySQL事务隔离层级实验

实验目的:了解MySQL中事务隔离级别以及什么是脏读,幻读,不可重复读。

实验一:脏读

定义:在两个事务中,一个事务读到了另一个事务未提交的数据。因为数据可能被回滚,不符合隔离性的定义。

1.新建数据库连接执行一下操作

set global transaction isolation level read uncommitted;
set autocommit = 0;
begin;
update `employees`.`titles` set `title` = 'Senior Engineer 1' where `emp_no` = 100001;
复制代码

注意还没有执行 commit

2.然后新建一个连接 可以看到读到了另一个事物还未被commit的数据,这就是所谓的脏读。

MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

实验二:幻读

定义:一个事务批量读取了一批数据时,另一个事务提交了新的数据,当之前的事务再次读取时,会产生幻影行。

如丙存款100元未提交,这时银行做报表统计account表中所有用户的总额为500元,然后丙提交了,这时银行再统计发现帐户为600元了,造成虚读同样会使银行不知所措,到底以哪个为准。

1.设置事物隔离级别。

set global transaction isolation level read committed;
begin;
select * from `employees`.`titles` where `titles`.`from_date` = '1994-12-15';
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

2.新开一个连接

begin;
insert into `titles` values (499999, 'Engineer', '1994-12-15', '1994-12-15');
commit;
复制代码

3.回到第一步的窗口,查询数据。

select * from `employees`.`titles` where `titles`.`from_date` = '1994-12-15';
commit;
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

实验三:不可重复读

定义:不可重复读指在一个事务内读取表中的某一行数据,多次读取结果不同。

例如银行想查询A帐户余额,第一次查询A帐户为200元,此时A向帐户内存了100元并提交了,银行接着又进行了一次查询,此时A帐户为300元了。银行两次查询不一致,可能就会很困惑,不知道哪次查询是准的。 不可重复读和脏读的区别是,脏读是读取前一事务未提交的脏数据,不可重复读是重新读取了前一事务已提交的数据。 很多人认为这种情况就对了,无须困惑,当然是后面的为准。我们可以考虑这样一种情况,比如银行程序需要将查询结果分别输出到电脑屏幕和写到文件中,结果在一个事务中针对输出的目的地,进行的两次查询不一致,导致文件和屏幕中的结果不一致,银行工作人员就不知道以哪个为准了。

  1. 开启连接查询值。
begin;
select * from `employees`.`titles` where `emp_no` = 100001;
select * from `employees`.`titles` where `emp_no` = 100001;
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

2.新开一个连接修改 emp_no 为100001的title的值。

begin;
update `employees`.`titles` set `title` = 'Senior Engineer 1' where `emp_no` = 100001;
commit;
复制代码

3.回到第一步的连接再次查询

select * from `employees`.`titles` where `emp_no` = 100001;
复制代码
MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等

MySQL事务隔离级别

  • 未提交读:第一个事务还未提交,另一个事务就可以读取,导致脏读。
  • 提交读(不可重复读):一个事务未提交对其他事务不可见,但是会产生幻读和不可重复读。
  • 可重复读(mysql默认隔离级别):保证同一个事务下多次读取的结果一致,但是会产生幻读。
  • 可串行化:严格的串行阻塞,并发能力不好。
隔离级别 脏读 不可重复读 幻读
Read Uncommitted :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark:
Read Committed :x: :white_check_mark: :white_check_mark:
Repeatable Read (默认) :x: :x: :white_check_mark:
Serializable :x: :x: :x:

以上所述就是小编给大家介绍的《MySQL实验: 实践索引对全列匹配、最左前缀匹配、范围查询等条件的影响以及了解脏读、幻读等》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

自媒体之道

自媒体之道

吴晨光 / 中国人民大学出版社有限公司 / 2018-7-31 / CNY 49.80

内容简介: 《自媒体之道》为你解决四个问题: 1. 一篇10万+的刷屏文章是怎么写出来的? 2. 一支10万+的爆款视频是怎么做出来的? 3. 一个100万+粉丝的大号是怎么运营的? 4. 神秘的人工智能(AI)和备受争议的算法是怎么运行的? 这部超过30万字的著作,集纳了中国顶尖自媒体人和平台运营者3年的实操经验。全书13章,详解案例150+,提炼“锦囊秒句”......一起来看看 《自媒体之道》 这本书的介绍吧!

在线进制转换器
在线进制转换器

各进制数互转换器

SHA 加密
SHA 加密

SHA 加密工具

HSV CMYK 转换工具
HSV CMYK 转换工具

HSV CMYK互换工具