Une stratégie d'indexation efficace doit être combinée avec les modèles de requête, la distribution des données et les besoins de l'entreprise, plut?t qu'ajout à l'aveugle. 1. Comprendre les chemins de requête communs, hiérarchiser la création d'index conjoints pour les opérations de combinaison, de tri ou de regroupement multi-champs et de prêter attention à l'ordre indice; 2. évitez l'indexation excessive pour réduire les frais généraux d'écriture, nettoyez régulièrement les index redondants et affichez les index inutilisés via la vue du système; 3. Utilisez des index de superposition pour faire en sorte que l'index lui-même contienne les champs requis pour la requête, réduisez les opérations de retour de la table et améliorez l'efficacité de lecture; 4. Considérons le partitionnement et l'indexation des tables super-grandes, sélectionnez les clés de partition qui sont conformes aux conditions de requête et établissent un indice raisonnable pour chaque partition, mais la complexité et l'amélioration des performances sont nécessaires.

L'indexation est un outil clé pour améliorer les performances de la requête MySQL, mais pour les grandes tables, l'ajout d'index aveuglément peut ralentir l'écriture et l'espace de stockage des déchets. Une stratégie d'indexation vraiment efficace n'est pas la plus, mieux c'est, mais doit être con?ue en combinaison avec les modèles de requête, la distribution des données et les besoins commerciaux.

1. Comprendre le mode de requête et créer des index au besoin

N'ajoutez pas d'index lorsque vous voyez la clause où. Vous devez comprendre à quoi ressemble le chemin de requête couramment utilisé. Par exemple:

• Quels champs apparaissent souvent dans les conditions?
• Existe-t-il une situation où plusieurs champs combinent la requête?
• Y a-t-il un sort (ordre par) ou une opération de groupement (groupe par)?

Par exemple: vous avez des commandes de table de commande. Si la plupart des requêtes sont filtrées par une combinaison de user_id et created_at , alors un index conjoint (user_id, created_at) est plus efficace que deux index de colonne unique.

Remarque: les indices syndicaux sont en ordre, (a, b) peuvent prendre en charge WHERE a = ? et WHERE a = ? AND b = ? , mais pas WHERE b = ? .

2. évitez les frais généraux de sur-index et de contr?le

Chaque fois que les données sont insérées, mises à jour ou supprimées, MySQL doit mettre à jour tous les index pertinents de manière synchrone. Si vous ajoutez sept ou huit indices à une table avec des dizaines de millions de lignes, la vitesse d'écriture sera beaucoup plus lente.

Pratiques suggérées:

• Supprimer les index qui ne sont plus utilisés, en particulier les index "temporaires" laissés pour compte pendant la phase de test
• Pour les champs fréquemment mis à jour mais rarement interrogés, essayez d'éviter l'indexation
• Utilisez ALTER TABLE ... DROP INDEX pour nettoyer régulièrement les index redondants

Vous pouvez utiliser l'instruction suivante pour afficher les index inutilisés:

 SELECT * FROM SYS.SCHEMA_UNUSED_INDEXES;

Cela peut vous aider à découvrir quels index peuvent réellement être supprimés.

3. Utilisez l'index de superposition pour réduire le dos

L'indice d'écrasement signifie: l'index lui-même contient tous les champs requis pour la requête, de sorte que la base de données n'a pas besoin de rechercher des lignes de données dans l'index de clé primaire, enregistrant les E / S.

Par exemple, supposons que vous ayez une requête comme celle-ci:

 Sélectionnez Nom dans les utilisateurs où Status = 'Active';

Si vous avez un index sur le champ status mais n'incluez pas ce champ, MySQL doit encore revenir à la table pour vérifier le nom. Cependant, si un index conjoint (status, name) est établi, l'index peut être directement touché et terminé la requête.

Cette méthode d'optimisation est particulièrement adaptée aux requêtes de type rapport avec plus de lectures et moins de lectures.

4. Considérez la coordination entre la partition et l'index

Lorsque le volume de données d'une seule table est très important (comme des centaines de millions d'enregistrements), même s'il existe un indice, il peut affecter l'efficacité de la requête car l'arbre d'index est trop profond. Vous pouvez envisager d'utiliser des tables de partition pour le moment.

Les méthodes de partitionnement courantes incluent le partitionnement par la plage de temps, le partitionnement par hachage, etc. Ce qui doit être noté est:

• La clé de partition est mieux cohérente avec les champs dans les conditions de requête.
• Chaque partition a sa propre structure d'index, vous devez donc réévaluer la stratégie d'index après le partitionnement.
• Ne pensez pas que l'utilisation de partitions sera certainement rapide, elle apporte également un certain degré de complexité.

Par exemple, si vous avez un tableau de journal, ajoutez des millions de nouvelles données chaque jour, vous pouvez partitionner la plage par log_date et ajouter un index de (user_id, log_date) à chaque partition, qui peut non seulement localiser rapidement le comportement de l'utilisateur, mais également contr?ler la taille de partition.

Fondamentalement, c'est tout. L'optimisation de l'index n'est pas quelque chose qui peut être réalisé du jour au lendemain. La clé est d'observer en continu les performances de la requête, d'analyser les plans d'exécution et de maintenir régulièrement la structure de l'indice. Pas compliqué mais facile à ignorer.

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