CREATE TABLE `files` (
`did` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
`filename` varbinary(200) NOT NULL,
`ext` varbinary(5) DEFAULT NULL,
`fsize` double DEFAULT NULL,
`filetime` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`did`,`filename`),
KEY `fe` (`filetime`,`ext`), -- This?
KEY `ef` (`ext`,`filetime`) -- or This?
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ;
表中有一百万行。文件时间大多不同。 ext 值的数量是有限的。因此,filetime 具有高基数,而 ext 具有低得多的基数。
查询涉及ext和filetime:
WHERE ext = '...'
AND filetime BETWEEN ... AND ...
这两个指标哪个更好?为什么?
最佳答案
首先,让我们尝试使用 FORCE INDEX 选择 ef 或 fe。时间太短,无法清楚地了解哪个更快,但 `EXPLAIN 显示了差异:
首先在 filetime 上强制范围。 (注意:WHERE 中的顺序没有影响。)
mysql> EXPLAIN SELECT COUNT(*), AVG(fsize)
FROM files FORCE INDEX(fe)
WHERE ext = 'gif' AND filetime >= '2015-01-01'
AND filetime < '2015-01-01' + INTERVAL 1 MONTH;
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+-------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+-------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | files | range | fe | fe | 14 | NULL | 16684 | Using index condition |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+-------+-----------------------+
首先强制使用低基数 ext:
mysql> EXPLAIN SELECT COUNT(*), AVG(fsize)
FROM files FORCE INDEX(ef)
WHERE ext = 'gif' AND filetime >= '2015-01-01'
AND filetime < '2015-01-01' + INTERVAL 1 MONTH;
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | files | range | ef | ef | 14 | NULL | 538 | Using index condition |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------+
显然,rows 表示 ef 更好。但是让我们检查一下优化器跟踪。输出相当庞大;我只会展示有趣的部分。不需要FORCE;跟踪将显示两个选项,然后选择更好的。
...
"potential_range_indices": [
...
{
"index": "fe",
"usable": true,
"key_parts": [
"filetime",
"ext",
"did",
"filename"
]
},
{
"index": "ef",
"usable": true,
"key_parts": [
"ext",
"filetime",
"did",
"filename"
]
}
],
...
"analyzing_range_alternatives": {
"range_scan_alternatives": [
{
"index": "fe",
"ranges": [
"2015-01-01 00:00:00 <= filetime < 2015-02-01 00:00:00"
],
"index_dives_for_eq_ranges": true,
"rowid_ordered": false,
"using_mrr": false,
"index_only": false,
"rows": 16684,
"cost": 20022, <-- Here's the critical number
"chosen": true
},
{
"index": "ef",
"ranges": [
"gif <= ext <= gif AND 2015-01-01 00:00:00 <= filetime < 2015-02-01 00:00:00"
],
"index_dives_for_eq_ranges": true,
"rowid_ordered": false,
"using_mrr": false,
"index_only": false,
"rows": 538,
"cost": 646.61, <-- Here's the critical number
"chosen": true
}
],
...
"attached_conditions_computation": [
{
"access_type_changed": {
"table": "`files`",
"index": "ef",
"old_type": "ref",
"new_type": "range",
"cause": "uses_more_keyparts" <-- Also interesting
}
}
使用 fe(首先是范围列),可以使用范围,但它估计扫描了 16684 行以寻找 ext='gif'。
使用 ef(低基数 ext 优先),它可以使用索引的两个列并在 BTree 中更有效地向下钻取。然后它找到了大约 538 行,所有这些都对查询有用——不需要进一步过滤。
结论:
INDEX(filetime, ext) 仅使用了第一列。INDEX(ext, filetime) 使用了两列。= 测试中涉及的列首先 放在索引中而不考虑基数。(“使用索引条件”表示存储引擎(InnoDB)将使用索引中用于过滤的列之外的列。)
关于mysql - 涉及范围时,索引中第一个具有较高基数的列?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50239658/
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