MySQL 索引选择性与 ANALYZE TABLE：一场关于效率的华丽探戈💃🕺
各位观众，各位靓仔靓女，晚上好！我是你们的老朋友，BUG终结者，性能优化大师，人见人爱，花见花开，车见车爆胎的……（此处省略一万字自吹自擂）！今天呢，咱们不聊那些高深莫测的架构设计，也不谈那些虚头巴脑的云原生，咱们就来聊聊MySQL里一个看似简单，实则精妙的小玩意儿——索引的选择性，以及它的好基友——ANALYZE TABLE。
想象一下，你是一位经验丰富的图书管理员，手头有一座藏书百万的图书馆。现在，有人要借一本叫做《百年孤独》的书。
- 情况一： 如果你只有一份按照入馆顺序排列的书单，那你就得从第一本书开始，一本一本的找，直到找到《百年孤独》为止。这效率，简直是🐌的速度！
- 情况二： 如果你有一份按照作者姓名排列的书单，那么你就能直接定位到马尔克斯的作品区，然后快速找到《百年孤独》。这效率，简直是🚀的速度！
- 情况三： 如果你有一份按照书名首字母排列的书单，并且这份书单包含每一本书的精确位置信息，那么你就能直接冲到书架前，精准定位《百年孤独》。这效率，简直是光速！⚡
这三种情况，就对应了MySQL里不同的索引。而索引的效率高低，很大程度上取决于它的选择性。
什么是索引选择性？🤔
简单来说，索引选择性就是索引列中唯一值的数量与表中总记录数的比值。这个比值越高，索引的选择性就越好，索引的效率也就越高。
换句话说，选择性好的索引，能够更精准地定位到目标数据，减少扫描的数据量，从而提高查询速度。
我们可以用一个简单的公式来表示：
索引选择性 = COUNT(DISTINCT 索引列) / COUNT(*)
COUNT(DISTINCT 索引列)：索引列中唯一值的数量COUNT(*)：表中总记录数
举个例子：
假设我们有一张user表，包含id、name、age、gender四个字段。
| id | name | age | gender |
|---|---|---|---|
| 1 | 张三 | 20 | 男 |
| 2 | 李四 | 22 | 男 |
| 3 | 王五 | 25 | 女 |
| 4 | 赵六 | 28 | 男 |
| 5 | 张三 | 30 | 男 |
| 6 | 李四 | 32 | 女 |
| 7 | 王五 | 35 | 男 |
| 8 | 赵六 | 38 | 女 |
| 9 | 田七 | 40 | 男 |
| 10 | 周八 | 42 | 女 |
- id列： 唯一值数量为10，总记录数为10，选择性为 10/10 = 1。 这是选择性最好的索引，因为它能唯一确定一条记录。
- name列： 唯一值数量为6，总记录数为10，选择性为 6/10 = 0.6。 选择性一般。
- gender列： 唯一值数量为2，总记录数为10，选择性为 2/10 = 0.2。 这是选择性最差的索引，因为它只能区分两种性别，无法精准定位数据。
结论：
- 选择性越接近1，索引效果越好。
- 选择性越接近0，索引效果越差。
选择性低的索引，都是渣渣吗？🗑️
答案当然是：不一定！
虽然选择性低的索引通常效率不高，但它在某些情况下仍然有用武之地。
-
组合索引： 组合索引是将多个列组合在一起创建的索引。即使单个列的选择性不高，但组合起来后，选择性可能会大大提高。
例如，我们可以创建一个(gender, age)的组合索引。虽然gender列的选择性很低，但结合age列后，可以更精准地定位到特定年龄段的特定性别用户。 -
覆盖索引： 覆盖索引是指查询语句需要的所有字段都包含在索引中。这样，MySQL就可以直接从索引中获取数据，而不需要回表查询，从而提高查询效率。
例如，我们可以创建一个(gender)的索引，然后执行SELECT gender FROM user WHERE gender = '男'查询。由于gender字段已经包含在索引中，MySQL可以直接从索引中获取结果，而不需要回表查询。 -
特殊场景： 在某些特殊场景下，即使选择性很低的索引也可能有用。例如，在数据仓库中，对性别进行统计分析时，使用
gender列的索引可以加快统计速度。
总之，索引的选择是一个需要综合考虑多种因素的过程。我们需要根据实际情况，选择最合适的索引策略。
ANALYZE TABLE：索引信息的校准器 🛠️
现在，让我们隆重请出今天的主角之二：ANALYZE TABLE。
ANALYZE TABLE 的作用是分析并存储表的索引统计信息。这些统计信息包括：
- 索引的基数（Cardinality）： 索引中不同值的数量。
- 索引的密度（Density）： 索引的平均重复值数量。
- 索引的直方图（Histogram）： 索引值的分布情况。
MySQL的查询优化器会利用这些统计信息来选择最佳的查询执行计划。如果索引的统计信息不准确，查询优化器可能会做出错误的决策，导致查询效率低下。
为什么索引统计信息会不准确？
- 数据变更： 随着数据的不断插入、更新和删除，索引的统计信息会逐渐过时。
- 手动修改数据： 如果你手动修改了表的数据，例如使用
UPDATE语句，可能会导致索引统计信息不准确。 - 长时间运行： 长时间运行的数据库，索引统计信息可能会逐渐变得不准确。
ANALYZE TABLE 的作用：
- 更新索引统计信息：
ANALYZE TABLE会重新计算索引的统计信息，并将其存储到系统表中。 - 帮助查询优化器选择最佳执行计划： 通过更新索引统计信息，
ANALYZE TABLE可以帮助查询优化器选择最佳的查询执行计划，从而提高查询效率。 - 减少慢查询： 通过优化查询执行计划，
ANALYZE TABLE可以减少慢查询的发生。
如何使用 ANALYZE TABLE？
使用 ANALYZE TABLE 非常简单：
ANALYZE TABLE table_name;例如，要分析 user 表，可以执行以下语句：
ANALYZE TABLE user;注意事项：
ANALYZE TABLE会对表进行锁定，因此在执行该语句时，应尽量避免对表进行其他操作。ANALYZE TABLE的执行时间取决于表的大小和索引的数量。- 建议定期执行
ANALYZE TABLE，例如每天或每周一次。
ANALYZE TABLE 与索引选择性的关系 🤝
ANALYZE TABLE 就像一位辛勤的园丁，它负责维护索引这片花园的健康。通过更新索引的统计信息，它可以帮助查询优化器更好地了解索引的选择性，从而选择最佳的查询执行计划。
想象一下，如果索引的统计信息不准确，查询优化器可能会认为某个选择性很低的索引实际上选择性很高，从而错误地选择了该索引。这就像一个导航系统，错误地引导你走了一条拥堵的道路，导致你浪费了大量的时间。
而 ANALYZE TABLE 可以纠正这些错误，让查询优化器能够更准确地评估索引的选择性，并选择最佳的查询执行计划，从而提高查询效率。
实战演练：一个关于 ANALYZE TABLE 的故事 📖
假设我们有一张 order 表，包含 id、user_id、order_time、order_amount 四个字段。
| id | user_id | order_time | order_amount |
|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 2023-10-26 10:00:00 | 100 |
| 2 | 2 | 2023-10-26 10:05:00 | 200 |
| 3 | 1 | 2023-10-26 10:10:00 | 300 |
| 4 | 3 | 2023-10-26 10:15:00 | 400 |
| 5 | 2 | 2023-10-26 10:20:00 | 500 |
| … | … | … | … |
我们在 user_id 列上创建了一个索引：
CREATE INDEX idx_user_id ON order (user_id);然后，我们执行以下查询：
SELECT * FROM order WHERE user_id = 1;在没有执行 ANALYZE TABLE 之前，查询优化器可能会认为 user_id 列的选择性很低，因为它只知道 user_id 列的基数很小，但不知道 user_id 列的具体分布情况。因此，查询优化器可能会选择全表扫描，而不是使用 idx_user_id 索引。
但是，如果我们执行了 ANALYZE TABLE order 之后，查询优化器就可以了解到 user_id 列的具体分布情况。例如，查询优化器可能会发现 user_id = 1 的记录只占总记录数的 1%，因此它会选择使用 idx_user_id 索引来加速查询。
实验证明：
在没有执行 ANALYZE TABLE 之前，查询耗时 1 秒。
执行 ANALYZE TABLE 之后，查询耗时 0.1 秒。
结论：
通过执行 ANALYZE TABLE，我们可以帮助查询优化器更准确地评估索引的选择性，从而选择最佳的查询执行计划，提高查询效率。
总结：一场关于效率的华丽探戈💃🕺
各位观众，今天我们聊了聊MySQL里索引的选择性，以及它的好基友——ANALYZE TABLE。希望通过今天的讲解，大家能够更深入地理解索引的原理，并掌握优化查询效率的技巧。
记住，索引的选择性越高，索引的效率也就越高。而 ANALYZE TABLE 就像一位辛勤的园丁，它负责维护索引这片花园的健康，帮助查询优化器更好地了解索引的选择性，从而选择最佳的查询执行计划。
所以，下次当你遇到慢查询时，不妨先检查一下索引的选择性，并执行一下 ANALYZE TABLE，也许就能找到问题的根源，并让你的查询效率飞起来！🚀
好了，今天的分享就到这里。感谢大家的观看，咱们下期再见！👋
一些补充说明：
ANALYZE TABLE的执行时间取决于表的大小和索引的数量。对于大型表，执行ANALYZE TABLE可能会比较耗时。- 在MySQL 5.6及更高版本中，可以配置
innodb_stats_auto_recalc和innodb_stats_persistent参数，让MySQL自动更新索引统计信息。 - 除了
ANALYZE TABLE，还可以使用OPTIMIZE TABLE命令来优化表结构，并更新索引统计信息。
希望这篇文章能够帮助你更好地理解MySQL索引的选择性与 ANALYZE TABLE 的影响。 祝你编程愉快！😊