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外观

MySQL 索引维护规范 ​

索引维护基础 ​

索引维护的重要性 ​

索引维护是数据库性能管理的核心组成部分，定期有效的索引维护可以：

  • 提高查询性能和响应速度
  • 减少数据库服务器资源消耗
  • 优化存储使用效率
  • 防止索引碎片影响性能
  • 确保索引统计信息的准确性

索引维护的主要内容 ​

  • 索引碎片清理：定期重组或重建索引，减少碎片
  • 索引统计信息更新：确保优化器使用准确的统计信息
  • 索引使用情况分析：识别未使用或使用效率低的索引
  • 索引结构优化：根据实际使用情况调整索引结构
  • 索引监控：建立索引性能监控机制

索引碎片管理 ​

索引碎片产生原因 ​

  • 频繁的DELETE操作导致索引页有空洞
  • 频繁的UPDATE操作修改索引列值
  • 批量插入数据后索引页分裂

碎片检测方法 ​

sql
-- 查看表的碎片情况
SHOW TABLE STATUS LIKE 'table_name';

-- 查看InnoDB表的碎片情况
SELECT
    table_name,
    data_free,
    engine
FROM
    information_schema.tables
WHERE
    table_schema = 'database_name'
    AND table_name = 'table_name';

碎片清理策略 ​

对于InnoDB表 ​

sql
-- 方法1：使用OPTIMIZE TABLE
OPTIMIZE TABLE table_name;

-- 方法2：使用ALTER TABLE重建表
ALTER TABLE table_name ENGINE=InnoDB;

对于MyISAM表 ​

sql
-- 优化MyISAM表
OPTIMIZE TABLE table_name;

碎片清理频率 ​

  • 高频更新表：每周一次
  • 中频更新表：每月一次
  • 低频更新表：每季度一次

索引统计信息管理 ​

统计信息的重要性 ​

准确的索引统计信息对于MySQL优化器生成高效的执行计划至关重要。统计信息不准确可能导致优化器选择错误的执行计划，严重影响查询性能。

统计信息更新方法 ​

sql
-- 手动更新统计信息
ANALYZE TABLE table_name;

-- 对于InnoDB表，也可以使用
ANALYZE TABLE table_name PERSISTENT FOR ALL;

统计信息更新策略 ​

  • 自动更新：依赖MySQL的自动统计信息收集机制
  • 手动更新：在以下情况手动更新
    • 大批量数据变更后
    • 表结构变更后
    • 查询计划异常时
    • 定期维护窗口

索引使用情况分析 ​

未使用索引识别 ​

sql
-- 查看未使用的索引
SELECT
    OBJECT_SCHEMA,
    OBJECT_NAME,
    INDEX_NAME
FROM
    performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage
WHERE
    INDEX_NAME IS NOT NULL
    AND COUNT_STAR = 0
    AND OBJECT_SCHEMA <> 'mysql'
ORDER BY
    OBJECT_SCHEMA,
    OBJECT_NAME;

索引使用效率分析 ​

sql
-- 查看索引使用情况
SELECT
    TABLE_SCHEMA,
    TABLE_NAME,
    INDEX_NAME,
    COUNT_READ,
    COUNT_WRITE,
    COUNT_FETCH,
    COUNT_INSERT,
    COUNT_UPDATE,
    COUNT_DELETE
FROM
    information_schema.INDEX_STATISTICS
WHERE
    TABLE_SCHEMA = 'database_name'
ORDER BY
    TABLE_NAME,
    INDEX_NAME;

冗余索引识别 ​

sql
-- 查看可能的冗余索引
SELECT
    s.TABLE_SCHEMA,
    s.TABLE_NAME,
    s.INDEX_NAME AS redundant_index,
    s.COLUMN_NAMES AS redundant_columns,
    d.INDEX_NAME AS dominant_index,
    d.COLUMN_NAMES AS dominant_columns
FROM
    sys.schema_redundant_indexes s
JOIN
    sys.schema_indexes d ON s.TABLE_SCHEMA = d.TABLE_SCHEMA
    AND s.TABLE_NAME = d.TABLE_NAME
    AND s.dominant_index_name = d.INDEX_NAME
WHERE
    s.TABLE_SCHEMA NOT IN ('mysql', 'sys', 'information_schema', 'performance_schema');

索引维护监控 ​

监控指标 ​

  • 索引使用率：监控索引的读写比例
  • 索引碎片率：监控索引碎片百分比
  • 索引大小增长：监控索引大小变化趋势
  • 索引扫描行数：监控索引扫描的行数与表行数的比例
  • 索引相关等待事件：监控与索引相关的等待事件

监控工具 ​

  • Performance Schema：提供详细的索引使用统计
  • sys schema：提供用户友好的索引使用视图
  • MySQL Enterprise Monitor：提供索引性能监控
  • 第三方监控工具：如Prometheus + Grafana

监控脚本示例 ​

bash
#!/bin/bash

# 索引使用情况监控脚本
db_name="your_database"

mysql -u root -p -e "
SELECT
    TABLE_NAME,
    INDEX_NAME,
    COUNT_READ,
    COUNT_WRITE
FROM
    information_schema.INDEX_STATISTICS
WHERE
    TABLE_SCHEMA = '$db_name'
ORDER BY
    TABLE_NAME, INDEX_NAME;
"

索引维护最佳实践 ​

日常维护任务 ​

维护任务频率操作命令说明
碎片清理每周/每月OPTIMIZE TABLE根据表更新频率调整
统计信息更新每周ANALYZE TABLE确保统计信息准确
索引使用分析每月查看performance_schema识别未使用索引
冗余索引检查每季度查看sys.schema_redundant_indexes清理冗余索引
索引结构审查每季度结合查询分析优化索引结构

维护窗口选择 ​

  • 选择业务低峰期进行索引维护
  • 对于大表，考虑使用在线维护方式
  • 提前评估维护操作对系统的影响
  • 制定维护操作的回滚计划

维护操作注意事项 ​

  • OPTIMIZE TABLE 操作会锁表，大表操作需谨慎
  • ANALYZE TABLE 操作对InnoDB表影响较小
  • 索引重建可能需要大量磁盘空间
  • 维护操作可能会影响数据库性能，建议在维护窗口进行

索引维护常见问题 ​

大表索引维护 ​

问题：大表索引维护操作时间长，影响业务运行

解决方案：

  • 使用在线DDL操作
  • 选择业务低峰期进行
  • 考虑使用pt-online-schema-change工具
  • 分批进行维护操作

索引统计信息不准确 ​

问题：索引统计信息不准确导致执行计划错误

解决方案：

  • 定期手动更新统计信息
  • 调整统计信息收集参数
  • 使用ANALYZE TABLE命令更新
  • 对于InnoDB表，考虑使用PERSISTENT统计信息

索引碎片清理效果不佳 ​

问题：索引碎片清理后效果不明显

解决方案：

  • 检查是否有频繁的DML操作
  • 考虑重建表而不是仅优化
  • 调整表的填充因子
  • 检查存储引擎配置

索引维护导致性能下降 ​

问题：索引维护操作期间数据库性能下降

解决方案：

  • 限制维护操作的并发度
  • 调整维护操作的优先级
  • 使用资源组限制维护操作资源使用
  • 分时段进行维护操作

常见问题（FAQ） ​

Q1：如何判断索引是否需要维护？ ​

A1：可以通过以下指标判断：

  • 索引碎片率超过30%
  • 查询性能明显下降
  • 执行计划异常
  • 大批量数据变更后
  • 定期维护窗口到来

Q2：OPTIMIZE TABLE和ANALYZE TABLE有什么区别？ ​

A2：

  • OPTIMIZE TABLE：重组表和索引的物理存储，减少碎片，需要锁表
  • ANALYZE TABLE：更新表的统计信息，帮助优化器生成更好的执行计划，对InnoDB表影响较小

Q3：索引维护会影响数据库可用性吗？ ​

A3：会有一定影响：

  • 对于MyISAM表，维护操作会完全锁表
  • 对于InnoDB表，OPTIMIZE TABLE会在后台重建表，但仍会有短暂锁表
  • 建议在业务低峰期进行维护操作

Q4：如何处理未使用的索引？ ​

A4：

  • 首先确认索引确实未被使用（通过长期监控）
  • 评估删除索引的影响
  • 在测试环境验证删除索引后的性能
  • 选择合适的维护窗口删除未使用的索引

Q5：大表索引维护有什么特殊技巧？ ​

A5：

  • 使用pt-online-schema-change工具进行在线维护
  • 考虑使用ALTER TABLE ... ALGORITHM=INPLACE
  • 对于非常大的表，考虑分表维护
  • 提前做好备份，防止维护操作失败

Q6：索引维护频率如何确定？ ​

A6：根据表的更新频率和大小确定：

  • 高频更新表：每周一次
  • 中频更新表：每月一次
  • 低频更新表：每季度一次
  • 大型表：可适当降低频率，增加单次维护时间

Q7：如何监控索引维护的效果？ ​

A7：

  • 监控查询性能变化
  • 监控索引碎片率变化
  • 监控执行计划的变化
  • 监控数据库服务器资源使用情况
  • 建立维护前后的性能对比

Q8：索引统计信息更新对性能有什么影响？ ​

A8：

  • 对于InnoDB表，ANALYZE TABLE操作影响较小
  • 统计信息更新后，优化器可能会选择不同的执行计划
  • 可能会导致短期内查询性能波动
  • 建议在维护窗口进行统计信息更新