印刻数据库

外观

OceanBase 索引优化 ​

索引优化的重要性 ​

索引是提高数据库查询性能的关键手段之一。合理设计和优化索引可以显著提高查询速度，降低数据库负载。OceanBase 数据库支持多种索引类型，包括主键索引、唯一索引、普通索引和全文索引等。索引优化是 OceanBase 数据库性能优化的重要组成部分。

索引优化的收益 ​

  • 提高查询速度：通过索引可以快速定位数据，减少磁盘 I/O 操作
  • 降低 CPU 消耗：减少全表扫描和排序操作，降低 CPU 使用率
  • 减少锁竞争：提高查询效率，减少事务持有锁的时间
  • 改善系统响应时间：提高整体系统的响应速度，提升用户体验

索引优化的成本 ​

  • 增加存储空间：索引需要额外的存储空间
  • 增加写操作开销：插入、更新和删除操作需要维护索引
  • 增加内存开销：索引需要占用内存资源
  • 增加维护成本：需要定期监控和优化索引

索引设计原则 ​

选择合适的索引类型 ​

  • 主键索引：必须为每个表定义主键，用于唯一标识表中的行
  • 唯一索引：用于确保列值的唯一性，适用于需要唯一约束的列
  • 普通索引：用于加速查询，适用于频繁作为查询条件的列
  • 联合索引：用于加速多列查询，遵循最左前缀原则
  • 全文索引：用于全文检索，适用于文本内容搜索

遵循最左前缀原则 ​

联合索引的查询效率取决于查询条件是否匹配索引的最左前缀。例如，对于联合索引 (col1, col2, col3)，以下查询可以使用索引：

  • WHERE col1 = ?
  • WHERE col1 = ? AND col2 = ?
  • WHERE col1 = ? AND col2 = ? AND col3 = ?

而以下查询无法使用索引：

  • WHERE col2 = ?
  • WHERE col3 = ?
  • WHERE col2 = ? AND col3 = ?

选择高选择性的列作为索引 ​

索引的选择性是指索引列中不同值的数量与总行数的比值。选择性越高，索引的效率越高。例如，性别列的选择性较低，不适合作为索引；而身份证号列的选择性较高，适合作为索引。

避免过度索引 ​

  • 每个表的索引数量不宜过多，建议不超过 5 个
  • 避免为经常更新的列创建索引
  • 避免为数据量较小的表创建索引
  • 避免创建重复索引

考虑查询模式 ​

  • 分析业务查询模式，为频繁查询的列创建索引
  • 为 ORDER BY、GROUP BY 和 DISTINCT 子句中的列创建索引
  • 为 JOIN 操作中的关联列创建索引

索引优化的方法 ​

分析索引使用情况 ​

通过 OceanBase 数据库的系统视图，可以分析索引的使用情况，找出低效或未使用的索引。

sql
-- 查看索引使用情况
SELECT * FROM oceanbase.GV$OB_INDEX_USAGE;

-- 查看未使用的索引
SELECT * FROM oceanbase.GV$OB_INDEX_USAGE WHERE usage_count = 0;

-- 查看索引扫描情况
SELECT * FROM oceanbase.GV$OB_PLAN_CACHE_PLAN_STAT WHERE plan_type = 'INDEX_SCAN';

优化索引结构 ​

调整联合索引的顺序 ​

根据查询频率和选择性调整联合索引的列顺序，将最常用、选择性最高的列放在前面。

拆分或合并索引 ​

  • 将不常用的联合索引拆分为多个独立索引
  • 将多个独立索引合并为一个联合索引，提高查询效率

删除冗余索引 ​

删除重复索引和未使用的索引，减少维护成本和存储空间占用。

sql
-- 删除未使用的索引
DROP INDEX idx_unused ON table_name;

优化查询语句 ​

通过优化查询语句，可以提高索引的使用效率。

避免索引失效 ​

  • 避免在索引列上使用函数或表达式
  • 避免在索引列上使用 NOT、!= 或 <> 操作符
  • 避免在索引列上使用 LIKE '%value%' 模糊查询
  • 避免在索引列上使用 IS NULL 或 IS NOT NULL

使用索引覆盖查询 ​

索引覆盖查询是指查询结果可以完全从索引中获取，不需要访问表数据。这种查询效率最高，因为只需要扫描索引，不需要访问数据行。

sql
-- 示例：使用索引覆盖查询
SELECT col1, col2 FROM table_name WHERE col1 = ?;

优化 ORDER BY 和 GROUP BY 操作 ​

  • 确保 ORDER BY 和 GROUP BY 子句中的列与索引顺序一致
  • 避免在 ORDER BY 和 GROUP BY 子句中使用不同的列顺序

调整索引参数 ​

OceanBase 数据库提供了多个与索引相关的参数，可以根据实际情况进行调整。

sql
-- 查看索引相关参数
SHOW PARAMETERS LIKE 'index%';

-- 调整索引缓存大小
ALTER SYSTEM SET index_cache_size = '10G';

-- 调整索引合并阈值
ALTER SYSTEM SET index_merge_threshold = 5;

-- 调整索引统计信息收集频率
ALTER SYSTEM SET index_stat_collect_interval = 3600;

主键索引优化 ​

主键索引是 OceanBase 数据库中最重要的索引之一，用于唯一标识表中的行。主键索引的设计直接影响表的性能。

主键选择原则 ​

  • 唯一性：主键值必须唯一
  • 稳定性：主键值不宜频繁更新
  • 简洁性：主键值不宜过长
  • 递增性：建议使用自增列或序列作为主键，避免页分裂

主键索引优化方法 ​

  • 使用自增主键：自增主键可以避免页分裂，提高插入性能
  • 避免使用复合主键：复合主键会增加索引的大小和维护成本
  • 避免使用UUID作为主键：UUID值是随机的，会导致页分裂和索引碎片
  • 合理设置主键列类型：根据业务需求选择合适的主键列类型，如INT、BIGINT等

联合索引优化 ​

联合索引是指包含多个列的索引，用于加速多列查询。联合索引的优化需要考虑多个因素，包括列顺序、选择性和查询模式等。

联合索引设计原则 ​

  • 最左前缀原则：将最常用、选择性最高的列放在前面
  • 查询频率原则：将频繁作为查询条件的列放在前面
  • 选择性原则：将选择性高的列放在前面
  • 宽度原则：联合索引的列数不宜过多，建议不超过 5 个

联合索引使用示例 ​

sql
-- 创建联合索引
CREATE INDEX idx_name_age ON user(name, age);

-- 可以使用索引的查询
SELECT * FROM user WHERE name = ?;
SELECT * FROM user WHERE name = ? AND age = ?;
SELECT * FROM user WHERE name = ? AND age > ?;

-- 无法使用索引的查询
SELECT * FROM user WHERE age = ?;
SELECT * FROM user WHERE age > ?;

索引维护 ​

定期收集索引统计信息 ​

索引统计信息是查询优化器生成执行计划的重要依据。定期收集索引统计信息可以确保查询优化器生成准确的执行计划。

sql
-- 收集表的统计信息（包括索引）
ANALYZE TABLE table_name;

-- 收集指定索引的统计信息
ANALYZE INDEX idx_name ON table_name;

监控索引碎片 ​

索引碎片会影响索引的查询效率。定期监控和清理索引碎片可以提高索引性能。

sql
-- 查看索引碎片情况
SELECT * FROM oceanbase.GV$OB_INDEX_FRAGMENTATION;

-- 重建索引，清理碎片
ALTER INDEX idx_name ON table_name REBUILD;

监控索引使用率 ​

定期监控索引使用率，找出未使用的索引并删除，可以减少维护成本和存储空间占用。

sql
-- 查看索引使用率
SELECT * FROM oceanbase.GV$OB_INDEX_USAGE;

-- 找出未使用的索引
SELECT * FROM oceanbase.GV$OB_INDEX_USAGE WHERE usage_count = 0;

索引优化的最佳实践 ​

开发阶段 ​

  • 提前规划索引：在表设计阶段就规划好索引
  • 模拟真实查询场景：使用真实的业务查询场景测试索引效果
  • 遵循索引设计原则：严格遵循索引设计原则，避免过度索引
  • 定期 review 索引：定期 review 索引设计，根据业务变化调整索引

运维阶段 ​

  • 定期收集统计信息：定期收集表和索引的统计信息
  • 监控索引性能：监控索引的使用情况和性能指标
  • 清理未使用的索引：定期清理未使用的索引
  • 优化查询语句：优化查询语句，提高索引使用率

性能测试阶段 ​

  • 压力测试：使用压力测试工具测试索引性能
  • 对比测试：对比不同索引设计的性能差异
  • 瓶颈分析：分析索引性能瓶颈，找出优化方向
  • 容量规划：根据测试结果进行索引容量规划

索引优化案例 ​

案例一：联合索引顺序优化 ​

场景：某电商网站的订单表有以下查询：

sql
SELECT * FROM orders WHERE user_id = ? AND order_date > ?;
SELECT * FROM orders WHERE order_date > ?;

原索引设计：(order_date, user_id)

问题：第一个查询无法充分利用索引，因为查询条件不符合最左前缀原则

优化方案：将联合索引顺序调整为 (user_id, order_date)

优化效果：

  • 第一个查询可以充分利用索引，查询时间从 100ms 降低到 10ms
  • 第二个查询仍然可以使用索引进行范围扫描

案例二：删除未使用的索引 ​

场景：某系统的用户表有多个索引，但经过监控发现其中一些索引从未被使用

原索引设计：

  • 主键索引：(user_id)
  • 唯一索引：(email)
  • 普通索引：(name)
  • 普通索引：(age)
  • 普通索引：(gender)

问题：(age) 和 (gender) 索引从未被使用，但仍然需要维护，增加了写操作开销

优化方案：删除未使用的 (age) 和 (gender) 索引

优化效果：

  • 减少了存储空间占用：索引存储空间减少了 30%
  • 提高了写操作性能：插入操作时间从 5ms 降低到 3ms
  • 降低了维护成本：减少了索引维护的 CPU 和内存开销

案例三：使用索引覆盖查询 ​

场景：某系统的商品表有以下查询：

sql
SELECT product_name, price FROM products WHERE category_id = ? ORDER BY price DESC;

原索引设计：(category_id)

问题：查询需要使用索引定位数据，然后访问表数据获取 product_name 和 price 列，效率较低

优化方案：创建联合索引 (category_id, price, product_name)

优化效果：

  • 查询可以完全使用索引获取所需数据，不需要访问表数据
  • 查询时间从 50ms 降低到 5ms
  • 减少了磁盘 I/O 操作，降低了系统负载

索引优化的常见问题 ​

过度索引 ​

症状：表中有过多的索引，影响写操作性能

解决方案：

  • 分析索引使用率，删除未使用的索引
  • 合并重复或相似的索引
  • 遵循索引设计原则，只创建必要的索引

索引失效 ​

症状：查询没有使用预期的索引，导致查询速度慢

解决方案：

  • 检查查询语句，避免在索引列上使用函数或表达式
  • 检查索引列的数据类型，确保与查询条件的数据类型一致
  • 避免使用 NOT、!= 或 <> 操作符
  • 避免使用 LIKE '%value%' 模糊查询

索引碎片过多 ​

症状：索引碎片过多，影响查询性能

解决方案：

  • 定期重建索引，清理碎片
  • 使用自增主键，避免页分裂
  • 合理设置表空间的初始大小和扩展参数

统计信息过时 ​

症状：查询优化器生成的执行计划不准确，导致查询速度慢

解决方案：

  • 定期收集表和索引的统计信息
  • 在数据量发生显著变化后手动收集统计信息
  • 调整统计信息收集的频率和粒度

索引优化的工具和命令 ​

索引相关的系统视图 ​

  • GV$OB_INDEX_USAGE：查看索引使用情况
  • GV$OB_INDEX_FRAGMENTATION：查看索引碎片情况
  • GV$OB_PLAN_CACHE_PLAN_STAT：查看执行计划统计信息
  • GV$OB_SLOW_QUERY：查看慢查询日志

索引相关的命令 ​

  • CREATE INDEX：创建索引
  • DROP INDEX：删除索引
  • ALTER INDEX：修改或重建索引
  • ANALYZE TABLE：收集表统计信息
  • SHOW INDEX：查看表的索引信息

常见问题（FAQ） ​

Q1: 如何选择合适的索引类型？ ​

A1: 选择索引类型需要考虑业务需求：

  • 主键索引：必须为每个表定义，用于唯一标识行
  • 唯一索引：用于确保列值的唯一性
  • 普通索引：用于加速查询
  • 联合索引：用于加速多列查询
  • 全文索引：用于全文检索

Q2: 联合索引的顺序如何确定？ ​

A2: 联合索引的顺序应遵循以下原则：

  • 最左前缀原则：将最常用的列放在前面
  • 查询频率原则：将频繁作为查询条件的列放在前面
  • 选择性原则：将选择性高的列放在前面
  • 宽度原则：联合索引的列数不宜过多

Q3: 如何判断索引是否被使用？ ​

A3: 可以通过以下方式判断索引是否被使用：

  • 查看 GV$OB_INDEX_USAGE 视图，检查 usage_count 列
  • 查看执行计划，检查是否使用了预期的索引
  • 分析慢查询日志，查看是否有全表扫描的查询

Q4: 如何处理索引碎片？ ​

A4: 处理索引碎片的方法：

  • 重建索引：ALTER INDEX idx_name ON table_name REBUILD;
  • 优化表：OPTIMIZE TABLE table_name;
  • 使用自增主键，避免页分裂

Q5: 索引越多越好吗？ ​

A5: 不是，索引越多越好。索引会增加存储空间和写操作开销。建议每个表的索引数量不超过 5 个，只创建必要的索引。

Q6: 如何优化 LIKE 查询？ ​

A6: 优化 LIKE 查询的方法：

  • 避免使用 LIKE '%value%' 模糊查询
  • 对于 LIKE 'value%' 前缀匹配，可以使用索引
  • 考虑使用全文索引进行文本搜索

Q7: 如何优化 ORDER BY 查询？ ​

A7: 优化 ORDER BY 查询的方法：

  • 确保 ORDER BY 子句中的列与索引顺序一致
  • 使用索引覆盖查询，避免额外的排序操作
  • 考虑使用 LIMIT 子句限制结果集大小

Q8: 如何优化 JOIN 查询？ ​

A8: 优化 JOIN 查询的方法：

  • 为 JOIN 操作中的关联列创建索引
  • 小表驱动大表，减少循环次数
  • 限制 JOIN 的表数量，避免过多表 JOIN
  • 考虑使用子查询或临时表优化复杂 JOIN

Q9: 如何监控索引性能？ ​

A9: 监控索引性能的方法：

  • 查看 GV$OB_INDEX_USAGE 视图
  • 查看 GV$OB_PLAN_CACHE_PLAN_STAT 视图
  • 分析慢查询日志
  • 使用性能监控工具监控索引相关指标

Q10: 如何进行索引容量规划？ ​

A10: 索引容量规划的方法：

  • 估算索引的存储空间需求
  • 考虑数据增长趋势
  • 预留足够的扩展空间
  • 定期监控索引存储空间使用情况

索引优化的注意事项 ​

  • 不要为所有列创建索引：只为频繁作为查询条件的列创建索引
  • 不要过度依赖索引：索引不是万能的，还需要优化查询语句和数据库结构
  • 定期审查索引：定期审查索引的使用情况，根据业务变化调整索引
  • 结合业务场景进行优化：索引优化需要结合具体的业务场景，没有通用的优化方案
  • 测试验证优化效果：所有索引优化都需要经过测试验证，确保优化效果符合预期

索引优化的未来趋势 ​

  • 自动索引优化：随着机器学习和人工智能技术的发展，数据库将能够自动优化索引
  • 自适应索引：根据查询模式自动调整索引结构
  • 分布式索引优化：针对分布式数据库的特点进行索引优化
  • 内存索引：利用内存技术提高索引性能
  • 智能索引选择：根据查询负载自动选择最优索引