MySQL中创建及优化索引组织结构的思路_MySql_数据库_程序员俱乐部

测试用例描述

测试用例为B2C领域，一张用于存储用户选购物品而生成的产品订单信息表，不过去掉一些其他字段，以便用于测试，其表中的数据项也不特别描述，字段意思见表

class="dp-sql">
USE `test`; 
DROP TABLE IF EXISTS `test`.`goods_order`; 
CREATE TABLE `goods_order`( 
`order_id`        INT UNSIGNED      NOT NULL             COMMENT ‘订单单号’, 
`goods_id`        INT UNSIGNED      NOT NULL DEFAULT ’0′ COMMENT ‘商品款号’, 
`order_type`      TINYINT UNSIGNED  NOT NULL DEFAULT ’0′ COMMENT ‘订单类型’, 
`order_status`    TINYINT UNSIGNED  NOT NULL DEFAULT ’0′ COMMENT ‘订单状态’, 
`color_id`        SMALLINT  UNSIGNED NOT NULL DEFAULT ’0′ COMMENT ‘颜色id’, 
`size_id`         SMALLINT  UNSIGNED NOT NULL DEFAULT ’0′ COMMENT ‘尺寸id’, 
`goods_number`    MEDIUMINT  UNSIGNED NOT NULL DEFAULT ’0′ COMMENT ‘数量’, 
`depot_id`        INT UNSIGNED  NOT NULL DEFAULT ’0′ COMMENT ‘仓库id’, 
`packet_id`       INT UNSIGNED  NOT NULL DEFAULT ’0′ COMMENT ‘储位code’, 
`gmt_create`      TIMESTAMP     NOT NULL DEFAULT ’0000-00-00 00:00:00′ COMMENT ‘添加时间’, 
`gmt_modify`      TIMESTAMP     NOT NULL DEFAULT ’0000-00-00 00:00:00′ COMMENT ‘更新时间’, 
PRIMARY KEY(order_id,`goods_id`) 
)ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 CHARACTER SET ‘utf8′ COLLATE ‘utf8_general_ci’; 

其中，主键信息：PRIMARY KEY(order_id,`goods_id`)，为何主键索引索引字段的顺序为：order_id,`goods_id`，而不是： `goods_id`, order_id呢?原因很简单，goods_id在订单信息表中的重复率会比order_id高，也即order_id的筛选率更高，可以减少扫描索引记录个数，从而达到更高的效率，同时，下面即将会列出的SQL 也告诉我们，有部分SQL 语句的WHERE字句中只出现order_id字段，为此更加坚定我们必须把字段：order_id作为联合主键索引的头部，`goods_id`为联合主键索引的尾部。

数据存储表设计的小结：

设计用于存储数据的表结构，首先要知道有哪些数据项，也即行内常说的数据流，以及各个数据项的属性，比如存储的数据类型、值域范围及长度、数据完整性等要求，从而确定数据项的属性定义。存储的数据项信息确定之后，至少进行如下三步分析：

•  首先，确定哪些数据项或组合，可以作为记录的唯一性标志;
•  其次，要确定对数据记录有哪些操作，每个操作的频率如何，对网站等类型应用，还需要区分前台操作和后台操作，也即分外部用户的操作，还是内部用户的操作;
•  最后，对作为数据记录操作的条件部分的数据项，分析其数据项的筛选率如何，也即数据项不同值占总数据记录数的比例关心，比例越接近1则是筛选率越好，以及各个值得分布率;

综上所述，再让数据修改性操作优先级别高于只读性操作，就可以创建一个满足要求且性能较好的索引组织结构。

数据的存取设计,就涉及一块非常重要的知识: 关系数据库的基础知识和关系数据理论的范式。对于范式的知识点，特别解释下，建议学到BCNF范式为止，1NF、2NF、3NF和BCNF之间的差别，各自规避的问题、存在的缺陷都要一清二楚，但是在真实的工作环境中，不要任何存取设计都想向范式靠，用一句佛语准确点表达：空即是色，色即是空。

用于生成测试数据的存储过程代码

创建索引，就离不开表存储的真实数据，为此编写一个存储过程近可能模拟真实生产环境中的数据，同时也方便大家使用此存储过程，在自己的测试环境中，真实感受验证，

存储过程代码：

DELIMITER $$ 
DROP PROCEDURE IF EXISTS `usp_make_data` $$ 
CREATE PROCEDURE `usp_make_data`() 
BEGIN 
DECLARE iv_goods_id INT UNSIGNED DEFAULT 0; 
DECLARE iv_depot_id INT UNSIGNED DEFAULT 0; 
DECLARE iv_packet_id INT UNSIGNED DEFAULT 0; 
  
SET iv_goods_id=5000; 
SET iv_depot_id=10; 
SET iv_packet_id=20; 
  
WHILE iv_goods_id>0 
DO 
START  TRANSACTION; 
WHILE iv_depot_id>0 
DO 
WHILE iv_packet_id>0 
DO 
INSERT INTO goods_order(order_id,goods_id,order_type,order_status,color_id,size_id,goods_number,depot_id,packet_id,gmt_create,gmt_modify) 
VALUES(SUBSTRING(RAND(),3,8),iv_goods_id,SUBSTRING(RAND(),3,1),SUBSTRING(RAND(),5,1)%2,SUBSTRING(RAND(),3,3),SUBSTRING(RAND(),4,3),SUBSTRING(RAND(),5,2), 
iv_depot_id,SUBSTRING(RAND(),4,2)*iv_packet_id,DATE_ADD(NOW(),INTERVAL -SUBSTRING(RAND(),2,3) DAY),DATE_ADD(NOW(),INTERVAL -SUBSTRING(RAND(),3,2) DAY) 
); 
SET iv_packet_id=iv_packet_id-1; 
END WHILE; 
SET iv_packet_id=20; 
SET iv_depot_id=iv_depot_id-1; 
END WHILE ; 
  
COMMIT; 
SET iv_depot_id=10; 
SET iv_goods_id=iv_goods_id-1; 
END WHILE ; 
END $$ 
DELIMITER ; 

业务逻辑描述

•  非注册用户，或网站的注册用户不登陆，都能可选购买物品，生成订单号对应的用户UID为系统默认的;
•  订单与用户UID关联、描述等信息，存储其它的表中，通过订单号的模式关联;
•  用户的订单信息，在未付款之前都可以再修改，付款之后则无法修改;
•  已经付费的订单信息，自动发送到物流部门，进行后续工序的操作。处理完毕之后，会更新订单中涉及物品的存储位置信息;
•  定期读取部分数据到cangku.html" target="_blank">数据仓库分析系统，用于统计分析;
•  个人订单查询，前后台都有;
•  购物记录查询显示;

根据业务规则描述需要使用操纵数据的SQL 语句

EXPLAIN SELECT * FROM goods_order WHERE `order_id`=40918986; 
SELECT * FROM goods_order WHERE `order_id` IN (40918986,40717328,30923040…) ORDER BY gmt_modify DESC; 
UPDATE goods_order SET gmt_modify=NOW(),…. WHERE `order_id`=40717328 AND goods_id=4248; 
SELECT COUNT(*) FROM goods_order WHERE depot_id=0 ORDER BY gmt_modify DESC LIMIT 0,50; 
SELECT * FROM goods_order WHERE depot_id=6 AND packet_id=0 ORDER BY gmt_modify DESC LIMIT 0,50; 
SELECT COUNT(*) FROM goods_order WHERE goods_id=4248 AND order_status=0 AND order_type=1 
SELECT * FROM goods_order WHERE goods_id=4248 AND order_status=0 AND order_type=1 ORDER BY gmt_modify DESC LIMIT 0,50; 
SELECT * FROM goods_order WHERE gmt_modify>=’ 2011-04-06’; 

•  前台用户点击触发的操作而会执行的SQL 语句为：01、02、03;
•  后台内部用户点击触发的操作而会执行的SQL 语句为：01、02、03、04、05、06、07;
•  后台系统自动定期执行：04、05、06、07，工作时间正常情况每隔15分钟执行一次，以检查是否有已付款而没有准备货物的订单、是否有收款而未发货的订单等;
•  统计分析系统定期导出数据而执行的SQL 语句为：08，频率为每24小时一次;

我们再分析上述列出来的SQL ，分为2类，一类是读操作的SQL (备注：SELECT操作)，另外一类为修改性操作(备注：UPDATE、DELETE操作)，分别如下：

SELECT 的WHERE子句、GROUP BY子、ORDER BY 子句和HAVING 子句中，出现的字段：

(1). order_id

(2). order_id+gmt_modify

(3). depot_id+gmt_modify

(4). depot_id+packet_id+gmt_modify

(5). goods_id+order_status+order_type

(6). goods_id+order_status+order_type+gmt_modify

(7). gmt_modify

修改性操作的WHERE子句中出现的条件字段：

(8). order_id+ goods_id

我们已经存在主键索引：PRIMARY KEY(order_id,`goods_id`)，另外考虑到此表数据的操作以SELECT和INSERT为主，UPDATE的SQL 量其次，再根据上述SQL 语句，为此我们可以初步确定需要创建的索引：

ALTER TABLE goods_order 
ADD INDEX idx_goodsID_orderType_orderStatus_gmtmodify(goods_id,order_type,order_status,gmt_modify), 
ADD INDEX idx_depotID_packetID_gmtmodify(depot_id,packet_id,gmt_modify); 

总结：

文章中也分析了为何联合主键索引的顺序为：order_id,`goods_id`，再补充下作为主键的联合索引的字段属性的其他特性：字段值写入之后不变化、字段值长度短且最好为数值类型;

对于编号SQL ：(8)，每天按更新日期读取一次数据的操作，以采用全表扫描的方式实现，牺牲其数据读取的性能，以减少更新字段修改日期的值而带来的索引维护开销;

对于编号SQL ：(4)、(5)，考虑到每次都是读取最新的50条记录，以及读取的数据基本上可肯定为热数据，为此不得不牺牲其中一条SQL 的数据读取性能，而少创建一个联合索引，从而减少维护索引字段的IO量;

对于编号SQL ：(6)、(7)，创建的联合索引，需要特别注意联合索引：idx_goodsID_orderType_orderStatus_gmtmodify(goods_id,order_type,order_status,gmt_modify)中的字段顺序，其中：

•  goods_id字段的筛选率高于order_type,order_status，另外gmt_modify字段只出现在ORDER BY子句中，为此只有让goods_id字段作为联合索引的头部，以提高索引的筛选率，从而提高索引的效率，减少逻辑或物理的读。
•  order_status字段只有0或1两种值，而order_type有多种，以及根据SQL 语句，必须order_type出现在联合中的位置要比order_status靠近头部;
•  gmt_modify字段出现在ORDER BY子句中，为此必须放到联合索引字段的最后;

最后，再梳理一下从需求到设计存储结构，再到编写SQL 和创建索引结构，我们应该做的步骤：

•  整理业务产生的数据流，读取数据的方式;
•  整理清楚数据流中的每个数据项属性信息;
•  分析业务指标，推测需要存储数据的规模(备注：一定要以多少GB 作为容量单位);
•  选择可能用于支持业务的硬件设备和数据库架构;
•  把所有可能操纵数据的条件和操作类型，都整理清楚;
•  分析操纵数据条件字段各自的数据筛选率;
•  权衡各个SQL 的性能和IO量，也即类似于哪个操作权重高一些，那些操作权重适当低一些;
•  创建索引组织结构;
•  收集测试和生产环境的反馈信息，优化索引组织结构;

备注：

本想再用测试环境结合业务的方式，跑一套模拟测试脚本程序，让大家更加直观地看到不同索引组织情况下，相同的SQL 操作及频率，数据库服务器的处理能力和负载变化及对比信息，可惜唯一的服务器无法使用了，只好放弃。对于分析相同的SQL ，走不通索引，其需要的逻辑IO和物理IO量也是一个办法，此次就不分析了，有需要的朋友可以去玩玩，另外建议初学者一定要好好阅读下mysql 手册上的相关章节内容：7.2.6. Index Merge Optimization。

原文链接：http://arlxy.iteye.com/blog/1191029