MySQL 数据库：在有重复值的列上建立索引

MySQL 数据库是广泛使用的关系型数据库，它的索引是优化查询性能的重要工具。但在某些情况下，对包含重复值的列建立索引可能会导致性能问题。本文将介绍在 MySQL 数据库中存在重复值的列上建立索引的相关知识。

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1. 索引和重复值

索引是表中某一列或多列的排序数据结构，它可以通过查询这些列中的数据来快速查找匹配的行。尤其是在大型表中，索引可以极大地提高查询性能。但是，当一个表中存在许多重复值时，建立索引就会变得复杂。如果多个行有相同的索引值，那么 MySQL 将不得不在它们之间执行比较，这会降低查询性能。

例如，假设我们有一个名为“orders”的表，其中有一个名为“customer_id”的列，表示订单所属的顾客。由于一个顾客可以下多个订单，因此一些顾客 ID 将出现多次。建立索引后，MySQL 将会对具有相同值的多个行执行比较操作。如果这个表非常大，这样的比较代价就会很高。

2. 解决方案

为了解决在存在重复值的列上建立索引时的性能问题，我们可以使用以下策略：

2.1 索引的选择

在决定是否在一个具有重复值的列上建立索引时，应该权衡索引带来的查询性能提升和维护索引所需的代价。如果一个列包含少量不同的值，且查询使用这个列只有较小的范围，那么在这个列上建立索引会大大提高性能。但是，如果这个列包含大量不同的值，或者数据分散和查询模式导致相同的索引值在大量行上出现，那么建立索引的性能收益可能不值得索引的维护代价。

2.2 哈希索引

哈希索引是一种使用哈希值的数据结构，可以快速查找匹配值。当你的表具有重复值列时，哈希索引可能是一种更好的选择。由于哈希值是根据这些列中的数据计算的，因此如果列中的数据较为分散，则哈希索引的效果更好。但是，哈希索引的弊端是当需要执行范围查询时，它不再有用。

例如，在上面的“orders”表中，如果你发现查询经常使用“customer_id”列，并且多个订单通常属于同一客户，那么你可以考虑使用哈希索引来代替 B 树索引。

CREATE TABLE orders (
    id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    INDEX hash_customer_id (customer_id USING HASH)
);

在上面的例子中，“hash_customer_id”索引使用哈希算法在相同的“customer_id”值上构建哈希值。此外，您还可以使用 InnoDB 存储引擎提供的“INVISIBLE”选项将哈希索引设为不可见。这可以避免一些查询错误地选择了不适当的索引。

ALTER TABLE orders ALTER INDEX hash_customer_id INVISIBLE;

2.3 在多个列上建立索引

当您需要在包含重复值的列上建立索引时，您可以考虑在此列以及它的一个或多个相关列上同时建立索引。这样，就可以将索引的取值范围限制在少量行上。例如，在“orders”表中，您可以在“customer_id”列和“order_date”列上同时建立索引：

CREATE TABLE orders (
    id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_date DATE,
    INDEX idx_customer_date (customer_id, order_date)
);

在上面的例子中，建立了一个名为“idx_customer_date”的索引，同时包含了“customer_id”和“order_date”列。这个索引可以加快根据顾客和日期范围查找订单的速度。

3. 实际案例

现实中有很多例子，可以演示在处理具有重复值的列时优化索引的重要性。让我们看一下一个名为“sales”的销售表，其中包含“product_id”和“sales_date”的重复值。我们可以在这两列上建立一个复合索引来优化查询性能。

3.1 创建表格

首先，我们创建一个名为“sales”的表格，它包含了重复的“product_id”和“sales_date”列。

CREATE TABLE sales (
  id INT PRIMARY KEY,
  product_id INT NOT NULL,
  sales_date DATE NOT NULL,
  sales_amount INT NOT NULL
);

然后，我们插入一些随机数据，以便测试查询：

INSERT INTO sales (id, product_id, sales_date, sales_amount)
SELECT ix, FLOOR(RAND()*10)+1, DATE_SUB(NOW(), INTERVAL ix DAY), FLOOR(RAND()*1000)
FROM seq_1_to_1000;

在这个例子中，seq_1_to_1000 是一个包含 1 到 1000 的数字序列的表。RAND() 函数用于生成随机的产品 ID 和销售日期，而 FLOOR() 函数用于生成随机的销售额。

3.2 创建索引

现在，我们可以在“product_id”和“sales_date”列上创建一个复合索引，以便加速查询操作。

CREATE INDEX idx_product_sales ON sales (product_id, sales_date);

在这个例子中，我们使用 CREATE INDEX 语句在表“sales”上创建了一个名为“idx_product_sales”的索引，它包含了两个列，“product_id”和“sales_date”。

3.3 测试查询

在完成索引的创建后，我们可以对“sales”表进行几个查询，以测试索引的性能。例如，我们可以查找某个产品在某个日期范围内的销售总额：

SELECT SUM(sales_amount) FROM sales
WHERE product_id = 1 AND sales_date BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-31';

在这个查询中，我们使用了“product_id”和“sales_date”列的限制器，让查询只针对包含“product_id”等于 1 并且“sales_date”在 2022 年 1 月之间的行。如果没有索引，MySQL 将不得不扫描整个表来获取这些行，显著降低查询性能。但通过使用复合索引，我们可以迅速找出符合条件的行，而无需扫描整个表。

总结

建立索引是提高 MySQL 数据库查询性能的有效手段，但对包含重复值的列建立索引可能会带来性能问题。本文介绍了一些策略和技巧，帮助您在处理具有重复值的列时优化索引。重点强调了在多个列上建立索引，使用哈希索引，权衡索引和查询拓展性能之间的关系等方法。在实际开发中，需要结合具体问题来选择适当的策略，以达到最佳的查询性能。