MySQL5.7及以上版本提供直接查詢?nèi)哂嗨饕?、重?fù)索引和未使用過(guò)索引的視圖,直接查詢即可。
查詢?nèi)哂嗨饕⒅貜?fù)索引
select * sys.from schema_redundant_indexes;
查詢未使用過(guò)的索引
select * from sys.schema_unused_indexes;
如果想在5.6和5.5版本使用,將視圖轉(zhuǎn)換成SQL語(yǔ)句查詢即可
查詢?nèi)哂嗨饕?、重?fù)索引
select a.`table_schema`,a.`table_name`,a.`index_name`,a.`index_columns`,b.`index_name`,b.`index_columns`,concat('ALTER TABLE `',a.`table_schema`,'`.`',a.`table_name`,'` DROP INDEX `',a.`index_name`,'`') from ((select `information_schema`.`statistics`.`TABLE_SCHEMA` AS `table_schema`,`information_schema`.`statistics`.`TABLE_NAME` AS `table_name`,`information_schema`.`statistics`.`INDEX_NAME` AS `index_name`,max(`information_schema`.`statistics`.`NON_UNIQUE`) AS `non_unique`,max(if(isnull(`information_schema`.`statistics`.`SUB_PART`),0,1)) AS `subpart_exists`,group_concat(`information_schema`.`statistics`.`COLUMN_NAME` order by `information_schema`.`statistics`.`SEQ_IN_INDEX` ASC separator ',') AS `index_columns` from `information_schema`.`statistics` where ((`information_schema`.`statistics`.`INDEX_TYPE` = 'BTREE') and (`information_schema`.`statistics`.`TABLE_SCHEMA` not in ('mysql','sys','INFORMATION_SCHEMA','PERFORMANCE_SCHEMA'))) group by `information_schema`.`statistics`.`TABLE_SCHEMA`,`information_schema`.`statistics`.`TABLE_NAME`,`information_schema`.`statistics`.`INDEX_NAME`) a join (select `information_schema`.`statistics`.`TABLE_SCHEMA` AS `table_schema`,`information_schema`.`statistics`.`TABLE_NAME` AS `table_name`,`information_schema`.`statistics`.`INDEX_NAME` AS `index_name`,max(`information_schema`.`statistics`.`NON_UNIQUE`) AS `non_unique`,max(if(isnull(`information_schema`.`statistics`.`SUB_PART`),0,1)) AS `subpart_exists`,group_concat(`information_schema`.`statistics`.`COLUMN_NAME` order by `information_schema`.`statistics`.`SEQ_IN_INDEX` ASC separator ',') AS `index_columns` from `information_schema`.`statistics` where ((`information_schema`.`statistics`.`INDEX_TYPE` = 'BTREE') and (`information_schema`.`statistics`.`TABLE_SCHEMA` not in ('mysql','sys','INFORMATION_SCHEMA','PERFORMANCE_SCHEMA'))) group by `information_schema`.`statistics`.`TABLE_SCHEMA`,`information_schema`.`statistics`.`TABLE_NAME`,`information_schema`.`statistics`.`INDEX_NAME`) b on(((a.`table_schema` = b.`table_schema`) and (a.`table_name` = b.`table_name`)))) where ((a.`index_name` > b.`index_name`) and (((a.`index_columns` = b.`index_columns`) and ((a.`non_unique` > b.`non_unique`) or ((a.`non_unique` = b.`non_unique`) and (if((a.`index_name` = 'PRIMARY'),'',a.`index_name`) > if((b.`index_name` = 'PRIMARY'),'',b.`index_name`))))) or ((locate(concat(a.`index_columns`,','),b.`index_columns`) = 1) and (a.`non_unique` = 1)) or ((locate(concat(b.`index_columns`,','),a.`index_columns`) = 1) and (b.`non_unique` = 0))));
查詢未使用過(guò)的索引
select `information_schema`.`statistics`.`TABLE_SCHEMA` AS `table_schema`,`information_schema`.`statistics`.`TABLE_NAME` AS `table_name`,`information_schema`.`statistics`.`INDEX_NAME` AS `index_name`,max(`information_schema`.`statistics`.`NON_UNIQUE`) AS `non_unique`,max(if(isnull(`information_schema`.`statistics`.`SUB_PART`),0,1)) AS `subpart_exists`,group_concat(`information_schema`.`statistics`.`COLUMN_NAME` order by `information_schema`.`statistics`.`SEQ_IN_INDEX` ASC separator ',') AS `index_columns` from `information_schema`.`statistics` where ((`information_schema`.`statistics`.`INDEX_TYPE` = 'BTREE') and (`information_schema`.`statistics`.`TABLE_SCHEMA` not in ('mysql','sys','INFORMATION_SCHEMA','PERFORMANCE_SCHEMA'))) group by `information_schema`.`statistics`.`TABLE_SCHEMA`,`information_schema`.`statistics`.`TABLE_NAME`,`information_schema`.`statistics`.`INDEX_NAME`
補(bǔ)充:mysql ID 取余索引_mysql重復(fù)索引、冗余索引、未使用索引的定義和查找
1.冗余和重復(fù)索引
mysql允許在相同列上創(chuàng)建多個(gè)索引,無(wú)論是有意還是無(wú)意,mysql需要單獨(dú)維護(hù)重復(fù)的索引,并且優(yōu)化器在優(yōu)化查詢的時(shí)候也需要逐個(gè)地進(jìn)行考慮,這會(huì)影響性能。重復(fù)索引是指的在相同的列上按照相同的順序創(chuàng)建的相同類型的索引,應(yīng)該避免這樣創(chuàng)建重復(fù)所以,發(fā)現(xiàn)以后也應(yīng)該立即刪除。但,在相同的列上創(chuàng)建不同類型的索引來(lái)滿足不同的查詢需求是可以的。
冗余索引和重復(fù)索引有一些不同,如果創(chuàng)建了索引(a,b),再創(chuàng)建索引(a)就是冗余索引,因?yàn)檫@只是前面一個(gè)索引的前綴索引,因此(a,b)也可以當(dāng)作(a)來(lái)使用,但是(b,a)就不是冗余索引,索引(b)也不是,因?yàn)閎不是索引(a,b)的最左前綴列,另外,其他不同類型的索引在相同列上創(chuàng)建(如哈希索引和全文索引)不會(huì)是btree索引的冗余索引。
另外:對(duì)于二級(jí)索引(a,id),id是主鍵,對(duì)于innodb來(lái)說(shuō),主鍵列已經(jīng)包含在二級(jí)索引中了,所以這個(gè)也是冗余索引。大多數(shù)情況下都不需要冗余索引,應(yīng)該盡量擴(kuò)展已有的索引而不是創(chuàng)建新索引,但也有時(shí)候處于性能方面的考慮需要冗余索引,因?yàn)閿U(kuò)展已有的索引會(huì)導(dǎo)致其變得太大,從而影響其他使用該索引的查詢性能。如:如果在整數(shù)列上有一個(gè)索引,現(xiàn)在需要額外增加一個(gè)很長(zhǎng)的varchar列來(lái)擴(kuò)展該索引,那么性可能會(huì)急劇下降,特別是有查詢把這個(gè)索引當(dāng)作覆蓋索引,或者這是myisam表并且有很多范圍查詢的時(shí)候(由于myisam的前綴壓縮)。
如:表userinfo,myisam引擎,有100W行記錄,每個(gè)state_id值大概2W行,在state_id列有一個(gè)索引對(duì)下面的查詢有用:如:select count(*) from userinfo where state_id=5;測(cè)試每秒115次QPS
對(duì)于下面的查詢這個(gè)state_id列的索引就不太頂用了,每秒QPS是10次
select state_id,city,address from userinfo where state_id=5;
如果把state_id索引擴(kuò)展為(state_id,city,address),那么第二個(gè)查詢的性能更快了,但是第一個(gè)查詢卻變慢了,如果要兩個(gè)查詢都快,那么就必須要把state_id列索引進(jìn)行冗余了。但如果是innodb表,不冗余state_id列索引對(duì)第一個(gè)查詢的影響并不明顯,因?yàn)閕nnodb沒(méi)有使用索引壓縮,myisam和innmodb表使用不同的索引策略的select查詢的qps測(cè)試結(jié)果(以下測(cè)試數(shù)據(jù)僅供參考):
只有state_id列索引 只有state_id_2索引 同時(shí)有兩個(gè)索引
myisam,第一個(gè)查詢 114.96 25.40 112.19
myisam,第二個(gè)查詢 9.97 16.34 16.37
innodb,第一個(gè)查詢 108.55 100.33 107.97
innodb,第二個(gè)查詢 12.12 28.04 28.06
從上圖中可以看出,兩個(gè)索引都有的時(shí)候,缺點(diǎn)是成本更高,下面是在不同的索引策略時(shí)插入innodb和myisam表100W行數(shù)據(jù)的速度(以下測(cè)試數(shù)據(jù)僅供參考):
只有state_id列索引 同時(shí)有兩個(gè)索引
innodb,對(duì)有兩個(gè)索引都有足夠的內(nèi)容的時(shí)候 80秒 136秒
myisam,只有一個(gè)索引有足夠的內(nèi)容的時(shí)候 72秒 470秒
可以看到,不論什么引擎,索引越多,插入速度越慢,特別是新增索引后導(dǎo)致達(dá)到了內(nèi)存瓶頸的時(shí)候。解決冗余索引和重復(fù)索引的方法很簡(jiǎn)單,刪除這些索引就可以了,但首先要做的是找出這樣的索引,可以通過(guò)一些復(fù)雜的訪問(wèn)information_schema表的查詢來(lái)找,不過(guò)還有兩個(gè)更簡(jiǎn)單的方法,使用:shlomi noach的common_schema中的一些視圖來(lái)定位,也可以使用percona toolkit中的pt-dupulicate-key-checker工具,該工具通過(guò)分析表結(jié)構(gòu)來(lái)找出冗余和重復(fù)的索引,對(duì)于大型服務(wù)器來(lái)說(shuō),使用外部的工具更合適,如果服務(wù)器上有大量的數(shù)據(jù)或者大量的表,查詢information_schema表可能會(huì)導(dǎo)致性能問(wèn)題。建議使用pt-dupulicate-key-checker工具。
在刪除索引的時(shí)候要非常小心:
如果在innodb引擎表上有where a=5 order by id這樣的查詢,那么索引(a)就會(huì)很有用,索引(a,b)實(shí)際上是(a,b,id)索引,這個(gè)索引對(duì)于where a=5 order by id這樣的查詢就無(wú)法使用索引做排序,而只能使用文件排序了。所以,建議使用percona工具箱中的pt-upgrade工具來(lái)仔細(xì)檢查計(jì)劃中的索引變更。
2. 未使用的索引
除了冗余索引和重復(fù)索引,可能還會(huì)有一些服務(wù)器永遠(yuǎn)不使用的索引,這樣的索引完全是累贅,建議考慮刪除,有兩個(gè)工具可以幫助定位未使用的索引:
A:在percona server或者mariadb中先打開(kāi)userstat=ON服務(wù)器變量,默認(rèn)是關(guān)閉的,然后讓服務(wù)器運(yùn)行一段時(shí)間,再通過(guò)查詢information_schema.index_statistics就能查到每個(gè)索引的使用頻率。
B:使用percona toolkit中的pt-index-usage工具,該工具可以讀取查詢?nèi)罩荆?duì)日志中的每個(gè)查詢進(jìn)行explain操作,然后打印出關(guān)羽索引和查詢的報(bào)告,這個(gè)工具不僅可以找出哪些索引是未使用的,還可以了解查詢的執(zhí)行計(jì)劃,如:在某些情況下有些類似的查詢的執(zhí)行方式不一樣,這可以幫助定位到那些偶爾服務(wù)器質(zhì)量差的查詢,該工具也可以將結(jié)果寫(xiě)入到mysql的表中,方便查詢結(jié)果。
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。
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