目錄

• 1. 前綴索引與全部索引概念
• 2. 前綴索引與全部索引數據結構
• 3. 前綴索引與全部索引引執行流程
• 4. 前綴索引長度如何取舍
• 5. 前綴索引對覆蓋索引的影響
• 6. 其他解決方案
• 7. 梳理總結

1. 前綴索引與全部索引概念

怎么給字符串字段加索引？現在，幾乎所有的系統都支持郵箱登錄，如何在郵箱這樣的字段上建立合理的索引，是我們今天要討論的問題。

假設，你現在維護一個支持郵箱登錄的系統，用戶表是這么定義的

create table SUser(ID bigint unsigned primary key,email varchar(64),name varchar(64),...)engine=innodb;

由于要使用郵箱登錄，所以業務代碼中一定會出現類似于這樣的語句：

select f1, f2 from SUser where email="xxx";

我們知道，如果email這個字段上沒有索引，那么這個語句就只能做全表掃描。

MySQL支持全部索引與前綴索引。MySQL是支持前綴索引的，也就是說，你可以定義字符串的一部分作為索引。默認地，如果你創建索引的語句不指定前綴長度，那么索引就會包含整個字符串。

比如，這兩個在email字段上創建索引的語句：

-- 全部索引，索引字段為email整個字符串alter table SUser add index index1(email);-- 前綴索引，6表示索引字段為email的前6位alter table SUser add index index2(email(6));

第一個語句創建的index1索引里面，包含了每個記錄的整個字符串；而第二個語句創建的index2索引里面，對于每個記錄都是只取前6個字節。

2. 前綴索引與全部索引數據結構

這兩種不同的定義在數據結構和存儲上有什么區別呢？如圖2和3所示，就是這兩個索引的示意圖。
mysql全部索引數據結構

mysql前綴索引數據結構

從圖中你可以看到，由于email(6)這個索引結構中每個郵箱字段都只取前6個字節（即：zhangs），所以占用的空間會更小，這就是使用前綴索引的優勢。但，這同時帶來的損失是，可能會增加額外的記錄掃描次數。

3. 前綴索引與全部索引引執行流程

接下來，我們再看看下面這個語句，在這兩個索引定義下分別是怎么執行的。
如 index1（即email整個字符串的索引結構），執行順序是這樣的：

• 從index1索引樹找到滿足索引值是’zhangssxyz@xxx.com’的這條記錄，取得ID2的值；
• 到主鍵上查到主鍵值是ID2的行，判斷email的值是正確的，將這行記錄加入結果集；
• 取index1索引樹上剛剛查到的位置的下一條記錄，發現已經不滿足email='zhangssxyz@xxx.com’的條件了，循環結束。

這個過程中，只需要回主鍵索引取一次數據，所以系統認為只掃描了一行。

如 index2（即email(6)索引結構），執行順序是這樣的：

• 從index2索引樹找到滿足索引值是’zhangs’的記錄，找到的第一個是ID1；
• 到主鍵上查到主鍵值是ID1的行，判斷出email的值不是’zhangssxyz@xxx.com’，這行記錄丟棄；
• 取index2上剛剛查到的位置的下一條記錄，發現仍然是’zhangs’，取出ID2，再到ID索引上取整行然后判斷，這次值對了，將這行記錄加入結果集；
• 重復上一步，直到在idxe2上取到的值不是’zhangs’時，循環結束。

在這個過程中，要回主鍵索引取4次數據，也就是掃描了4行。

通過這個對比，你很容易就可以發現，使用前綴索引后，可能會導致查詢語句讀數據的次數變多。

4. 前綴索引長度如何取舍

對于這個查詢語句來說，如果你定義的index2不是email(6)而是email(7），也就是說取email字段的前7個字節來構建索引的話，即滿足前綴’zhangss’的記錄只有一個，也能夠直接查到ID2，只掃描一行就結束了。
也就是說使用前綴索引，定義好長度，就可以做到既節省空間，又不用額外增加太多的查 使詢成本。
于是，你就有個問題：當要給字符串創建前綴索引時，有什么方法能夠確定我應該使用多長的前綴呢？實際上，我們在建立索引時關注的是區分度，區分度越高越好。因為區分度越高，意味著重復的鍵值越少。因此，我們可以通過統計索引上有多少個不同的值來判斷要使用多長的前綴。

首先，你可以使用下面這個語句，算出這個列上有多少個不同的值：

select count(distinct email) as L from SUser;

然后，依次選取不同長度的前綴來看這個值，比如我們要看一下4~7個字節的前綴索引，可以用這個語句：

selectcount(distinct left(email,4)）as L4,count(distinct left(email,5)）as L5,count(distinct left(email,6)）as L6,count(distinct left(email,7)）as L7,from SUser;

當然，使用前綴索引很可能會損失區分度，所以你需要預先設定一個可以接受的損失比例，比如5%。然后，在返回的L4~L7中，找出不小于 L * 95%的值，假設這里L6、L7都滿足，你就可以選擇前綴長度為6。

5. 前綴索引對覆蓋索引的影響

前面我們說了使用前綴索引可能會增加掃描行數，這會影響到性能。其實，前綴索引的影響不止如此，我們再看一下另外一個場景。

你先來看看這個SQL語句

select id,email from SUser where email="zhangssxyz@xxx.com";

與前面例子中的SQL語句

select id,name,email from SUser where email="zhangssxyz@xxx.com";

id是主鍵，email是索引，name不是索引的情況下，先說結論，當email是全部索引的時候第一個sql會走覆蓋索引，第二個不會走覆蓋索引，當email為前綴索引的時候哪怕前綴為全部字符串長度依然無法走覆蓋索引。

所以，如果使用index1（即email整個字符串的索引結構）的話，可以利用覆蓋索引，從index1查到結果后直接就返回了，不需要回到ID索引再去查一次。而如果使用index2（即email(6)索引結構）的話，就不得不回到ID索引再去判斷email字段的值。

即使你將index2的定義修改為email(18)的前綴索引，這時候雖然index2已經包含了所有的信息，但InnoDB還是要回到id索引再查一下，因為系統并不確定前綴索引的定義是否截斷了完整信息。

也就是說，使用前綴索引就用不上覆蓋索引對查詢性能的優化了，這也是你在選擇是否使用前綴索引時需要考慮的一個因素。

6. 其他解決方案

對于類似于郵箱這樣的字段來說，使用前綴索引的效果可能還不錯。但是，遇到前綴的區分度不夠好的情況時，我們要怎么辦呢？

比如，我們國家的身份證號，一共18位，其中前6位是地址碼，所以同一個縣的人的身份證號前6位一般會是相同的。假設你維護的數據庫是一個市的公民信息系統，這時候如果對身份證號做長度為6的前綴索引的話，這個索引的區分度就非常低了。按照我們前面說的方法，可能你需要創建長度為12以上的前綴索引，才能夠滿足區分度要求。但是，索引選取的越長，占用的磁盤空間就越大，相同的數據頁能放下的索引值就越少，搜索的效率也就會越低。

那么，如果我們能夠確定業務需求里面只有按照身份證進行等值查詢的需求，還有沒有別的處理方法呢？這種方法，既可以占用更小的空間，也能達到相同的查詢效率。答案是，有的。

第一種方式是使用倒序存儲。 第 如果你存儲身份證號的時候把它倒過來存，每次查詢的時候，你可以這么寫：

select field_list from t where id_card = reverse("input_id_card_string");

由于身份證號的最后6位沒有地址碼這樣的重復邏輯，所以最后這6位很可能就提供了足夠的區分度。當然了，實踐中你不要忘記使用count(distinct)方法去做個驗證。

第二種方式是使用 第 hash h 字段。 字 你可以在表上再創建一個整數字段，來保存身份證的校驗碼，同時在這個字段上創建索引。

 alter table t add id_card_crc int unsigned, add index(id_card_crc);

然后每次插入新記錄的時候，都同時用crc32()這個函數得到校驗碼填到這個新字段。由于校驗碼可能存在沖突，也就是說兩個不同的身份證號通過crc32()函數得到的結果可能是相同的，所以你的查詢語句where部分要判斷id_card的值是否精確相同。

select field_list from t where id_card_crc=crc32("input_id_card_string") and id_card="input_id_card_string"

這樣，索引的長度變成了4個字節，比原來小了很多。

接下來，我們再一起看看使用倒序存儲和使用 使 hash h 字段這兩種方法的異同點。 字首先，它們的相同點是，都不支持范圍查詢。倒序存儲的字段上創建的索引是按照倒序字符串的方式排序的，已經沒有辦法利用索引方式查出身份證號碼在[ID_X, ID_Y]的所有市民了。同樣地，hash字段的方式也只能支持等值查詢。

它們的區別，主要體現在以下三個方面：

• 從占用的額外空間來看，倒序存儲方式在主鍵索引上，不會消耗額外的存儲空間，而hash字段方法需要增加一個字段。當然，倒序存儲方式使用4個字節的前綴長度應該是不夠的，如果再長一點，這個消耗跟額外這個hash字段也差不多抵消了。
• 在CPU消耗方面，倒序方式每次寫和讀的時候，都需要額外調用一次reverse函數，而hash字段的方式需要額外調用一次crc32()函數。如果只從這兩個函數的計算復雜度來看的話，reverse函數額外消耗的CPU資源會更小些。
• 從查詢效率上看，使用hash字段方式的查詢性能相對更穩定一些。因為crc32算出來的值雖然有沖突的概率，但是概率非常小，可以認為每次查詢的平均掃描行數接近1。而倒序存儲方式畢竟還是用的前綴索引的方式，也就是說還是會增加掃描行數。

7. 梳理總結

總體來說的話全部索引會占用一部分空間，但是可以走覆蓋索引，區分度比較高，減少回表次數，前綴索引雖然減少了部分空間，但是需要平衡區分度，而且需要時刻關注表中索引字段的變化，因為隨著數據的變化區分度也會變化，可能原來前綴6個字段區分度就能達到95%以上，但是隨著數據增加前6個字段只能達到60%的區分度，另外一點就是覆蓋索引無法使用，雖然倒敘或者hash能解決空間問題，但是又會產生新的問題，比如需要函數，增加字段等，是查詢效率降低，折中選擇全部索引會更加穩妥，效率更高，當然對于特定的字符串比如自己公司email，前6位足夠區分，而且后續不會有改動，這時前綴索引既能減少空間占用，又能達到與全部索引一樣的效果，使用前綴會更好。具體使用場景一定是結合具體的業務場景選擇。

到此這篇關于MySQL字符串前綴索引使用的文章就介紹到這了,更多相關MySQL字符串前綴索引內容請搜索以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持！