MySQLのカバーインデックスに関する知識ポイントのまとめ

MySQLのカバーインデックスに関する知識ポイントのまとめ

インデックスにクエリする必要があるすべてのフィールドの値が含まれている(またはカバーしている)場合、そのインデックスは「カバーリング インデックス」と呼ばれます。

カバーリング インデックスは、クエリのパフォーマンスを大幅に向上できる非常に強力なツールです。データを読み取るのではなく、インデックスを読み取るだけで済みます。次の利点があります。

1. インデックス エントリは通常レコードよりも小さいため、MySQL がアクセスするデータも少なくなります。

2. インデックスは値のサイズによって保存されるため、ランダム アクセス レコードよりも I/O が少なくなります。

3. データ エンジンはインデックスをより適切にキャッシュできます。たとえば、MyISAM はインデックスのみをキャッシュします。

4. InnoDB はクラスター化インデックスを使用してデータを整理するため、カバーリング インデックスは InnoDB に特に役立ちます。クエリに必要なデータがセカンダリ インデックスに含まれている場合は、クラスター化インデックスで検索する必要はありません。

制限:

1. カバーリング インデックスはどのインデックス タイプにも適用できません。インデックスには列の値を格納する必要があります。

2. ハッシュ インデックスとフルテキスト インデックスには値が保存されないため、MySQL では BTree のみを使用できます。

3. ストレージ エンジンによってカバーリング インデックスの実装方法は異なり、すべてのストレージ エンジンがカバーリング インデックスをサポートしているわけではありません。

4. カバーリング インデックスを使用する場合は、SELECT リスト値から必要な列を必ず選択してください。SELECT * は使用しないでください。すべてのフィールドをまとめてインデックスすると、インデックス ファイルが大きくなりすぎて、クエリのパフォーマンスが低下します。

知識ポイントの拡張:

1. 2つのパス

実装方法は、まずソートするフィールドと、関連する行データを直接見つけることができるポインタ情報を取得し、次に設定されたメモリ(パラメータ sort_buffer_size で設定)内でソートします。ソートが完了したら、行ポインタ情報を通じて必要な列を再度取得します。

注: このアルゴリズムは 4.1 より前に使用されています。データに 2 回アクセスする必要があります。特に、2 回目の読み取り操作では、多数のランダム I/O 操作が発生します。一方、メモリオーバーヘッドは小さい

2. シングルパスアルゴリズム

このアルゴリズムは、必要なすべての列を一度に取り出し、メモリ内で並べ替えて、結果を直接出力します。注: このアルゴリズムは、MySQL 4.1 以降で使用されています。 I/O 操作の回数が減り、効率が向上しますが、大きなメモリ オーバーヘッドも発生します。不要な列を削除すると、ソート処理に必要なメモリが大幅に浪費されます。 MySQL 4.1 以降のバージョンでは、max_length_for_sort_data パラメータを設定することで、MySQL が最初のソート アルゴリズムを選択するか、2 番目のソート アルゴリズムを選択するかを制御できます。取得されたすべての大きなフィールドの合計サイズが max_length_for_sort_data 設定より大きい場合、MySQL は最初のソート アルゴリズムを使用することを選択します。それ以外の場合は、2 番目のソート アルゴリズムを選択します。ソートのパフォーマンスを最大限に向上させるには、当然のことながら 2 番目のソート アルゴリズムを使用することをお勧めします。そのため、クエリでは必要な列のみを取得することが非常に重要です。

結合操作をソートするときに、ORDER BY が最初のテーブルの列のみを参照する場合、MySQL はテーブルに対してファイルソート操作を実行してから結合を実行します。この場合、EXPLAIN は「Using filesort」を出力します。それ以外の場合、MySQL はクエリ結果セット用に一時テーブルを生成し、結合が完了した後にファイルソート操作を実行する必要があります。この場合、EXPLAIN は「Using temporary; Using filesort」を出力します。

上記は、MySQL のカバーリングインデックスに関するナレッジポイントのまとめの詳細内容です。MySQL のカバーリングインデックスとは何かについての詳細は、123WORDPRESS.COM の他の関連記事にも注目してください。

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