原創(chuàng)作者：楊濤濤

---

我們今天來介紹下 MySQL 8.0 引入的新特性：倒序索引。

MySQL長期以來對(duì)索引的建立只允許正向asc存儲(chǔ)，就算建立了desc，也是忽略掉。

比如對(duì)于以下的查詢，無法發(fā)揮索引的最佳性能。

• 查詢一：

select * from tb1 where f1 = ... order by id desc;

• 查詢二：

select * from tb1 where f1 = ... order by f1 asc , f2 desc;

那對(duì)于上面的查詢，尤其是數(shù)據(jù)量和并發(fā)到一定峰值的時(shí)候，則對(duì)OS的資源消耗非常大。一般這樣的SQL在查詢計(jì)劃里面會(huì)出現(xiàn)using filesort等狀態(tài)。

比如針對(duì)下面的表t1，針對(duì)字段rank1有兩個(gè)索引，一個(gè)是正序的，一個(gè)是反序的。不過在MySQL 8.0 之前的版本都是按照正序來存儲(chǔ)。

按照rank1 正向排序的執(zhí)行計(jì)劃，

按照rank1 反向排序的執(zhí)行計(jì)劃，

從執(zhí)行計(jì)劃來看，反向比正向除了extra里多了Using temporary; Using filesort這兩個(gè)，其他的一模一樣。這兩個(gè)就代表中間用到了臨時(shí)表和排序，一般來說，凡是執(zhí)行計(jì)劃里用到了這兩個(gè)的，性能幾乎都不咋地。除非我這個(gè)臨時(shí)表不太大，而用于排序的buffer也足夠大，那性能也不至于太差。那這兩個(gè)選項(xiàng)到底對(duì)性能有多大影響呢？

我們分別執(zhí)行這兩個(gè)查詢，并且查看MySQL的session級(jí)的status就大概能看出些許不同。

通過以上兩張圖，我們發(fā)現(xiàn)反向的比正向的多了很多個(gè)計(jì)數(shù)，比如通過掃描的記錄數(shù)增加了10倍，而且還伴有10倍的臨時(shí)表的讀和寫記錄數(shù)。那這個(gè)開銷是非常巨大的。那以上的查詢是在MySQL 5.7 上運(yùn)行的。

MySQL 8.0 給我們帶來了倒序索引（Descending Indexes），也就是說反向存儲(chǔ)的索引。 這里不要跟搜索引擎中的倒排索引混淆了，MySQL這里只是反向排序存儲(chǔ)而已。不過這個(gè)倒序存儲(chǔ)已經(jīng)解決了很大的問題。我們再看下之前在MySQL 5.7 上運(yùn)行的例子。

我們把數(shù)據(jù)導(dǎo)入到MySQL 8.0，

再把原來的索引變?yōu)榈剐蛩饕?#xff0c;

再次看下第二個(gè)SQL的查詢計(jì)劃，

很顯然，用到了這個(gè)倒序索引 idx_rank1_desc，而這里的臨時(shí)表等的信息消失了。

當(dāng)然了，這里的組合比較多，比如我這張表的字段rank1,rank2兩個(gè)可以任意組合。

組合一：

(rank1 asc,rank2 asc);

• 組合二：

(rank1 desc,rank2 desc);

• 組合三：

(rank1 asc,rank2 desc);

• 組合四：

(rank1 desc,rank2 asc);

我把這幾個(gè)加上，適合的查詢比如：

• 查詢一：

Select * from t1 where rank1 = 11 order by rank2;

• 查詢二：

Select * from t1 where 1 order by rank1,rank2;

• 查詢?nèi)?#xff1a;

Select * from t1 where 1 order by rank1 desc,rank2;

等等，這里就不一一示范了。

歷期文章回顧

愛可生云數(shù)據(jù)庫：新特性解讀 | MySQL 8.0 新增 HINT 模式

愛可生云數(shù)據(jù)庫：新特性解讀 | MySQL 8.0 索引特性2-索引跳躍掃描

愛可生云數(shù)據(jù)庫：新特性解讀 | MySQL 8.0 索引特性1-函數(shù)索引

愛可生云數(shù)據(jù)庫：新特性解讀 | MySQL 8.0 通用表達(dá)式

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的c语言 字符串 正序再倒序_新特性解读 | MySQL 8.0 索引特性3 -倒序索引的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。