本篇内容主要讲解“如何理解MySQL索引cardinalit”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何理解MySQL索引cardinalit”吧!

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查看一个表的索引：

mysql> show index from rank_item;
+-----------+------------+--------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table     | Non_unique | Key_name           | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+-----------+------------+--------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| rank_item |          0 | PRIMARY            |            1 | id          | A         |     5665508 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
| rank_item |          1 | idx_city_category  |            1 | city        | A         |        2713 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
| rank_item |          1 | idx_city_category  |            2 | category    | A         |        3798 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
| rank_item |          1 | idx_artisan_id     |            1 | artisan_id  | A         |       33916 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
| rank_item |          1 | index_weight       |            1 | weight      | A         |       11680 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
| rank_item |          1 | product_id_plan_id |            1 | product_id  | A         |     1480432 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
| rank_item |          1 | product_id_plan_id |            2 | plan_id     | A         |     5590288 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
| rank_item |          1 | idx_cat_ci_art     |            1 | category    | A         |        3170 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
| rank_item |          1 | idx_cat_ci_art     |            2 | city        | A         |       11417 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
| rank_item |          1 | idx_cat_ci_art     |            3 | artisan_id  | A         |       46514 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
| rank_item |          1 | idx_ca_ci_pid_wei  |            1 | category    | A         |        3187 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
| rank_item |          1 | idx_ca_ci_pid_wei  |            2 | city        | A         |       10869 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
| rank_item |          1 | idx_ca_ci_pid_wei  |            3 | plan_id     | A         |       17403 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
| rank_item |          1 | idx_ca_ci_pid_wei  |            4 | weight      | A         |      659306 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
+-----------+------------+--------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+

      上面有一个属性Cardinality，可以通过观察它来评估索引是否合理。它会估计索引中不重复记录，如果这个相对值很小，可能就要评估索引是否有意义。

       查看表的总行数：

mysql> select count(*) as total from rank_item;
+---------+
| total   |
+---------+
| 5581872 |
+---------+

观察以下信息：

id列：Cardinality/total=5608506/5581872=1.005

city列：Cardinality/total=2713/5581872=0.0000486

category列：Cardinality/total=3170/5581872=0.0000568

       列id由于是主键，通过cardinality估算出来的值/总数接近于1；而另外2个索引列，估算出来的值/总数都趋近于0。估算出来的值/总数=占比，我们称占比为相对值。

通过上面表格做一个大胆推测，查询id列是很快，查询另外2列是很慢；现在我们看下相应的执行计划。

mysql> explain select * from rank_item where id=2419;
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table     | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | rank_item | NULL       | const | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> explain select * from rank_item where city=4967;
+----+-------------+-----------+------------+------+-------------------+-------------------+---------+-------+--------+----------+-------+
| id | select_type | table     | partitions | type | possible_keys     | key               | key_len | ref   | rows   | filtered | Extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+-------------------+-------------------+---------+-------+--------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | rank_item | NULL       | ref  | idx_city_category | idx_city_category | 4       | const | 556680 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-----------+------------+------+-------------------+-------------------+---------+-------+--------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.04 sec)

      但是发现都会走索引，而且ref都是const。难道是cardinality不准？是的，因为它是一个预估值！

cardinality是怎么预估的？

      上面提到cardinality是索引中不重复记录的预估值，那么它是怎么实现的呢？由于Mysql的B+索引在每个存储引擎中实现的都不一样，所以cardinality干脆放到存储引擎层面实现的！

对于innodb来说，达到以下2点就会重新计算cardinality

• 如果表中1/16的数据发生变化 

• 如果stat_modified_counter>200 000 0000

       这是为什么呢？因为真实环境中，索引的更新可能非常频繁，比如一个表中数据的插入，更新，删除等，每次都去统计cardinality会带来很大的负担；另外如果是一个大表，统计一次可能非常耗时。基于此，采用基于上面2个条件的"抽样"统计的方式。

那上面2种有什么区别呢？

       如果表中1/16数据发生变化则会更新；第2种情况比较特别，如果某一千数据频繁更新，但是数据并没有增加，则第一种无法适用，所以设置stat_modified_counter为发生变化的次数；如果次数达到200 000 0000，也会更新统计值。

那具体是如何采样统计的呢？

• 获取B+树叶子节点的数据，记为A

• 随机获得B+树索引中8个叶子节点。统计每个页不同记录的个数，分别记为P1,P2...P8

• 计算cardinality = (P1+P2+...P8)A/8

从而得出索引中不同记录的数量。从上面可以发现，有2个问题

1、由于是随机采样的方式，所以会出现，连续2次统计，数量都不同。只有在表数据非常少，叶子节点不多于8个时，每次采样都是取到相同的页，统计值才会相同。
2、由于统计值是基于上面2个条件去更新的，可能出现系统运行了一段时间之后，数据发生了很大变化，统计值偏差比较大了，那么索引的效率会下降。

那对于问题2，该怎么处理呢？

手动更新统计值

       如果系统运行一段时间之后，我们可以通过执行下面的sql，重新计算cardinality值。

analyze table tablename;

不过，如果表很大，重新统计可能会非常耗时间，建议对于核心表，在非高峰时段操作

选择性

       现在又回到前面的例子，我们通过观察执行计划发现，不论cardinality大小，相对值大小，发现还是会走索引，那为什么要说对于相对值非常小的不建议建索引呢？这就涉及到一个选择性的问题

       比如有一个用户表，有一列性别sex，现在要查询所以性别为male的用户(假定只有男人-male，女人-female，没有其它不明性别),可能的sql：

select * from user where sex = 'M';

          对于这个sql，虽然sex上有索引，但是执行的时候，读取的数据可能会超过一半，甚至在极端情况下(比如程序员的网站)，大部分数据都需要读取，所以还是会走全表扫描，这种数据称为低选择性。反之，如果是高选择性的，建议建索引 ，比如user表中用户，一般来说很少重复；

到此，相信大家对“如何理解MySQL索引cardinalit”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

新闻名称：如何理解MySQL索引cardinalit-创新互联
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