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best practices: add index best practices #20903
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| Original file line number | Diff line number | Diff line change |
|---|---|---|
| @@ -0,0 +1,319 @@ | ||
| --- | ||
| title: 管理索引和识别未使用索引的最佳实践 | ||
| summary: 了解在 TiDB 中管理和优化索引、识别并移除未使用索引的最佳实践。 | ||
| --- | ||
|
|
||
| # 管理索引和识别未使用索引的最佳实践 | ||
|
|
||
| 索引对于优化数据库查询性能至关重要,能够减少大规模数据扫描的需求。然而,随着应用的演进、业务逻辑的变化以及数据规模的增长,原有的索引设计也可能会遇到问题,包括以下两类: | ||
|
|
||
| - 未使用索引:这些索引曾经有用,但现在查询优化器已不再选择它们,却仍占用存储空间,并给写入操作带来不必要的开销。 | ||
| - 低效索引:某些索引虽然被优化器使用,但扫描的数据量远超预期,导致磁盘 I/O 增加,查询速度变慢。 | ||
|
|
||
| 如果不及时处理,这些索引问题会导致存储成本上升、性能下降和运维效率降低。在 TiDB 这样的分布式 SQL 数据库中,索引效率低下的影响更大,因为分布式查询规模大且多节点协同更复杂。因此,定期进行索引审计对于保持数据库优化至关重要。 | ||
|
|
||
| 主动识别并优化索引有助于: | ||
|
|
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| - 降低存储开销:移除未使用索引可释放磁盘空间,降低长期存储成本。 | ||
| - 提升写入性能:写密集型场景(如 `INSERT`、`UPDATE`、`DELETE`)下,移除不必要的索引维护可以提升性能。 | ||
| - 优化查询执行:高效的索引能够减少扫描的行数,从而加快查询速度、缩短响应时间。 | ||
| - 简化数据库管理:减少并优化索引可以简化备份、恢复和 schema 变更。 | ||
|
|
||
| 由于索引会随着业务逻辑的变化而不断演进,定期进行索引审计已成为数据库维护的标准流程。TiDB 提供了内置的可观测性手段,帮助你安全高效地观测、评估和优化索引。 | ||
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|
||
| TiDB v8.0.0 引入了 [`INFORMATION_SCHEMA.TIDB_INDEX_USAGE`](/information-schema/information-schema-tidb-index-usage.md) 表和 [`sys.schema_unused_indexes`](/sys-schema/sys-schema-unused-indexes.md) 表,来帮助你追踪索引使用情况,并根据运行数据做出正确判断。 | ||
|
|
||
| 本文介绍如何使用观测工具检测并移除未使用或低效索引,从而提升 TiDB 的性能与稳定性。 | ||
|
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| ## TiDB 索引优化:数据驱动的方法 | ||
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||
| 索引对于查询性能至关重要,但如果没有充分分析就移除索引,可能导致意想不到的性能回退,甚至引发系统不稳定。为确保索引管理的安全性与有效性,TiDB 提供了内置的可观测性手段,支持以下操作: | ||
|
|
||
| - 实时追踪索引使用情况:识别索引的访问频率,并判断其是否有助于性能提升。 | ||
| - 检测未使用索引:定位自数据库上次重启以来从未被使用过的索引。 | ||
| - 评估索引效率:判断索引是否能有效过滤数据,或是否导致 I/O 开销过多。 | ||
| - 安全测试索引移除:在删除索引前,可将其暂时设为不可见,确认无查询依赖该索引后再删除。 | ||
|
|
||
| TiDB 通过以下手段简化了索引优化: | ||
|
|
||
| - `INFORMATION_SCHEMA.TIDB_INDEX_USAGE`:监控索引使用模式和查询频率。 | ||
| - `sys.schema_unused_indexes`:列出自数据库上次重启以来未被使用过的索引。 | ||
| - 不可见索引:在永久删除索引之前,你可以先测试移除索引的影响。 | ||
|
|
||
| 借助这些可观测性工具,你可以放心清理冗余索引,避免性能下降风险。 | ||
|
|
||
| ## 使用 `TIDB_INDEX_USAGE` 追踪索引使用情况 | ||
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|
||
| 从 [TiDB v8.0.0](/releases/release-8.0.0.md) 开始,你可以使用 `TIDB_INDEX_USAGE` 系统表实时观测索引使用情况,帮助你优化查询性能并移除不必要的索引。 | ||
|
|
||
| 具体来说,你可以通过 `TIDB_INDEX_USAGE` 进行以下操作: | ||
|
|
||
| - 检测未使用索引:识别未被查询访问过的索引,帮助判断哪些索引可以安全移除。 | ||
| - 分析索引效率:追踪索引使用频率,评估其是否有助于提升查询执行效率。 | ||
| - 评估查询模式:了解索引对读操作、数据扫描和 KV 请求的影响。 | ||
|
|
||
| 从 [TiDB v8.4.0](/releases/release-8.4.0.md) 开始,`TIDB_INDEX_USAGE` 还包含聚簇表的主键,进一步提升了索引性能可见性。 | ||
|
|
||
| ### `TIDB_INDEX_USAGE` 关键指标 | ||
|
|
||
| 如需查看 `TIDB_INDEX_USAGE` 系统表字段,可执行以下 SQL 语句: | ||
|
|
||
| ```sql | ||
| USE INFORMATION_SCHEMA; | ||
| DESC TIDB_INDEX_USAGE; | ||
| ``` | ||
|
|
||
| ```sql | ||
| +--------------------------+-------------+------+------+---------+-------+ | ||
| | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | | ||
| +--------------------------+-------------+------+------+---------+-------+ | ||
| | TABLE_SCHEMA | varchar(64) | YES | | NULL | | | ||
| | TABLE_NAME | varchar(64) | YES | | NULL | | | ||
| | INDEX_NAME | varchar(64) | YES | | NULL | | | ||
| | QUERY_TOTAL | bigint(21) | YES | | NULL | | | ||
| | KV_REQ_TOTAL | bigint(21) | YES | | NULL | | | ||
| | ROWS_ACCESS_TOTAL | bigint(21) | YES | | NULL | | | ||
| | PERCENTAGE_ACCESS_0 | bigint(21) | YES | | NULL | | | ||
| | PERCENTAGE_ACCESS_0_1 | bigint(21) | YES | | NULL | | | ||
| | PERCENTAGE_ACCESS_1_10 | bigint(21) | YES | | NULL | | | ||
| | PERCENTAGE_ACCESS_10_20 | bigint(21) | YES | | NULL | | | ||
| | PERCENTAGE_ACCESS_20_50 | bigint(21) | YES | | NULL | | | ||
| | PERCENTAGE_ACCESS_50_100 | bigint(21) | YES | | NULL | | | ||
| | PERCENTAGE_ACCESS_100 | bigint(21) | YES | | NULL | | | ||
| | LAST_ACCESS_TIME | datetime | YES | | NULL | | | ||
| +--------------------------+-------------+------+------+---------+-------+ | ||
| 共 14 行 | ||
| ``` | ||
|
|
||
| 关于这些列的详细说明,参见 [`TIDB_INDEX_USAGE`](/information-schema/information-schema-tidb-index-usage.md)。 | ||
|
|
||
| ### 利用 `TIDB_INDEX_USAGE` 识别未使用和低效索引 | ||
|
|
||
| 本节介绍如何利用 `TIDB_INDEX_USAGE` 系统表识别未使用和低效索引。 | ||
|
|
||
| - 未使用索引: | ||
|
|
||
| - 如果 `QUERY_TOTAL = 0`,说明该索引未被任何查询使用。 | ||
| - 如果 `LAST_ACCESS_TIME` 显示的时间距今较久,说明该索引可能已无用。 | ||
|
|
||
| - 低效索引: | ||
|
|
||
| - 如果 `PERCENTAGE_ACCESS_100` 数值较大,说明存在全索引扫描,可能为低效索引。 | ||
| - 对比 `ROWS_ACCESS_TOTAL` 与 `QUERY_TOTAL`,判断索引在查询中扫描的行数是否过多。 | ||
|
|
||
| 通过 `TIDB_INDEX_USAGE` 系统表,你可以详细了解索引性能,以便移除冗余索引、优化查询执行。 | ||
|
|
||
| ### 高效使用 `TIDB_INDEX_USAGE` | ||
|
|
||
| 以下要点可以帮助你正确理解并使用 `TIDB_INDEX_USAGE` 系统表。 | ||
|
|
||
| #### 数据更新存在延迟 | ||
|
|
||
| 为降低性能影响,`TIDB_INDEX_USAGE` 的数据并非实时更新,索引使用指标可能会有最多 5 分钟的延迟。在分析查询时,需要考虑这一延迟。 | ||
|
|
||
| #### 索引使用数据不持久化 | ||
|
|
||
| `TIDB_INDEX_USAGE` 系统表的数据存储在每个 TiDB 实例的内存中,不会持久化,在节点重启后数据会丢失。 | ||
|
|
||
| #### 跟踪历史数据 | ||
|
|
||
| 你可以定期使用以下 SQL 语句导出索引使用快照: | ||
|
|
||
| ```sql | ||
| SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.TIDB_INDEX_USAGE INTO OUTFILE '/backup/index_usage_snapshot.csv'; | ||
| ``` | ||
|
|
||
| 通过比较不同时间的快照,可以进行历史追踪,帮助你发现索引使用趋势,从而做出更有依据的索引优化或清理决策。 | ||
|
|
||
| ## 使用 `CLUSTER_TIDB_INDEX_USAGE` 汇总全集群索引数据 | ||
|
|
||
| 由于 TiDB 是分布式 SQL 数据库,查询负载会分布于多个节点。每个 TiDB 节点独立追踪本地索引使用情况。为获得全局索引性能,TiDB 提供了 [`CLUSTER_TIDB_INDEX_USAGE`](/information-schema/information-schema-tidb-index-usage.md#cluster_tidb_index_usage) 系统表,汇总了所有节点的索引使用数据,确保在优化索引策略时充分考虑分布式查询负载。 | ||
|
|
||
| 不同 TiDB 节点的查询负载可能不同。某个索引在部分节点看似未被使用,但在其他节点可能仍然至关重要。如果要按查询负载对索引分析进行划分,执行以下 SQL 语句: | ||
|
|
||
| ```sql | ||
| SELECT INSTANCE, TABLE_NAME, INDEX_NAME, SUM(QUERY_TOTAL) AS total_queries | ||
| FROM INFORMATION_SCHEMA.CLUSTER_TIDB_INDEX_USAGE | ||
| GROUP BY INSTANCE, TABLE_NAME, INDEX_NAME | ||
| ORDER BY total_queries DESC; | ||
| ``` | ||
|
|
||
| 这样可以帮助判断一个索引是在所有节点上都未被使用,还是仅在特定节点未被使用,从而帮助你在删除索引时做出更明智的决策。 | ||
|
|
||
| ### `TIDB_INDEX_USAGE` 与 `CLUSTER_TIDB_INDEX_USAGE` 的区别 | ||
|
|
||
| `TIDB_INDEX_USAGE` 与 `CLUSTER_TIDB_INDEX_USAGE` 的区别如下表所示: | ||
|
|
||
| | 功能 | `TIDB_INDEX_USAGE` | `CLUSTER_TIDB_INDEX_USAGE` | | ||
| | -------------- | ----------------------------------------- | -------------------------------------------- | | ||
| | 作用范围 | 追踪单个数据库实例内的索引使用情况 | 汇总整个 TiDB 集群的索引使用情况 | | ||
| | 索引追踪 | 数据为本地实例级 | 提供集群级统一视图 | | ||
| | 主要用途 | 调试数据库实例级的索引使用情况 | 分析全局索引模式及多节点行为 | | ||
|
|
||
| ### 高效使用 `CLUSTER_TIDB_INDEX_USAGE` | ||
|
|
||
| 由于 `CLUSTER_TIDB_INDEX_USAGE` 系统表汇总了多个节点的数据,使用时需注意以下事项: | ||
|
|
||
| - 数据更新存在延迟 | ||
|
|
||
| 为将对性能的影响降到最低,`CLUSTER_TIDB_INDEX_USAGE` 不会实时更新。索引使用指标可能会有最多 5 分钟的延迟。在分析查询时,需要考虑这一延迟。 | ||
|
|
||
| - 内存存储 | ||
|
|
||
| 与 `TIDB_INDEX_USAGE` 一样,在节点重启后,储存在内存中的索引使用数据会丢失。 | ||
|
|
||
| 通过 `CLUSTER_TIDB_INDEX_USAGE`,可获得全局视角的索引行为,确保索引策略与分布式查询负载匹配。 | ||
|
|
||
| ## 使用 `schema_unused_indexes` 快速识别未使用索引 | ||
|
|
||
| 手动分析索引使用数据可能会非常耗时。为简化该过程,TiDB 提供了 [`schema_unused_indexes`](/sys-schema/sys-schema-unused-indexes.md) 系统视图,用于列出自数据库上次重启以来未被使用过的索引。 | ||
|
|
||
| 使用该视图,你可以: | ||
|
|
||
| - 快速识别不再使用的索引,降低不必要的存储成本。 | ||
| - 通过移除无用索引,加速 DML 操作(如 `INSERT`、`UPDATE`、`DELETE`)。 | ||
| - 无需手动分析查询模式,简化索引审计。 | ||
|
|
||
| 通过使用 `schema_unused_indexes`,你可以快速识别不必要的索引,轻松降低数据库开销。 | ||
|
|
||
| ### `schema_unused_indexes` 的工作原理 | ||
|
|
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| `schema_unused_indexes` 视图基于 `TIDB_INDEX_USAGE`,可以自动筛选出自上次 TiDB 重启以来查询次数为零的索引。 | ||
|
|
||
| 查询未使用索引: | ||
|
|
||
| ```sql | ||
| SELECT * FROM sys.schema_unused_indexes; | ||
| ``` | ||
|
|
||
| 返回类似如下结果: | ||
|
|
||
| ``` | ||
| +-----------------+---------------+--------------------+ | ||
| | object_schema | object_name | index_name | | ||
| +---------------- + ------------- + -------------------+ | ||
| | bookshop | users | nickname | | ||
| | bookshop | ratings | uniq_book_user_idx | | ||
| +---------------- + ------------- + -------------------+ | ||
| ``` | ||
|
|
||
| ### 使用 `schema_unused_indexes` 的注意事项 | ||
|
|
||
| 使用 `schema_unused_indexes` 时,需注意以下事项。 | ||
|
|
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| #### 仅统计自上次重启以来的未使用索引 | ||
|
|
||
| - 如果 TiDB 节点重启,索引使用数据会被重置。 | ||
| - 在使用索引数据之前,确保系统已经运行了足够长的时间,以便捕获具有代表性的业务负载。 | ||
|
|
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| #### 并非所有未使用索引都可立即删除 | ||
|
|
||
| 有些索引可能使用频率很低,但对于特定查询、批处理或报表任务仍然至关重要。在删除索引之前,请考虑它是否支持以下场景: | ||
|
|
||
| - 低频但关键的查询,如月度报表、分析任务 | ||
| - 非每日运行的批处理作业 | ||
| - 临时排查故障用的查询 | ||
|
|
||
| 如果索引在重要但不频繁的查询中出现,建议先保留或设为不可见。 | ||
|
|
||
| 你可以使用[不可见索引](#使用不可见索引安全移除测试索引)来安全地验证某个索引是否可以删除,而不会影响系统性能。 | ||
|
|
||
| ### 手动创建 `schema_unused_indexes` 视图 | ||
|
|
||
| 对于从较早版本升级到 TiDB v8.0.0 或更高版本的集群,需要手动创建系统 schema 及相关视图。 | ||
|
|
||
| 详见[手动创建 `schema_unused_indexes` 视图](/sys-schema/sys-schema-unused-indexes.md#手动创建-schema_unused_indexes-视图)。 | ||
|
|
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| ## 使用不可见索引安全移除测试索引 | ||
|
|
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| 在未经充分验证的情况下直接删除索引可能带来性能风险,尤其是那些虽不常用但对特定查询仍至关重要的索引。 | ||
|
|
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| 为降低风险,TiDB 提供了不可见索引,可以临时禁用索引但不删除。通过使用不可见索引,你可以安全地验证索引删除决策,确保数据库优化过程更加可控和可预测。 | ||
|
|
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| ### 什么是不可见索引? | ||
|
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| 不可见索引仍然存在于数据库中,但 TiDB 优化器会忽略它。你可以使用 [`ALTER TABLE ... INVISIBLE`](/sql-statements/sql-statement-alter-table.md) 将索引设为不可见,从而在不永久删除索引的情况下测试该索引是否真的无用。 | ||
|
|
||
| 不可见索引的主要优势如下: | ||
|
|
||
| - **安全测试索引**:查询将不再使用该索引,但相关的优化器统计信息仍然会被维护,必要时可随时快速恢复。 | ||
| - **不影响索引存储**:索引结构未变,无需重新创建,避免额外开销。 | ||
| - **性能监控**:数据库管理员可观察禁用索引后的查询表现,辅助决策。 | ||
|
|
||
| ### 设置索引为不可见 | ||
|
|
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| 要在不删除索引的情况下使其不可见,可执行以下 SQL 语句: | ||
|
|
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| ```sql | ||
| ALTER TABLE bookshop.users ALTER INDEX nickname INVISIBLE; | ||
| ``` | ||
|
|
||
| 设置索引为不可见后,观察系统的查询性能: | ||
|
|
||
| - 如果性能保持不变,说明该索引可能不必要,可以安全删除。 | ||
| - 如果查询延迟增加,说明该索引可能仍有必要保留。 | ||
|
|
||
| ### 高效使用不可见索引 | ||
|
|
||
| - **建议在业务低峰期测试**:便于在可控环境中监控对性能的影响。 | ||
| - **结合查询监控工具**:对比分析索引可见与不可见时的执行计划。 | ||
| - **在多种业务场景进行验证**:确保索引不被特定报表或定时任务依赖。 | ||
|
|
||
| ### 不可见索引建议保留多久? | ||
|
|
||
| - OLTP 负载:建议至少观察一周,覆盖日常波动。 | ||
| - 批处理或 ETL 负载:建议覆盖一个完整的报表周期,如月度财务报表。 | ||
| - 临时分析查询:结合查询日志确认不依赖该索引后再删除。 | ||
|
|
||
| 安全起见,建议至少保持索引在一个完整业务周期内处于不可见状态,以确保所有工作负载都已经过验证,再做最终决定。 | ||
|
|
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| ## 索引优化的五大最佳实践 | ||
|
|
||
| 为了保持高性能和高效的资源利用,定期进行索引优化是数据库运维的常规工作。以下是 TiDB 中有效管理索引的最佳实践: | ||
|
|
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| 1. **定期监控索引使用。** | ||
|
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| - 使用 [`TIDB_INDEX_USAGE`](/information-schema/information-schema-tidb-index-usage.md) 和 [`CLUSTER_TIDB_INDEX_USAGE`](/information-schema/information-schema-tidb-index-usage.md#cluster_tidb_index_usage) 追踪索引使用情况。 | ||
| - 通过 [`schema_unused_indexes`](/sys-schema/sys-schema-unused-indexes.md) 识别未使用的索引,并评估是否可删除。 | ||
| - 监控查询执行计划,识别可能导致高 I/O 的低效索引。 | ||
|
|
||
| 2. **在删除索引前,务必进行验证。** | ||
|
|
||
| - 使用 [`ALTER TABLE ... INVISIBLE`](/sql-statements/sql-statement-alter-table.md) 将索引设为不可见,临时禁用索引,观察影响后再决定是否永久删除。 | ||
| - 若查询性能保持稳定,可考虑删除索引。 | ||
| - 确保有足够的观察周期,以覆盖所有业务场景或查询模式后再做最终决策。 | ||
|
|
||
| 3. **优化现有索引。** | ||
|
|
||
| - 合并冗余索引。合并冗余索引可以减少存储开销、提升写入性能。如果多个索引服务于相似的查询,可以考虑将它们合并为单个更高效的复合索引。 | ||
|
|
||
| - 执行以下 SQL 语句,查找前缀重叠的索引(表明可能存在冗余): | ||
|
|
||
| ```sql | ||
| SELECT TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME, INDEX_NAME, COLUMN_NAME, SEQ_IN_INDEX | ||
| FROM INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS | ||
| WHERE TABLE_NAME = 'your_table' | ||
| ORDER BY TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME, COLUMN_NAME, SEQ_IN_INDEX; | ||
| ``` | ||
|
|
||
| - 若两个索引的前导列相同,建议考虑将它们合并为复合索引。 | ||
|
|
||
| - 提高选择性。可以通过以下方式优化低选择性索引(即那些过滤行数过多的索引): | ||
|
|
||
| - 增加额外的列,以提升过滤效率。 | ||
| - 调整索引结构(如前缀索引、复合索引)。 | ||
|
|
||
| - 分析索引选择性。利用 `TIDB_INDEX_USAGE` 的 `PERCENTAGE_ACCESS_*` 字段评估索引过滤数据的效果。 | ||
|
|
||
| 4. **关注 DML 性能影响。** | ||
|
|
||
| - 避免过度索引。每增加一个索引,`INSERT`、`UPDATE` 和 `DELETE` 操作的开销都会增加。 | ||
| - 仅为查询所必需的字段建立索引,以减少写入密集型负载的维护成本。 | ||
|
|
||
| 5. **定期测试与调优。** | ||
|
|
||
| - 定期进行索引审计,尤其在业务负载发生重大变化后。 | ||
| - 利用 TiDB 执行计划分析工具,验证索引是否被高效使用。 | ||
| - 新增索引时,建议先在隔离环境中测试,避免出现意外的性能回退。 | ||
|
|
||
| 通过遵循以上这些最佳实践,你可以确保查询高效执行,减少不必要的存储开销,并保持数据库性能最优。 | ||
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