MySQL 索引的知识体系

发布时间:2019-04-10作者:spider阅读(203)

本文直切主题,针对InnoDB引擎描述索引及优化策略。在开始之前,需要读者了解:1)二叉查找树(包括2-3查找树、红黑树等数据结构)2)MySQL的InnoDB引擎基础知识

    本文直切主题,针对InnoDB引擎描述索引及优化策略。在开始之前,需要读者了解:1)二叉查找树(包括2-3查找树、红黑树等数据结构)2)MySQL的InnoDB引擎基础知识

    索引初探

    要了解索引,当然要了解其数据结构。树有很多应用,流行的用法之一是包括UNIX和DOS在内的许多常用操作系统中的目录结构,二叉查找树又是Java中两种集合类TreeSet和TreeMap实现的基础。那么对于数据库,I/O是其性能瓶颈所在,减少树的深度是直接有效的,BTree和B+Tree应运而生。

    BTree和B+Tree(Balance-Tree,多路搜索树,非二叉)

    BTree

    BTree是一种查找树,如同二叉查找树,红黑树等,都是为提高查找效率而产生的,BTree也是如此,可以把它看做二叉查找树的优化升级。二叉查找树的特点是每个非叶节点都最多只有两个子节点,但是当数据量非常大时,二叉查找树的深度过深,搜索算法自根节点向下搜索时,需要访问的节点也就变的相当多。如果这些节点存储在外存储器(磁盘)中,每访问一个节点,相当于就是进行了一次I/O操作,随着树高度的增加,频繁的I/O操作一定会降低查询的效率。BTree改二叉为多叉,每个节点存储更多的指针信息,以此达到减少树的深度、降低I/O操作数。

    使用BTree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度。

    定义(对于一个m阶BTree)

    根节点至少有两个子节点(除非根结点为叶节点)

    每个节点有m-1个关键字,并且以升序排列

    位于 m-1和m 关键字的子节点的值位于 m-1和m 关键字对应的值之间

    其它节点至少有m/2个子节点

    特性

    关键字集合分布在整棵树中;

    任何一个关键字出现且只出现在一个节点中;

    搜索有可能在非叶节点结束;

    其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找;

    自动层次控制。

    B+Tree

    InnoDB 存储引擎在绝大多数情况下使用B+Tree建立索引,B+Tree也是关系型数据库中最为常用和有效的索引结构,但是B+Tree索引并不能找到一个给定键对应的具体值,它只能找到数据行对应的页,然后正如上一节所提到的,数据库把整个页读入到内存中,并在内存中查找具体的数据行。

    定义(其定义基本与 BTree同,除了:)

    所有叶节点之间都有一个链指针;

    所有关键字都在叶子结点出现;

    非叶子节点只存储键值信息,数据记录都存放在叶节点中。

    特性

    单节点可以存储更多的元素,使得查询磁盘IO次数更少,更加高效的单元素查找;

    所有查询都要查找到叶子节点,查询性能稳定;

    叶子节点会包含所有的关键字,以及指向数据记录的指针,并且叶子节点本身是根据关键字的大小从小到大顺序链接,范围查找性能更优。

    区别

          B+Tree是BTree的一种变形树,它与BTree的差异在于:

    B+Tree只有达到叶子结点才命中(BTree可以在非叶子结点命中),其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找;

    BTree树每个叶子节点都有双向指针;

    BTree分支节点和叶节点均保存记录的关键码和记录的指针;B+Tree分支节点只保存记录关键码的复制,无记录指针。所有记录都集中在叶节点一层,并且叶节点可以构成一维线性表,便于连续访问和范围查询。

    聚集索引和辅助索引

    数据库中的 B+Tree索引可以分为聚集索引(clustered index)和辅助索引(secondary index),它们之间的最大区别就是,聚集索引中存放着一条行记录的全部信息,而辅助索引中只包含索引列和一个用于查找对应行记录的“书签”。即在数据库的聚集索引中,叶子节点直接包含卫星数据。在辅助索引(NonClustered Index)中,叶节点带有指向卫星数据的指针。

    聚集索引

    InnoDB使用了聚集索引存储数据。

    与非聚集索引的区别则是,聚集索引既存储了索引,也存储了行值。当一个表有一个聚集索引,它的数据是存储在索引的叶子页(leaf pages)上的。因此可以说InnoDB是基于索引的表。

    当我们使用聚集索引对表中的数据进行检索时,可以直接获得聚集索引所对应的整条行记录数据所在的页,不需要进行第二次操作。

    索引的建立规则

    如果一个主键被定义了,那么这个主键就是作为聚集索引

    如果没有主键被定义,那么该表的第一个唯一非空索引被作为聚集索引

    如果没有主键也没有合适的唯一索引,那么InnoDB内部会生成一个隐藏的主键作为聚集索引,这个隐藏的主键是一个6个字节的列,改列的值会随着数据的插入自增

    辅助索引

    辅助索引,也叫做非聚集索引,叶节点不包含行的全部数据。除了包含关键字外,还包含了一个标记,这个标记用来告诉InnoDB引擎从哪里可以找到与索引相对应的行数据。由于InnoDB引擎是索引组织表,因此,这个标记就是相应的行数据的聚集索引关键字。

    辅助索引的存在并不影响数据在聚集索引中的组织,因此一个表可以有多个辅助索引。

    使用辅助索引查找一条表记录的过程:通过辅助索引查找到对应的关键字,最后在聚集索引中使用关键字获取对应的行记录,这也是通常情况下行记录的查找方式。

    使用建议

    聚集索引的优先选择列

    1.  含有大量非重复值的列
    2.  使用 between,>或<返回一个范围值的列
    3.  需要经常排序的列,列顺序和最常用的排序一致
    4.  返回大量结果集的查询
    5.  经常被 join 的列

    不建议的聚集索引列

    1.  修改频繁的列
    2.  低选择性的列,如性别
    3.  新增内容太过离散随机的列

    规范与建议

    1.  命名规则:表名_字段名
    2.  需要加索引的字段,要在where条件中
    3.  如果where条件中是OR关系,加索引不起作用
    4.  能用小类型别用大类型字段
    5.  索引 key_len 长度过大,也会影响 SQL 性能。所以尽量不默认 null,会占用字节、索引长度。
    6.  常用的字段放在前面;选择性高的字段放在前面
    7.  对较长的字符数据类型的字段建索引,优先考虑前缀索引,如 index(url(64))
    8.  只创建需要的索引,避免冗余索引,如:index(a,b),index(a)
    9.  使用联合索引,以避免回表,达到覆盖索引
    10.  联合索引遵循最左原则
    11.  索引不可滥用,索引会占用存储空间并且增加数据更新操作的复杂度,降低CUD(create/update/delate)效率

    回表

    先了解一个概念,MySQL对 WHERE 中条件的处理,根据索引使用情况分成三种:index key, index filter, table filter

    1. index key

    用于确定SQL查询在索引中的连续范围(起始范围+结束范围)的查询条件,被称之为Index Key。由于一个范围,至少包含一个起始与一个终止,因此Index Key也被拆分为Index First Key和Index Last Key,分别用于定位索引查找的起始,以及索引查询的终止条件。

    2. index filter

    在使用 index key 确定了起始范围和介绍范围之后,在此范围之内,还有一些记录不符合 WHERE 条件,如果这些条件可以使用索引进行过滤,那么就是 index filter。

    3. table filter

    WHERE 中的条件不能使用索引进行处理的,只能访问table,进行条件过滤了。

    从普通索引查出主键索引,然后查询出数据的过程叫做回表。回表一次就会执行一次查询,所以避免回表是减少数据库压力、提高效率的有效手段。在InnoDB中,使用联合索引配合主键索引可以直接返回结果而不需要回表查询。

    联合索引(复合索引)与前缀索引(最左原则)

    Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分。例如索引是(a,b,c),可以支持 a | a,b | a,b,c 3种组合进行查找,但不支持 b,c 进行查找。这是最左原则的第一层意思:联合索引的多个字段中,只有当查询条件为联合索引的第一个字段时,索引才会有效。

    条件 WHERE a LIKE 'perfix%'; 索引也会有效。这是最左原则的第二层意思:根据字段值最左若干个字符进行的模糊查询,索引有效。

    覆盖索引

    覆盖索引是对联合索引的合理利用。

    比如 SELECT a, b FROM table WHERE a = 'wangnima'; ,如果我们已经创建了(a)或(a,b)的联合索引,那么这条语句会直接从索引返回而不会发生回表。即创建索引的字段覆盖了查询字段。

    如果执行 SELECT c FROM table WHERE a = 'wangnima';  ,就会发生回表,因为我们的辅助索引树中,没有字段 c 的数据,需要拿到主键索引的关键字,去主键索引中回表查询。

    但是需要注意的是,索引虽好不可滥用。

    索引下推(Index Condition Pushdown (ICP))

    结合在 回表 概念中引出的三种索引使用情况(index key, index filter, table filter),ICP 技术,就是 index filter 技术。MySQL的架构分为服务器层和引擎层。

    官方解释(https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/index-condition-pushdown-optimization.html

    索引条件下推(ICP)是对MySQL使用索引从表中检索行的情况的优化。如果没有ICP,存储引擎将遍历索引以定位基表中的行,并将它们返回到MySQL服务器,该服务器将计算基表行的where条件。在启用ICP的情况下,如果部分where条件可以通过只使用索引中的列来计算,MySQL服务器会把where条件的这部分 推入 存储引擎。然后,存储引擎通过使用索引条目来评估所推送的索引条件,并且只有在满足该条件时才从表中读取行。ICP可以减少存储引擎必须访问基本表的次数和MySQL服务器必须访问存储引擎的次数。

    根据官方的指导,我们来做个验证:   

    EXPLAIN   
         SELECT * FROM people   
         WHERE zipcode='95054'   
         AND lastname LIKE '%lao%'   
         AND address LIKE '%Main Street%';

             

    官方解释:

    EXPLAIN使用“索引条件下推”时,输出显示 Using index condition在 Extra列中。

    假设一个表包含有关人员及其地址的信息,并且该表的索引定义为 INDEX (zipcode, lastname, firstname)。如果我们知道一个人的zipcode价值但不确定姓氏,我们可以这样搜索:   

    SELECT * FROM people  
          WHERE zipcode='95054'  
          AND lastname LIKE '%etrunia%'  
          AND address LIKE '%Main Street%';

    MySQL可以使用索引来扫描人 zipcode='95054'。第二部分(lastname LIKE '%etrunia%')不能用于限制必须扫描的行数,因此如果没有Index Condition Pushdown,此查询必须为所有拥有的人检索完整的表行 zipcode='95054'。

    使用索引条件下推,MySQL lastname LIKE '%etrunia%'在读取整个表行之前检查该 部分。这样可以避免读取与索引元组相对应的完整行,这些行匹配 zipcode条件而不是 lastname条件。

    默认情况下启用索引条件下推。可以optimizer_switch通过设置index_condition_pushdown标志来控制 系统变量 :   

    SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off';  
         SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=on';

    实践

    *注意语句中的“[ ··· ]”中括号指代变量,书写时记得去掉

    普通索引

    这是最基本的索引,它没有任何限制。它有以下几种创建方式:

    1. 创建索引

    CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));

    如果不是字符类型的字段,如int,则不要指定length;如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以不指定,也可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length。

    2. 修改表结构(添加索引)

    ALTER table tableName ADD INDEX indexName(columnName)

    3. 创建表的时候直接指定

    CREATE TABLE mytable(     
    ID INT NOT NULL,      
    username VARCHAR(16) NOT NULL,    
    INDEX [indexName] (username(length))     
    );

    唯一索引

    它与前面的普通索引类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式:

    1. 创建索引

    CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))

    2. 修改表结构

    ALTER table mytable ADD UNIQUE [indexName] (username(length))

    3. 创建表的时候直接指定

    CREATE TABLE mytable(     
    ID INT NOT NULL,      
    username VARCHAR(16) NOT NULL,    
    UNIQUE [indexName] (username(length))     
    );

    删除索引的语法

    DROP INDEX [indexName] ON mytable;

    总结 

      合理利用索引对于提升数据库的性能、减轻数据库服务器的负担是最直接有效的手段。

      其实,索引的本质就是通过缩小范围、把随机事件变成顺序事件来筛选出最终结果,同时可以总是用同一种查找方式来定位数据,这样就可以兼顾高效率和稳定性。

    文章转载自:http://database.51cto.com/art/201904/594656.htm

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