MySQL 索引的知识体系
发布时间：2019-04-10作者：spider阅读（1613）
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
- 含有大量非重复值的列
- 使用 between，>或<返回一个范围值的列
- 需要经常排序的列，列顺序和最常用的排序一致
- 返回大量结果集的查询
- 经常被 join 的列
- 修改频繁的列
- 低选择性的列，如性别
- 新增内容太过离散随机的列
- 命名规则：表名_字段名
- 需要加索引的字段，要在where条件中
- 如果where条件中是OR关系，加索引不起作用
- 能用小类型别用大类型字段
- 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。
- 常用的字段放在前面；选择性高的字段放在前面
- 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))
- 只创建需要的索引，避免冗余索引，如：index(a,b)，index(a)
- 使用联合索引，以避免回表，达到覆盖索引
- 联合索引遵循最左原则
- 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
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
不建议的聚集索引列
规范与建议
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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