MySQL 索引学习笔记

该文为《 MySQL 实战 45 讲》的学习笔记，感谢查看，如有错误，欢迎指正

一、索引简介

索引就类似书本的目录，作用就是方便我们更加快速的查找到想要的数据。

索引的实现方式比较多，常见的有哈希表，有序数组，搜索树。

1.1 哈希表

哈希表是将数据以key-value的形式存储起来，简单来说就是将key通过哈希函数换算成数组中的一个确定的位置，将value存到这个位置去。当key比较多时，有可能换算出相同的位置，此时可以通过链表来解决。在查询时先找到位置，再对该位置的多个value进行遍历。

哈希表适合用于等值查询，由于是无序的，不适合用来做区间查询。

1.2 有序数组

有序数组在等值查询和区间查询上效率都很高。由于是有序的，可以通过二分法快速得到结果。也支持范围查询。但是也有一个缺点，如果要在中间插入一个数据，那么后面的所有记录都要向后挪一位，成本太高了。

因此，有序数组只适用于静态存储引擎。例如我们要保存2019年的出生人口信息，就适合用有序数组。

1.3 搜索树

常见的搜索树有二叉，也有多叉。

二叉树的特点是：

每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子。

多叉树的特点是：

每个节点有多个儿子，儿子之间的大小保证从左到右递增。

由于索引不止存在内存中，还会写到磁盘上，而读磁盘越多，查询效率越慢。要降低读磁盘的次数的话，就要尽量访问尽量少的数据块。

假设数据块大小是N，树高为M，最多可以存的数据行数为 N^(M-1)（N 的 M-1 次方）。最多访问磁盘数为 M-1。

要使树高比较小，访问次数就少，N叉树的树高就小于二叉树。以 InnoDB 的一个整数字段索引为例，这个 N 差不多是 1200，这棵树高是 4 的时候，就可以存 1200 的 3 次方个值，这已经 17 亿行记录了。一个 10 亿行的表上一个整数字段的索引，查找一个值最多只需要访问 3 次磁盘。

数据库底层存储的核心就是基于这些数据模型的。每碰到一个新数据库，我们需要先关注它的数据模型，这样才能从理论上分析出这个数据库的适用场景。

二、InnoDB 的索引模型

在 InnoDB 中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表。
InnoDB 使用了 B+ 树索引模型，所以数据都是存储在 B+ 树中的。

因此，每一个索引在 InnoDB 里面对应一棵 B+ 树。

2.1 索引分类

根据字段约束，分为主键索引和普通索引；根据字段内容是否可重复，分为唯一索引和非唯一索引。

主键索引
主键是一种约束，一个表中只能有一个主键；
主键可以是多个列；
主键可以被其它表引用为外键使用；
主键索引可以理解为非空字段+唯一索引；
主键索引的叶子节点存的是整行数据。
普通索引（二级索引）
一个表中可以有多个普通索引；索引可以有多列；
普通索引的叶子节点内容是主键的值；
唯一索引
字段内容不能重复，但是可以为空；
一个表中可以有多个唯一索引；
不能做外键使用；
非唯一索引
字段内容允许重复；

下面以表为例，建表语句：

mysql> create table T(
id int primary key, 
k int not null, 
name varchar(16),
index (k))engine=InnoDB;

表中 R1~R5 的 (ID,k) 值分别为 (100,1)、(200,2)、(300,3)、(500,5) 和 (600,6)，两棵树的示例示意图如下：
在这里插入图片描述
id字段为主键索引，主键索引的字段是不会重复的，必定是唯一索引；
k字段为普通索引，k的值允许重复，因此是非唯一索引。

2.2 回表操作

分析下面 2 条 SQL 语句：

select * from T where ID=500。此时用到的是主键索引，因此直接从索引中返回了整行记录，只需要搜索ID这棵 B+ 树。
select * from T where k=5。此时用到的是普通索引，需要先搜索 k索引树，得到ID = 500 ，再根据500到ID索引树搜索一次。这种需要返回主键索引树搜索的过程，叫做回表。

以上两条 SQL 语句返回的结果是一样的，但是效率却不一样，因为第 2 条 SQL 语句有一次回表操作，效率会慢很多，因此，要尽量避免回表操作，多使用主键查询。

2.3 页的分裂与合并

还是以上表为例，如果我们要插入一个数据，ID 值为 700，则只需要在 R5 后面新增加 1 条记录即可。如果插入的值 ID 为 400，那就需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置。

如果恰好 R5 所在的数据页已经满了，那么就需要申请一个新的数据页，并且将 R5 挪过去，这个情况就叫做页分裂。

数据页中并不是要利用率达到 100% 才会申请新的数据页。也不是说只要有数据删除，那么后一页的数据就会顺补到前一页，这样太浪费性能了。数据页有一个利用率，假设分裂是80%，合并是 50%。只要利用率达到了 80%，就会申请一个新的数据页。如果删除数据比较多，利用率低于 50% 了，就会把后一页的数据合并过来。

如何避免页分裂造成的性能消耗？常见做法是在表中，设置一个自增长的 id 主键，这个字段不能和业务相关。自增主键的定义：NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT。

这样每次插入数据，如果不指定 id 值，就会自增长到最后，因为和业务无关，所以没必要去指定 id 值。这样可以避免出现页分裂。

三、索引的一些特点

3.1 覆盖索引

还是以上表为例，执行以下 SQL 语句，分析执行过程：

mysql> select * from T where k between 3 and 5;

在普通索引k上遍历，得到k=3对应的 ID 值 300；
通过 ID=300 去主键索引上取得整行记录R3；
继续向后遍历k，得到k=5对应的 ID 值 500；
通过 ID=500 去主键索引上取得整行记录R5；
继续向后遍历k，发现k=6，不满足between条件，循环结束。

可以看到，这个过程读了k索引树的 3 条记录（步骤 1，3，5），回表了2次（步骤2，4）。

如果我们换成以下 SQL 语句：

mysql> select ID from T where k between 3 and 5;

由于 ID已经在k索引树上了，因此可以直接返回结果，不用回表。这种索引中已经覆盖了我们要查询的数据，叫做覆盖索引。

覆盖索引可以减少树的搜索次数（没有回表过程），显著提高查询性能。

3.2 关于扫描行数

MySQL 认为上述操作扫描的行数是 2 行，因为在索引中查数据，是在引擎层的操作。而 Server 层最后只拿到了 2 条记录，因此 MySQL 认为只扫描了 2 行。

那么如何看扫描函数呢？有 2 种方法：

使用explain查看预计扫描行数

mysql> explain select * from t where a between 1000 and 2000;
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra                 |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | t     | range | a             | a    | 5       | NULL | 1000 | Using index condition |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------+
1 row in set (0.01 sec)

mysql>

可以看到使用了索引 key=a，预计扫描行数rows=1000。

将慢日志记录时间设置为 0 ，直接在慢日志中查看扫描行数

# Time: 191228 13:03:16
# User@Host: federated[federated] @  [60.191.76.22]  Id:   177
# Query_time: 31.211439  Lock_time: 0.000059 Rows_sent: 0  Rows_examined: 95324
SET timestamp=1577509396;
CALL Z10004();

可以看到，扫描行数为Rows_examined: 95324

3.3 最左前缀原则

举一个例子来理解最左前缀原则，假设有一个联合索引（name，age）如下：
在这里插入图片描述
可以看到，索引顺序先按照第一个字段排序，再按照第二个字段。

假设我们要查询所有名为张三的数据。可以快速定位到ID4，再依次向后遍历。如果要查询所有姓张的(where name like '张%')，也能用到索引，先定位到ID3，再依次向后遍历，直到不满足条件为止。

不只是索引的全部定义，只要满足最左前缀，就可以利用索引来加速检索。这个最左前缀可以是联合索引的最左 N 个字段，也可以是字符串索引的最左 M 个字符。

在建立联合索引时，如何确定字段的前后顺序呢？

第一原则，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。
比如，已经有了一个(a, b)索引，就不必再建立一个 a 索引了。
考虑磁盘空间占用大小。
比如，(name, age) 索引加上 age 索引，和 (age, name) 索引加上 name 索引。这两种情况，我们就要考虑占用空间了。选择占用空间小的。
由于name 字段比 age 字段大，因此我们选择(name, age) 索引加上 age 索引。

3.4 索引下推

索引下推功能是在 MySQL 5.6 引入的，目的是减少回表次数。

还是以市民表的联合索引（name, age）为例。如果现在有一个需求：检索出表中“名字第一个字是张，而且年龄是 10 岁的所有男孩”。那么，SQL 语句是这么写的：

mysql> select * from tuser where name like '张%' and age=10 and ismale=1;

没有索引下推
先定位到ID3，然后回表到主键索引，找出对应的数据行，判断是否符合and age=10 and ismale=1。最终要回表 4 次（ID3，ID4，ID5，ID6），返回的结果只有 ID4，ID5。
索引下推
在回表之前，会先判断这个联合索引上的后续字段是否满足条件，不满足则不进行回表操作。最终只用回表 2 次。