面试官出的MySQL索引问题,这篇文章全给你解决!

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原文链接:blog.ouyangsihai.cn >> MySQL的B+树索引的概念、使用、优化及使用场景

0 前言

这篇文章不会讲解索引的基础知识,主要是关于MySQL数据库的B+树索引的相关原理,里面的一些知识都参考了MySQL技术内幕这本书,也算对于这些知识的总结。对于B树和B+树相关的知识,可以参考我的这篇博客:面试官问你B树和B+树,就把这篇文章丢给他

1 索引的管理

索引有很多中类型:普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引、全文索引,下面我们看看如何创建和删除下面这些类型的索引。

1.1 索引的创建方式

索引的创建是可以在很多种情况下进行的。

  • 直接创建索引
CREATE [UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name ON table_name(column_name(length))

[UNIQUE|FULLLTEXT]:表示可选择的索引类型,唯一索引还是全文索引,不加话就是普通索引。
table_name:表的名称,表示为哪个表添加索引。
column_name(length):column_name是表的列名,length表示为这一列的前length行记录添加索引。

  • 修改表结构的方式添加索引
ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name (column(length))
  • 创建表的时候同时创建索引
CREATE TABLE `table` (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
    `title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,
    PRIMARY KEY (`id`),
    [UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name (title(length))
)

1.2 主键索引和组合索引创建的方式

前面讲的都是普通索引、唯一索引和全文索引创建的方式,但是,主键索引和组合索引创建的方式却是有点不一样的,所以单独拿出来讲一下。

组合索引创建方式

  • 创建表的时候同时创建索引
CREATE TABLE `table` (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
    `title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,
    PRIMARY KEY (`id`),
    INDEX index_name(id,title)
)
  • 修改表结构的方式添加索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX name_city_age (name,city,age); 

主键索引创建方式
主键索引是一种特殊的唯一索引,一个表只能有一个主键,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。

CREATE TABLE `table` (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
    `title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,
    PRIMARY KEY (`id`)
)

1.3 删除索引

删除索引可利用ALTER TABLEDROP INDEX语句来删除索引。类似于CREATE INDEX语句,DROP INDEX可以在ALTER TABLE内部作为一条语句处理,语法如下。

(1)DROP INDEX index_name ON talbe_name
(2)ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name
(3)ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY

第3条语句只在删除PRIMARY KEY索引时使用,因为一个表只可能有一个PRIMARY KEY索引,因此不需要指定索引名。

1.4 索引实例

上面讲了一下基本的知识,接下来,还是通过一个具体的例子来体会一下。

  • step1:创建表
 create table table_index(
    id int(11) not null auto_increment,
    title char(255) not null,
    primary key(id)
);
  • step2:添加索引

首先,我们使用直接添加索引的方式添加一个普通索引。

CREATE INDEX idx_a ON table_index(title);

接着,我们用修改表结构的时候添加索引。

ALTER TABLE table_index ADD UNIQUE INDEX idx_b (title(100));

最后,我们再添加一个组合索引。

 ALTER TABLE table_index ADD INDEX idx_id_title (id,title);

这样,我们就把前面索引的方式都用上一遍了,我相信你也熟悉这些操作了。

  • step3:使用SHOW INDEX命令查看索引信息

如果想要查看表中的索引信息,可以使用命令SHOW INDEX,下面的例子,我们查看表table_index的索引信息。

 SHOW INDEX FROM table_index\G;

得到上面的信息,上面的信息什么意思呢?我们逐一介绍!

字段 解释
Table 索引所在的表
Non_unique 非唯一索引,如果是0,代表唯一的,也就是说如果该列索引中不包括重复的值则为0 否则为1
Key_name 索引的名字,如果是主键的话 则为PRIMARY
Seq_in_index 索引中该列的位置,从1开始,如果是组合索引 那么按照字段在建立索引时的顺序排列
Collation 列是以什么方式存储在索引中的。可以是A或者NULL,B+树索引总是A,排序的,
Sub_part 是否列的部分被索引,如果只是前100行索引,就显示100,如果是整列,就显示NULL
Packed 关键字是否被压缩,如果没有,为NULL
Index_type 索引的类型,对于InnoDB只支持B+树索引,所以都是显示BTREE
  • step4:删除索引

直接删除索引方式

DROP INDEX idx_a ON table_index;

修改表结构时删除索引

ALTER TABLE table_index DROP INDEX idx_b;

1.5 Cardinality关键字解析

在上面介绍了那么多个关键字的意思,但是Cardinality这个关键字非常的关键,优化器会根据这个值来判断是否使用这个索引。在B+树索引中,只有高选择性的字段才是有意义的,高选择性就是这个字段的取值范围很广,比如姓名字段,会有很多的名字,可选择性就高了。

一般来说,判断是否需要使用索引,就可以通过Cardinality关键字来判断,如果非常接近1,说明有必要使用,如果非常小,那么就要考虑是否使用索引了。

需要注意的一个问题时,这个关键字不是及时更新的,需要更新的话,需要使用ANALYZE TABLE,例如。

analyze table table_index;

因为目前没有数据,所以,你会发现,这个值一直都是0,没有变化。

InoDB存储引擎Cardinality的策略

在InnoDB存储引擎中,这个关键字的更新发生在两个操作中:insert和update。但是,并不是每次都会更新,这样会增加负荷,所以,对于这个关键字的更新有它的策略:

  • 表中1/16的数据发生变化
  • InnoDB存储引擎的计数器stat_modified_conter>2000000000

默认InnoDB存储引擎会对8个叶子节点进行采样,采样过程如下:

  • B+树索引中叶子节点数量,记做A
  • 随机取得B+树索引中的8个叶子节点。统计每个页不同的记录个数,分别为p1-p8
  • 根据采样信息得到Cardinality的预估值:(p1+p2+p3+...+p8)*A/8

因为随机采样,所以,每次的Cardinality值都是不一样的,只有一种情况会一样的,就是表中的叶子节点小于或者等于8,这时候,怎么随机采样都是这8个,所以也就一样的。

1.6 Fast Index Creation

在MySQL 5.5之前,对于索引的添加或者删除,每次都需要创建一张临时表,然后导入数据到临时表,接着删除原表,如果一张大表进行这样的操作,会非常的耗时,这是一个很大的缺陷。

InnoDB存储引擎从1.0.x版本开始加入了一种Fast Index Creation(快速索引创建)的索引创建方式。

这种方式的策略为:每次为创建索引的表加上一个S锁(共享锁),在创建的时候,不需要重新建表,删除辅助索引只需要更新内部视图,并将辅助索引空间标记为可用,所以,这种效率就大大提高了。

1.7 在线数据定义

MySQL5.6开始支持的在线数据定义操作就是:允许辅助索引创建的同时,还允许其他insert、update、delete这类DM操作,这就极大提高了数据库的可用性。

所以,我们可以使用新的语法进行创建索引:

ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name (column(length))
[ALGORITHM = {DEFAULT|INPLACE|COPY}]
[LOCK = {DEFAULT|NONE|SHARED|EXLUSIVE}]

ALGORITHM指定创建或者删除索引的算法

  • COPY:创建临时表的方式
  • INPLACE:不需要创建临时表
  • DEFAULT:根据参数old_alter_table参数判断,如果是OFF,采用INPLACE的方式

LOCK表示对表添加锁的情况

  • NONE:不加任何锁
  • SHARE:加一个S锁,并发读可以进行,写操作需要等待
  • EXCLUSIVE:加一个X锁,读写都不能并发进行
  • DEFAULT:先判断是否可以使用NONE,如不能,判断是否可以使用SHARE,如不能,再判断是否可以使用EXCLUSIVE模式。

2 B+ 树索引的使用

2.1 联合索引

联合索引是指对表上的多个列进行索引,这一部分我们将通过几个例子来讲解联合索引的相关知识点。

首先,我们先创建一张表以及为这张表创建联合索引。

create table t_index(
a char(2) not null default '',
b char(2) not null default '',
c char(2) not null default '',
d char(2) not null default ''
)engine myisam charset utf8;

创建联合索引

alter table t_index add index abcd(a,b,c,d);

插入几条测试数据

insert into t_index values('a','b','c','d'),
('a2','b2','c2','d2'),
('a3','b3','c3','d3'),
('a4','b4','c4','d4'),
('a5','b5','c5','d5'),
('a6','b6','c6','d6');

到这一步,我们已经基本准备好了需要的数据,我们可以进行更深一步的联合索引的探讨。

我们什么时候需要创建联合索引呢

索引建立的主要目的就是为了提高查询的效率,那么联合索引的目的也是类似的,联合索引的目的就是为了提高存在多个查询条件的情况下的效率,就如上面建立的表一样,有多个字段,当我们需要利用多个字段进行查询的时候,我们就需要利用到联合索引了。

什么时候联合索引才会发挥作用呢

有时候,我们会用联合索引,但是,我们并不清楚其原理,不知道什么时候联合索引会起到作用,什么时候又是会失效的?

带着这个问题,我们了解一下联合索引的最左匹配原则

最左匹配原则:这个原则的意思就是创建组合索引,以最左边的为准,只要查询条件中带有最左边的列,那么查询就会使用到索引。

下面,我们用几个例子来看看这个原则。

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a' \G;

我们看看这条语句的结果,首先,我们看到使用了索引,因为查询条件中带有最左边的列a,那么利用了几个索引呢?这个我们需要看key_len这个字段,我们知道utf8编码的一个字符3个字节,而我们使用的数据类型是char(2),占两个字节,索引就是2*3等于6个字节,所以只有一个索引起到了作用。

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE b = 'b2' \G;

这个语句我们可以看出,这个没有使用索引,因为possible_keys为空,而且,从查询的行数rows可以看出为6(我们测试数据总共6条),说明进行了全盘扫描的,说明这种情况是不符合最左匹配原则,所以不会使用索引查询。

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a2' AND b = 'b2' ORDER BY d \G;

这种情况又有点不一样了,我们使用了一个排序,可以看出使用了索引,通过key_len为12可以得到使用了2个索引a、b,另外在Extra选项中可以看到使用了Using filesort,也就是文件排序,这里使用文件排序的原因是这样的:上面的查询使用了a、b索引,但是当我们用d字段来排序时,(a,d)或者(b,d)这两个索引是没有排序的,联合索引的使用有一个好处,就是索引的下一个字段是会自动排序的,在这里的这种情况来说,c字段就是排序的,但是d是不会,如果我们用c来排序就会得到不一样的结果。

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a2' AND b = 'b2' ORDER BY c \G;

是不是可以看到,当我们用c进行排序的时候,因为使用了a、b索引,所以c就自动排序了,所以也就不用filesort了。

讲到这里,我相信通过上面的几个例子,对于联合索引的相关知识已经非常的透彻清晰了,最后,我们再来聊几个常见的问题。

Q1:为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢

第一,创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。
第二,索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。
第三,当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。

Q2:为什么需要使用联合索引

减少开销。建一个联合索引(col1,col2,col3),实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引,都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表,使用联合索引会大大的减少开销!

覆盖索引。对联合索引(col1,col2,col3),如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据,而无需回表,这减少了很多的随机io操作。减少io操作,特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以,在真正的实际应用中,覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。

效率高。索引列越多,通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表,有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据,如果只有单值索引,那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据,然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据,然后再排序,再分页;如果是联合索引,通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w,效率提升可想而知!

覆盖索引
覆盖索引是一种从辅助索引中就可以得到查询的记录,而不需要查询聚集索引中的记录,使用覆盖索引的一个好处是辅助索引不包含整行记录的所有信息,所以大小远小于聚集索引,因此可以大大减少IO操作。覆盖索引的另外一个好处就是对于统计问题有优化,我们看下面的一个例子。
explain select count(*) from t_index \G;

如果是myisam引擎,Extra列会输出Select tables optimized away语句,myisam引擎已经保存了记录的总数,直接返回结果,就不需要覆盖索引优化了。

如果是InnoDB引擎,Extra列会输出Using index语句,说明InnoDB引擎优化器使用了覆盖索引操作。

2.2 索引提示

MySQL数据库支持索引提示功能,索引提示功能就是我们可以显示的告诉优化器使用哪个索引,一般有下面两种情况可能使用到索引提示功能(INDEX HINT):

  • MySQL数据库的优化器错误的选择了某个索引,导致SQL运行很慢
  • 某SQL语句可以选择的索引非常的多,这时优化器选择执行计划时间的开销可能会大于SQL语句本身。

这里我们接着上面的例子来讲解,首先,我们先为上面的t_index表添加几个索引;

alter table t_index add index a (a);
alter table t_index add index b (b);
alter table t_index add index c (c);

接着,我们执行下面的语句;

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a' AND b = 'b' AND c = 'c' \G;

你会发现这条语句就可以使用三个索引,这个时候,我们可以显示的使用索引提示来使用a这个索引,如下:

EXPLAIN SELECT * FROM t_index USE INDEX(a) WHERE a = 'a' AND b = 'b' AND c = 'c' \G;

这样就显示的使用索引a了,如果这种方式有时候优化器还是没有选择你想要的索引,那么,我们可以另外一种方式FORCE INDEX

EXPLAIN SELECT * FROM t_index FORCE INDEX(a) WHERE a = 'a' AND b = 'b' AND c = 'c' \G;

这种方式则一定会选择你想要的索引。

2.3 索引优化

Multi-Range Read 优化

MySQL5.6开始支持,这种优化的目的是为了减少磁盘的随机访问,并且将随机访问转化为较为顺序的数据访问,这种优化适用于range、ref、eq_ref类型的查询。

Multi-Range Read 优化的好处:

  • 让数据访问变得较为顺序。
  • 减少缓冲区中页被替换的次数。
  • 批量处理对键值的查询操作。

我们可以使用参数optimizer_switch中的标记来控制是否开启Multi-Range Read 优化。下面的方式将设置为总是开启状态:

SET @@optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off';
Index Condition Pushdown(ICP) 优化

这种优化方式也是从MySQL5.6开始支持的,不支持这种方式之前,当进行索引查询时,首先我们先根据索引查找记录,然后再根据where条件来过滤记录。然而,当支持ICP优化后,MySQL数据库会在取出索引的同时,判断是否可以进行where条件过滤,也就是将where过滤部分放在了存储引擎层,大大减少了上层SQL对记录的索取。

ICP支持range、ref、eq_ref、ref_or_null类型的查询,当前支持MyISAM和InnoDB存储引擎。

我们可以使用下面语句开启ICP:

set @@optimizer_switch = "index_condition_pushdown=on"

或者关闭:

set @@optimizer_switch = "index_condition_pushdown=off"

当开启了ICP之后,在执行计划Extra可以看到Using index condition提示。

3 索引的特点、优点、缺点及适用场景

索引的特点

  • 可以加快数据库的检索速度
  • 降低数据库插入、修改、删除等维护的速度
  • 只能创建在表上,不能创建在视图上
  • 既可以直接创建也可以间接创建

索引的优点

  • 创建唯一性索引,保证数据库表中的每一行数据的唯一性
  • 大大加快数据的检索速度
  • 加快数据库表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义
  • 在使用分组和排序字句进行数据检索时,同样可以显著减少查询的时间
  • 通过使用索引,可以在查询中使用优化隐藏器,提高系统性能

索引的缺点

  • 第一,创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。
  • 第二,索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。
  • 第三,当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。

索引的适用场景

  • 匹配全值

对索引中所有列都指定具体值,即是对索引中的所有列都有等值匹配的条件。

  • 匹配值的范围查询

对索引的值能够进行范围查找。

  • 匹配最左前缀

仅仅使用索引中的最左边列进行查询,比如在 col1 + col2 + col3 字段上的联合索引能够被包含 col1、(col1 + col2)、(col1 + col2 + col3)的等值查询利用到,可是不能够被 col2、(col2、col3)的等值查询利用到。
最左匹配原则可以算是 MySQL 中 B-Tree 索引使用的首要原则。

  • 仅仅对索引进行查询

当查询的列都在索引的字段中时,查询的效率更高,所以应该尽量避免使用 select *,需要哪些字段,就只查哪些字段。

  • 匹配列前缀

仅仅使用索引中的第一列,并且只包含索引第一列的开头一部分进行查找。

  • 能够实现索引匹配部分精确而其他部分进行范围匹配
  • 如果列名是索引,那么使用 column_name is null 就会使用索引,例如下面的就会使用索引:
explain select * from t_index where a is null \G
  • 经常出现在关键字order by、group by、distinct后面的字段
  • 在union等集合操作的结果集字段
  • 经常用作表连接的字段
  • 考虑使用索引覆盖,对数据很少被更新,如果用户经常值查询其中你的几个字段,可以考虑在这几个字段上建立索引,从而将表的扫描变为索引的扫描

索引失效情况

  • 以%开头的 like 查询不能利用 B-Tree 索引,执行计划中 key 的值为 null 表示没有使用索引
  • 数据类型出现隐式转换的时候也不会使用索引,例如,where 'age'+10=30
  • 对索引列进行函数运算,原因同上
  • 正则表达式不会使用索引
  • 字符串和数据比较不会使用索引
  • 复合索引的情况下,假如查询条件不包含索引列最左边部分,即不满足最左原则 leftmost,是不会使用复合索引的
  • 如果 MySQL 估计使用索引比全表扫描更慢,则不使用索引
  • 用 or 分割开的条件,如果 or 前的条件中的列有索引,而后面的列中没有索引,那么涉及的索引都不会被用到
  • 使用负向查询(not ,not in, not like ,<> ,!= ,!> ,!< ) 不会使用索引

参考文章

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