Mysql数据库索引初学者详解

核心概念

• 主键索引/辅助索引
• 聚集索引/非聚集索引
• 表查找/索引覆盖
• 索引下推
• 复合索引/最左边前缀匹配
• 前缀索引
• 解释一下

1.【指标定义】

1。索引定义

除了数据本身之外，数据库系统还维护满足特定搜索算法的数据结构。这些结构以某种方式引用（指向）数据，允许在它们上实现高级搜索算法。 这些数据结构就是索引。

2。索引的数据结构

• B-tree / B+ 树（MySQL 的 InnoDB 引擎使用 B+ 树作为默认索引结构）
• 哈希表
• 排序数组

3。为什么选择 B+ 树而不是 B 树

• B树结构：记录存储在树节点中。

• B+树结构：记录仅存储在树的叶节点中。

• 假设数据大小为 1KB，索引大小为 16B，数据库使用磁盘数据页，默认磁盘页大小为 16K，相同的三个 I/O 操作将产生：

1. B 树可以获取 16*16*16=4096 条记录。

2. B+树可以获取1000*1000*1000=10亿条记录。

2.【索引类型】

1。主键索引和辅助索引

• 主键索引：索引的叶子节点是数据行。
• 辅助索引：索引的叶子节点是KEY字段加上主键索引。因此，通过二级索引查询时，首先找到主键值，然后InnoDB通过主键索引找到对应的数据块。
• 在InnoDB中，主索引文件直接存储数据行，称为聚集索引，而二级索引则指向主键引用。
• 在MyISAM中，主索引和辅助索引都指向物理行（磁盘位置）。

2。聚集索引和非聚集索引

• 聚集索引重新组织磁盘上的实际数据，并按一个或多个指定的列值进行排序。特点是数据的存储顺序和索引顺序一致。一般主键会默认创建聚集索引，一张表只允许有一个聚集索引（原因：数据只能按一种顺序存储）。如图所示，InnoDB的主索引和辅助索引都是聚集索引。
• 与作为数据记录的聚集索引的叶节点相比，非聚集索引的叶节点是指向数据记录的指针。最大的区别是数据记录的顺序与索引顺序不匹配。

3。聚集索引的优点和缺点

• 优点：通过主键查询条目时，不需要查表（数据在主键节点下）。
• 缺点：不规则的数据插入会导致频繁的分页。

3.【扩展索引概念】

1。查表

查表的概念涉及到主键索引查询和非主键索引查询的区别。

• 如果查询是select * from T where ID=500，主键查询只需要查找ID树即可。
• 如果查询是select * from T where k=5，则非主键索引查询需要先查找k索引树得到ID值500，然后再次查找ID索引树。
• 从非主键索引移回主键索引的过程称为查表。

基于非主键索引的查询需要扫描额外的索引树。因此，我们应该在应用中尽量使用主键查询。从存储空间的角度来看，由于非主键索引树的叶子节点存储主键值，建议主键字段尽可能短。这样，非主键索引树的叶子节点就更小，非主键索引占用的空间也更少。一般情况下，建议创建自增主键，以尽量减少非主键索引占用的空间。

2。索引覆盖

• 如果WHERE子句条件是非主键索引，则查询会首先通过非主键索引定位到主键索引（主键位于非主键索引的叶子节点）主键索引搜索树），然后通过主键索引定位查询内容。在这个过程中，回到主键索引树就称为查表。
• 但是，当我们的查询内容是主键值时，我们可以直接提供查询结果，无需查表。也就是说，本次查询中非主键索引已经“覆盖”了我们的查询需求，因此称为覆盖索引。
• 覆盖索引可以直接从辅助索引获取查询结果，无需到主索引进行查表，从而减少搜索次数（不需要从辅助索引树移动到聚集索引树）或减少IO操作（辅助索引树可以一次从磁盘加载更多节点），从而提高性能。

3。综合指数

复合索引是指对表的多个列进行索引。

场景 1：

复合索引(a, b) 按a, b排序（先按a排序，如果a相同则按b排序）。因此，下面的语句可以直接使用复合索引来获取结果（其实就是利用了最左前缀原则）：

• 从 xxx 中选择…，其中 a=xxx;
• 从 xxx 中选择…，其中 a=xxx 按 b 排序；

以下语句不能使用复合查询：

• 从 xxx 中选择…，其中 b=xxx;

场景 2：

对于复合索引（a,b,c），以下语句可以直接通过复合索引获取结果：

• 从 xxx 中选择…，其中 a=xxx 按 b 排序；
• 从 xxx 中选择…，其中 a=xxx 和 b=xxx 按 c 排序；

以下语句不能使用复合索引，需要进行文件排序操作：

• 从 xxx 中选择 …，其中 a=xxx 按 c 排序；

摘要：

以复合索引（a、b、c）为例，创建这样的索引相当于创建索引a、ab、abc。用一个索引代替三个索引肯定是有好处的，因为每个额外的索引都会增加写入操作的开销和磁盘空间的使用。

4。最左前缀原则

• 从上面的复合索引例子，我们可以了解最左前缀原理。
• 不仅仅是索引的完整定义，只要满足最左边的前缀，就可以用来加速检索。这个最左前缀可以是复合索引最左边的N个字段，也可以是字符串索引最左边的M个字符。利用索引的“最左前缀”原则来定位记录，避免冗余的索引定义。
• 因此，基于最左前缀原则，定义复合索引时考虑索引内的字段顺序至关重要！评价标准是索引的可重用性。例如当(a,b)上已经有索引时，一般不需要在a上单独创建索引

5。索引下推

MySQL 5.6引入了索引下推优化，索引遍历时可以根据索引包含的字段过滤掉不符合条件的记录，减少查表次数。

• 创建表

CREATE TABLE `test` (
   `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'Auto-increment primary key',
   `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
   `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8 NOT NULL DEFAULT '',
   PRIMARY KEY (`id`),
   KEY `idx_name_age` (`name`,`age`)
 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

• SELECT * from user where name like 'Chen%' 最左前缀原则，命中 idx_name_age 索引
• 从名称如“Chen%”且年龄=20 的用户中选择 *
  • 5.6版本之前，首先会根据姓名索引匹配2条记录（此时忽略age=20的条件），找到对应的2个ID，进行查表，然后根据age=20进行过滤。
  • 5.6版本之后，引入了索引下推。根据姓名匹配2条记录后，在进行查表之前不会忽略age=20的条件，在查表之前根据年龄进行过滤。这种索引下推可以减少查表次数，提高查询性能。

6。前缀索引

当索引是一个长字符序列时，它会占用大量内存并且速度很慢。在这种情况下，可以使用前缀索引。我们不是对整个值进行索引，而是对前几个字符进行索引，以节省空间并获得良好的性能。 前缀索引使用索引的前几个字母。但是，为了降低索引重复率，我们必须评估前缀索引的唯一性。

• 首先计算当前字符串字段的唯一性比例：select 1.0*count(distinct name)/count(*) from test
• 然后，计算不同前缀的唯一性比率：
  • 从测试中选择 1.0*count(distinct left(name,1))/count(*) 作为名称的第一个字符作为前缀索引
  • 从测试中选择 1.0*count(distinct left(name,2))/count(*) 作为名称的前两个字符作为前缀索引
  • ...
• 当 left(str, n) 没有显着增加时，选择 n 作为前缀索引截止值。
• 创建索引 alter table test add key(name(n));

4. [查看索引]

添加索引后，我们如何查看索引呢？或者，如果语句执行速度很慢，我们如何排除故障？

Explain 通常用于检查索引是否有效。

获取慢查询日志后，观察哪些语句是慢的。在语句前添加explain并再次执行。 Explain 在查询上设置一个标志，使其返回执行计划中每个步骤的信息，而不是执行语句。它返回一行或多行信息，显示执行计划的每个部分和执行情况订购。

解释返回的重要字段：

• type：显示搜索方式（全表扫描或索引扫描）
• key：使用的索引字段，不使用则为null

解释的类型字段：

• ALL：全表扫描
• 索引：完整索引扫描
• 范围：索引范围扫描
• ref：非唯一索引扫描
• eq_ref：唯一索引扫描

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