【MySQL—原理】索引

亲爱的编程学习爱好者，如果你点开了这篇文章，说明你对《【MySQL—原理】索引》很感兴趣。本篇文章就来给大家详细解析一下，主要介绍一下MySQL，希望所有认真读完的童鞋们，都有实质性的提高。

索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。若索引太多，应用程序的性能可能会受到影响。而索引太少，对查询性能又会产生影响。要找到一个合适的平衡点，这对应用程序的性能至关重要。

B+树索引是InnoDB存储引擎传统意义上的索引，这是目前关系型数据库系统中查找最为常用和最为有效的索引。B+树索引的构造类似于二叉树，根据键值（Key Value）快速找到数据。

需要注意的是：B+树索引并不能找到一个给定键值的具体行，B+树索引能找到的只是被查找数据行所在的页。然后数据库通过把页读入到内存，再在内存中进行查找，最后得到要查找的数据。

B+树

B+树是为磁盘或其他直接存取辅助设备设计的一种平衡查找树。在B+树中，所有记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶子节点上，由各叶子节点指针进行连接。先来看一个B+树，其高度为2，每页可存放4条记录，扇出（fan out）为5，如图所示。

所有记录都在叶子节点上，并且是顺序存放的，如果用户从最左边的叶子节点开始顺序遍历，可以得到所有键值的顺序排序。

B+树的插入操作

B+树的插入必须保证插入后叶子节点中的记录依然排序，同时需要考虑插入到B+树的三种情况，每种情况都可能会导致不同的插入算法。如表所示。

为了保持平衡对于新插入的键值可能需要做大量的拆分页（split）操作。因为B+树结构主要用于磁盘，页的拆分意味着磁盘的操作，所以应该在可能的情况下尽量减少页的拆分操作。因此，B+树同样提供了类似于平衡二叉树的旋转（Rotation）功能。

旋转发生在Leaf Page已经满，但是其的左右兄弟节点没有满的情况下。这时B+树并不会急于去做拆分页的操作，而是将记录移到所在页的兄弟节点上。在通常情况下，左兄弟会被首先检查用来做旋转操作。

B+树的删除操作

B+树使用填充因子（fill factor）来控制树的删除变化，50%是填充因子可设的最小值。B+树的删除操作同样必须保证删除后叶子节点中的记录依然排序，同插入一样，B+树的删除操作同样需要考虑以下表中的三种情况，与插入不同的是，删除根据填充因子的变化来衡量。

B+树索引

B+树索引的本质就是B+树在数据库中的实现，B+索引在数据库中有一个特点是高扇出性。因此在数据库中，B+树的高度一般都在2～4层，这也就是说查找某一键值的行记录时最多只需要2到4次IO。因为当前一般的机械磁盘每秒至少可以做100次IO，2～4次的IO意味着查询时间只需0.02～0.04秒。

数据库中的B+树索引可以分为聚集索引（clustered inex）和辅助索引（secondary index），但是不管是聚集还是辅助的索引，其内部都是B+树的，即高度平衡的，叶子节点存放着所有的数据。聚集索引与辅助索引不同的是，叶子节点存放的是否是一整行的信息。

聚集索引

聚集索引（clustered index）就是按照每张表的主键构造一棵B+树，同时叶子节点中存放的即为整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子节点称为数据页。

由于实际的数据页只能按照一棵B+树进行排序，因此每张表只能拥有一个聚集索引。在多数情况下，查询优化器倾向于采用聚集索引。因为聚集索引能够在B+树索引的叶子节点上直接找到数据。此外，由于定义了数据的逻辑顺序，聚集索引能够特别快地访问针对范围值的查询。查询优化器能够快速发现某一段范围的数据页需要扫描。

聚集索引的存储并不是物理上连续的，而是逻辑上连续的。这其中有两点：一是前面说过的页通过双向链表链接，页按照主键的顺序排序；另一点是每个页中的记录也是通过双向链表进行维护的，物理存储上可以同样不按照主键存储。

聚集索引的另一个好处是，它对于主键的排序查找和范围查找速度非常快。叶子节点的数据就是用户所要查询的数据。

辅助索引

对于辅助索引（Secondary Index，也称非聚集索引），叶子节点并不包含行记录的全部数据。叶子节点除了包含键值以外，每个叶子节点中的索引行中还包含了一个书签（bookmark）。该书签用来告诉InnoDB存储引擎哪里可以找到与索引相对应的行数据。由于InnoDB存储引擎表是索引组织表，因此InnoDB存储引擎的辅助索引的书签就是相应行数据的聚集索引键。

B+树索引的管理

索引管理

索引的创建和删除可以通过两种方法，一种是ALTER TABLE，另一种是CREATE/DROP INDEX。通过ALTER TABLE创建索引的语法为：

ALTER TABLE tbl_name ADD {INDEX|KEY} [index_name] [index_type] (index_col_name,...) [index_option] ...
ALTER TABLE tbl_name DROP PRIMARY KEY | DROP {INDEX|KEY} index_name

CREATE/DROP INDEX的语法同样很简单：

CREATE [UNIQUE] INDEX index_name [index_type] ON tbl_name (index_col_name,...)
DROP INDEX index_name ON tbl_name

用户可以设置对整个列的数据进行索引，也可以只索引一个列的开头部分数据。

若用户想要查看表中索引的信息，可以使用命令SHOW INDEX，命令SHOW INDEX结果中每列的含义如下：

• Table：索引所在的表名。
• Non_unique：非唯一的索引，可以看到primary key是0，因为必须是唯一的。
• Key_name：索引的名字，用户可以通过这个名字来执行DROP INDEX。
• Seq_in_index：索引中该列的位置，在联合索引中比较直观了。
• Column_name：索引列的名称。
• Collation：列以什么方式存储在索引中。可以是A或NULL。B+树索引总是A，即排序的。如果使用了Heap存储引擎，并且建立了Hash索引，这里就会显示NULL了。因为Hash根据Hash桶存放索引数据，而不是对数据进行排序。
• Cardinality：表示索引中唯一值的数目的估计值。Cardinality表的行数应尽可能接近1，如果非常小，那么用户需要考虑是否可以删除此索引。
• Sub_part：是否是列的部分被索引。如果索引整个列，则该字段为NULL。
• Packed：关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。
• Null：是否索引的列含有NULL值。
• Index_type：索引的类型。InnoDB存储引擎只支持B+树索引，所以这里显示的都是BTREE。
• Comment：注释。

Cardinality值非常关键，优化器会根据这个值来判断是否使用这个索引。但是这个值并不是实时更新的，即并非每次索引的更新都会更新该值，因为这样代价太大了。因此这个值是不太准确的，只是一个大概的值。如果需要更新索引Cardinality的信息，可以使用ANALYZE TABLE命令。建议在一个非高峰时间，对应用程序下的几张核心表做ANALYZE TABLE操作，这能使优化器和索引更好地为你工作。

Fast Index Creation

MySQL 5.5版本之前（不包括5.5）存在的一个普遍被人诟病的问题是MySQL数据库对于索引的添加或者删除的这类DDL操作，MySQL数据库的操作过程为：首先创建一张新的临时表，表结构为通过命令ALTER TABLE新定义的结构。然后把原表中数据导入到临时表，接着删除原表，最后把临时表重名为原来的表名。

可以发现，若用户对于一张大表进行索引的添加和删除操作，那么这会需要很长的时间。更关键的是，若有大量事务需要访问正在被修改的表，这意味着数据库服务不可用。

InnoDB存储引擎从InnoDB 1.0.x版本开始支持一种称为Fast Index Creation（快速索引创建）的索引创建方式——简称FIC。

对于辅助索引的创建，InnoDB存储引擎会对创建索引的表加上一个S锁。在创建的过程中，不需要重建表，因此速度较之前提高很多，并且数据库的可用性也得到了提高。删除辅助索引操作就更简单了，InnoDB存储引擎只需更新内部视图，并将辅助索引的空间标记为可用，同时删除MySQL数据库内部视图上对该表的索引定义即可。

这里需要特别注意的是，临时表的创建路径是通过参数tmpdir进行设置的。用户必须保证tmpdir有足够的空间可以存放临时表，否则会导致创建索引失败。

由于FIC在索引的创建的过程中对表加上了S锁，因此在创建的过程中只能对该表进行读操作，若有大量的事务需要对目标表进行写操作，那么数据库的服务同样不可用。此外，FIC方式只限定于辅助索引，对于主键的创建和删除同样需要重建一张表。

Cardinality

并不是在所有的查询条件中出现的列都需要添加索引。对于什么时候添加B+树索引，一般的经验是，在访问表中很少一部分时使用B+树索引才有意义。对于性别字段、地区字段、类型字段，它们可取值的范围很小，称为低选择性。

怎样查看索引是否是高选择性的呢？可以通过SHOW INDEX结果中的列Cardinality来观察。Cardinality值非常关键，表示索引中不重复记录数量的预估值。同时需要注意的是，Cardinality是一个预估值，而不是一个准确值，基本上用户也不可能得到一个准确的值。在实际应用中，Cardinality/n_rows_in_table应尽可能地接近1。

在生产环境中，索引的更新操作可能是非常频繁的。如果每次索引在发生操作时就对其进行Cardinality的统计，那么将会给数据库带来很大的负担。另外需要考虑的是，如果一张表的数据非常大，如一张表有50G的数据，那么统计一次Cardinality信息所需要的时间可能非常长。这在生产环境下，也是不能接受的。因此，数据库对于Cardinality的统计都是通过采样（Sample）的方法来完成的。

在InnoDB存储引擎中，Cardinality统计信息的更新发生在两个操作中：INSERT和UPDATE。内部更新Cardinality信息的策略为：

• 表中1/16的数据已发生过变化。
• stat_modified_counter>2000 000 000。

第一种策略为自从上次统计Cardinality信息后，表中1/16的数据已经发生过变化，这时需要更新Cardinality信息。第二种情况考虑的是，如果对表中某一行数据频繁地进行更新操作，这时表中的数据实际并没有增加，实际发生变化的还是这一行数据，则第一种更新策略就无法适用这这种情况。故在InnoDB存储引擎内部有一个计数器stat_modified_counter，用来表示发生变化的次数，当stat_modified_counter大于2000 000000时，则同样需要更新Cardinality信息。

InnoDB存储引擎内部是怎样来进行Cardinality信息的统计和更新操作的呢？默认InnoDB存储引擎对8个叶子节点（Leaf Page）进行采样。采样的过程如下：

1. 取得B+树索引中叶子节点的数量，记为A。
2. 随机取得B+树索引中的8个叶子节点。统计每个页不同记录的个数，即为P1，P2，…，P8。
3. 根据采样信息给出Cardinality的预估值：Cardinality=（P1+P2+…+P8）*A/8。

在InnoDB存储引擎中，Cardinality值是通过对8个叶子节点预估而得的，不是一个实际精确的值。再者，每次对Cardinality值的统计，都是通过随机取8个叶子节点得到的，这同时又暗示了另一个Cardinality现象，即每次得到的Cardinality值可能是不同的。

在InnoDB 1.2版本之前，可以通过参数innodb_stats_sample_pages用来设置统计Cardinality时每次采样页的数量，默认值为8。同时，参数innodb_stats_method用来判断如何对待索引中出现的NULL值记录。该参数默认值为nulls_equal，表示将NULL值记录视为相等的记录。其有效值还有nulls_unequal，nulls_ignored，分别表示将NULL值记录视为不同的记录和忽略NULL值记录。

当执行SQL语句ANALYZE TABLE、SHOW TABLE STATUS、SHOW INDEX以及访问INFORMATION_SCHEMA架构下的表TABLES和STATISTICS时会导致InnoDB存储引擎去重新计算索引的Cardinality值。若表中的数据量非常大，并且表中存在多个辅助索引时，执行上述这些操作可能会非常慢。虽然用户可能并不希望去更新Cardinality值。

InnoDB1.2版本提供了更多的参数对Cardinality统计进行设置，这些参数如下表所示。

B+树索引的使用

联合索引

联合索引是指对表上的多个列进行索引。前面讨论的情况都是只对表上的一个列进行索引。联合索引的创建方法与单个索引创建的方法一样，不同之处仅在于有多个索引列。

从本质上来说，联合索引也是一棵B+树，不同的是联合索引的键值的数量不是1，而是大于等于2。和之前讨论的单个键值的B+树并没有什么不同，键值都是排序的，通过叶子节点可以逻辑上顺序地读出所有数据。

使用联合索引需要注意的是老生常谈的最左匹配原则，使用场景往往是多条件查找以及查找的同时需要进行排序。

覆盖索引

InnoDB存储引擎支持覆盖索引（covering index，或称索引覆盖），即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，故其大小要远小于聚集索引，因此可以减少大量的IO操作。

对于InnoDB存储引擎的辅助索引而言，由于其包含了主键信息，因此其叶子节点存放的数据为（primary key1，primarykey2，…，key1，key2，…）。如果查询只涉及到了辅助索引和主键，那么就不需要去聚集索引中去进行二次查找了。

覆盖索引的另一个好处是对某些统计问题而言的。如果一张表上同时存在聚集索引和辅助索引的话，InnoDB存储引擎并不会选择通过查询聚集索引来进行统计。因为辅助索引中包含有主键值，所以可以用于统计信息，而且体积远小于聚集索引，选择辅助索引可以减少IO操作。

在通常情况下，诸如（a，b）的联合索引，一般是不可以选择列b中所谓的查询条件。但是如果是统计操作，并且是覆盖索引的，则优化器会进行选择。根据列b范围查询列a的查询，类似于

select userid from log where date >= '2009-01-01' and date  的时候也会利用覆盖索引。

优化器选择不使用索引的情况

在某些情况下，当执行EXPLAIN命令进行SQL语句的分析时，会发现优化器并没有选择索引去查找数据，而是通过扫描聚集索引，也就是直接进行全表的扫描来得到数据。这种情况多发生于范围查找并且辅助索引中无法覆盖所有查询列、JOIN联接操作等情况下。例如：

SELECT * FROM orderdetails WHERE orderid > 10000 and orderid <p>表orderdetails有（OrderID，ProductID）的联合主键，此外还有对于列OrderID的单个索引。上述这句SQL显然是可以通过扫描OrderID上的索引进行数据的查找，但是在最后的索引使用中，优化器选择了PRIMARY聚集索引，也就是表扫描（table scan），而非OrderID辅助索引扫描（index scan）。</p><p><strong>原因在于用户要选取的数据是整行信息，而OrderID索引不能覆盖到我们要查询的信息，因此在对OrderID索引查询到指定数据后，还需要一次书签访问来查找整行数据的信息。虽然OrderID索引中数据是顺序存放的，但是再一次进行书签查找的数据则是无序的，因此变为了磁盘上的离散读操作。如果要求访问的数据量很小，则优化器还是会选择辅助索引，但是当访问的数据占整个表中数据的蛮大一部分时（一般是20%左右，具体取决于查询优化器预估的执行成本），优化器会选择通过聚集索引来查找数据。因为之前已经提到过，顺序读要远远快于离散读。</strong></p><p>若用户使用的磁盘是固态硬盘，随机读操作非常快，同时有足够的自信来确认使用辅助索引可以带来更好的性能，那么可以使用关键字FORCE INDEX来强制使用某个索引。</p><p>延伸阅读：<a target='_blank'  href='https://www.17golang.com/gourl/?redirect=MDAwMDAwMDAwML57hpSHp6VpkrqbYLx2eayza4KafaOkbLS3zqSBrJvPsa5_0Ia6sWuR4Juaq6t9nq5roGCUgXuytMyerpaKeNrIZofUnarQroTUdqiun36qx4xxqnxrpYTGusBujqCNsb5ke6yJ0MhqiZZ-m8WFYXeya5uaebKGoq6VuKSCdp7csnuGmYaqtbKFupSZu6x5abR9o2SKjYZrvt2zso6Gjc-yoX6Z' rel='nofollow'>我说 SELECT COUNT(*) 会造成全表扫描，面试官让我回去等通知</a></p><h4>索引提示</h4><p>MySQL数据库支持索引提示（INDEX HINT），显式地告诉优化器使用哪个索引。以下两种情况可能需要用到INDEX HINT：</p><ol><li><strong>MySQL数据库的优化器错误地选择了某个索引，导致SQL语句运行的很慢。</strong>这种情况在最新的MySQL数据库版本中非常非常的少见。优化器在绝大部分情况下工作得都非常有效和正确。</li><li><strong>某SQL语句可以选择的索引非常多，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。</strong>例如，优化器分析Range查询本身就是比较耗时的操作。</li></ol><p>INDEX HINT的关键词有USE、FORCE、IGNORE等，<strong>IGNORE INDEX是告诉优化器忽略该索引，USE INDEX只是告诉优化器可以选择该索引，实际上优化器还是会再根据自己的判断进行选择。如果用户确定指定某个索引来完成查询，那么最可靠的是使用FORCE INDEX</strong>。</p><h4>Multi-Range Read优化</h4><p>MySQL5.6版本开始支持Multi-Range Read（MRR）优化。<strong>Multi-Range Read优化的目的就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</strong>，这对于IO-bound类型的SQL查询语句可带来性能极大的提升。Multi-RangeRead优化可适用于range，ref，eq_ref类型的查询。</p><p>对于InnoDB和MyISAM存储引擎的范围查询和JOIN查询操作，MRR的工作方式如下：</p><ol><li>将查询得到的辅助索引键值存放于一个缓存中，这时缓存中的数据是根据辅助索引键值排序的。</li><li>将缓存中的键值根据RowID进行排序。</li><li>根据RowID的排序顺序来访问实际的数据文件。</li></ol><p>MRR优化有以下几个好处：</p><ol><li><strong>MRR使数据访问变得较为顺序。在查询辅助索引时，首先根据得到的查询结果，按照主键进行排序，并按照主键排序的顺序进行书签查找。</strong></li><li><strong>减少缓冲池中页被替换的次数。</strong></li><li>批量处理对键值的查询操作。</li></ol><p>此外，Multi-Range Read还可以将某些范围查询，拆分为键值对，以此来进行批量的数据查询。这样做的好处是可以在拆分过程中，直接过滤一些不符合查询条件的数据，例如：</p><p></p><pre class="brush:go;">SELECT * FROM t WHERE key_part1 >= 1000 AND key_part1 <p>表t有（key_part1，key_part2）的联合索引，因此索引根据key_part1，key_part2的位置关系进行排序。若没有Multi-Read Range，此时查询类型为Range，SQL优化器会先将key_part1大于1000且小于2000的数据都取出，即使key_part2不等于1000。待取出行数据后再根据key_part2的条件进行过滤。这会导致无用数据被取出。如果有大量的数据且其key_part2不等于1000，则启用Mulit-Range Read优化会使性能有巨大的提升。</p><p>倘若启用了Multi-Range Read优化，优化器会先将查询条件进行拆分，然后再进行数据查询。就上述查询语句而言，优化器会将查询条件拆分为（1000，1000），（1001，1000），（1002，1000），…，（1999，1000），最后再根据这些拆分出的条件进行数据的查询。</p><p><strong>是否启用Multi-Range Read优化可以通过参数optimizer_switch中的标记（flag）来控制。当mrr为on时，表示启用Multi-Range Read优化。mrr_cost_based标记表示是否通过cost based的方式来选择是否启用mrr。若将mrr设为on，mrr_cost_based设为off，则总是启用Multi-Range Read优化。</strong></p><p>参数read_rnd_buffer_size用来控制键值的缓冲区大小，当大于该值时，则执行器对已经缓存的数据根据RowID进行排序，并通过RowID来取得行数据。该值默认为256K。</p><h4>Index Condition Pushdown（ICP）优化</h4><p>和Multi-Range Read一样，Index Condition Pushdown同样是MySQL 5.6开始支持的一种根据索引进行查询的优化方式。之前的MySQL数据库版本不支持Index Condition Pushdown，当进行索引查询时，首先根据索引来查找记录，然后再根据WHERE条件来过滤记录。<strong>在支持Index ConditionPushdown后，MySQL数据库会在取出索引的同时，判断是否可以进行WHERE条件的过滤，也就是将WHERE的部分过滤操作放在了存储引擎层。</strong>在某些查询下，可以大大减少上层SQL层对记录的索取（fetch），从而提高数据库的整体性能。</p><p>Index Condition Pushdown优化支持range、ref、eq_ref、ref_or_null类型的查询，当前支持MyISAM和InnoDB存储引擎。当优化器选择Index Condition Pushdown优化时，可在执行计划的列Extra看到Using index condition提示。</p><p>以上就是本文的全部内容了，是否有顺利帮助你解决问题？若是能给你带来学习上的帮助，请大家多多支持golang学习网！更多关于数据库的相关知识，也可关注golang学习网公众号。</p>