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  • MySql索引相关总结,如何更好的利用索引提高效率

    概述

    今天我们来聊一聊MySql索引的那些事,在这篇文章中,我会主要聊聊InnoDB下索引的数据结构,索引如何起作用的,如何更好的利用索引提高效率。

    一、什么是索引

    数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询、更新数据库表中数据。就像我们以前用的新华字典的目录一样,能帮助我们快速查询到某一个字。

    二、索引的分类

    分类角度 索引名称
    数据结构 B+树,Hash索引,R-Tree等
    存储层面 聚簇索引,非聚簇索引
    逻辑层面 主键索引,普通索引,复合索引,唯一索引,空间索引等

    三、索引实例分析(以InnoDB为例)

    3.1 InnoDB下索引的结构

    InnoDB下,表都是根据主键顺序以索引的形式存放的,这种数据存储方式也被称为聚簇索引,”聚簇”就是表示数据行和相邻的键值紧凑的存储在一起,也就是数据行实际上是存储在索引的叶子页中。我们创建一张表来实际说明下InnoDB下的索引结构,建表语句如下:
    1. createtable person(
      idint primary key,
      age intnotnull
      index (age)engine=InnoDB;
    然后我们插入五条数据分别为(1,15),(2,17),(6,20),(10,18),(19,21),索引的树结构如下:
    上图中展示了两部分内容,第一个图为聚簇索引(主键索引)的内容,可以看到,数据按照Id的大小排序,对应的索引会包含该索引的整行数据。
    第二个图展示了用age做索引的索引结构图,也就是非聚簇索引(非主键索引),可以看到索引以年龄排序,但是和主键索引不同的是,年龄索引对应的却是Id,所以我们可以知道非主键索引记录的内容就是主键索引的值。
    这里可能有同学会有疑问,如果我建表的时候没有指定主键的话,索引结构又是如何的呢?其实在InnoDB中,如果没有定义主键,那么他会选择一个唯一的非空索引代替。如果没有这样的索引,那么他会隐式的定义一个主键来作为聚簇索引。所以无论你是否设置主键,InnoDB还是会帮你满足以上图的形式来索引数据。接下来我们分析下索引查询的流程。

    3.2 索引查询分析

    假设我们执行一条查询语句 select*frompersonwhereID=6,因为直接使用的是主键ID查询,所以就会用主键索引,由于主键索引直接关联了整行所有数据,所以,引擎只要执行一次就能查询出结果。
    如果执行的sql语句是非主键索引
    select*frompersonwhereage=18
    上述语句会走age的普通索引,索引先根据age搜索等于18的索引记录,找到ID=10的记录,然后再到主键索引搜索一次,然后拿出需要查询的数据。
    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。由于回表需要多执行一次查询,这也是为什么主键索引要比普通索引要快的原因,所以,我们要尽量使用主键查询。

    3.3 覆盖索引

    我们通常创建索引的依据都是根据查询的where条件,但是这只是我们通常的做法,我们根据上面的分析可以知道,如果要想查询效率高,第一,使用主键索引,第二,避免回表,也就是尽可能的在索引中就能获取想要的数据。如果一个索引包含了需要查询的字段,那么我们就叫做”覆盖索引”。
    那么如何建立一个覆盖索引呢?答案是通过联合索引来实现,通过联合索引的字段来覆盖要查询的字段,从而达到索引覆盖的效果。
    我们把上面的建表语句改造下,来分析下如何实现覆盖索引。
    1. CREATETABLE`person` (
       `id`int(11) NOTNULL,
       `age`int(11) DEFAULTNULL,
       `name`varchar(20) DEFAULTNULL,
       `sex`varchar(1) DEFAULTNULL,
       PRIMARY KEY (`id`),
       KEY`name_age` (`name`,`age`)
      ) ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=latin1;
    上面我创建了一个name和age的联合索引,索引结构图表示如下:
    我们根据图可以知道,联合索引是和创建索引字段顺序有关的,上面这个例子就是先以name排序,然后name相同再以age为标准排序。那么我们建表后该如何达到覆盖索引的效果呢?相信有些同学已经知道了怎么写sql可以达到覆盖索引效果,sql如下:
    selectname,agefrompersonwherename="Barry"
    因为我们需要查询的字段name和age,都在索引中可以直接查询到了,所以不需要查找到主键ID,然后再回表了。
    看到这里,肯定有同学会说,既然这样的话,我把所有需要查询的字段组合都建上联合索引不就行了吗?答案是:不行。因为索引也是需要消耗空间的,而且维护索引也是需要成本的,这一点我会在后面的优缺点中提到。那么有没有别的方式可以尽可能的实现不回表的效果呢?这里我们就要引入MySql的最左前缀原则了。
    什么叫最左前缀原则呢?就是在索引的匹配中,可以以索引的最左N个字段,也可以是字符串索引的最左N个字符。比如在上图中,要查询以A开头的名字,查询语句就是
    selectnamefrompersonwherename like'A%'
    这个时候就可以满足最左前缀规则来使用索引查询了,这里就会依赖索引查询到第一个首字母是A的名字,然后向后遍历,直到不满足条件为止。
    那么最左N个字段是什么意思呢?意思就是索引(name,age),可以直接利用 name来当做单独索引使用,可以只使用联合索引的部分字段,但是必须是顺序一致,比如索引(a,b,c),如果要想使用最左前缀规则,可以使用索引a,ab。
    我们也可以利用该规则来少维护一个或多个索引,比如我们需要 a,ab,abc的查询,那就只需要(a,b,c)联合索引就满足要求了。

    3.4 索引下推

    在MySql 5.6版本中引入了一个新特性,叫做”索引条件推送(index condition pushdown)”,这也称为索引下推。那么索引下推是这个什么东东呢?其实从”索引条件推送”这个名字就可以表明,这个特性是可以在索引中的字段进行条件判断,然后过滤不满足条件的记录,减少回表的次数。
    比如以上图中的数据为准,sql如下:
    select*frompersonwherename like'A%'andage=19;
    那么如果没有索引下推的情况下,首先会根据索引查询出名字以A开头的所有记录,然后查询出ID,然后回表去查询对应的ID记录,最后再判断age=19,返回满足条件的语句。因为满足A开头的记录有2条,所以这种情况下,会回表2次。
    在索引下推情况下,InnoDB会在索引内部直接判断age=19是否满足条件,过滤掉不满足条件的记录,所以只返回了一条,也就是只需要回表一次。从而提高了性能

    3.5 索引的优点与缺点

    说了这么多关于索引的内容,我们来谈谈索引的优缺点。
    优点:
    • 减少服务器需要扫描的数据量
    • 索引可以帮助服务器避免排序和临时表
    • 索引可以将随机IO变为顺序IO
    缺点
    • 索引会占用额外的存储空间
    • 索引的维护需要一定的成本,插入数据后需要保证原来的索引有序,所以也会影响一定的数据库性能。

    四、总结

    这篇博文我主要说了,索引的定义,索引的分类,索引按照不同的角度可以分为常见的哪几种。然后我重点说了在InnoDB下索引的索引的数据结构。 主键索引和非主键索引的区别就是查询主键索引可以直接返回数据,非主键索引需要先查询出主键ID,然后再查询出数据,这个过程就叫做回表。我们可以通过覆盖索引减少回表的次数,从而达到提高性能的效果。在mysql5.6以后,InnoDB可以支持索引下推,在使用联合索引的时候,如果可以在索引判断条件,那么就在索引中过滤不满足条件的行,从而减少回表次数。

    五、参考

    • 《高性能MySql》第3版
    • 《MySql45讲》专栏
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