mysql那些事之索引篇

上一篇博客已经简单从广的方面介绍了一下mysql整体架构以及物理结构的内容.

本篇博客的内容是mysql的索引,索引无论是在面试还是我们日常工作中都是非常的重要一环.

索引是什么?

官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.打个比方来说的话相当于我们生活中字典.

索引的优势和劣势

优势:
- 可以加快数据的检索速度,降低磁盘的IO,提高查询效率.
- 索引列可以对数据进行排序,减低cpu的消耗
劣势:
- 索引是需要占用磁盘空间的.
- 索引只是针对查询会提升性能.对增删改反而会降低.原因是因为要维护索引,会产生磁盘IO.

索引的分类

单列索引
- 普通索引:mysql中的基本索引类型,只是为了查询快一些.
- 主键索引:mysql主键列上添加索引.不允许有null和空值
- 唯一索引:唯一列上添加索引,允许有null和空值
组合索引
- 在同一张表里多个列上添加索引
- 需要遵循最左前缀原则
- 建议使用组合索引替代单列索引,主键索引分情况.

索引的使用

索引的创建

首先说明我们有一张user表,字段分别为主键id,name,age.

单列普通索引
```
create index idx_name on user(name(10));
```
这里想说明一下,我们在工作中对某个字段添加索引时,目标字段由于是varchar类型,可能比较长,为了更好的维护索引和减少索引占用磁盘空间的大小,我们可以在列后面加上索引的长度.
唯一索引
```
create unique index idx_id on user(id);
```
主键索引是唯一索引的特殊类型,建议主键索引使用整数,整数占用空间比较小.同样可以为索引指定长度,如果是int类型就不需要指定了.
组合索引
```
create index idx_id_name_age on user(id,name(10),age);
```
- 最左前缀原则:
  - 说明一点我们创建了以上组合索引的时候,相当于创建了是三个索引:
    - id,name,age
    - id,name
    - id
```
select * from user where age = 13 and id =1 and name = 'VN';
```
  此时是否使用到了组合索引?
  
  这种情况下是违反了最左前缀原则,由于我们创建的索引的顺序是id,name,age.我们在使用组合索引的时候应该也要遵循这个顺序,如果打乱顺序那么就会导致索引失效.正确使用组合索引应该是以下sql语句:
```
select * from user where id = 1 and name = 'VN' and age = 13;
```
  还有以下情况,是否使用到了索引.
```
select * from user where id =1 and name = 'VN';
```
```
select * from user where id =1;
```
  以上两条sql语句是正确使用了索引的,因为组合索引也可以拆开使用,但一定是有顺序的,不能打乱,从打乱索引顺序的时候开始,往后的索引就是失效了.
  
  切记:如果索引顺序是以上情况,直接拿name,或者age来用,索引是失效的.因为违背的最左前缀原则,即使把组合索引拆开来用,也一定是有序的.

删除索引

drop index idx_id_name_age on user;

查看索引

show index from user \G;

索引的数据结构

在开始具体说索引的数据结构前,要说明一下,因为索引是mysql引擎中实现的,所以不同的存储引擎有不同的实现.由于现在mysql中InnoDB是默认的数据库引擎,并且我们大部分场景下使用的也是InnoDB引擎,所以在索引的数据结构这里,我们只针对于InnoDB引擎来说.

索引的数据结构是什么,相信我们大家都知道是B+tree,可具体什么是B+TREE呢?B+TREE长什么样子呢?B-TREE和B+TREE的区别是什么?这些问题大家就不一定都能回答上来了吧?

B-tree:(也叫做多路平衡树)

B+TREE:

以上两种是b-tree和B+tree的样子

b+tree在MyISAM的实现:

MyISAM非聚集索引.非叶子节点只存放着指向具体的数据的地址值.

b+tree在InnoDB的实现:

InnoDB聚集索引,非叶子节点存放有具体的数据.

b-tree和b+tree的区别

b-tree叶子节点也是存放数据的,而b+tree只有非叶子节点存放数据,叶子节点存放的都是指向下一个节点的指针.
b+tree非叶子节点使用链表结构相邻的两个非叶子节点相连.

索引失效

在说索引失效之前,不得不先说一下explain查看执行计划.

执行计划

MySQL 提供了一个 EXPLAIN 命令, 它可以对 SELECT 语句的执行计划进行分析, 并输出 SELECT 执行的详细信息, 以供开发人员针对性优化. 使用explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描，这都可以通过explain命令来查看。可以通过explain命令深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。

用法如下:

其中各列的含义如下:

id:select查询的标识符,每一个select有一个唯一的标识符.标识查询的执行顺序.
- id相同,执行顺序从上往下
- id不同,如果是子查询,id越大,优先级越高
select_type:select查询的类型.
- simple:简单的select查询
- parmary:一个union或者子查询的操作,最外层的就是parmary
- union:连接的两个都是查询,第一个是派生表dervied,往后的都是union
- dependent union:出现在连接查询中,受外部查询影响
- subquery:除了from中的子查询,其他地方的子查询
- derived:from中出现的子查询,和之前提到的一样派生表
table:查询的那张表.
- 如果使用了别名,这里显示别名
- 如果出现了尖括号,那说明是临时表
- 如果不涉及表的操作,这里显示为null
partitions:匹配的分区.
type:连接类型

性能从好到差排序
- system:只有一行数据或者是空表
- const:使用唯一索引或者主键
- eq_ref:出现在多表关联查询,对于前表的每一个结果抖只能匹配到一条结果
- ref:非唯一索引,使用了组合索引符合最左前缀
- fulltext:全文索引检索
- ref_or_null:ref类似
- unique_subquery:where中的in的子查询
- index_subquery:子查询in形式子查询使用到了辅助索引
- range:索引范围扫描
- index_merge:使用了两个以上的索引
- index:结果列中使用到了索引
- index
- ALL:全表扫描
  - 只有all没有使用到索引,其他都使用到了索引
  - 建议使用到range级别
possible_keys: 此次查询中可能选用的索引
key: 此次查询中确切使用到的索引.
ref: 哪个字段或常数与 key 一起被使用
rows: 显示此查询一共扫描了多少行. 这个是一个估计值.
filtered: 表示此查询条件所过滤的数据的百分比
extra: 额外的信息
- using index:索引覆盖,不需要回表扫描
- using where:对storage engine提取的结果进行过滤,改字段没有索引
- using filesort:排序中没有使用到索引
- using temporary:使用了临时表存结果

索引下推

大家都知道mysql架构分为了server层和引擎层.索引下推也叫做ICP.

如何处理where条件

index_key:确定索引中的连续范围,根据索引来确定范围
index_filter:index_key确定了索引范围之后,还有一部分不符合条件,通过index_filter筛选
table_filter:索引不能过滤的交给table_filter,也就是回表过滤

torage层：首先将index key条件满足的索引记录区间确定，然后在索引上使用index filter进行过滤将满足的index filter条件的索引记录才去回表取出整行记录返回server层

不满足index filter条件的索引记录丢弃，不回表、也不会返回server层

server 层：对返回的数据，使用table filter条件做最后的过滤。

使用ICP的好处:

直接去掉了不满足index_filter的记录,避免了回表和传到server层

索引失效

违反了最左前缀原则会导致索引失效
索引上不要做计算,会导致索引失效
范围条件右边的列索引失效
索引字段不要使用不等,会导致索引失效
索引字段使用is null或者not null会导致索引失效
索引字段使用or会导致索引失效

关于索引的数据结构推荐大家一片博文,讲解的会更全面,本篇博客中一部分图片取自于该博客.

地址是:www.cnblogs.com/aligege/p/1…

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