MySQL索引

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索引的常见模型

哈希表

哈希表是一种以键 - 值(key-value)存储数据的结构,我们只要输入待查找的值即 key,就可以找到其对应的值即 Value。哈希的思路很简单,把值放在数组里,用一个哈希函数把 key 换算成一个确定的位置,然后把 value 放在数组的这个位置。

哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景 ,比如 Memcached 及其他一些 NoSQL 引擎。

有序数组

有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀,但是,在需要更新数据的时候就麻烦了,你往中间插入一个记录就必须得挪动后面所有的记录,成本太高。

所以, 有序数组索引只适用于静态存储引擎 ,比如你要保存的是 2017 年某个城市的所有人口信息,这类不会再修改的数据。

搜索树

二叉搜索树的特点是:每个节点的左儿子小于父节点,父节点又小于右儿子。

树可以有二叉,也可以有多叉。多叉树就是每个节点有多个儿子,儿子之间的大小保证从左到右递增。二叉树是搜索效率最高的,但是实际上大多数的数据库存储却并不使用二叉树。其原因是,索引不止存在内存中,还要写到磁盘上。

InnoDB 的索引模型

InnoDB 中,表都是根据主键顺序以索引的形式存放的,这种存储方式的表称为索引组织表。又因为前面我们提到的,InnoDB 使用了 B+ 树索引模型,所以数据都是存储在B+树中的。

每一个索引在InnoDB里面对应一棵 B+ 树。

假设,我们有一个主键列为 ID 的表,表中有字段 k,并且在k上有索引。

这个表的建表语句是:

mysql> create table T(
id int primary key, 
k int not null, 
name varchar(16),
index (k))engine=InnoDB;
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索引类型分为主键索引和非主键索引

  • 主键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里,主键索引也被称为聚簇索引(clustered index)

  • 非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里,非主键索引也被称为二级索引(secondary index)

基于主键索引和普通索引的查询有什么区别

如果语句是 select * from T where ID=500,即主键查询方式,则只需要搜索ID这棵 B+ 树;

如果语句是 select * from T where k=5,即普通索引查询方式,则需要先搜索 k 索引树,得到 ID 的值为 500,再到 ID 索引树搜索一次。这个过程称为回表

也就是说,基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此,我们在应用中应该尽量使用主键查询。

索引维护

B+ 树为了维护索引有序性,在插入新值的时候需要做必要的维护。如果新插入的值所在的数据页已经满了,根据B+ 树的算法,这时候需要申请一个新的数据页,然后挪动部分数据过去。这个过程称为页分裂。在这种情况下,性能自然会受影响。

除了性能外,页分裂操作还影响数据页的利用率。原本放在一个页的数据,现在分到两个页中,整体空间利用率降低大约 50%。

当然有分裂就有合并。当相邻两个页由于删除了数据,利用率很低之后,会将数据页做合并。合并的过程,可以认为是分裂过程的逆过程。

建表规范里面见到过类似的描述,要求建表语句里一定要有自增主键。当然事无绝对,我们来分析一下哪些场景下应该使用自增主键,而哪些场景下不应该。

自增主键是指自增列上定义的主键,在建表语句中一般是这么定义的: NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT。插入新记录的时候可以不指定 ID 的值,系统会获取当前 ID 最大值加 1 作为下一条记录的 ID

而有业务逻辑的字段做主键,则往往不容易保证有序插入,这样写数据成本相对较高。

除了考虑性能外,我们还可以从存储空间的角度来看。假设你的表中确实有一个唯一字段,比如字符串类型的身份证号,那应该用身份证号做主键,还是用自增字段做主键呢?

由于每个非主键索引的叶子节点上都是主键的值。如果用身份证号做主键,那么每个二级索引的叶子节点占用约 20 个字节,而如果用整型做主键,则只要 4 个字节,如果是长整型(bigint)则是 8 个字节。

显然,主键长度越小,普通索引的叶子节点就越小,普通索引占用的空间也就越小。

所以,从性能和存储空间方面考量,自增主键往往是更合理的选择

覆盖索引

在查询里面,索引已经"覆盖"了查询字段,称之为"覆盖索引"。

覆盖索引可以减少树的搜索次数,显著提升查询性能,所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。

基于上面覆盖索引的说明,我们来讨论一个问题:在一个市民信息表上,是否有必要将身份证号和名字建立联合索引?

假设这个市民表的定义是这样的:

CREATE TABLE `tuser` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `id_card` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `name` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `ismale` tinyint(1) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `id_card` (`id_card`),
  KEY `name_age` (`name`,`age`)
) ENGINE=InnoDB
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我们知道,身份证号是市民的唯一标识。也就是说,如果有根据身份证号查询市民信息的需求,我们只要在身份证号字段上建立索引就够了。而再建立一个(身份证号、姓名)的联合索引,是不是浪费空间?

如果现在有一个高频请求,要根据市民的身份证号查询他的姓名,这个联合索引就有意义了。它可以在这个高频请求上用到覆盖索引不再需要回表查整行记录,减少语句的执行时间

当然,索引字段的维护总是有代价的。因此,在建立冗余索引来支持覆盖索引时就需要权衡考虑了。这正是业务 DBA,或者称为业务数据架构师的工作。

最左前缀原则

只要满足最左前缀,就可以利用索引来加速检索。这个最左前缀可以是联合索引的最左 N 个字段,也可以是字符串索引的最左 M 个字符。

在建立联合索引的时候,如何安排索引内的字段顺序

评估标准是,索引的复用能力。因为可以支持最左前缀,所以当已经有了(a,b)这个联合索引后,一般就不需要单独在 a 上建立索引了。因此,第一原则是,如果通过调整顺序,可以少维护一个索引,那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。

那么,如果既有联合查询,又有基于 a、b 各自的查询呢?查询条件里面只有b的语句,是无法使用(a,b)这个联合索引的,这时候你不得不维护另外一个索引,也就是说你需要同时维护 (a,b)(b) 这两个索引。

这时候,我们要考虑的原则就是空间了。比如上面这个市民表的情况,name 字段是比 age 字段大的 ,那我就建议你创建一个(name,age) 的联合索引和一个 (age) 的单字段索引。

索引下推

索引下推(Index Condition Pushdown,简称ICP),是MySQL5.6版本的新特性,它能减少回表查询次数,提高查询效率。

索引下推的下推其实就是指将部分上层(服务层)负责的事情,交给了下层(引擎层)去处理。

在没有使用ICP的情况下,MySQL的查询:

  • 存储引擎读取索引记录;
  • 根据索引中的主键值,定位并读取完整的行记录;
  • 存储引擎把记录交给Server层去检测该记录是否满足WHERE条件。

使用ICP的情况下,查询过程:

  • 存储引擎读取索引记录(不是完整的行记录);
  • 判断WHERE条件部分能否用索引中的列来做检查,条件不满足,则处理下一行索引记录;
  • 条件满足,使用索引中的主键去定位并读取完整的行记录(就是所谓的回表);
  • 存储引擎把记录交给Server层,Server层检测该记录是否满足WHERE条件的其余部分。

对于tuser表有联合索引(name,age),现有需求:检索出表中名字第一个字是张,而且年龄是10岁的所有用户

select * from tuser where name like '张%' and age=10;
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流程:

1、最左匹配原则搜索索引树,用“张”找到第一个满足条件的记录

2、在MySQL 5.6之前,没有使用ICP,存储引擎根据通过联合索引找到name like '张%' ,逐一进行回表扫描,去聚簇索引找到完整的行记录,server层再对数据根据age=10进行筛选。

3、而MySQL 5.6 以后,使用ICP, 存储引擎根据(name,age)联合索引,找到name like '张%',由于联合索引中包含age列,所以存储引擎直接再联合索引里按照age=10过滤。按照过滤后的数据再一一进行回表扫描。

索引下推使用条件

  • 只能用于rangerefeq_refref_or_null访问方法;
  • 只能用于InnoDBMyISAM存储引擎及其分区表;
  • InnoDB存储引擎来说,索引下推只适用于二级索引(也叫辅助索引);

索引下推的目的是为了减少回表次数,也就是要减少IO操作。对于InnoDB聚簇索引来说,数据和索引是在一起的,不存在回表这一说。

  • 引用了子查询的条件不能下推;
  • 引用了存储函数的条件不能下推,因为存储引擎无法调用存储函数。

相关系统参数

索引条件下推默认是开启的,可以使用系统参数optimizer_switch来控制器是否开启。

查看默认状态:

select @@optimizer_switch
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切换状态:

set optimizer_switch="index_condition_pushdown=off";
set optimizer_switch="index_condition_pushdown=on";
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普通索引和唯一索引的选择

从查询和更新语句的性能影响来分析

查询

  • 对于普通索引,查找到满足条件的第一个记录后,需要查找下一个记录,直到碰到第一个不满足条件的记录
  • 对于唯一索引,由于索引定义了唯一性,查找到满足条件的记录后,就会停止继续查找

InnoDB 的数据是按数据页为单位来读写的。也就是说,当需要读一条记录的时候,并不是将这个记录本身从磁盘读出来,而是以页为单位,将其整体读入内存。在 InnoDB 中,每个数据页的大小默认是 16KB。

因为引擎是按页读写的,所以说,当找到满足条件的记录的时候,它所在的数据页就都在内存里了。那么,对于普通索引来说,要多做的那一次“查找和判断下一条记录”的操作,就只需要一次指针寻找和一次计算。

当然,如果这个记录刚好是这个数据页的最后一个记录,那么要取下一个记录,必须读取下一个数据页,这个操作会稍微复杂一些。

但是,我们之前计算过,对于整型字段,一个数据页可以放近千个 key,因此出现这种情况的概率会很低。所以,我们计算平均性能差异时,仍可以认为这个操作成本对于现在的 CPU 来说可以忽略不计。

更新

第一种情况是, 这个记录要更新的目标页在内存中 。这时,InnoDB 的处理流程如下:

  • 对于唯一索引来说,找到满足条件之间的位置,判断到没有冲突,插入这个值,语句执行结束;
  • 对于普通索引来说,找到满足条件之间的位置,插入这个值,语句执行结束。

这样看来,普通索引和唯一索引对更新语句性能影响的差别,只是一个判断,只会耗费微小的 CPU 时间。

但,这不是我们关注的重点。

第二种情况是, 这个记录要更新的目标页不在内存中 。这时,InnoDB 的处理流程如下:

  • 对于唯一索引来说,需要将数据页读入内存,判断到没有冲突,插入这个值,语句执行结束;
  • 对于普通索引来说,则是将更新记录在 change buffer,语句执行就结束了。

将数据从磁盘读入内存涉及随机 IO 的访问,是数据库里面成本最高的操作之一。change buffer 因为减少了随机磁盘访问,所以对更新性能的提升是会很明显的。

当需要更新一个数据页时,如果数据页在内存中就直接更新,而如果这个数据页还没有在内存中的话,在不影响数据一致性的前提下,InooDB 会将这些更新操作缓存在 change buffer 中,这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了。在下次查询需要访问这个数据页的时候,将数据页读入内存,然后执行 change buffer 中与这个页有关的操作。通过这种方式就能保证这个数据逻辑的正确性。

需要说明的是,虽然名字叫作 change buffer,实际上它是可以持久化的数据。也就是说,change buffer 在内存中有拷贝,也会被写入到磁盘上。

change buffer 中的操作应用到原数据页,得到最新结果的过程称为 merge。除了访问这个数据页会触发 merge 外,系统有后台线程会定期 merge。在数据库正常关闭(shutdown)的过程中,也会执行 merge 操作。

显然,如果能够将更新操作先记录在 change buffer,减少读磁盘,语句的执行速度会得到明显的提升。而且,数据读入内存是需要占用 buffer pool 的,所以这种方式还能够避免占用内存,提高内存利用率。

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