深入理解 MySQL 索引

LyttonNatalie 发布于6天前
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前言

当提到 MySQL 数据库的时候,我们的脑海里会想起几个关键字:索引、事务、数据库锁等等, 索引是 MySQL 的灵魂,是平时进行查询时的利器,也是面试中的重中之重 。

可能你了解索引的底层是 b+ 树,会加快查询,也会在表中建立索引,但这是远远不够的,这里列举几个索引常见的面试题:

1、索引为什么要用 b+ 树这种数据结构?

2、聚集索引和非聚集索引的区别?

3、索引什么时候会失效,最左匹配原则是什么?

当遇到这些问题的时候,可能会发现自己对索引还是一知半解,今天我们一起学习 MySQL 的索引。

一、一条查询语句是如何执行的

首先来看 在 MySQL 数据库中,一条查询语句是如何执行的,索引出现在哪个环节,起到了什么作用 。

1.1 应用程序发现 SQL 到服务端

当执行 SQL 语句时,应用程序会连接到相应的数据库服务器,然后服务器对 SQL 进行处理。

1.2 查询缓存

接着数据库服务器会先去查询是否有该 SQL 语句的缓存,key 是查询的语句,value 是查询的结果。如果你的查询能够直接命中,就会直接从缓存中拿出 value 来返回客户端。

注:查询不会被解析、不会生成执行计划、不会被执行。

1.3 查询优化处理,生成执行计划

如果没有命中缓存,则开始第三步。

  • 解析 SQL :生成解析树,验证关键字如 select,where,left join 等)是否正确。
  • 预处理 :进一步检查解析树是否合法,如 检查数据表和列是否存在 ,验证用户权限等。
  • 优化 SQL决定使用哪个索引 ,或者在多个表相关联的时候决定表的连接顺序。紧接着, 将 SQL 语句转成执行计划

1.4 将查询结果返回客户端

最后,数据库服务器将查询结果返回给客户端。(如果查询可以缓存,MySQL 也会将结果放到查询缓存中)

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这就是一条查询语句的执行流程,可以看到索引出现在优化 SQL 的流程步骤中,接下来了解索引到底是什么?

二、索引概述

先简单地了解一下索引的基本概念。

2.1 索引是什么

索引是帮助数据库高效获取数据的数据结构。

2.2 索引的分类

1)从存储结构上来划分

  • Btree 索引(B+tree,B-tree)
  • 哈希索引
  • full-index 全文索引
  • RTree

2)从应用层次上来划分

  • 普通索引:即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引。
  • 唯一索引:索引列的值必须唯一,但允许有空值。
  • 复合索引:一个索引包含多个列。

3)从表记录的排列顺序和索引的排列顺序是否一致来划分

  • 聚集索引:表记录的排列顺序和索引的排列顺序一致。
  • 非聚集索引:表记录的排列顺序和索引的排列顺序不一致。

2.3 聚集索引和非聚集索引

1)简单概括

  • 聚集索引:就是以主键创建的索引。
  • 非聚集索引:就是以非主键创建的索引(也叫做二级索引)。

2)详细概括

  • 聚集索引

聚集索引表记录的排列顺序和索引的排列顺序一致,所以查询效率快,因为只要找到第一个索引值记录,其余的连续性的记录在物理表中也会连续存放,一起就可以查询到。

缺点:新增比较慢,因为为了保证表中记录的物理顺序和索引顺序一致,在记录插入的时候,会对数据页重新排序。

  • 非聚集索引

索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同,非聚集索引在叶子节点存储的是主键和索引列,当我们使用非聚集索引查询数据时,需要拿到叶子上的主键再去表中查到想要查找的数据。这个过程就是我们所说的回表。

3)聚集索引和非聚集索引的区别

  • 聚集索引在叶子节点存储的是表中的数据。
  • 非聚集索引在叶子节点存储的是主键和索引列。

举个例子

比如汉语字典,想要查「阿」字,只需要翻到字典前几页,a 开头的位置,接着「啊」「爱」都会出来。也就是说, 字典的正文部分本身就是一个目录,不需要再去查其他目录来找到需要找的内容 。我们 把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为 == 聚集索引 == 。

如果遇到不认识的字,只能根据“偏旁部首”进行查找,然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到要找的字。但结合 部首目录检字表 而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法。

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比如要查“玉”字,我们可以看到在查部首之后的检字表中“玉”的页码是 587 页,然后是珏,是 251 页。很显然,在字典中这两个字并没有挨着,现在看到的连续的“玉、珏、莹”三字实际上就是他们 在非聚集索引中的排序,是字典正文中的字在非聚集索引中的映射 。我们可以通过这种方式来找到所需要的字,但它需要两个过程,先找到目录中的结果,然后再翻到结果所对应的页码。我们 把这种目录纯粹是目录,正文纯粹是正文的排序方式称为 == 非聚集索引 == 。

2.4 MySQL 如何添加索引

1)添加 PRIMARY KEY(主键索引)

 复制代码

ALTERTABLE`table_name`ADDPRIMARY KEY( `column` )

2)添加 UNIQUE(唯一索引)

 复制代码

ALTERTABLE`table_name`ADDUNIQUE(`column`)

3)添加 INDEX(普通索引)

 复制代码

ALTERTABLE`table_name`ADDINDEXindex_name (`column` )

4)添加 FULLTEXT(全文索引)

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ALTERTABLE`table_name`ADDFULLTEXT (`column`)

5)添加多列索引

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ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name (`column1`,`column2`,`column3`)

三、索引底层数据结构

了解了索引的基本概念后,可能最好奇的就是 索引的底层是怎么实现的呢?为什么索引可以如此高效地进行数据的查找?如何设计数据结构可以满足我们的要求? 下文通过一般程序员的思维来想一下如果是我们来设计索引,要如何设计来达到索引的效果。

3.1 哈希索引

可能直接想到的就是用哈希表来实现快速查找,就像我们平时用的 hashmap 一样,value = get(key) O(1) 时间复杂度一步到位,确实, 哈希索引 是一种方式。

1)定义

哈希索引就是采用一定的哈希算法,只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置,速度非常快。 本质上就是把键值换算成新的哈希值,根据这个哈希值来定位 。

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2)局限性

  • 哈希索引没办法利用索引完成排序。
  • 不能进行多字段查询。
  • 在有大量重复键值的情况下,哈希索引的效率也是极低的(出现哈希碰撞问题)。
  • 不支持范围查询。

在 MySQL 常用的 InnoDB 引擎中,还是使用 B+ 树索引比较多。InnoDB 是自适应哈希索引的(hash 索引的创建由 ==InnoDB 存储引擎自动优化创建 == ,我们干预不了)。

3.2 如何设计索引的数据结构呢

假设要查询某个区间的数据,我们只需要拿到区间的起始值,然后在树中进行查找。

如数据为:

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1)查询 [7,30] 区间的数据

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当查找到起点节点 10 后,再顺着链表进行遍历,直到链表中的节点数据大于区间的终止值为止。 所有遍历到的数据,就是符合区间值的所有数据

2)还可以怎么优化呢?

利用二叉查找树,区间查询的功能已经实现了。但是,为了节省内存,我们只能把树存储在硬盘中。

那么,每个节点的读取或者访问,都对应一次硬盘 IO 操作。每次查询数据时磁盘 IO 操作的次数,也叫做 ==IO 渐进复杂度 ==,也就是 == 树的高度 ==。

所以,我们要减少磁盘 IO 操作的次数,也就是 要 == 降低树的高度 ==

结构优化过程如下图所示:

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这里将二叉树变为了 M 叉树,降低了树的高度,那么这个 M 应该选择多少才合适呢?

问题:对于相同个数的数据构建 m 叉树索引,m 叉树中的 m 越大,那树的高度就越小,那 m 叉树中的 m 是不是越大越好呢?到底多大才合适呢?

不管是内存中的数据还是磁盘中的数据,操作系统都是按页(一页的大小通常是 4kb,这个值可以通过 getconfig(PAGE_SIZE) 命令查看)来读取的,一次只会读取一页的数据。

如果要读取的数据量超过了一页的大小,就会触发多次 IO 操作。所以在选择 m 大小的时候,要尽量让每个节点的大小等于一个页的大小。

一般实际应用中,出度 d(树的分叉数)是非常大的数字,通常超过 100; == 树的高度(h)非常小,通常不超过 3==

3.3 B 树

顺着解决问题的思路知道了我们想要的数据结构是什么。目前索引常用的数据结构是 B+ 树,先介绍一下什么是 B 树(也就是 B- 树)。

1)B 树的特点:

  • 关键字分布在整棵树的所有节点。
  • 任何一个关键字 出现且只出现在一个节点中
  • 搜索有可能在 非叶子节点 结束。
  • 其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找。如下图所示:

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3.4 B+ 树

了解了 B 树,再来看一下 B+ 树,也是 MySQL 索引大部分情况所使用的数据结构。

下图是一个 M=3 阶的 B+ 树

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1)B+ 树基本特点

  • 非叶子节点的子树指针与关键字个数相同。
  • 非叶子节点的子树指针 P[i],指向关键字属于 [k[i],K[i+1]) 的子树( 注意:区间是前闭后开 )。
  • 为所有叶子节点增加一个链指针
  • 所有关键字都在叶子节点出现

这些基本特点是为了满足以下的特性。

2)B+ 树的特性

  • 所有的关键字 都出现在叶子节点的链表中 ,且链表中的关键字是有序的。
  • 搜索只在叶子节点命中
  • 非叶子节点相当于是 叶子节点的索引层 ,叶子节点是 存储关键字数据的数据层

3)相对 B 树,B+ 树做索引的优势

  • B+ 树的磁盘读写代价更低。 B+ 树的内部没有指向关键字具体信息的指针 ,所以其内部节点相对 B 树更小,如果把所有关键字存放在同一块盘中,那么盘中所能容纳的关键字数量也越多,一次性读入内存的需要查找的关键字也就越多, 相应的,IO 读写次数就降低了
  • 树的查询效率更加稳定 。B+ 树所有数据都存在于叶子节点,所有关键字查询的路径长度相同,每次数据的查询效率相当。而 B 树可能在非叶子节点就停止查找了,所以查询效率不够稳定。
  • B+ 树只需要去遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历

3.5 MongoDB 的索引为什么选择 B 树,而 MySQL 的索引是 B+ 树?

因为 MongoDB 不是传统的关系型数据库,而是以 Json 格式作为存储的 NoSQL 非关系型数据库,目的就是高性能、高可用、易扩展。摆脱了关系模型,所以 范围查询和遍历查询的需求就没那么强烈了

3.6 MyISAM 存储引擎和 InnoDB 的索引有什么区别

1)MyISAM 存储引擎

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  • 主键索引

MyISAM 的索引文件(.MYI)和数据文件(.MYD)文件是分离的,索引文件仅保存记录所在页的指针(物理位置),通过这些指针来读取页,进而读取被索引的行。

树中的叶子节点保存的是对应行的物理位置。通过该值, == 存储引擎能顺利地进行回表查询,得到一行完整记录 == 。

同时,每个叶子也保存了指向下一个叶子的指针,从而 方便叶子节点的范围遍历

  • 辅助索引

在 MyISAM 中,主键索引和辅助索引在结构上没有任何区别, == 只是主键索引要求 key 是唯一的,而辅助索引的 key 可以重复 == 。

1)Innodb 存储引擎

Innodb 的主键索引和辅助索引之前提到过,再回顾一次。

  • 主键索引

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InnoDB 主键索引中既存储了主健值,又存储了行数据。

  • 辅助索引

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对于辅助索引,InnoDB 采用的方式是在叶子节点中保存主键值,通过这个主键值来回表查询到一条完整记录,因此 按辅助索引检索其实进行了二次查询,效率是没有主键索引高的 。

四、MySQL 索引失效

在上一节中了解了索引的多种数据结构,以及 B 树和 B+ 树的对比等,大家应该对索引的底层实现有了初步的了解。这一节从应用层的角度出发,看一下如何建索引更能满足我们的需求,以及 MySQL 索引什么时候会失效的问题。

先来思考一个小问题。

问题:当查询条件为 2 个及 2 个以上时,是创建多个单列索引还是创建一个联合索引好呢?它们之间的区别是什么?哪个效率高呢?

先来建立一些单列索引进行测试:

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这里建立了一张表,里面建立了三个单列索引 userId,mobile,billMonth。

然后进行多列查询。

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explainselect*from`t_mobilesms_11`whereuserid ='1'andmobile ='13504679876'andbillMonth ='1998-03'

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我们发现查询时只用到了 userid 这一个单列索引,这是为什么呢?因为这取决于 MySQL 优化器的优化策略

当多条件联合查询时,优化器会评估哪个条件的索引效率高,它会选择最佳的索引去使用。也就是说,此处三个索引列都可能被用到,只不过优化器判断只需要使用 userid 这一个索引就能完成本次查询,故最终 explain 展示的 key 为 userid。

4.1 总结

多个单列索引在多条件查询时优化器会选择最优索引策略,可能 只用一个索引,也可能将多个索引都用上

但是多个单列索引底层会建立多个 B+ 索引树,比较占用空间,也会浪费搜索效率 所以 多条件联合查询时最好建联合索引

那联合索引就可以三个条件都用到了吗?会出现索引失效的问题吗?

4.2 联合索引失效问题

该部分参考并引用文章:一张图搞懂 MySQL 的索引失效( https://segmentfault.com/a/1190000021464570

创建 user 表,然后建立 name, age, pos, phone 四个字段的联合索引 全值匹配(索引最佳)。

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索引生效,这是最佳的查询。

那么时候会失效呢?

1)违反最左匹配原则

最左匹配原则:最左优先,以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上,如不连续,则匹配不上。

如:建立索引为 (a,b) 的联合索引,那么只查 where b = 2 则不生效。换句话说:如果建立的索引是 (a,b,c),也只有 (a),(a,b),(a,b,c) 三种查询可以生效。

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这里跳过了最左的 name 字段进行查询,发现索引失效了。

遇到范围查询(>、<、between、like)就会停止匹配。

比如:a= 1 and b = 2 and c>3 and d =4 如果建立 (a,b,c,d) 顺序的索引,d 是用不到索引的,因为 c 字段是一个范围查询,它之后的字段会停止匹配

2)在索引列上做任何操作

如计算、函数、(手动或自动)类型转换等操作,会导致索引失效而进行全表扫描。

 复制代码

explain select *fromuserwhere left(name,3) ='zhangsan'andage =20

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这里对 name 字段进行了 left 函数操作,导致索引失效。

3)使用不等于(!= 、<>)

 复制代码

explain select *fromuserwhere age != 20;

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 复制代码

explain select *fromuserwhere age <> 20;

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4)like 中以通配符开头 (’%abc’)

索引失效

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explain select *fromuserwhere name like ‘%zhangsan’;

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索引生效

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explain select *fromuserwhere name like ‘zhangsan%’;

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5)字符串不加单引号索引失效

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explain select *fromuserwhere name = 2000;

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6)or 连接索引失效

 复制代码

explain select *fromuserwhere name = ‘2000’orage = 20orpos =‘cxy’;

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7)order by

正常(索引参与了排序),没有违反最左匹配原则。

 复制代码

explain select *fromuserwhere name ='zhangsan'andage = 20 order by age,pos;

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违反最左前缀法则,导致额外的文件排序(会降低性能)。

 复制代码

explain select name,agefromuserwhere name ='zhangsan'order by pos;

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8)group by

正常(索引参与了排序)。

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explain select name,agefromuserwhere name ='zhangsan'groupby age;

违反最左前缀法则,导致产生临时表(会降低性能)。

 复制代码

explain select name,agefromuserwhere name ='zhangsan'groupby pos,age;

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五、总结

  • 了解一条查询语句是如何执行的,发现建立索引是一种可以高效查找的数据结构。
  • 了解了索引的各种分类情况,聚集索引和非聚集索引的区别,如何创建各种索引。
  • 通过需求一步步分析出为什么 MySQL 要选 b+tree 作为索引的数据结构,对比了 btree 和 b+tree 的区别、 MyISAM 和 innodb 中索引的区别。
  • 了解了索引会失效的多种情况,比较重要的最左匹配原则,相应地我们可以在建索引的时候做一些优化。

希望大家能够多去使用索引进行 SQL 优化,有问题欢迎指出。

文章配图来源于网络

本文转载自公众号宜信技术学院(ID:CE_TECH)。

原文链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/sT-Jz67p8Gadvcft-iO-9g

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