面試官出的MySQL索引問題,這篇文章全給你解決!

原文鏈接:blog.ouyangsihai.cn >> MySQL的B 樹索引的概念、使用、優化及使用場景

在看這篇文章之前,我們回顧一下前面的幾篇關於MySQL的文章,應該對你讀下面的文章有所幫助。

0 前言

這篇文章不會講解索引的基礎知識,主要是關於MySQL數據庫的B 樹索引的相關原理,裏面的一些知識都參考了MySQL技術內幕這本書,也算對於這些知識的總結。對於B樹和B 樹相關的知識,可以參考我的這篇博客:面試官問你B樹和B 樹,就把這篇文章丟給他

1 索引的管理

索引有很多中類型:普通索引、唯一索引、主鍵索引、組合索引、全文索引,下面我們看看如何創建和刪除下面這些類型的索引。

1.1 索引的創建方式

索引的創建是可以在很多種情況下進行的。

  • 直接創建索引
CREATE [UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name ON table_name(column_name(length))

[UNIQUE|FULLLTEXT]:表示可選擇的索引類型,唯一索引還是全文索引,不加話就是普通索引。
table_name:表的名稱,表示爲哪個表添加索引。
column_name(length):column_name是表的列名,length表示爲這一列的前length行記錄添加索引。

  • 修改表結構的方式添加索引
ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name (column(length))
  • 創建表的時候同時創建索引
CREATE TABLE `table` (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
    `title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,
    PRIMARY KEY (`id`),
    [UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name (title(length))
)

1.2 主鍵索引和組合索引創建的方式

前面講的都是普通索引、唯一索引和全文索引創建的方式,但是,主鍵索引和組合索引創建的方式卻是有點不一樣的,所以單獨拿出來講一下。

組合索引創建方式

  • 創建表的時候同時創建索引
CREATE TABLE `table` (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
    `title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,
    PRIMARY KEY (`id`),
    INDEX index_name(id,title)
)
  • 修改表結構的方式添加索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX name_city_age (name,city,age); 

主鍵索引創建方式
主鍵索引是一種特殊的唯一索引,一個表只能有一個主鍵,不允許有空值。一般是在建表的時候同時創建主鍵索引。

CREATE TABLE `table` (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
    `title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,
    PRIMARY KEY (`id`)
)

1.3 刪除索引

刪除索引可利用ALTER TABLEDROP INDEX語句來刪除索引。類似於CREATE INDEX語句,DROP INDEX可以在ALTER TABLE內部作爲一條語句處理,語法如下。

(1)DROP INDEX index_name ON talbe_name
(2)ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name
(3)ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY

第3條語句只在刪除PRIMARY KEY索引時使用,因爲一個表只可能有一個PRIMARY KEY索引,因此不需要指定索引名。

1.4 索引實例

上面講了一下基本的知識,接下來,還是通過一個具體的例子來體會一下。

  • step1:創建表
 create table table_index(
    id int(11) not null auto_increment,
    title char(255) not null,
    primary key(id)
);
  • step2:添加索引

首先,我們使用直接添加索引的方式添加一個普通索引。

CREATE INDEX idx_a ON table_index(title);

接着,我們用修改表結構的時候添加索引。

ALTER TABLE table_index ADD UNIQUE INDEX idx_b (title(100));

最後,我們再添加一個組合索引。

 ALTER TABLE table_index ADD INDEX idx_id_title (id,title);

這樣,我們就把前面索引的方式都用上一遍了,我相信你也熟悉這些操作了。

  • step3:使用SHOW INDEX命令查看索引信息

如果想要查看錶中的索引信息,可以使用命令SHOW INDEX,下面的例子,我們查看錶table_index的索引信息。

 SHOW INDEX FROM table_index\G;

得到上面的信息,上面的信息什麼意思呢?我們逐一介紹!

字段 解釋
Table 索引所在的表
Non_unique 非唯一索引,如果是0,代表唯一的,也就是說如果該列索引中不包括重複的值則爲0 否則爲1
Key_name 索引的名字,如果是主鍵的話 則爲PRIMARY
Seq_in_index 索引中該列的位置,從1開始,如果是組合索引 那麼按照字段在建立索引時的順序排列
Collation 列是以什麼方式存儲在索引中的。可以是A或者NULL,B 樹索引總是A,排序的,
Sub_part 是否列的部分被索引,如果只是前100行索引,就顯示100,如果是整列,就顯示NULL
Packed 關鍵字是否被壓縮,如果沒有,爲NULL
Index_type 索引的類型,對於InnoDB只支持B 樹索引,所以都是顯示BTREE
  • step4:刪除索引

直接刪除索引方式

DROP INDEX idx_a ON table_index;

修改表結構時刪除索引

ALTER TABLE table_index DROP INDEX idx_b;

1.5 Cardinality關鍵字解析

在上面介紹了那麼多個關鍵字的意思,但是Cardinality這個關鍵字非常的關鍵,優化器會根據這個值來判斷是否使用這個索引。在B 樹索引中,只有高選擇性的字段纔是有意義的,高選擇性就是這個字段的取值範圍很廣,比如姓名字段,會有很多的名字,可選擇性就高了。

一般來說,判斷是否需要使用索引,就可以通過Cardinality關鍵字來判斷,如果非常接近1,說明有必要使用,如果非常小,那麼就要考慮是否使用索引了。

需要注意的一個問題時,這個關鍵字不是及時更新的,需要更新的話,需要使用ANALYZE TABLE,例如。

analyze table table_index;

因爲目前沒有數據,所以,你會發現,這個值一直都是0,沒有變化。

InoDB存儲引擎Cardinality的策略

在InnoDB存儲引擎中,這個關鍵字的更新發生在兩個操作中:insert和update。但是,並不是每次都會更新,這樣會增加負荷,所以,對於這個關鍵字的更新有它的策略:

  • 表中1/16的數據發生變化
  • InnoDB存儲引擎的計數器stat_modified_conter>2000000000

默認InnoDB存儲引擎會對8個葉子節點進行採樣,採樣過程如下:

  • B 樹索引中葉子節點數量,記做A
  • 隨機取得B 樹索引中的8個葉子節點。統計每個頁不同的記錄個數,分別爲p1-p8
  • 根據採樣信息得到Cardinality的預估值:(p1 p2 p3 ... p8)*A/8

因爲隨機採樣,所以,每次的Cardinality值都是不一樣的,只有一種情況會一樣的,就是表中的葉子節點小於或者等於8,這時候,怎麼隨機採樣都是這8個,所以也就一樣的。

1.6 Fast Index Creation

在MySQL 5.5之前,對於索引的添加或者刪除,每次都需要創建一張臨時表,然後導入數據到臨時表,接着刪除原表,如果一張大表進行這樣的操作,會非常的耗時,這是一個很大的缺陷。

InnoDB存儲引擎從1.0.x版本開始加入了一種Fast Index Creation(快速索引創建)的索引創建方式。

這種方式的策略爲:每次爲創建索引的表加上一個S鎖(共享鎖),在創建的時候,不需要重新建表,刪除輔助索引只需要更新內部視圖,並將輔助索引空間標記爲可用,所以,這種效率就大大提高了。

1.7 在線數據定義

MySQL5.6開始支持的在線數據定義操作就是:允許輔助索引創建的同時,還允許其他insert、update、delete這類DM操作,這就極大提高了數據庫的可用性。

所以,我們可以使用新的語法進行創建索引:

ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name (column(length))
[ALGORITHM = {DEFAULT|INPLACE|COPY}]
[LOCK = {DEFAULT|NONE|SHARED|EXLUSIVE}]

ALGORITHM指定創建或者刪除索引的算法

  • COPY:創建臨時表的方式
  • INPLACE:不需要創建臨時表
  • DEFAULT:根據參數old_alter_table參數判斷,如果是OFF,採用INPLACE的方式

LOCK表示對錶添加鎖的情況

  • NONE:不加任何鎖
  • SHARE:加一個S鎖,併發讀可以進行,寫操作需要等待
  • EXCLUSIVE:加一個X鎖,讀寫都不能併發進行
  • DEFAULT:先判斷是否可以使用NONE,如不能,判斷是否可以使用SHARE,如不能,再判斷是否可以使用EXCLUSIVE模式。

2 B 樹索引的使用

2.1 聯合索引

聯合索引是指對錶上的多個列進行索引,這一部分我們將通過幾個例子來講解聯合索引的相關知識點。

首先,我們先創建一張表以及爲這張表創建聯合索引。

create table t_index(
a char(2) not null default '',
b char(2) not null default '',
c char(2) not null default '',
d char(2) not null default ''
)engine myisam charset utf8;

創建聯合索引

alter table t_index add index abcd(a,b,c,d);

插入幾條測試數據

insert into t_index values('a','b','c','d'),
('a2','b2','c2','d2'),
('a3','b3','c3','d3'),
('a4','b4','c4','d4'),
('a5','b5','c5','d5'),
('a6','b6','c6','d6');

到這一步,我們已經基本準備好了需要的數據,我們可以進行更深一步的聯合索引的探討。

我們什麼時候需要創建聯合索引呢

索引建立的主要目的就是爲了提高查詢的效率,那麼聯合索引的目的也是類似的,聯合索引的目的就是爲了提高存在多個查詢條件的情況下的效率,就如上面建立的表一樣,有多個字段,當我們需要利用多個字段進行查詢的時候,我們就需要利用到聯合索引了。

什麼時候聯合索引纔會發揮作用呢

有時候,我們會用聯合索引,但是,我們並不清楚其原理,不知道什麼時候聯合索引會起到作用,什麼時候又是會失效的?

帶着這個問題,我們瞭解一下聯合索引的最左匹配原則

最左匹配原則:這個原則的意思就是創建組合索引,以最左邊的爲準,只要查詢條件中帶有最左邊的列,那麼查詢就會使用到索引。

下面,我們用幾個例子來看看這個原則。

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a' \G;

我們看看這條語句的結果,首先,我們看到使用了索引,因爲查詢條件中帶有最左邊的列a,那麼利用了幾個索引呢?這個我們需要看key_len這個字段,我們知道utf8編碼的一個字符3個字節,而我們使用的數據類型是char(2),佔兩個字節,索引就是2*3等於6個字節,所以只有一個索引起到了作用。

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE b = 'b2' \G;

這個語句我們可以看出,這個沒有使用索引,因爲possible_keys爲空,而且,從查詢的行數rows可以看出爲6(我們測試數據總共6條),說明進行了全盤掃描的,說明這種情況是不符合最左匹配原則,所以不會使用索引查詢。

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a2' AND b = 'b2' ORDER BY d \G;

這種情況又有點不一樣了,我們使用了一個排序,可以看出使用了索引,通過key_len爲12可以得到使用了2個索引a、b,另外在Extra選項中可以看到使用了Using filesort,也就是文件排序,這裏使用文件排序的原因是這樣的:上面的查詢使用了a、b索引,但是當我們用d字段來排序時,(a,d)或者(b,d)這兩個索引是沒有排序的,聯合索引的使用有一個好處,就是索引的下一個字段是會自動排序的,在這裏的這種情況來說,c字段就是排序的,但是d是不會,如果我們用c來排序就會得到不一樣的結果。

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a2' AND b = 'b2' ORDER BY c \G;

是不是可以看到,當我們用c進行排序的時候,因爲使用了a、b索引,所以c就自動排序了,所以也就不用filesort了。

講到這裏,我相信通過上面的幾個例子,對於聯合索引的相關知識已經非常的透徹清晰了,最後,我們再來聊幾個常見的問題。

Q1:爲什麼不對錶中的每一個列創建一個索引呢

第一,創建索引和維護索引要耗費時間,這種時間隨着數據量的增加而增加。
第二,索引需要佔物理空間,除了數據表佔數據空間之外,每一個索引還要佔一定的物理空間,如果要建立聚簇索引,那麼需要的空間就會更大。
第三,當對錶中的數據進行增加、刪除和修改的時候,索引也要動態的維護,這樣就降低了數據的維護速度。

Q2:爲什麼需要使用聯合索引

減少開銷。建一個聯合索引(col1,col2,col3),實際相當於建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三個索引。每多一個索引,都會增加寫操作的開銷和磁盤空間的開銷。對於大量數據的表,使用聯合索引會大大的減少開銷!

覆蓋索引。對聯合索引(col1,col2,col3),如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那麼MySQL可以直接通過遍歷索引取得數據,而無需回表,這減少了很多的隨機io操作。減少io操作,特別的隨機io其實是dba主要的優化策略。所以,在真正的實際應用中,覆蓋索引是主要的提升性能的優化手段之一。

效率高。索引列越多,通過索引篩選出的數據越少。有1000W條數據的表,有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假設假設每個條件可以篩選出10%的數據,如果只有單值索引,那麼通過該索引能篩選出1000W10%=100w條數據,然後再回表從100w條數據中找到符合col2=2 and col3= 3的數據,然後再排序,再分頁;如果是聯合索引,通過索引篩選出1000w10% 10% *10%=1w,效率提升可想而知!

覆蓋索引
覆蓋索引是一種從輔助索引中就可以得到查詢的記錄,而不需要查詢聚集索引中的記錄,使用覆蓋索引的一個好處是輔助索引不包含整行記錄的所有信息,所以大小遠小於聚集索引,因此可以大大減少IO操作。覆蓋索引的另外一個好處就是對於統計問題有優化,我們看下面的一個例子。

explain select count(*) from t_index \G;

如果是myisam引擎,Extra列會輸出Select tables optimized away語句,myisam引擎已經保存了記錄的總數,直接返回結果,就不需要覆蓋索引優化了。

如果是InnoDB引擎,Extra列會輸出Using index語句,說明InnoDB引擎優化器使用了覆蓋索引操作。

2.2 索引提示

MySQL數據庫支持索引提示功能,索引提示功能就是我們可以顯示的告訴優化器使用哪個索引,一般有下面兩種情況可能使用到索引提示功能(INDEX HINT):

  • MySQL數據庫的優化器錯誤的選擇了某個索引,導致SQL運行很慢
  • 某SQL語句可以選擇的索引非常的多,這時優化器選擇執行計劃時間的開銷可能會大於SQL語句本身。

這裏我們接着上面的例子來講解,首先,我們先爲上面的t_index表添加幾個索引;

alter table t_index add index a (a);
alter table t_index add index b (b);
alter table t_index add index c (c);

接着,我們執行下面的語句;

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a' AND b = 'b' AND c = 'c' \G;

你會發現這條語句就可以使用三個索引,這個時候,我們可以顯示的使用索引提示來使用a這個索引,如下:

EXPLAIN SELECT * FROM t_index USE INDEX(a) WHERE a = 'a' AND b = 'b' AND c = 'c' \G;

這樣就顯示的使用索引a了,如果這種方式有時候優化器還是沒有選擇你想要的索引,那麼,我們可以另外一種方式FORCE INDEX

EXPLAIN SELECT * FROM t_index FORCE INDEX(a) WHERE a = 'a' AND b = 'b' AND c = 'c' \G;

這種方式則一定會選擇你想要的索引。

2.3 索引優化

Multi-Range Read 優化

MySQL5.6開始支持,這種優化的目的是爲了減少磁盤的隨機訪問,並且將隨機訪問轉化爲較爲順序的數據訪問,這種優化適用於range、ref、eq_ref類型的查詢。

Multi-Range Read 優化的好處:

  • 讓數據訪問變得較爲順序。
  • 減少緩衝區中頁被替換的次數。
  • 批量處理對鍵值的查詢操作。

我們可以使用參數optimizer_switch中的標記來控制是否開啓Multi-Range Read 優化。下面的方式將設置爲總是開啓狀態:

SET @@optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off';
Index Condition Pushdown(ICP) 優化

這種優化方式也是從MySQL5.6開始支持的,不支持這種方式之前,當進行索引查詢時,首先我們先根據索引查找記錄,然後再根據where條件來過濾記錄。然而,當支持ICP優化後,MySQL數據庫會在取出索引的同時,判斷是否可以進行where條件過濾,也就是將where過濾部分放在了存儲引擎層,大大減少了上層SQL對記錄的索取。

ICP支持range、ref、eq_ref、ref_or_null類型的查詢,當前支持MyISAM和InnoDB存儲引擎。

我們可以使用下面語句開啓ICP:

set @@optimizer_switch = "index_condition_pushdown=on"

或者關閉:

set @@optimizer_switch = "index_condition_pushdown=off"

當開啓了ICP之後,在執行計劃Extra可以看到Using index condition提示。

3 索引的特點、優點、缺點及適用場景

索引的特點

  • 可以加快數據庫的檢索速度
  • 降低數據庫插入、修改、刪除等維護的速度
  • 只能創建在表上,不能創建在視圖上
  • 既可以直接創建也可以間接創建

索引的優點

  • 創建唯一性索引,保證數據庫表中的每一行數據的唯一性
  • 大大加快數據的檢索速度
  • 加快數據庫表之間的連接,特別是在實現數據的參考完整性方面特別有意義
  • 在使用分組和排序字句進行數據檢索時,同樣可以顯著減少查詢的時間
  • 通過使用索引,可以在查詢中使用優化隱藏器,提高系統性能

索引的缺點

  • 第一,創建索引和維護索引要耗費時間,這種時間隨着數據量的增加而增加。
  • 第二,索引需要佔物理空間,除了數據表佔數據空間之外,每一個索引還要佔一定的物理空間,如果要建立聚簇索引,那麼需要的空間就會更大。
  • 第三,當對錶中的數據進行增加、刪除和修改的時候,索引也要動態的維護,這樣就降低了數據的維護速度。

索引的適用場景

  • 匹配全值

對索引中所有列都指定具體值,即是對索引中的所有列都有等值匹配的條件。

  • 匹配值的範圍查詢

對索引的值能夠進行範圍查找。

  • 匹配最左前綴

僅僅使用索引中的最左邊列進行查詢,比如在 col1 col2 col3 字段上的聯合索引能夠被包含 col1、(col1 col2)、(col1 col2 col3)的等值查詢利用到,可是不能夠被 col2、(col2、col3)的等值查詢利用到。
最左匹配原則可以算是 MySQL 中 B-Tree 索引使用的首要原則。

  • 僅僅對索引進行查詢

當查詢的列都在索引的字段中時,查詢的效率更高,所以應該儘量避免使用 select *,需要哪些字段,就只查哪些字段。

  • 匹配列前綴

僅僅使用索引中的第一列,並且只包含索引第一列的開頭一部分進行查找。

  • 能夠實現索引匹配部分精確而其他部分進行範圍匹配
  • 如果列名是索引,那麼使用 column_name is null 就會使用索引,例如下面的就會使用索引:
explain select * from t_index where a is null \G
  • 經常出現在關鍵字order by、group by、distinct後面的字段
  • 在union等集合操作的結果集字段
  • 經常用作表連接的字段
  • 考慮使用索引覆蓋,對數據很少被更新,如果用戶經常值查詢其中你的幾個字段,可以考慮在這幾個字段上建立索引,從而將表的掃描變爲索引的掃描

索引失效情況

  • 以%開頭的 like 查詢不能利用 B-Tree 索引,執行計劃中 key 的值爲 null 表示沒有使用索引
  • 數據類型出現隱式轉換的時候也不會使用索引,例如,where 'age' 10=30
  • 對索引列進行函數運算,原因同上
  • 正則表達式不會使用索引
  • 字符串和數據比較不會使用索引
  • 複合索引的情況下,假如查詢條件不包含索引列最左邊部分,即不滿足最左原則 leftmost,是不會使用複合索引的
  • 如果 MySQL 估計使用索引比全表掃描更慢,則不使用索引
  • 用 or 分割開的條件,如果 or 前的條件中的列有索引,而後面的列中沒有索引,那麼涉及的索引都不會被用到
  • 使用負向查詢(not ,not in, not like ,<> ,!= ,!> ,!< ) 不會使用索引

參考文章

  • http://www.yuanrengu.com/index.php/2017-01-13.html
  • https://segmentfault.com/a/1190000009717352
  • https://www.jb51.net/article/157920.htm
  • https://www.cnblogs.com/xiaoxi/p/8269289.html
  • 《MySQL技術內幕》

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