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MySQL索引15连问，抗住！ |
MySQL索引15连问，抗住！ |
大家好，我是田螺。金三银四很快就要来啦，准备了索引的15连问，相信大家看完肯定会有帮助的。 |
捡田螺的小男孩 |
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大家好，我是田螺。
金三银四很快就要来啦，准备了索引的15连问，相信大家看完肯定会有帮助的。
- 索引是一种能提高数据库查询效率的数据结构。它可以比作一本字典的目录，可以帮你快速找到对应的记录。
- 索引一般存储在磁盘的文件中，它是占用物理空间的。
- 正所谓水能载舟，也能覆舟。适当的索引能提高查询效率，过多的索引会影响数据库表的插入和更新功能。
数据结构维度
- B+树索引：所有数据存储在叶子节点，复杂度为
O(logn)，适合范围查询。 - 哈希索引: 适合等值查询，检索效率高，一次到位。
- 全文索引：
MyISAM和InnoDB中都支持使用全文索引，一般在文本类型char,text,varchar类型上创建。 R-Tree索引: 用来对GIS数据类型创建SPATIAL索引
物理存储维度
- 聚集索引：聚集索引就是以主键创建的索引，在叶子节点存储的是表中的数据。（
Innodb存储引擎） - 非聚集索引：非聚集索引就是以非主键创建的索引，在叶子节点存储的是主键和索引列。（
Innodb存储引擎）
逻辑维度
- 主键索引：一种特殊的唯一索引，不允许有空值。
- 普通索引：
MySQL中基本索引类型，允许空值和重复值。 - 联合索引：多个字段创建的索引，使用时遵循最左前缀原则。
- 唯一索引：索引列中的值必须是唯一的，但是允许为空值。
- 空间索引：
MySQL5.7之后支持空间索引，在空间索引这方面遵循OpenGIS几何数据模型规则。
- 查询条件包含
or，可能导致索引失效 - 如果字段类型是字符串，
where时一定用引号括起来，否则索引失效 like通配符可能导致索引失效。- 联合索引，查询时的条件列不是联合索引中的第一个列，索引失效。
- 在索引列上使用 mysql 的内置函数，索引失效。
- 对索引列运算（如，
+、-、*、/），索引失效。 - 索引字段上使用
（！= 或者 < >，not in）时，可能会导致索引失效。 - 索引字段上使用
is null， is not null，可能导致索引失效。 - 左连接查询或者右连接查询查询关联的字段编码格式不一样，可能导致索引失效。
- mysql 估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。
- 数据量少的表，不适合加索引
- 更新比较频繁的也不适合加索引
- 区分度低的字段不适合加索引（如性别）
where、group by、order by等后面没有使用到的字段，不需要建立索引- 已经有冗余的索引的情况（比如已经有
a,b的联合索引，不需要再单独建立a索引）
可以从几个维度去看这个问题，查询是否够快，效率是否稳定，存储数据多少， 以及查找磁盘次数，为什么不是二叉树，为什么不是平衡二叉树，为什么不是 B 树，而偏偏是 B+树呢？
为什么不是一般二叉树？
如果二叉树特殊化为一个链表，相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找 树来说，查找效率更稳定，总体的查找速度也更快。
为什么不是平衡二叉树呢？
我们知道，在内存比在磁盘的数据，查询效率快得多。如果树这种数据结构作 为索引，那我们每查找一次数据就需要从磁盘中读取一个节点，也就是我们说 的一个磁盘块，但是平衡二叉树可是每个节点只存储一个键值和数据的，如果 是 B 树，可以存储更多的节点数据，树的高度也会降低，因此读取磁盘的次数 就降下来啦，查询效率就快啦。
那为什么不是 B 树而是 B+树呢？
- B+树非叶子节点上是不存储数据的，仅存储键值，而 B 树节点中不仅存储 键值，也会存储数据。innodb 中页的默认大小是 16KB，如果不存储数据，那 么就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节点的子节点树）就会更大，树就 会更矮更胖，如此一来我们查找数据进行磁盘的 IO 次数有会再次减少，数据查 询的效率也会更快。
- B+树索引的所有数据均存储在叶子节点，而且数据是按照顺序排列的，链 表连着的。那么 B+树使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得 异常简单。
假设有以下表结构，并且初始化了这几条数据
CREATE TABLE `employee` (
`id` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(255) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
`date` datetime DEFAULT NULL,
`sex` int(1) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_age` (`age`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
insert into employee values(100,'小伦',43,'2021-01-20','0');
insert into employee values(200,'俊杰',48,'2021-01-21','0');
insert into employee values(300,'紫琪',36,'2020-01-21','1');
insert into employee values(400,'立红',32,'2020-01-21','0');
insert into employee values(500,'易迅',37,'2020-01-21','1');
insert into employee values(600,'小军',49,'2021-01-21','0');
insert into employee values(700,'小燕',28,'2021-01-21','1');
执行这条查询SQL，需要执行几次的树搜索操作？可以画下对应的索引树结构图~
select * from Temployee where age=32;
其实这个，这个大家可以先画出idx_age普通索引的索引结构图，大概如下：
再画出id主键索引，我们先画出聚族索引结构图，如下：
这条 SQL 查询语句执行大概流程是这样的：
- 搜索
idx_age索引树，将磁盘块1加载到内存，由于32<43,搜索左路分支，到磁盘寻址磁盘块2。 - 将
磁盘块2加载到内存中，由于32<36,搜索左路分支，到磁盘寻址磁盘块4。 - 将
磁盘块4加载到内存中，在内存继续遍历，找到age=32的记录，取得id = 400. - 拿到
id=400后，回到id主键索引树。 - 搜索
id主键索引树，将磁盘块1加载到内存，因为300<400<500,所以在选择中间分支，到磁盘寻址磁盘块3。 - 虽然在
磁盘块3，找到了id=400，但是它不是叶子节点，所以会继续往下找。到磁盘寻址磁盘块8。 - 将
磁盘块8加载内存，在内存遍历，找到id=400的记录，拿到R4这一行的数据，好的，大功告成。
当查询的数据在索引树中，找不到的时候，需要回到主键索引树中去获取，这个过程叫做回表。
比如在第6小节中，使用的查询SQL
select * from Temployee where age=32;
需要查询所有列的数据，idx_age普通索引不能满足，需要拿到主键id的值后，再回到id主键索引查找获取，这个过程就是回表。
如果我们查询SQL的select * 修改为 select id, age的话，其实是不需要回表的。因为id和age的值，都在idx_age索引树的叶子节点上，这就涉及到覆盖索引的知识点了。
覆盖索引是
select的数据列只用从索引中就能够取得，不必回表，换句话说，查询列要被所建的索引覆盖。
索引的最左前缀原则，可以是联合索引的最左N个字段。比如你建立一个组合索引（a,b,c），其实可以相当于建了（a），（a,b）,(a,b,c)三个索引，大大提高了索引复用能力。
当然，最左前缀也可以是字符串索引的最左M个字符。。比如，你的普通索引树是酱紫：
这个SQL: select * from employee where name like '小%' order by age desc; 也是命中索引的。
给你这个SQL：
select * from employee where name like '小%' and age=28 and sex='0';
其中，name和age为联合索引（idx_name_age）。
如果是Mysql5.6之前，在idx_name_age索引树，找出所有名字第一个字是“小”的人，拿到它们的主键id，然后回表找出数据行，再去对比年龄和性别等其他字段。如图：
有些朋友可能觉得奇怪，idx_name_age（name,age)不是联合索引嘛？为什么选出包含“小”字后，不再顺便看下年龄age再回表呢，不是更高效嘛？所以呀，MySQL 5.6就引入了索引下推优化，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。
因此，MySQL5.6版本之后，选出包含“小”字后，顺表过滤age=28
如果一张表数据量级是千万级别以上的，那么，如何给这张表添加索引？
我们需要知道一点，给表添加索引的时候，是会对表加锁的。如果不谨慎操作，有可能出现生产事故的。可以参考以下方法：
- 先创建一张跟原表
A数据结构相同的新表B。 - 在新表
B添加需要加上的新索引。 - 把原表
A数据导到新表B rename新表B为原表的表名A，原表A换别的表名；
explain查看SQL的执行计划，这样就知道是否命中索引了。
当explain与SQL一起使用时，MySQL将显示来自优化器的有关语句执行计划的信息。
一般来说，我们需要重点关注type、rows、filtered、extra、key。
type表示连接类型，查看索引执行情况的一个重要指标。以下性能从好到坏依次：system > const > eq_ref > ref > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
- system：这种类型要求数据库表中只有一条数据，是
const类型的一个特例，一般情况下是不会出现的。 - const：通过一次索引就能找到数据，一般用于主键或唯一索引作为条件，这类扫描效率极高，，速度非常快。
- eq_ref：常用于主键或唯一索引扫描，一般指使用主键的关联查询
- ref : 常用于非主键和唯一索引扫描。
- ref_or_null：这种连接类型类似于
ref，区别在于MySQL会额外搜索包含NULL值的行 - index_merge：使用了索引合并优化方法，查询使用了两个以上的索引。
- unique_subquery：类似于
eq_ref，条件用了in子查询 - index_subquery：区别于
unique_subquery，用于非唯一索引，可以返回重复值。 - range：常用于范围查询，比如：between ... and 或 In 等操作
- index：全索引扫描
- ALL：全表扫描
该列表示MySQL估算要找到我们所需的记录，需要读取的行数。对于InnoDB表，此数字是估计值，并非一定是个准确值。
该列是一个百分比的值，表里符合条件的记录数的百分比。简单点说，这个字段表示存储引擎返回的数据在经过过滤后，剩下满足条件的记录数量的比例。
该字段包含有关MySQL如何解析查询的其他信息，它一般会出现这几个值：
- Using filesort：表示按文件排序，一般是在指定的排序和索引排序不一致的情况才会出现。一般见于order by语句
- Using index ：表示是否用了覆盖索引。
- Using temporary: 表示是否使用了临时表,性能特别差，需要重点优化。一般多见于group by语句，或者union语句。
- Using where : 表示使用了where条件过滤.
- Using index condition：MySQL5.6之后新增的索引下推。在存储引擎层进行数据过滤，而不是在服务层过滤，利用索引现有的数据减少回表的数据。
该列表示实际用到的索引。一般配合possible_keys列一起看。
- B+树可以进行范围查询，Hash 索引不能。
- B+树支持联合索引的最左侧原则，Hash 索引不支持。
- B+树支持 order by 排序，Hash 索引不支持。
- Hash 索引在等值查询上比 B+树效率更高。（但是索引列的重复值很多的话，Hash冲突，效率降低）。
- B+树使用 like 进行模糊查询的时候，like 后面（比如%开头）的话可以起到优化的作用，Hash 索引根本无法进行模糊查询。
优点：
- 索引可以加快数据查询速度，减少查询时间
- 唯一索引可以保证数据库表中每一行的数据的唯一性
缺点：
- 创建索引和维护索引要耗费时间
- 索引需要占物理空间，除了数据表占用数据空间之外，每一个索引还要占用一定的物理空间
- 以表中的数据进行增、删、改的时候，索引也要动态的维护。
聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。它表示索引结构和数据一起存放的索引。非聚集索引是索引结构和数据分开存放的索引。
接下来，我们分不同存存储引擎去聊哈~
在MySQL的InnoDB存储引擎中， 聚簇索引与非聚簇索引最大的区别，在于叶节点是否存放一整行记录。聚簇索引叶子节点存储了一整行记录，而非聚簇索引叶子节点存储的是主键信息，因此，一般非聚簇索引还需要回表查询。
- 一个表中只能拥有一个聚集索引（因为一般聚簇索引就是主键索引），而非聚集索引一个表则可以存在多个。
- 一般来说，相对于非聚簇索引，聚簇索引查询效率更高，因为不用回表。
而在MyISM存储引擎中，它的主键索引，普通索引都是非聚簇索引，因为数据和索引是分开的，叶子节点都使用一个地址指向真正的表数据。
给个赞支持一下，谢谢啦~
参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg3NzU5NTIwNg==&mid=2247503690&idx=1&sn=73655f41a98f21217468115888aeeceb&chksm=cf221063f855997590d48e605ac3cadbad14f4e91b71acf471a520a9ed9be2a9f2e2c5b64450#rd，出处：捡田螺的小男孩，整理：沉默王二