索引总结（2）

013 为什么官方建议使用自增长主键作为索引？（说一下自增主键和字符串类型主键的区别和影响）

  • 自增主键能够维持底层数据顺序写入
  • 读取可以由b+树的二分查找定位
  • 支持范围查找，范围数据自带顺序

字符串无法完成以上操作

014 使用int自增主键后 最大id是10，删除id 10和9，再添加一条记录，最后添加的id是几？删除后重启mysql然后添加一条记录最后id是几？

删除之后

  • 如果重启，会从最大的id开始递增
  • 如果没重启，会延续删除之前最大的id开始递增

015 索引的优缺点是什么？

优点

聚簇（主键）索引：

  • 顺序读写
  • 范围快速查找
  • 范围查找自带顺序

非聚簇索引：

  • 条件查询避免全表扫描scan
  • 范围，排序，分组查询返回行id，排序分组后，再回表查询完整数据，有可能利用顺序读写
  • 覆盖索引不需要回表操作

索引的代价

索引是个好东西，可不能乱建，它在空间和时间上都会有消耗：

  • 空间上的代价

每建立一个索引都要为它建立一棵B+树，每一棵B+树的每一个节点都是一个数据页，一个页默认会占用 16KB 的存储空间，一棵很大的B+树由许多数据页组成，那就是很大的一片存储空间。

  • 时间上的代价

每次对表中的数据进行 增、删、改 操作时，都需要去修改各个B+树索引。而增、删、改操作可能会对节点和记录的排序造成破坏，所以存储引擎需要额外的时间进行一些记录移位、页面分裂、页面回收等操作来维护好节点和记录的排序。如果我们建了许多索引，每个索引对应的B+树都要进行相关的维护操作，会给性能拖后腿。

B 树和 B+ 树都可以作为索引的数据结构，在 MySQL 中采用的是 B+ 树。

但B树和B+树各有自己的应用场景，不能说B+树完全比B树好，反之亦然。

016 使用索引一定能提升效率吗？

不一定

  • 少量数据全表扫描也很快，可以直接获取到全量数据
  • 唯一索引会影响插入速度，但建议使用
  • 索引过多会影响更新，插入，删除数据速度
017 如果是大段文本内容，如何创建（优化）索引？
B 树和 B+ 树都可以作为     索引的数据结构，**在 MySQL 中采用的是 B+ 树。**

第一种方式是分表存储，然后创建索引

第二是使用es为大文本创建索引

021 CRUD时聚簇索引与非聚簇索引的区别是什么？
  • 聚簇索引插入新值比采用非聚簇索引插入新值的速度要慢很多，因为插入要保证主键不能重复
  • 聚簇索引范围，排序查找效率高，因为是有序的
  • 非聚簇索引访问需要两次索引查找，第一次找到主键值，第二次根据主键值找到行数据
022 非聚簇索引为什么不存数据地址值而存储主键？

因为聚簇索引中有时会引发分页操作、重排操作数据有可能会移动

023 什么是回表操作？

id age name sex

age -> index

select * from user where age >20 ;

第一次 取回id，第二次（回表）根据id拿到完整数据

select * from user where age >20 ;

024 什么是覆盖索引？

id age name sex

age -> index

select * from user where age >20 ;

第一次 取回id，第二次（回表）根据id拿到完整数据

age,name -> index

select age from user where age >20 and name like"张%" ;

覆盖索引不会回表查询，查询效率也是比较高的

025 非聚集索引一定回表查询吗?

不一定，只要b+树中包含的字段（创建索引的字段），覆盖（包含）想要select 的字段，那么就不会回表查询了。

026 为什么要回表查询？直接存储数据不可以吗？

为了控制非聚簇索引的大小

027 如果把一个 InnoDB 表的主键删掉，是不是就没有主键，就没办法进行回表查询了？

不是，InnoDB会生成rowid辅助回表查询

028 什么是联合索引，组合索引，复合索引？

为c2和c3列建立联合索引，如下所示：

c2，c3 - > index

c3,c2 -> index

where c3=?

全职匹配

最左前缀

在这里插入图片描述

029 复合索引创建时字段顺序不一样使用效果一样吗？

我们也可以同时以多个列的大小作为排序规则，也就是同时为多个列建立索引，比方说我们想让B+树按照 c2和c3列 的大小进行排序，这个包含两层含义：

  • 先把各个记录和页按照c2列进行排序。
  • 在记录的c2列相同的情况下，采用c3列进行排序
  • B+树叶子节点处的记录由c2列、c3列和主键c1列组成
  • 本质上也是二级索引

create index idx_c2_c3 on user (c2,c3);

030 什么是唯一索引？

  • 随表一起创建索引：
CREATE TABLE customer (id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,customer_no VARCHAR(200),customer_name VARCHAR(200),PRIMARY KEY(id), -- 主键索引：列设定为主键后会自动建立索引，唯一且不能为空。UNIQUE INDEX uk_no (customer_no), -- 唯一索引：索引列值必须唯一，允许有NULL值，且NULL可能会出现多次。KEY idx_name (customer_name), -- 普通索引：既不是主键，列值也不需要唯一，单纯的为了提高查询速度而创建。KEY idx_no_name (customer_no,customer_name) -- 复合索引：即一个索引包含多个列。
);
  • 单独建创索引：
CREATE TABLE customer1 (id INT UNSIGNED,customer_no VARCHAR(200),customer_name VARCHAR(200)
);ALTER TABLE customer1 ADD PRIMARY KEY customer1(id); -- 主键索引
CREATE UNIQUE INDEX uk_no ON customer1(customer_no); -- 唯一索引
CREATE INDEX idx_name ON customer1(customer_name);  -- 普通索引
CREATE INDEX idx_no_name ON customer1(customer_no,customer_name); -- 复合索引
031 唯一索引是否影响性能？

是

032 什么时候使用唯一索引？

业务需求唯一字段的时候，一般不考虑性能问题

. 【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建成唯一索引。 说明：不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明 显的；另外，即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必 然有脏数据产生。

033 什么时候适合创建索引，什么时候不适合创建索引？

适合创建索引

  • 频繁作为where条件语句查询字段

  • 关联字段需要建立索引

  • 排序字段可以建立索引

  • 分组字段可以建立索引(因为分组前提是排序)

  • 统计字段可以建立索引（如.count(),max()）

不适合创建索引

  • 频繁更新的字段不适合建立索引

  • where，分组，排序中用不到的字段不必要建立索引

  • 可以确定表数据非常少不需要建立索引

  • 参与mysql函数计算的列不适合建索引

创建索引时避免有如下极端误解：

1）宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。

2）宁缺勿滥。认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。

3）抵制惟一索引。认为业务的惟一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。

034 什么是索引下推？

5.6之前的版本是没有索引下推这个优化的

**Using index condition：**叫作 Index Condition Pushdown Optimization （索引下推优化）

  • 如果没有索引下推（ICP），那么MySQL在存储引擎层找到满足content1 > 'z'条件的第一条二级索引记录。主键值进行回表，返回完整的记录给server层，server层再判断其他的搜索条件是否成立。如果成立则保留该记录，否则跳过该记录，然后向存储引擎层要下一条记录。
  • 如果使用了索引下推（ICP），那么MySQL在存储引擎层找到满足content1 > 'z'条件的第一条二级索引记录。不着急执行回表，而是在这条记录上先判断一下所有关于idx_content1索引中包含的条件是否成立，也就是content1 > 'z' AND content1 LIKE '%a'是否成立。如果这些条件不成立，则直接跳过该二级索引记录，去找下一条二级索引记录；如果这些条件成立，则执行回表操作，返回完整的记录给server层。

总结：

未开启索引下推：

  • 根据筛选条件在索引树中筛选第一个条件
  • 获得结果集后回表操作
  • 进行其他条件筛选
  • 再次回表查询

开启索引下推：在条件查询时，当前索引树如果满足全部筛选条件，可以在当前树中完成全部筛选过滤，得到比较小的结果集再进行回表操作

035 有哪些情况会导致索引失效？

  • 计算、函数导致索引失效
-- 显示查询分析
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.name  LIKE 'abc%';
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE LEFT(emp.name,3) = 'abc'; --索引失效
  • LIKE以%，_ 开头索引失效

拓展：Alibaba《Java开发手册》

【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE name LIKE '%ab%'; --索引失效
  • 不等于(!= 或者<>)索引失效
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM emp WHERE emp.name = 'abc' ;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM emp WHERE emp.name <> 'abc' ; --索引失效
  • IS NOT NULL 失效 和 IS NULL
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.name IS NULL;
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.name IS NOT NULL; --索引失效

**注意：**当数据库中的数据的索引列的NULL值达到比较高的比例的时候，即使在IS NOT NULL 的情况下 MySQL的查询优化器会选择使用索引，此时type的值是range（范围查询）

-- 将 id>20000 的数据的 name 值改为 NULL
UPDATE emp SET `name` = NULL WHERE `id` > 20000;-- 执行查询分析，可以发现 IS NOT NULL 使用了索引
-- 具体多少条记录的值为NULL可以使索引在IS NOT NULL的情况下生效，由查询优化器的算法决定
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.name IS NOT NULL
  • 类型转换导致索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE name='123'; 
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE name= 123; --索引失效
  • 复合索引未用左列字段失效
  • 如果mysql觉得全表扫描更快时（数据少）;
036 为什么LIKE以%开头索引会失效？

id,name,age

name 创建索引

select * from user where name like ‘%明’

type=all

select name,id from user where name like ‘%明’

type=index

张明

(name,age)

其实并不会完全失效，覆盖索引下会出现type=index，表示遍历了索引树，再回表查询，

覆盖索引没有生效的时会直接type=all

没有高效使用索引是因为字符串索引会逐个转换成accii码，生成b+树时按首个字符串顺序排序，类似复合索引未用左列字段失效一样，跳过开始部分也就无法使用生成的b+树了

037 一个表有多个索引的时候，能否手动选择使用哪个索引？

不可用手动直接干预，只能通过mysql优化器自动选择

038 如何查看一个表的索引？
show index from t_emp; // 显示表上的索引
explain select * from t_emp where id=1; // 显示可能会用到的索引及最终使用的索引
039 能否查看到索引选择的逻辑？是否使用过optimizer_trace？
set session optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on;
SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE;
set session optimizer_trace="enabled=off";
040 多个索引优先级是如何匹配的？
  1. 主键（唯一索引）匹配
  2. 全值匹配（单值匹配）
  3. 最左前缀匹配
  4. 范围匹配
  5. 索引扫描
  6. 全表扫描

一般性建议

Ø 对于单键索引，尽量选择过滤性更好的索引（例如：手机号，邮件，身份证）

Ø 在选择组合索引的时候，过滤性最好的字段在索引字段顺序中，位置越靠前越好。

Ø 选择组合索引时，尽量包含where中更多字段的索引

Ø 组合索引出现范围查询时，尽量把这个字段放在索引次序的最后面

Ø 尽量避免造成索引失效的情况

041 使用Order By时能否通过索引排序？

没有过滤条件不走索引

042 通过索引排序内部流程是什么？

select name,id from user where name like ‘%明’ order by name；

select name,id，age from user where name like ‘%明’

关键配置：

  • sort_buffer可供排序的内存缓冲区大小
  • max_length_for_sort_data 单行所有字段总和限制，超过这个大小启动双路排序
  1. 通过索引检过滤筛选条件索到需要排序的字段+其他字段（如果是符合索引）
  2. 判断索引内容是否覆盖select的字段
    1. 如果覆盖索引，select的字段和排序都在索引上，那么在内存中进行排序，排序后输出结果
    2. 如果索引没有覆盖查询字段，接下来计算select的字段是否超过max_length_for_sort_data限制，如果超过，启动双路排序，否则使用单路
043 什么是双路排序和单路排序

单路排序：一次取出所有字段进行排序，内存不够用的时候会使用磁盘

双路排序：取出排序字段进行排序，排序完成后再次回表查询所需要的其他字段

如果不在索引列上，filesort有两种算法： mysql就要启动双路排序和单路排序

双路排序（慢）

Select id,age,name from stu order by name;

Ø MySQL 4.1之前是使用双路排序，字面意思就是两次扫描磁盘，最终得到数据， 读取行指针和order by列，对他们进行排序，然后扫描已经排序好的列表，按照列表中的值重新从列表中读取对应的数据输出

Ø 从磁盘取排序字段，在buffer进行排序，再从磁盘取其他字段。

Ø 取一批数据，要对磁盘进行两次扫描，众所周知，I\O是很耗时的，所以在mysql4.1之后，出现了第二种改进的算法，就是单路排序。

单路排序（快）

从磁盘读取查询需要的所有列，按照order by列在buffer对它们进行排序，然后扫描排序后的列表进行输出， 它的效率更快一些，避免了第二次读取数据。并且把随机IO变成了顺序IO，但是它会使用更多的空间， 因为它把每一行都保存在内存中了。

结论及引申出的问题

但是用单路有问题

在sort_buffer中，单路比多路要多占用很多空间，因为单路是把所有字段都取出, 所以有可能取出的数据的总大小超出了sort_buffer的容量，导致每次只能取sort_buffer容量大小的数据，进行排序（创建tmp文件，多路合并），排完再取sort_buffer容量大小，再排……从而多次I/O。

单路本来想省一次I/O操作，反而导致了大量的I/O操作，反而得不偿失。

优化策略

Ø 增大sort_buffer_size参数的设置

Ø 增大max_length_for_sort_data参数的设置

Ø 减少select 后面的查询的字段。 禁止使用select *

提高Order By的速度

\1. Order by时select * 是一个大忌。只Query需要的字段， 这点非常重要。在这里的影响是：

l 当Query的字段大小总和小于max_length_for_sort_data 而且排序字段不是 TEXT|BLOB 类型时，会用改进后的算法——单路排序， 否则用老算法——多路排序。

l 两种算法的数据都有可能超出sort_buffer的容量，超出之后，会创建tmp文件进行合并排序，导致多次I/O，但是用单路排序算法的风险会更大一些，所以要提高sort_buffer_size。

\2. 尝试提高 sort_buffer_size

l 不管用哪种算法，提高这个参数都会提高效率，当然，要根据系统的能力去提高，因为这个参数是针对每个进程（connection）的 1M-8M之间调整。 MySQL5.7和8.0，InnoDB存储引擎默认值是1048576字节，1MB。

SHOW VARIABLES LIKE ‘%sort_buffer_size%’;

​

\3. 尝试提高 max_length_for_sort_data

l 提高这个参数， 会增加用改进算法的概率。

SHOW VARIABLES LIKE ‘%max_length_for_sort_data%’;

#5.7默认1024字节

#8.0默认4096字节

l 但是如果设的太高，数据总容量超出sort_buffer_size的概率就增大，明显症状是高的磁盘I/O活动和低的处理器使用率。如果需要返回的列的总长度大于max_length_for_sort_data，使用双路算法，否则使用单路算法。1024-8192字节之间调整

044 group by 分组和order by在索引使用上有什么区别？

group by 使用索引的原则几乎跟order by一致 ，唯一区别：

  • group by 先排序再分组，遵照索引建的最佳左前缀法则
  • group by没有过滤条件，也可以用上索引。Order By 必须有过滤条件才能使用上索引。

045 如果表中有字段为null，又被经常查询该不该给这个字段创建索引？

应该创建索引，使用的时候尽量使用is null判断。

  • IS NOT NULL 失效 和 IS NULL
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.name IS NULL;
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.name IS NOT NULL; --索引失效

**注意：**当数据库中的数据的索引列的NULL值达到比较高的比例的时候，即使在IS NOT NULL 的情况下 MySQL的查询优化器会选择使用索引，此时type的值是range（范围查询）

-- 将 id>20000 的数据的 name 值改为 NULL
UPDATE emp SET `name` = NULL WHERE `id` > 20000;-- 执行查询分析，可以发现 IS NOT NULL 使用了索引
-- 具体多少条记录的值为NULL可以使索引在IS NOT NULL的情况下生效，由查询优化器的算法决定
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.name IS NOT NULL
046 有字段为null索引是否会失效？

不一定会失效，每一条sql具体有没有使用索引 可以通过trace追踪一下

最好还是给上默认值

数字类型的给0，字符串给个空串“”，

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