【MySQL】索引

索引

索引是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查询算法，这种数据结构就是索引。

优缺点：

优点：

  • 提高数据检索效率，降低数据库的IO成本
  • 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗

缺点：

  • 索引列也是要占用空间的
  • 索引大大提高了查询效率，但降低了更新的速度，比如 INSERT、UPDATE、DELETE

索引结构

索引结构描述
B+Tree最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引
Hash底层数据结构是用哈希表实现，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询
R-Tree(空间索引)空间索引是 MyISAM 引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少
Full-Text(全文索引)是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式，类似于 Lucene, Solr, ES
索引InnoDBMyISAMMemory
B+Tree索引支持支持支持
Hash索引不支持不支持支持
R-Tree索引不支持支持不支持
Full-text5.6版本后支持支持不支持
B-Tree

在这里插入图片描述

二叉树缺点：顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

二叉树的缺点可以用红黑树来解决：

在这里插入图片描述

红黑树也存在大数据量情况下，层级较深，检索速度慢的问题。

为了解决上述问题，可以使用 B-Tree 结构。
B-Tree (多路平衡查找树) 以一棵最大度数（max-degree，指一个节点的子节点个数）为5（5阶）的 b-tree 为例（每个节点最多存储4个key，5个指针）
在这里插入图片描述

B-Tree动画演示网站：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html

在这里插入图片描述

B+Tree

在这里插入图片描述

动画演示网址：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html

在这里插入图片描述

与 B-Tree 的区别：

  • 所有的数据都会出现在叶子节点
  • 叶子节点形成一个单向链表

MySQL 索引数据结构对经典的 B+Tree 进行了优化。在原 B+Tree 的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的 B+Tree，提高区间访问的性能。

在这里插入图片描述

Hash

哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。
如果两个（或多个）键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表来解决。

在这里插入图片描述

特点：

  • Hash索引只能用于对等比较（=、in），不支持范围查询（betwwn、>、<、…）
  • 无法利用索引完成排序操作
  • 查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于 B+Tree 索引

存储引擎支持：

  • Memory
  • InnoDB: 具有自适应hash功能，hash索引是存储引擎根据 B+Tree 索引在指定条件下自动构建的
面试题
  1. 为什么 InnoDB 存储引擎选择使用 B+Tree 索引结构？

  • 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高

  • 对于 B-Tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针也跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低

  • 相对于 Hash 索引，B+Tree 支持范围匹配及排序操作

  1. 范围查询效率高： B+Tree 索引结构非常适合范围查询，因为它的叶子节点形成了一个有序的链表，可以轻松地找到一个范围内的数据集，而不需要扫描整个索引。相比之下，B-Tree 索引也是有序的，但其叶子节点不形成链表，这可能导致在范围查询时性能下降。而 Hash 索引只支持精确匹配查询，不适合范围查询。
  2. 高度平衡： B+Tree 索引是一种自平衡树结构，保持了树的高度相对较小，这意味着在搜索操作中查找数据的时间复杂度通常为 O(log N)，其中 N 是索引中的条目数量。这使得索引的查询性能非常稳定，不受数据量的大幅增加而影响太大。B-Tree 也是自平衡的，但 Hash 索引在数据分布不均匀时可能导致性能问题。
  3. 支持多级索引： B+Tree 索引结构支持多级索引，这意味着可以在一个表上创建多个索引，每个索引可以根据不同的查询需求进行优化。这种多级索引结构使得数据库能够高效地应对各种不同类型的查询请求。B-Tree 也支持多级索引，但 Hash 索引通常只支持单一键的索引。
  4. 适合插入和删除操作： B+Tree 索引的结构特性使得它对于插入和删除操作也非常高效。当数据被插入或删除时，B+Tree 索引只需要对少量的节点进行更新，而不需要整个索引的重建。相比之下，B-Tree 索引的平衡维护可能需要更频繁的调整，而 Hash 索引在插入和删除时需要重新计算哈希值，可能导致性能下降。
  5. 支持聚簇索引： InnoDB 存储引擎的默认索引类型是 B+Tree 索引，它也支持聚簇索引。聚簇索引将数据行存储在索引中的叶子节点中，使得索引和数据行的物理存储更加接近，可以提高特定查询的性能。相比之下，B-Tree 索引也支持聚簇索引，但 Hash 索引不支持。

总的来说，B+Tree 索引结构在支持范围查询、维护高度平衡、支持多级索引、适合插入和删除操作以及支持聚簇索引等方面具有优势，这些特性使其成为许多关系型数据库管理系统中的首选索引结构，包括 InnoDB 存储引擎。但需要注意的是，选择索引类型应根据具体的应用需求和查询模式来决定，不同的索引类型适用于不同的情况。

索引分类

分类含义特点关键字
主键索引针对于表中主键创建的索引默认自动创建，只能有一个PRIMARY
唯一索引避免同一个表中某数据列中的值重复可以有多个UNIQUE
常规索引快速定位特定数据可以有多个
全文索引全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值可以有多个FULLTEXT

在 InnoDB 存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

分类含义特点
聚集索引(Clustered Index)将数据存储与索引放一块，索引结构的叶子节点保存了行数据必须有，而且只有一个
二级索引(Secondary Index)将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键可以存在多个

演示图：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

聚集索引选取规则：

  • 如果存在主键，主键索引就是聚集索引
  • 如果不存在主键，将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引
  • 如果表没有主键或没有合适的唯一索引，则 InnoDB 会自动生成一个 rowid 作为隐藏的聚集索引
思考题

1. 以下 SQL 语句，哪个执行效率高？为什么？

select * from user where id = 10;
select * from user where name = 'Arm';
-- 备注：id为主键，name字段创建的有索引

答：第一条语句，因为第二条需要回表查询，相当于两个步骤。

2. InnoDB 主键索引的 B+Tree 高度为多少？

在这里插入图片描述

答：假设一行数据大小为1k，一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB 的指针占用6个字节的空间，主键假设为bigint，占用字节数为8.
可得公式：n * 8 + (n + 1) * 6 = 16 * 1024，其中 8 表示 bigint 占用的字节数，n 表示当前节点存储的key的数量，(n + 1) 表示指针数量（比key多一个）。算出n约为1170。

如果树的高度为2，那么他能存储的数据量大概为：1171 * 16 = 18736；
如果树的高度为3，那么他能存储的数据量大概为：1171 * 1171 * 16 = 21939856。

另外，如果有成千上万的数据，那么就要考虑分表，涉及运维篇知识。

语法

创建索引：
CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (index_col_name, ...);
如果不加 CREATE 后面不加索引类型参数，则创建的是常规索引

查看索引：
SHOW INDEX FROM table_name;

删除索引：
DROP INDEX index_name ON table_name;

案例：

-- name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引
create index idx_user_name on tb_user(name);
-- phone手机号字段的值非空，且唯一，为该字段创建唯一索引
create unique index idx_user_phone on tb_user (phone);
-- 为profession, age, status创建联合索引
create index idx_user_pro_age_stat on tb_user(profession, age, status);
-- 为email建立合适的索引来提升查询效率
create index idx_user_email on tb_user(email);-- 删除索引
drop index idx_user_email on tb_user;

性能分析

查看执行频次

查看当前数据库的 INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT 访问频次：
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______'; 或者 SHOW SESSION STATUS LIKE 'Com_______';
例：show global status like 'Com_______'

慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time，单位：秒，默认10秒）的所有SQL语句的日志。
MySQL的慢查询日志默认没有开启，需要在MySQL的配置文件（Ubuntu：sudo vim /etc/mysql/my.cnf）中配置如下信息：

#开启慢查询日志开关

slow_query_log=1

#设置慢查询日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志

​ long_query_time=2

也可输入此条命令来开启：set global slow_query_log=‘ON’;

更改后记得重启MySQL服务，日志文件位置：/var/lib/mysql/jerry-VirtualBox-slow.log

查看慢查询日志开关状态：
show variables like 'slow_query_log';

profile

show profile 能在做SQL优化时帮我们了解时间都耗费在哪里。通过 have_profiling 参数，能看到当前 MySQL 是否支持 profile 操作：
SELECT @@have_profiling;
profiling 默认关闭，可以通过set语句在session/global级别开启 profiling：
SET profiling = 1;
查看所有语句的耗时：
show profiles;
查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时：
show profile for query query_id;
查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;

explain

EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
语法：

#直接在select语句之前加上关键字 explain / desc

​ EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 HWERE 条件;

EXPLAIN 各字段含义：

  • id：select 查询的序列号，表示查询中执行 select 子句或者操作表的顺序（id相同，执行顺序从上到下；id不同，值越大越先执行）
  • select_type：表示 SELECT 的类型，常见取值有 SIMPLE（简单表，即不适用表连接或者子查询）、PRIMARY（主查询，即外层的查询）、UNION（UNION中的第二个或者后面的查询语句）、SUBQUERY（SELECT/WHERE之后包含了子查询）等
  • type：表示连接类型，性能由好到差的连接类型为 NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index、all
  • possible_key：可能应用在这张表上的索引，一个或多个
  • Key：实际使用的索引，如果为 NULL，则没有使用索引
  • Key_len：表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好
  • rows：MySQL认为必须要执行的行数，在InnoDB引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的
  • filtered：表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered的值越大越好

使用规则

最左前缀法则

如果索引关联了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则，最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。
如果跳跃某一列，索引将部分失效（后面的字段索引失效）。

联合索引中，出现范围查询（<, >），范围查询右侧的列索引失效。可以用>=或者<=来规避索引失效问题。

索引失效情况
  1. 在索引列上进行运算操作，索引将失效。如：explain select * from tb_user where substring(phone, 10, 2) = '15';
  2. 字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。如：explain select * from tb_user where phone = 17799990015;，此处phone的值没有加引号
  3. 模糊查询中，如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会是失效；如果是头部模糊匹配，索引失效。如：explain select * from tb_user where profession like '%工程';，前后都有 % 也会失效。
  4. 用 or 分割开的条件，如果 or 其中一个条件的列没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。
  5. 如果 MySQL 评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。
SQL 提示

是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。

例如，使用索引：
explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession="软件工程";
不使用哪个索引：
explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession="软件工程";
必须使用哪个索引：
explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession="软件工程";

use 是建议，实际使用哪个索引 MySQL 还会自己权衡运行速度去更改，force就是无论如何都强制使用该索引。

覆盖索引&回表查询

尽量使用覆盖索引（查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能找到），减少 select *。

explain 中 extra 字段含义：
using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查询数据
using where; using index;：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询

如果在聚集索引中直接能找到对应的行，则直接返回行数据，只需要一次查询，哪怕是select *；如果在辅助索引中找聚集索引，如select id, name from xxx where name='xxx';，也只需要通过辅助索引(name)查找到对应的id，返回name和name索引对应的id即可，只需要一次查询；如果是通过辅助索引查找其他字段，则需要回表查询，如select id, name, gender from xxx where name='xxx';

所以尽量不要用select *，容易出现回表查询，降低效率，除非有联合索引包含了所有字段

面试题：一张表，有四个字段（id, username, password, status），由于数据量大，需要对以下SQL语句进行优化，该如何进行才是最优方案：
select id, username, password from tb_user where username='itcast';

解：给username和password字段建立联合索引，则不需要回表查询，直接覆盖索引

前缀索引

当字段类型为字符串（varchar, text等）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘IO，影响查询效率，此时可以只降字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。

语法：create index idx_xxxx on table_name(columnn(n));
前缀长度：可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高则查询效率越高，唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。
求选择性公式：

select count(distinct email) / count(*) from tb_user;
select count(distinct substring(email, 1, 5)) / count(*) from tb_user;

在这里插入图片描述

show index 里面的sub_part可以看到接取的长度

单列索引&联合索引

单列索引：即一个索引只包含单个列
联合索引：即一个索引包含了多个列
在业务场景中，如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引，而非单列索引。

单列索引情况：
explain select id, phone, name from tb_user where phone = '17799990010' and name = '韩信';
这句只会用到phone索引字段
在这里插入图片描述

注意事项
  • 多条件联合查询时，MySQL优化器会评估哪个字段的索引效率更高，会选择该索引完成本次查询

设计原则

  1. 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引
  2. 针对于常作为查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）操作的字段建立索引
  3. 尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高
  4. 如果是字符串类型的字段，字段长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引
  5. 尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率
  6. 要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价就越大，会影响增删改的效率
  7. 如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询

索引总结

1.索引概述

索引是高效获取数据的数据结构

2.索引结构

B+Tree

Hash

3.索引分类

主键分类、唯一索引、常规索引、全文索引

聚集索引、二级索引

4.索引语法

create [unique] index xxx on xxx(xxx)

show index from xxxx;

drop index xxx on xxx;

5.SQL性能分析

执行频次、慢查询日志、profile、explain

6.索引使用

联合索引(最左前缀法则)

索引失效

SQL提示

覆盖索引

前缀索引

单列/联合索引

7.索引设计原则

表

字段

索引

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