MySQL InnoDB 存储引擎的索引详解

在 MySQL 中，InnoDB 是最常用的存储引擎，它支持事务、行级锁和外键约束等功能，而索引则是提升数据库查询性能的关键。在 InnoDB 存储引擎中，索引不仅仅是提高查询速度的工具，还是数据库的核心组成部分之一。本文将详细介绍 InnoDB 存储引擎的索引结构、索引种类、索引优化技巧以及索引失效等方面的知识。

1. InnoDB 索引的结构

在 InnoDB 存储引擎中，索引主要分为两种类型：聚集索引（Clustered Index）和非聚集索引（Non-clustered Index）。

1.1 聚集索引（Clustered Index）
  • 聚集索引的叶子节点存储的是数据行本身。换句话说，数据行的实际数据存储在索引结构中，索引的顺序就是数据的物理存储顺序。
  • 每个表只能有一个聚集索引，通常是主键索引。
  • 聚集索引通过将表的数据按索引顺序存储，从而提高了对主键字段查询的效率。
1.2 非聚集索引（Non-clustered Index）
  • 非聚集索引的叶子节点并不存储数据行本身，而是存储数据行的指针（通常是聚集索引的主键值）。因此，查询时需要通过指针再次访问数据行。
  • 一个表可以有多个非聚集索引。
1.3 InnoDB 索引的 B+ 树结构

InnoDB 存储引擎中的聚集索引和非聚集索引通常都是基于 B+ 树（自平衡的树状数据结构）来实现的。B+ 树有以下特点：

  • 平衡性：所有叶子节点都位于同一层，因此查询的时间复杂度是 O(log N)。
  • 有序性：叶子节点之间按照大小顺序排列，可以进行范围查询。
  • 高效的插入和删除操作：通过自平衡机制，插入和删除操作能保持树的平衡。

2. InnoDB 索引的类别

InnoDB 支持以下几种类型的索引：

2.1 主键索引（Primary Key Index）
  • 主键索引是一种特殊的聚集索引，用来确保表中每一行的唯一性。InnoDB 表默认使用主键作为聚集索引。
  • 如果没有显式定义主键，InnoDB 会自动选定一个唯一索引作为主键。
2.2 唯一索引（Unique Index）
  • 唯一索引保证索引列的值是唯一的，但允许 NULL 值存在（多个 NULL 值也被视为不同的值）。
  • 唯一索引可以用于加速查询。
2.3 普通索引（Index）
  • 普通索引是最常见的索引类型，它没有唯一性约束，仅用于提高查询效率。
  • 可以用于加速查询，但不保证数据唯一性。
2.4 全文索引（Fulltext Index）
  • 全文索引是专门用于对文本字段进行全文检索的索引类型。通常用于查找包含某个关键词的文本数据。
  • 只适用于 CHAR、VARCHAR 和 TEXT 类型的列。
2.5 空间索引（Spatial Index）
  • 空间索引主要用于对空间数据类型（如 GEOMETRY）进行查询优化。它使用的是 R 树（Region Tree）而不是 B+ 树。

3. 索引的最左前缀原则

InnoDB 索引遵循 最左前缀原则。也就是说，当你使用复合索引（由多个列组成的索引）时，索引的查询可以使用到最左侧的一部分索引。

举个例子：

假设有一个复合索引 (a, b, c)，那么查询时，可以利用以下的前缀索引：

  • (a)：只使用列 a，是有效的。
  • (a, b)：使用列 a 和列 b，是有效的。
  • (a, b, c)：使用列 a、b 和 c，是有效的。

但如果你只使用 (b) 或 (c) 作为查询条件，MySQL 将无法使用这个复合索引，因为它没有按照最左前缀的顺序来查询。

4. 索引覆盖（Covering Index）

索引覆盖是指查询中涉及到的所有列都包含在索引中，从而避免了对表数据的访问。换句话说，查询的数据完全通过索引获取，无需回表操作。

举个例子：

假设有一个复合索引 (a, b, c)，并且你执行了如下查询：

SELECT a, b FROM table WHERE a = 1;

如果索引 (a, b, c) 已经包含了查询所需的列 a 和 b，那么 MySQL 可以直接从索引中获取数据，而不需要回到表中去查询。

索引覆盖的好处是能显著提高查询性能，尤其是在大数据量的表中。

5. 索引下推（Index Condition Pushdown，ICP）

索引下推是一种优化技术，它能够将查询条件推送到存储引擎的索引扫描阶段，而不是等到读取数据行时再进行过滤。这样可以减少需要读取的数据行数量，提升查询效率。

  • 在执行查询时，MySQL 会尽可能地将条件应用到索引扫描的阶段，而不是仅仅依赖于后续的行级过滤。

例如，

SELECT * FROM Employees WHERE age > 30 AND salary like '%5000'

其中联合索引（age、salary）;

没有索引下推时，执行这条语句的流程：

  • 1、存储引擎使用联合索引查出age>30的二级索引数据（叶子节点中有age、salary、主键）；

  • 2、拿到主键回表，到聚簇索引中拿到完整记录；

  • 3、将所有的完整记录返回到server层（服务器层），再进行salary的模糊查询。

开启索引下推后，执行流程：

  • 1、存储引擎使用联合索引查出age>30的二级索引数据（叶子节点中有age、salary、主键）；

  • 2、直接在二级索引数据中对salary进行模糊查询。

可以看出索引下推之后减少了回表的次数，从而降低了查询的时间。

6. 索引合并（Index Merge）

索引合并是 MySQL 在某些情况下使用的一个优化技术。当查询条件涉及多个索引时，MySQL 会尝试将多个索引的结果合并起来，从而加快查询速度。

举个例子：

假设有两个索引：idx_a 和 idx_b，查询条件是：

SELECT * FROM table WHERE a = 1 OR b = 2;

MySQL 可以使用索引合并策略，首先分别从 idx_a 和 idx_b 中找到符合条件的记录，然后将它们合并，最后返回结果。

7. 索引失效的情况

索引并不是总能在所有情况下发挥作用。在以下情况下，索引可能会失效：

7.1 使用了不等于操作符（!=、<>）
SELECT * FROM table WHERE a != 1;

索引无法有效利用，因为不等于操作会导致扫描整个数据集。

7.2 使用了 OR 连接多个条件
SELECT * FROM table WHERE a = 1 OR b = 2;

当查询条件中包含多个列的 OR 时，索引可能无法有效地优化查询，尤其是当 OR 连接的列没有单独建立索引时。

7.3 使用函数
SELECT * FROM table WHERE YEAR(date_column) = 2023;

在where语句中使用函数（如 YEAR()）会导致索引失效，因为索引是基于列值进行查找的，函数的使用会改变查询模式。

7.4 LIKE 前缀不匹配

SELECT * FROM table WHERE name LIKE '%abc';

如果 LIKE 查询以通配符 % 开头，索引通常无法被使用，因为 MySQL 无法利用前缀进行快速查找。

8. 如何查看索引

可以通过以下方式查看 MySQL 表的索引信息：

SHOW INDEX FROM table_name;

该语句将列出表 table_name 中所有的索引，包括索引的名称、类型、涉及的列等信息。

也可以使用explain关键字查看一条SQL的执行计划：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30;

结果如下：

idselect_typetabletypepossible_keyskeykey_lenrefrowsExtra
1SIMPLEusersrangeidx_ageidx_age4NULL2Using where

这个执行计划的解释为：

  • id: 查询的唯一标识。这里的 1 表示这是一个简单查询。
  • select_type: 查询的类型。SIMPLE 表示这是一个简单的查询（没有子查询）。
  • table: 表名。这里查询的是 users 表。
  • type: 这里的 range 表示 MySQL 使用了范围扫描（age > 30 是一个范围条件），这是比 ALL 更高效的扫描类型。
  • possible_keys: MySQL 能够使用的索引。这里没有索引可用（NULL）。
  • key: 使用了 idx_age 索引，意味着查询能够利用索引进行更高效的检索。
  • key_len: 使用的索引的长度。
  • ref: 如果使用了索引，它将显示与哪个列比较。
  • rows: 预估扫描了 2 行，MySQL 使用了索引来减少扫描的行数。
  • Extra: 附加信息。Using where 表示在扫描每一行时，MySQL 使用了 WHERE 子句的条件进行过滤。

9. 索引优化建议

  1. 选择合适的索引类型：根据查询的特点选择合适的索引类型。如果查询需要精确匹配，可以选择唯一索引；如果查询涉及文本搜索，可以选择全文索引。
  2. 避免过度索引：索引虽然提高查询效率，但会增加写操作的开销。需要在查询性能和写操作性能之间做出平衡。
  3. 创建复合索引：对于多个列的查询，可以考虑创建复合索引，而不是对每个单独列都创建索引。
  4. 避免索引失效的情况：尽量避免在查询中使用 LIKE、OR、!= 等会导致索引失效的操作。
  5. 定期分析和优化索引：通过 EXPLAIN 语句来分析查询的执行计划，检查索引的使用情况，并根据结果调整索引设计。

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