【MySQL】索引是什么东东？

书中的目录，就是充当索引的角色，方便我们快速查找书中的内容，所以索引是以空间换时间的设计思想。

索引和数据位于存储引擎中，MySQL默认的存储引擎是InnoDB。

1 为什么MySQL采用B+树作为索引？

1.1 其他数据结构为什么不合适？

MySQL的数据是持久化的，即数据(索引+记录)保存在磁盘上，即使断电，数据也不会丢失。

因此，当我们通过索引查找某行数据的时候，实际上是：

  • 先从磁盘读取索引到内存
  • 通过索引从磁盘中找到某行数据读入到内存

查询过程中会发生多次磁盘IO，而磁盘非常非常非常慢，我们希望索引的数据结构能在尽可能少的磁盘的 I/O 操作中完成查询工作：

一次磁盘访问的代价大约是几十万条指令。这意味着为了节省一次磁盘访问，我们愿意进行大量的运算。《数据结构与算法设计——Java语言描述》

因此，适合MySQL索引的数据结构，应该满足：在尽可能少的磁盘IO操作中查询某个记录 / 执行范围查找。

哈希？只适合等值查询，不适合范围查询。

二分查找？NoNoNo，插入和删除需要移动后续元素， O ( n ) O(n) O(n)的代价对磁盘来说太大太大。

二叉查找树？想法不错，但存在退化成链表的可能性。

平衡二叉查找树 / 红黑树 ？不管平衡二叉查找树还是红黑树，都会随着插入的元素增多，而导致树的高度变高，相较于多叉树，其需要访问的节点数更多，这就意味着磁盘 I/O 操作次数多，会影响整体数据查询的效率。对于磁盘来说，当树的节点数很大时， log ⁡ 2 N \log_2 N log2​N远大于 log ⁡ M N \log_M N logM​N，增加一个节点能够保存的索引数M，可以使树变得更矮胖。

B树？B 树的每一个节点最多可以包括 M − 1 M-1 M−1个数据项和 M M M个子节点，超过这些要求的话就会分裂节点。B树的每个节点都包含数据（索引+记录），而用户的记录数据的大小很有可能远远超过了索引数据，在查询过程中会将无用的记录数据加载进内存，这就需要花费更多的磁盘 I/O 操作次数来读到有用的索引数据。

B树参考：http://t.csdn.cn/kYHFi

1.2 B+树和B树的区别是什么？

是B树的变体，一棵M阶的B+树主要有这些特点：

  • 每个结点至多有 M M M个子女，每个节点里的数据按主键顺序存放
  • 非根节点关键值个数范围(?感觉按照USFCA的在线模拟，删除时并不一定要满足这个)： M 2 ≤ k ≤ M − 1 \frac{M}{2} \le k \le M - 1 2M​≤k≤M−1
  • 相邻叶子节点是通过指针连起来的，并且通过关键字大小排序

因此，我们可以知道，二者的主要区别：

  1. B树内部节点保存数据，但B+树内部节点只保存索引。B+Tree 存储千万级的数据只需要 3-4 层高度就可以满足，千万级的表查询目标数据最多需要 3-4 次磁盘 I/O。对于单点查询来说，B 树进行单个索引查询时，最快可以在 O(1) 的时间代价内就查到，平均时间代价会比B树稍快一些，但是B树的查询波动会比较大，因为每个节点既存索引又存记录。
  2. B+树相邻的叶子节点通过链表指针连接，这种设计对于范围查找非常有帮助。比如查找12月1日至12月12日之间的订单，可以找到链表头，然后利用链表向后遍历，无需从根节点进行查询。而B树没有将叶子节点串联起来的结构，只能通过树的遍历完成范围查询，范围查询效率不如B+树。
  3. 查找过程中，B树在找到具体数值以后就结束，B+树需要通过索引找到叶子节点中的数据。
  4. B树中一个关键字出现且只出现在一个节点中，而B+树可以出现多次。即B+树有大量的冗余节点，删除时有时可以直接从叶结点中删除，甚至可以不动，或者很简单地修改非叶节点。

1.3 B+树的插入删除过程

原理说明：https://juejin.cn/post/6929833495082565646?searchId=202307261122017B0C2F66AFF8CF77995A

在线模拟：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html

插入：

  • 插入都是在叶节点进行，找到要插入的叶节点
  • 如果插入后，关键字数等于阶数M，分裂为两个 ⌈ m 2 ⌉ \lceil \frac{m}{2} \rceil ⌈2m​⌉和 ⌊ m 2 ⌋ \lfloor \frac{m}{2} \rfloor ⌊2m​⌋的节点，将第 ⌈ m 2 ⌉ \lceil \frac{m}{2} \rceil ⌈2m​⌉个关键字上移到父节点。
  • 如果父节点包含的关键字数等于M，继续分裂。

删除：找到包含关键值的节点，如果关键值是当前节点的最大/最小值且存在于父节点中，则删除时需要相应调整父节点的值。

2 索引的分类分类

2.1 数据结构分类

从数据结构的角度来看，MySQL 常见索引有 B+Tree 索引、HASH 索引、Full-Text 索引。

img

2.2 物理存储分类

在创建表时，InnoDB存储引擎会根据不同的场景选择不同的列作为聚簇索引的索引列：

  • 有主键，使用主键
  • 没有主键，选择第一个NOT NULL和UNIQUE的列
  • 否则，自动生成隐式自增ID列

其他索引都属于辅助索引(Secondary Index)，也叫做二级索引或者非聚簇索引。

主键索引的 B+Tree 和二级索引的 B+Tree 区别如下：

  • 主键索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户记录都存放在主键索引的 B+Tree 的叶子节点里；
  • 二级索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据，检索时，如果查询的数据能在二级索引里查找到，就不需要回表，否则需要查找2个B+Tree。

2.3 字段特性分类

从字段特性的角度来看，索引分为主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引。

  • 主键索引：建立在主键字段上的索引，通常在创建表的时候一起创建，一张表最多只有一个主键索引，索引列不允许有空值。
CREATE TABLE table_name  (....PRIMARY KEY (index_column_1) USING BTREE
);
  • 唯一索引：建立在 UNIQUE 字段上的索引，一张表可以有多个唯一索引，索引列的值必须唯一，但是允许有空值。
CREATE TABLE table_name  (....UNIQUE KEY(index_column_1,index_column_2,...) 
);
  • 普通索引：建立在普通字段上的索引，既不要求字段为主键，也不要求字段为 UNIQUE。
CREATE TABLE table_name  (....INDEX(index_column_1,index_column_2,...) 
);CREATE INDEX index_name
ON table_name(index_column_1,index_column_2,...);
  • 前缀索引：前缀索引是指对字符类型字段的前几个字符建立的索引，而不是在整个字段上建立的索引，前缀索引可以建立在字段类型为 char、 varchar、binary、varbinary 的列上。

2.4 按字段个数分类

从字段个数的角度来看，索引分为单列索引、联合索引。

联合索引具有最左匹配原则，即按照最左优先的方式进行索引的匹配。使用联合索引进行查询的时候，如果不遵循最左匹配原则，联合索引会失效。

比如(a, b, c)联合索引，是先按 a 排序，在 a 相同的情况再按 b 排序，在 b 相同的情况再按 c 排序。所以，b 和 c 是全局无序，局部相对有序的，这样在没有遵循最左匹配原则的情况下，是无法利用到索引的。

Q1: select * from t_table where a > 1 and b = 2，联合索引（a, b）哪一个字段用到了联合索引的 B+Tree？

A1：只有a，进行索引扫描时，可以定位到符合a>1的第一条记录，然后沿着记录所在链表向后扫描

Q2：select * from t_table where a >= 1 and b = 2，联合索引（a, b）哪一个字段用到了联合索引的 B+Tree？

A2: a和b，可以定位到a=1、b=2的第一条记录，再向后扫描

实际开发工作中建立联合索引时，要把区分度大的字段排在前面，这样区分度大的字段越有可能被更多的 SQL 使用到。

3 什么时候需要/不需要创建索引？

由于索引占用空间，且创建、维护索引需要耗费时间，比如进行插入、更新、删除时，MySQL不仅要保存数据，还要维护索引，所以需要合理地选择使用索引。

什么时候适合使用索引？

  • 主键自动建立唯一索引

  • 字段唯一，比如UUID

  • 经常使用Where查询的字段，这样能够提高整个表的查询速度

  • 经常使用GROUP BY和ORDER BY的字段，这样查询时不用再做一次排序

  • 查询中排序的字段，排序的字段如果通过索引访问将大大提高排序速度

什么时候不需要创建索引？

  • where、group by、order by用不到的字段
  • 字段中存在大量重复数据，查询优化器发现某个值出现在表的数据行中的百分比（惯用的百分比界线是"30%"）很高的时候，会忽略索引，进行全表扫描。
  • 表记录太少的时候，不需要创建索引

4 索引的失效与优化

  • like语句的前导模糊查询不能使用索引，like查询是以%开头，索引会失效

  • 负向条件查询不能使用索引，负向条件有：!=、<>、not in、not exists、not like 等，优化案例：

    select * from doc where status != 1 and status != 2;  --优化前
select * from doc where status in (0,3,4);            --优化后

  • 查询条件中带有or，除非所有的查询条件都建有索引

  • 如果列类型是字符串，那在查询条件中需要将数据用引号引用起来，否则索引失效，因为强制类型转换会导致全表扫描：

    select * from user where phone=13800001234;
select * from user where phone='13800001234';

  • 索引列上参与计算，索引失效，尽量不要在索引列上做任何操作(计算、函数)，例子：

    select * from doc where YEAR(create_time) <= '2016'; --优化前
select * from doc where create_time <= '2016-01-01'; --优化后

  • 违背最左匹配原则，索引失效：

    select * from employees.titles where emp_no < 10010' and title='Senior Engineer'and from_date between '1986-01-01' and '1986-12-31';(empno、title、fromdate),emp_no 可以用到索引，而title 和 from_date 则使用不到索引

  • 如果MySQL估计全表扫描要比使用索引要快，索引失效

  • 如果明确知道只有一条结果返回，limit 1 能够提高效率

    select * from user where login_name=?;
select * from user where login_name=? limit 1

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