B+索引的分裂及选择率和索引基数

1、B+树索引的分裂

B+树索引页的分裂并不总是从页的中间记录开始，这样可能会导致页空间的浪费。

例子
比如下面这个记录：

1、2、3、4、5、6、7、8、9

由于插入是以自增的顺序进行的，若这时插入第10条记录然后进行页的分裂操作，那么根据上一节的方法，会将5作为分割点，得到下面两个页：

P1: 1、2、3、4
P2: 5、6、7、8、9、10

然而由于插入是顺序的，P1这个页中将不会再有记录插入，从而导致空间浪费。而P2又会再次进行分裂。

InnoDB存储引擎的Page Header中有以下几个部分用来保存插入的顺序信息：

PAGE_LAST_INSERT: 最后插入记录的位置
PAGE_DIRECTION: 最后插入的方向。可能的取值为PAGE_LEFT（0x01），PAGE_RIGHT（0x02）， PAGE_SAME_REC（0x03），PAGE_SAME_PAGE（0x04），PAGE_NO_DIRECTION（0x05）。
PAGE_N_DIRECTION: 一个方向连续插入记录的数量

通过这几个信息，InnoDB可以决定是向左还是向右进行分裂，同时决定将哪个作为分裂点。

若插入是随机的，则取页的中间记录作为分裂点，这和之前介绍的是相同的。
若往同一方向插入的记录数量(PAGE_N_DIRECTION)为5，并且目前已经定位（cursor）到的记录（InnoDB存储引擎插入时，首先需要进行定位，定位到的记录为待插入记录的前一条记录）之后还有3条记录，则分裂点的记录为定位到的记录后的第三条记录，否则分裂点记录就是待插入的记录。
来看一个向右分裂的例子，并且定位到的记录之后还有3条记录，则分裂点记录如下图所示：

上图向右分裂且定位到的记录之后还有3条记录，split record为分裂点记录最终向右分裂的到如下图所示的情况：

而对于下图，分裂点就是插入记录本身，向右分裂后仅插入记录本身，这在自增插入时是普遍存在的一种情况：

2、B+树索引的管理

2.1、索引管理

索引的创建和删除可以通过两种方法，一种是ALTER TABLE，另一种是CREATE/DROP INDEX。
通过ALTER TABLE创建索引的语法为：

ALTER TABLE tbl_name ADD {INDEX|KEY} [index_name] [index_type] (index_col_name, ...) [index_option] ...ALTER TABLE tbl_name 
DROP PRIMARY KEY | DROP {INDEX|KEY} index_name

CREATE/DROP INDEX的语法同样很简单：

CREATE [UNIQUE] INDEX index_name [index_type] ON tbl_name (index_col_name, ...)Drop INDEX index_name ON tbl_name

索引列的部分数据设置索引
用户可以设置对整个列的数据进行索引，也可以只索引一个列的开头部分数据，如前面创建的表t，列b为varchar（8000），但是用户可以只索引前100个字段，如：

ALTER TABLE t ADD KEY idx_b (b(100));

若用户想要查看表中索引的信息，可以使用SHOW INDEX。下面的例子使用表t，并加一个对于列（a，c）的联合索引 idx_a_c，可得：

ALTER TABLE t ADD KEY idx_a_c (a,c);

查看表中的索引信息：

SHOW INDEX FROM table_name;

具体看SHOW INDEX结果中每列的含义：

TABLE：索引所在表名
Non_unique:非唯一索引，primary key的值是0，因为primary key是唯一的，其他为1。
Key_name：索引的名字；
Seq_in_index（联合索引中的位置）：1:代表第一个位置，以此类推。
Column_name：索引列的名称；
Collatioin：列以什么方式存储在索引中。可与是A或NULL。B+树索引总是A，即排序的。如果使用了Heap存储引擎，并且建立了Hash索引，这里就会显示NULL了。因为Hash根据Hash桶存放索引数据，而不是对数据进行排序。
Cardinality：非常关键的值，表示索引中唯一值的数目的估计值。在实际应用中，Cardinality/n_row_in_table应尽可能的接近1，如果非常小，那么用户需要考虑是否可以删除次索引。
Sub_part：是否列的部分被索引
Packed：关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。
Null：是否索引的列行有NULL值。
Index_type：索引的类型，比如BTREE
Comment：注释。

2.2、Cardinality索引基数

cardinality 在英语中的本意是基数，在MySQL中，可以理解为索引基数，这个概念代表了某个索引字段（包括复合索引）中不同数值（数值组合）的个数，相当于Distinct之后的结果。

selectivity可以被认为是选择度，是由cardinality 算出来的，公式是：

Selectivity of index = cardinality/(numberof rows) * 100%

也就是索引基数和总行数的比值，代表了索引列中数据的区别程度，因此这个值越接近100%，索引的效率越高，MySQL的优化器也更倾向于使用选择度更高的索引。

比如主键和唯一索引（不考虑NULL值）的选择度就是100%。

Cardinality值非常关键，优化器会根据这个值来判断是否使用这个索引。

但是这个值并不是实时更新的，即并非每次索引的更新都会更新该值，因为这样的代价太大了。因此这个值是不太准确的，只是一个大概的值。。

如果需要获取某个列确切的唯一值数量，可以使用如下sql。

SELECT COUNT(DISTINCT column_name) FROM table_name;

重点：

索引基数的高低对数据库性能有重要影响，高基数意味着索引的效率较高，低基数可能会导致性能问题，因为索引可能不够高效。

索引基数越大，工作效率越好。
如果某个索引所在的数据列含有很多不同年龄，索引会快速分辨数据行。
如果某个索引所在的数据列只记录性别(man或者woman)，那么索引的用处就不大。
如果值出现的机率几乎相等，那么无论搜索哪个值都可能得到一半的数据行。在这些情况下，最好不要使用索引，因为查询优化器发现某个值出现在表的数据行中的百分比很高的时候，它一半会忽略索引，进行全表扫描。惯用的百分比界限是30%。(匹配的数据量超过一定限制的时候查询器会放弃使用索引）。
尽量不使用会导致索引失效的条件，比如in，用exists子查询代替，或者in的条件少时可以用union all代替)

与索引基数值最为密切的典型场景就是：

一条 SQL 在某一时刻执行比较慢，其中较为可能的原因就是当前表记录更新频繁，这条 SQL 执行计划走的索引基数值没及时更新，优化器选择走备用索引或者走全表扫描，从而非最优执行计划，最终执行结果没有达到预期，总体查询时间较慢，这时可能得手工更新索引的基数值。

在实际应用中，Cardinality/n_row_in_table应尽可能的接近1，如果非常小,那用户需要考虑是否还有必要创建这个索引。故在访问高选择性属性的字段并从表中取出很少一部分数据时，对于字段添加B+树索引是非常有必要的

2.3、更新索引Cardinality基数

如果需要更新索引Cardinality的信息，可以使用ANALYZE TABLE命令，如：

ANALYZ table table_name;

每个系统上可能得到的结果不一样，因为ANALYZE TABLE现在还存在一些问题，可能会影响最后得到的结果。
另一个问题是MYSQL数据库对于Cardinality计数的问题，在运行一段时间后，可能会看到Cardinality为NULL。

Cardinality为NULL，在某些情况下可能会发生索引建立了但却没有用到的情况。或者对两条基本一样的语句执行EXPLAIN，但是最终出来的结果不一样：一个使用索引，另一个使用全表扫描。
这时最好的解决办法的就是做一次ANALYZE TABLE，最好在非高峰期间做这个操作；

快速创建索引
在MySQL5.5版本之前（不包括5.5）存在的一个普遍被人诟病的问题是，MySQL数据库对于索引的的添加或者删除的这类DDL操作。MYSQL数据库ALTER TABLE的操作过程为：

首先创建一张新的临时表，表结构为通过命令ALTER TABLE新定义的结构。
然后把原表中数据导入到临时表。
接着删除原表。
最后把临时表重命名为原来的表名。
可以发现，若用户对于一张大表进行索引的添加和删除操作，那么会需要很长的时间。
更关键的是，若有大量事务需要访问正在被修改的表，这意味着数据库服务不可用。
而这对于Microsoft SQL Server或Oracle数据库的DBA来说，MySQL数据库的索引维护始终让他们感到非常痛苦。

辅助索引的创建与删除
InnoDB存储引擎从InnoDB 1.0X版本开始支持一种称为Fast Index Creation（快速索引创建）的索引创建方式——简称FIC。

对于辅助索引的创建，InnoDB存储引擎会对创建索引的表加上一个S锁。
在创建的过程中，不需要重建表，因此速度较之前提高很多，并且数据库的可用性也得到了提高。

删除辅助索引操作更简单些，InnoDB存储引擎值需要更新内部视图，并将辅助索引的空间标记为可用，同时删除MySQL数据库内部视图上对该表的索引定义即可。
这里需要特别注意的是，临时表的创建路径是通过参数tmpdir进行设置的。用户必须保证tmpdir有足够的空间可以存放临时表，否则会导致创建索引失败。

由于FIC在索引的创建过程中对表加上S锁，因此在创建的过程中只能对该表进行读操作，若有大量的事务需要对目标表进行写操作，那么数据库的服务同样不可用。

此外，FIC方式只限定于辅助索引，对于主键的创建和删除同样需要重建一张表。

在线架构改变（OSC）
Online Schema Change（OSC）最早是由Facebook实现的一种在线执行DDL的方式，并广泛地应用于Facebook的MySQL数据。
所谓的“在线”是指在事务的创建过程中，可以有读写事务对表进行操作，这提高了原有MySQL数据库在DDL操作时的并发性。

Facebook采用PHP脚本来实现OSC，而不是通过修改InnoDB源码的方式。实现OSC的步骤如下：

init，初始化阶段，对创建表做一些验证工作：检查是否有主键，是否存在触发器或者外键等。
createCopyTable，创建和原始表结构一样的新表。
alterCopyTable：对创建的新表进行ALTER TABLE操作，如添加索引或列等。
createDeltasTable，创建deltas表，该表的作用是为下一步创建的触发器所使用。
之后对原表的所有DML操作操作会被记录到createDeltasTable中。
createTriggers，对原表创建INSERT、UPDATE、DELETE操作的触发器。触发操作产生的记录被写入到deltas表。
startSnapshotXact，开始OSC操作的事务。
selectTableIntoOutfile，将原表中的数据写入到新表。为了减少对原表的锁定时间，这里通过分片（ chunked)将数据输出到多个外部文件，然后将外部文件的数据导入到copy表中。分片的大小可以指定，默认值是500000。
dropNCIndexs，在导入到新表前，删除新表中所有的辅助索引。
loadCopyTable，将导出的分片文件导入到新表。
replayChanges，将OSC过程中原表DML操作的记录并应用到新表中，这些记录被保存在deltas表中。
recreateNCIndexes，重新创建辅助索引。
replayChanges，再次进行DML日志的回放操作，这些日志是在上述创建辅助索引过程中新产生的日志。
swapTables，将原表和新表交换名字，整个操作需要锁定2张表，不允许新的数据产生。由于改名是一个很快的操作，因此阻塞的时间非常短。

上述只是简单介绍了OSC的实现过程，实际脚本非常复杂。同时OSC所做的操作不会同步slave服务器，可能导致主从不一致的情况。

在线DDL（Online DDL）
虽然FIC可以让InnoDB存储引擎避免创建临时表，从而提高索引创建的效率，但创建索引时会阻塞表上的DML操作。
OSC虽然解决了上述的部分问题，但还是有很大的局限性。

MySQL5.6版本开始支持Online DDL操作，其允许辅助索引创建的同时，还允许其他诸如INSERT、UPDATE、DELETE这类DML操作，这极大地提高了MySQL数据库在生产环境中的可用性。

此外，不仅是辅助索引，以下这几类DDL操作都可以通过“在线”的方式进行操作：

辅助索引的创建与删除
改变自增长值
添加或删除外键约束
列的重命名
通过新的ALTER TABLE语法，用户可以选择索引的创建方式：

ALTER TABLE tbl_name
| ADD {INDEX|KEY} [index_name]
[index_type] (index_col_name,...) [index_option] ...
ALGORITHM [=] {DEFAULT|INPLACE|COPY}
LOCK [=] {DEFAULT|NONE|SHARED|EXCLUSIVE}

ALGORITHM指定了创建或删除索引的算法：

COPY：表示按照MySQL5.1版本之前的工作模式，即创建临时表的方式。
INPLACE：表示索引创建或删除操作不需要创建临时表。
DEFAULT：表示根据参数old_alter_table来判断是通过INPLACE还是COPY的算法。
LOCK：部分为索引创建或删除时对表添加锁的情况，可有的选择为：

NONE
执行索引创建或者删除操作时，对目标表不添加任何的所，即事务仍然可以进行读写操作，不会受到阻塞。因此这种模式可以获得最大的并发度。

SHARE
这和之前的FIC类似，执行索引创建或删除操作时，对目标表加上一个S锁。对于兵法地读事务，依然可以执行，但是遇到写事务，就会发生等待操作。如果存储引擎不支持SHARE模式，会返回一个错误信息

EXCLUSIVE
该模式下，执行索引创建或删除操作时，对目标表加上一个X锁。读写事务都不能进行，因此会阻塞所有的线程。和COPY的状态类似，但不需要像COPY方式那样创建一张临时表。

DEFAULT
首先判断当前操作是否可以使用NONE模式，若不能则判断是否可以使用SHARE模式，最后判断是否可以使用EXCLUSIVE模式。
也就是说，DEFAULT会通过判断事物的最大并发来判断执行DDL的模式。

在线DDL的实现
原理是在执行创建或者删除操作的同时，将INSERT、UPDATE、DELETE这类DML操作日志写入到一个缓存中。等完成索引创建后再将重做应用到表上，以此达到数据的一致性。

这个缓存的大小由参数innodb_online_alter_log_max_size控制，默认的大小是128MB。
因此如果遇到类似如下的错误：

ErrOr: 1799SOLSTATE: HI000 (ER INNODB_ONLINE_ LOG _TOO_ BIG)
Message: Creating index 'id_aaa' required more than 'innodb_online_alter 109_ max size' bytes of modification log.
Please try again.
对于这个错误，用户可以调大参数 innodb online alter_log_ max_size，以此获得更大的日志缓存空间。此外，还可以设置 ALTER TABLE 的模式为 SHARE，这样在执行过程中不会有写事务发生，因此不需要进行 DML 日志的记录。

需要特别注意的是，由于 Online DDL 在创建索引完成后再通过重做日志达到数据库的最终一致性，这意味着在索引创建过程中，SQL 优化器不会选择正在创建中的索引。