MySQL索引

索引

索引是帮助MySQL快速获取获取排序好的数据结构。

索引的原理

如果我们在根据条件搜索数据时，一种方式是在数据文件中，把数据全部遍历一遍然后取出数据；

还有一种就是使用查询的条件建立目录，在查询数据时先去目录里面搜索一下，看有没有，有的话直接根据目录到数据中去找到对应的数据，就不用去直接遍历数据文件了，一般数据文件肯定是比目录大得多。

假设数据库存储了10GB的数据，如果不加索引，查询时就会遍历全部数据，但是我们单独把其中一个字段拿来建立一个索引目录，假设这是索引目录文件只有10MB，这时查询10MB的索引就明显比直接去遍历10GB的文件速度快的多。

MySQL中索引默认是使用B+Tree存储的，这种数据结构最擅长的就是搜索数据，几千万行的索引数据能很快就搜索到目标数据，这时索引在数据量很大的情况下，索引就相当的重要。

在MySQL中，主键PRIMARY KEY会自动创建索引，唯一约束UNIQUE字段也会自动创建索引。

索引的优缺点

索引的优点
  • 索引大大减小了服务器对数据库的扫描量，从而加快数据的检索速度；
  • 索引可以帮助服务器避免排序时创建临时表，减少数据的排序次数，降低CPU的消耗；
  • 索引可以随机IO读取变成顺序IO读取，顺序IO读取的速度明显提升；
  • 对应InnoDB引擎，索引可精确定位范围数据，在查询时可以精确添加行级锁，提高访问的并发；
索引的缺点
  • 索引在进行修改添加删除数据时，数据库引擎会进行索引的维护，增加了相关操作的速度；
  • 建立索引文件会额外占用物理空间，数据越多创建的索引也会随之增大；

创建索引的标准

应该创建索引的列
  • 在需要经常搜索的列上添加索引，加快搜索速度；
  • 在主键约束字段，强制唯一和组织好顺序，如果不是顺序的，会导致添加数据时频繁的进行索引排序，降低数据添加的效率；
  • 在经常JOIN连接的列上添加索引，加快连接的速度；
  • 在需要进行范围搜索的列上添加索引，因为索引已经排好顺序了，范围搜索使用索引可以快速定位查询范围；
  • 在经常需要进行排序的字段上添加索引，利用索引的排序特性，排序时不用再次去进行排序计算；
不该创建索引的列
  • 不该在很少用的字段上创建索引，创建索引会消耗资源，很少用到的字段没有创建价值；
  • 不该在重复值过多的列上创建索引，重复值过多，搜索时会遍历所有的重复值，和没有索引一样；
  • 不该在大字段的列（text,bit,clob）上创建索引，大字段创建索引，索引会非常大；
  • 不该在频繁修改的字段列上添加索引，索引只能加快查询速度，会降低更新速度；

索引结构

索引是在MySQL的存储引擎里面实现的，不同的引擎实现索引的方式也是不一样的，不同的引擎也支持不同的索引，MySQL目前常见的索引有 BTREE 和 HASH：

存储引擎 支持索引
InnoDB BTREE
MyISAM BTREE
MEMORY HASH、BTREE

在MySQL中，一般使用InnoDB和MyISAM引擎，所以基本上最常使用的索引就是BTREE。MySQL的BTREE是使用B+tree多路搜索树，其中集聚索引、复合索引、前缀索引、唯一索引默认都是使用B+tree。

B+Tree 结构

B+Tree底层采用的是树结构，假设我们在一个索引列中添加下列数据：

J、P、B、C、R、Q、L、O、V、H

B+tree索引将数据存储如下结构，只有叶子节点指向数据记录；这里的B+Tree，我们设置MaxDegree=3，表示到3个元素就分裂：

B%2BTree.png

1）插入J、P，2个元素，索引不需要分裂；

lixin_20211009232902.jpg

2）在插入B时，先排序 B -> J -> P，发现长度等于3，J往上提一层，然后以J作为分界，左右分裂成2块；

lixin_20211009233423.jpg

3）在插入C时，跟第一层J对比发现比J小，往左侧移继续对比下一层B，对比后C大于B就排在B的右侧，然后统计这一块的长度小于3，不做任何操作；

lixin_20211009235322.jpg

4）在插入R时，跟第一层J对比发现比J大，往右侧继续对比下一层J、P，对比后R大于P就排在P的右侧，然后统计这一块的长度发现等于3，就把中间的元素P往上提一层，然后以P为分界，左右分裂成2块；

lixin_20211010000018.jpg

5）依次类推，插入Q、L、O、V、H依次如下：

Q：

Q

L：

L

O：

O

V：

V

H：

H

6）构建好B+Tree后，如果我们需要搜索P，此时只需要3次对比即可找到目标数据，搜索其他元素同样也是3次；

搜索P

MySQL中的B+Tree

MySQL的B+Tree是经过优化的，在原B+Tree基础上添加了相邻叶子（块）的指针，这样存储数据的块就带有顺序，在查询区间顺序就可以快速定位到数据在哪几块中。

MySQL中的B+Tree结构

MySQL的磁盘块每块大小为16K，可在配置文件中进行修改，但是一般不要修改。

-- 查看默认块大小，默认16384Byte=16KB
SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_page_size';

假设我们索引字段使用bigint类型的数据，那么个索引数据就占用bigint的8字节+相邻节点的指针6字节，这样计算一块16KB的块，就可以存储 16384/(8+6)≈1170 个索引；

以此计算，
假设每条记录1KB，那么最底层的叶子节点就能存储16KB/1KB=16条数据，
2层就B+Tree能存储1170*16=18720条记录，
3层的B+Tree能存储11700*11700*16=21902400条（约2千万）记录，
3层基本上就是一张表的极限了，3层的B+Tree搜索目标内容只需要3次就能找到。

MySQL的InnoDB索引
  • 表数据在数据文件为tableName.ibd的文件里；
  • 表数据的本身就是按照B+Tree组织好一个索引结构文件；
  • 集聚索引-叶节点包含了完整的数据记录；
  • 在创建InnoDB的表时，应该设置一个整形自增的主键，便于MySQL构建.ibd文件；

索引的分类

  • 唯一索引（UNIQUE KEY）
    • 设置为唯一索引的字段不能重复。
  • 常规索引（INDEX）
    • 使用index来创建的索引，可根据索引规则来提高查询速度。
  • 全文索引（FULLTEXT）

索引的创建

显示表创建的索引
-- 语法
SHOW INDEX FROM `表名`;

-- 示例：显示app_user表的索引信息
SHOW INDEX FROM `app_user`;
创建索引的语法
CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX 索引名称
    [USING 索引算法]
    ON 表名 (key_part,...)
    [index_option]
    
-- 索引算法
index_type: {BTREE | HASH}    

-- 索引字段
key_part: col_name [(length)] [ASC | DESC]

-- 索引选项
index_option: {
    KEY_BLOCK_SIZE [=] value
  | index_type
  | WITH PARSER parser_name
  | COMMENT 'string'
}
不同类型的索引创建
创建测试表
CREATE TABLE `app_user` (
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(50) NOT NULL,
  `email` varchar(50) NOT NULL,
  `phone` varchar(11) NOT NULL,
  `gender` tinyint(1) DEFAULT '0',
  `password` varchar(100) NOT NULL,
  `age` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
单值索引
  • 为单个字段创建索引
-- 为email字段创建单值索引
CREATE INDEX `idx_email` ON `app_user`(`email`) USING BTREE COMMENT 'email索引';

-- 索引生效
EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE email = '100@qq.com';
EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE email LIKE '100@%';
EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE email = '100@qq.com' OR email = '700@qq.com';
EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE email IN('100@qq.com','10@qq.com');
唯一索引
  • 唯一索引列的所有值必须是不同的，但可以是有多个NULL;
  • 唯一索引和普通索引基本一致，只是唯一索引不能添加重复值，如果字段需要唯一就可以使用；
  • 应该尽量使用唯一索引，唯一索引区分度较高，搜索效率高；
-- 为email字段创建唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX `dex_u_email` ON `app_user`(`email`) USING BTREE COMMENT 'email索引';

-- 索引生效
EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE email = '100@qq.com';
EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE email LIKE '100@%';
EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE email = '100@qq.com' OR email = '700@qq.com';
EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE email IN('100@qq.com','10@qq.com');
复合索引
  • 索引最左前缀在排序时会按照左边字段依次排序；
  • 在查询时按照索引字段依次筛选，快速查询出数据，如果不按照顺序就无法使用联合索引；
-- 创建联合索引
CREATE INDEX `idx_name_phone_age` ON `app_user`(`name`,`phone`,`age`) USING BTREE COMMENT '姓名-电话-年龄 联合索引';

-- 走索引，type=ref
EXPLAIN SELECT * FROM `app_user` WHERE `name`='用户14';
-- 走索引，type=ref
EXPLAIN SELECT * FROM `app_user` WHERE `name`='用户14' AND `age`=68;
EXPLAIN SELECT * FROM `app_user` WHERE `name`='用户14' AND `age`>18;
-- 走索引，type=range
EXPLAIN SELECT * FROM `app_user` WHERE `name` LIKE '14%';

-- 不走索引，type=all
EXPLAIN SELECT * FROM `app_user` WHERE `name`='用户14' OR `age`=68;
EXPLAIN SELECT * FROM `app_user` WHERE `name` LIKE '%用户14';
EXPLAIN SELECT * FROM `app_user` WHERE `phone`='18620769501' AND `age`=68;
EXPLAIN SELECT * FROM `app_user` WHERE `phone`='18620769501';

索引的删除

删除索引的语法

DROP INDEX 索引名称 ON 表名;

-- 示例：删除idx_email索引
DROP INDEX idx_email ON `app_user`;

丢弃主键索引

DROP INDEX PRIMARY ON 表名;

-- 示例：取消`app_user`主键
DROP INDEX PRIMARY ON `app_user`;

索引失效

  • 如果在索引字段上使用模糊查询，并且使用左模糊查询，索引将不能生效。
-- 右模糊，走索引，type=range
SELECT * FROM `app_user` WHERE `name` LIKE '14%';
-- 左模糊，不走索引，type=all
SELECT * FROM `app_user` WHERE `name` LIKE '%14';
  • 在条件中使用了OR，但是OR的条件字段没有全部添加索引，会导致整体索引失效。
-- 如果给name字段添加了索引phone字段没有索引
-- name字段字段的索引也会失效
-- 可以单独查询name字段，然后再查询phone字段，最后使用union连接起来，优化查询速度
SELECT * FROM `app_user` WHERE `name`='用户14' OR `phone`='18620769501';
  • 联合索引不按照索引的顺序查询，导致索引失效，详情查看联合索引案例。
  • 索引列参加了运算或者使用了函数，也会导致索引失效。
-- 索引字段ID参与了计算，这会导致id字段的索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM `app_user` WHERE `id`+1 = 2;

-- 索引字段name被函数SUBSTR处理了，这会导致name字段的索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM `app_user` WHERE SUBSTR(`name`,1,2) = '用户';
  • 尽量使用覆盖索引，避免使用select *。索引查询时，如果直接查询参加索引的字段信息，mysql会直接从索引树中读取信息，但是如果获取了没有参与索引的字段，mysql就会进行回表查询。
-- 走了索引，但数据是回表查询到的
EXPLAIN SELECT * FROM `app_user` WHERE `name`='用户14';

-- 走了索引，数据直接从索引树中获取，没有进行回表查询，查询速度比回表查询快
EXPLAIN SELECT `name`,`phone`,`age` FROM `app_user` WHERE `name`='用户14';

  • 如果MySQL评估使用索引比全表扫描慢，就会放弃使用索引。

  • 如果索引字段基本上都是非NULL的，这时使用IS NULL走索引，IS NOT NULL不走索引。

-- gender 字段基本不为NULL，走索引
EXPLAIN SELECT * FROM `app_user` WHERE `gender` IS NULL;
-- gender 字段基本不为NULL，IS NOT NULL不走索引
EXPLAIN SELECT * FROM `app_user` WHERE `gender` IS NOT NULL;
  • 尽量使用复合索引，少使用单列索引，复合索引会根据索引字段进行一层一层的筛选，而单列索引只会选择最优的一个索引，并不会同时使用多个索引。

索引统计

使用下列语句查看索引的使用情况：

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Handler_read%';

image-20211012235422628

  • Handler_read_first：索引中第一条被读的次数，如果值较高，表示正在进行大量的全表扫描；
  • Handler_read_key：索引第一行数据被读取的次数，值越高表示经常使用索引；
  • Handler_read_last：读取索引中最后一个键的请求数，使用ORDER BY ... DESC时该值增加；
  • Handler_read_next：索引按照键顺序读取下一条数据，在使用范围或者遍历索引树该值增加；
  • Handler_read_prev：索引按照键顺序读取上一条数据，在使用排序时该值增加；
  • Handler_read_rnd：查询直接操作数据文件请求数，在没有使用索引或者使用文件排序时增加；
  • Handler_read_rnd_next：在数据文件中读取下一行，通常是因为没有使用索引，导致全表扫描；
posted @ 2021-10-31 00:48  喵喵扑  阅读(583)  评论(0)  编辑  收藏  举报