mysql索引的离散性，联合索引，索引失效，回表

姊妹篇1

然后找到这个参数的值

这是老版本的数据mysql的存储引擎的情况，左边user.myi存放数据所在的磁盘地址值，右边user.myd存放数据

上面是myisam红的主键索引与非主键索引的工作方式，都是先去找磁盘的地址值，再去找数据返回

innerDB的主键索引是怎么工作的呢：user.ibd的里面存放的不是磁盘地址值，叶子节点的数据区挂载的是真正的行数据

innerDB的非主键索引是怎么工作的呢：先在右边的非主键索引找到主键的id信息，叶子节点的数据区挂载的索引值name以及主键id信息，然后拿着id去左边找到行数据，返回

离散型最好的肯定是名字，所以选名字做索引最合适，离散型与密集程度是相对的

上面的联合索引：name ,phoneNum,age

其实相当于建立了三个索引，分别是：

1.name

2.name ,phoneNum

3.name ,phoneNum,age

B+TREE的执行原理是从左到右，先去比name ,然后比phoneNum，接着去匹配age，然后返回结果

如果你的查询条件是phoneNum=‘134888888’,age=‘20’，那么这个条件是无法使用这个联合索引的

如果你的查询条件是name='thomas' ,age=‘20’，那么这个条件只能使用到name 这个索引，

上面是最左匹配原则，

答案：不一样，因为最左匹配原则

1.用到一部分（name，age）

2.用到一部分（name）

3.没用到

4.到一部分（name&phoneNum） ---and 条件互换就比较好理解了，mysql有优化器就是干这个活的

记忆总结:

全职配我最爱，最左前缀要守

带头大哥不能死，中间兄弟不能断:

素引列上少计算，范围之后全失效

LIKE百分写最右，覆盖素引不写*

不等空值还有OR，索引影响要注意

VAR引号不可丢，SQL优化有窍，

1、 like以%开头索引无效，%仅写右边索引有效。

2、当且仅当or语句查询条件的前后列均为索引时，索引生效。

3、组合索引，使用的不是第一列索引时候，索引失效，即最左匹配规则。

4、数据类型出现隐式转换，如varchar不加单引号的时候可能会自动转换为int类型，这个时候索引失效。

5、在索引列上使用IS NULL或者 IS NOT NULL 时候，索引失效，因为索引是不索引空值得。

6、在索引字段上使用，NOT、 <>、！= 、时候是不会使用索引的，对于这样的处理只会进行全表扫描。

7、对索引字段进行计算操作，函数操作时不会使用索引。

8、当全表扫描速度比索引速度快的时候不会使用索引。

唯一索引，不允许具有索引值相同的行，从而禁止重复的索引或键值。系统在创建该索引时检查是否有重复的键值，并在每次使用 INSERT 或 UPDATE 语句添加数据时进行检查。

回到题目：4的执行效率最高，需要结合mysql的B+TREE的InnerDB的搜索引擎，

先说4为什么效率高：

查询条件是name，所以走的是name索引，即上面的右边的图，而需要查询的字段是id与phoneNum，这都是索引列，索引列的信息在叶子节点的数据区中就包含

再回来说1：1是查询所有列的信息，是根据右图先查询到主键id，然后拿着主键去左图找到所有的行信息（该过程就叫回表）

2：通过userNum在右图查找到主键id，然后回表到左边图，查询到行数据，然后过滤返回name

3：查找的name在非主键叶子节点的数据区，但是userNum不在，所以需要回表

非主键叶子节点的数据区包含：索引信息与主键信息

聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。具体细节依赖于其实现方式。

MySQL数据库中innodb存储引擎，B+树索引可以分为聚簇索引（也称聚集索引，clustered index）和辅助索引（有时也称非聚簇索引或二级索引，secondary index，non-clustered index）。这两种索引内部都是B+树，聚集索引的叶子节点存放着一整行的数据。

Innobd中的主键索引是一种聚簇索引，非聚簇索引都是辅助索引，像复合索引、前缀索引、唯一索引。

Innodb使用的是聚簇索引，MyISam使用的是非聚簇索引

聚簇索引(聚集索引)

　　聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子节点称为数据页。这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分，每张表只能拥有一个聚簇索引。

　　Innodb通过主键聚集数据，如果没有定义主键，innodb会选择非空的唯一索引代替。如果没有这样的索引，innodb会隐式的定义一个主键来作为聚簇索引。

聚簇索引的优缺点

　　优点：

　　　　1.数据访问更快，因为聚簇索引将索引和数据保存在同一个B+树中，因此从聚簇索引中获取数据比非聚簇索引更快

　　　　2.聚簇索引对于主键的排序查找和范围查找速度非常快
　　缺点：

　　　　1.插入速度严重依赖于插入顺序，按照主键的顺序插入是最快的方式，否则将会出现页分裂，严重影响性能。因此，对于InnoDB表，我们一般都会定义一个自增的ID列为主键
　　　　2.更新主键的代价很高，因为将会导致被更新的行移动。因此，对于InnoDB表，我们一般定义主键为不可更新。
　　　　3.二级索引访问需要两次索引查找，第一次找到主键值，第二次根据主键值找到行数据

====================================

有一张财务流水表，未分库分表，目前的数据量为9555695，分页查询使用到了limit，优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，按照下文的方式调整SQL后，耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)；

操作：查询条件放到子查询中，子查询只查主键ID，然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段；
原理：
1、减少回表操作；
2、可参考《阿里巴巴Java开发手册（泰山版）》第五章-MySQL数据库、（二）索引规约、第7条：
【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。
说明： MySQL并不是挑过offeset行，而是取offset+N行，然后返回放弃前offset行，返回N行，那当offset特别大的时候，效率就非常的底下，要么控制返回的总页数，要么对超过特定阈值的页数进行SQL改写。
正例：先快速定位需要获取的id段，然后再关联：
SELECT a.* FROM 表1 a,(select id from 表1 where 条件 LIMIT 100000,20) b where a.id = b.id;

-- 优化前SQL
SELECT  各种字段
FROM `table_name`
WHERE 各种条件
LIMIT 0,10;

-- 优化后SQL
SELECT  各种字段
FROM `table_name` main_tale
RIGHT JOIN 
(
SELECT  子查询只查主键
FROM `table_name`
WHERE 各种条件
LIMIT 0,10;
) temp_table ON temp_table.主键 = main_table.主键

一，前言

首先说明一下MySQL的版本：

mysql> select version();
+-----------+
| version() |
+-----------+
| 5.7.17    |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

表结构：

mysql> desc test;
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
| Field  | Type                | Null | Key | Default | Extra          |
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
| id     | bigint(20) unsigned | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| val    | int(10) unsigned    | NO   | MUL | 0       |                |
| source | int(10) unsigned    | NO   |     | 0       |                |
+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+
3 rows in set (0.00 sec)

id为自增主键，val为非唯一索引。

灌入大量数据，共500万：

mysql> select count(*) from test;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  5242882 |
+----------+
1 row in set (4.25 sec)

我们知道，当limit offset rows中的offset很大时，会出现效率问题：

mysql> select * from test where val=4 limit 300000,5;
+---------+-----+--------+
| id      | val | source |
+---------+-----+--------+
| 3327622 |   4 |      4 |
| 3327632 |   4 |      4 |
| 3327642 |   4 |      4 |
| 3327652 |   4 |      4 |
| 3327662 |   4 |      4 |
+---------+-----+--------+
5 rows in set (15.98 sec)

为了达到相同的目的，我们一般会改写成如下语句：

mysql> select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.id=b.id;
+---------+-----+--------+---------+
| id      | val | source | id      |
+---------+-----+--------+---------+
| 3327622 |   4 |      4 | 3327622 |
| 3327632 |   4 |      4 | 3327632 |
| 3327642 |   4 |      4 | 3327642 |
| 3327652 |   4 |      4 | 3327652 |
| 3327662 |   4 |      4 | 3327662 |
+---------+-----+--------+---------+
5 rows in set (0.38 sec)

时间相差很明显。

为什么会出现上面的结果？我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程：

查询到索引叶子节点数据。
根据叶子节点上的主键值去聚簇索引上查询需要的全部字段值。

类似于下面这张图：

像上面这样，需要查询300005次索引节点，查询300005次聚簇索引的数据，最后再将结果过滤掉前300000条，取出最后5条。MySQL耗费了大量随机I/O在查询聚簇索引的数据上，而有300000次随机I/O查询到的数据是不会出现在结果集当中的。

肯定会有人问：既然一开始是利用索引的，为什么不先沿着索引叶子节点查询到最后需要的5个节点，然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次随机I/O，类似于下面图片的过程：

其实我也想问这个问题。

证实

下面我们实际操作一下来证实上述的推论：

为了证实select * from test where val=4 limit 300000,5是扫描300005个索引节点和300005个聚簇索引上的数据节点，我们需要知道MySQL有没有办法统计在一个sql中通过索引节点查询数据节点的次数。我先试了Handler_read_*系列，很遗憾没有一个变量能满足条件。

我只能通过间接的方式来证实：

InnoDB中有buffer pool。里面存有最近访问过的数据页，包括数据页和索引页。所以我们需要运行两个sql，来比较buffer pool中的数据页的数量。预测结果是运行select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5); 之后，buffer pool中的数据页的数量远远少于select * from test where val=4 limit 300000,5;对应的数量，因为前一个sql只访问5次数据页，而后一个sql访问300005次数据页。

select * from test where val=4 limit 300000,5

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;Empty set (0.04 sec)

可以看出，目前buffer pool中没有关于test表的数据页。

mysql> select * from test where val=4 limit 300000,5;
+---------+-----+--------+
| id      | val | source |
+---------+-----+--------+| 
3327622 |   4 |      4 |
| 3327632 |   4 |      4 |
| 3327642 |   4 |      4 |
| 3327652 |   4 |      4 |
| 3327662 |   4 |      4 |
+---------+-----+--------+
5 rows in set (26.19 sec)

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
+------------+----------+
| index_name | count(*) |
+------------+----------+
| PRIMARY    |     4098 |
| val        |      208 |
+------------+----------+2 rows in set (0.04 sec)

可以看出，此时buffer pool中关于test表有4098个数据页，208个索引页。

select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) ;为了防止上次试验的影响，我们需要清空buffer pool，重启mysql。

mysqladmin shutdown
/usr/local/bin/mysqld_safe &

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;

Empty set (0.03 sec)

运行sql：

mysql> select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.id=b.id;
+---------+-----+--------+---------+
| id      | val | source | id      |
+---------+-----+--------+---------+
| 3327622 |   4 |      4 | 3327622 |
| 3327632 |   4 |      4 | 3327632 |
| 3327642 |   4 |      4 | 3327642 |
| 3327652 |   4 |      4 | 3327652 |
| 3327662 |   4 |      4 | 3327662 |
+---------+-----+--------+---------+
5 rows in set (0.09 sec)

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
+------------+----------+
| index_name | count(*) |
+------------+----------+
| PRIMARY    |        5 |
| val        |      390 |
+------------+----------+
2 rows in set (0.03 sec)

我们可以看明显的看出两者的差别：第一个sql加载了4098个数据页到buffer pool，而第二个sql只加载了5个数据页到buffer pool。符合我们的预测。也证实了为什么第一个sql会慢：读取大量的无用数据行（300000），最后却抛弃掉。

而且这会造成一个问题：加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool，会造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空间。遇到的问题

为了在每次重启时确保清空buffer pool，我们需要关闭innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup，这两个选项能够控制数据库关闭时dump出buffer pool中的数据和在数据库开启时载入在磁盘上备份buffer pool的数据。

第二篇：补充一些索引的细节点

https://www.cnblogs.com/thomasbc/p/15568318.html

原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/351174217

posted @ 2021-11-11 10:45 托马斯骨头收集阅读(807) 评论(0) 编辑收藏举报

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