MySQL进阶(三)-索引篇

MySQL索引概念，常见索引，聚簇索引，辅助索引，组合索引，唯一性索引

索引是数据库 高效获取数据的数据结构，加快查询速度，索引一般存储在表空间中，也就是磁盘里

优势与劣势

优势：两降一升，降低磁盘IO频次、降低数据排序的成本，提高数据检索效率

劣势：占用更多磁盘空间（空间换时间），降低更新效率

索引操作

删除索引

DROP INDEX index_name ON table

查看索引

SHOW INDEX FROM table_name

常见可以创建 主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、前缀索引、组合索引

索引的数据结构

使用索引的基本需求

等值查询：根据某个值查找数据

范围查询：根据某个范围区间查找数据

排序Order By

分组Group By

可选的数据结构

Hash表，二叉树，平衡二叉查找树（红黑树是一个近似平衡二叉树），B树，B+树

Hash表

Hash表存储表数据Key可以存储索引列，Value可以存储行记录或者行磁盘地址。Hash表在等值查询时效率很高，时间复杂度为O(1)

二叉查找树

每个节点最多有2个分叉，左子树和右子树数据顺序左小右大

检索复杂度和树高相关：理想状态下效率可以达到O(logn)

红黑树

平衡二叉树是采用二分法思维，平衡二叉查找树除了具备二叉树的特点，最主要的特征是树的左右两个子树的层级最多相差1。在插入删除数据时通过左旋**/**右旋操作保持二叉树的平衡，不会出现左子树很高、右子树很矮的情况

缺点：

数据量大时候，时间更长

不支持范围查找

数据量大的时候，索引磁盘占用较大

B树（改进二叉树，为多叉树）

减少IO次数，减少树的高度。在每个节点尽可能多的存储数据。每个节点可以存储1000个索引（16k/16=1000），这样就将二叉树改造成了多叉树，通过增加树的叉树，将树从高瘦变为矮胖

特点：

• B树的节点中存储着多个元素，每个节点内有多个分叉
• 节点中的元素包含键值和数据，节点中的键值从大到小排列。也就是说，在所有的节点都储存数据
• 父节点当中的元素不会出现在子节点中
• 所有的叶子结点都位于同一层，叶节点具有相同的深度，叶节点之间没有指针连接

B+树（改进B树，非叶子节点不存储数据）

B+树和B树最主要的区别在于非叶子节点是否存储数据的问题

B+树只有叶子节点才会存储数据，非叶子节点只存储键值。叶子节点之间使用双向指针连接，最底层的叶子节点形成了一个双向有序链表

特点：

• 继承了B树的优点【多叉树的优点】

• 保证等值和范围查询的快速查找

• MySQL的索引就采用了B+树的数据结构。

存储引擎索引实现

MyISAM索引

MyISAM数据文件和索引文件分开存储，索引B+Tree数据结构，其中叶子节点Key为索引列值，数据为所在行的磁盘地址，表索引存储在索引文件tablename.MYI中，数据文件存储在数据文tablename.MYD中

主键索引：

MyISAM查询时会将索引节点缓存在MySQL缓存中，而数据的缓存依赖于操作OS Cache

辅助索引：

• 主键索引必须唯一，辅助索引可以重复
• 由于辅助索引重复了，所以即便是等值查询，也需要按照范围查询的方式在辅助索引树上查询数据

InnoDB索引

每个InnoDB表都有一个聚簇索引 ，也叫聚集索引。除了聚簇索引外的其他索引都叫辅助索引，聚簇索引是B+Tree数据结构，叶子节点存储数据行，非叶子节点存储主键值

一般情况下主键索引就是聚簇索引，但也存在没有主键的情况，没有主键会采用ROWID构建聚簇索引

InnoDB的表数据和索引默认存储在一个文件tablename.ibd中

主键索引：

• InnoDB要求表必须有主键索引
• 主键索引叶子节点存储数据行，辅助索引只会存储主键值
• 底层叶子节点按照顺序排序

辅助索引：

• InnoDB的辅助索引只会存储主键值而非磁盘地址（重点：MyISAM存储的就是磁盘地址）
• 除聚簇索引之外的所有索引都称为辅助索引
• 辅助索引查询记录必然经过主键索引：首先查辅助索引获取主键，根据主键在主键索引查询获得记录（回表操作）
• 叶子节点按顺序排序

组合索引：

​ 表t_multiple_index，id为主键列，创建了一个联合索引idx_abc(a,b,c)，构建的B+树索引结构如图所示。索引树中节点中的索引项按照（a，b，c）的顺序从大到小排列，先按照a列排序，a列相同时按照b列排序，b列相同按照c列排序。在最底层的叶子节点中，如果两个索引项的a，b，c三列都相同，索引项按照主键id排序

最左前缀匹配原则

组合索引的最左前缀匹配原则：使用组合索引查询时，mysql会一直向右匹配直至遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配

• 在组合索引树中，最底层的叶子节点按照第一列a列从左到右递增排列，但是b列和c列是无序的，b列只有在a列值相等的情况下小范围内递增有序，而c列只能在a，b两列相等的情况下小范围内递增有序

能使用索引的情况

select * from t_multiple_index where a=13;
select * from t_multiple_index where a=13 and b=16;
select * from t_multiple_index where a=13 and b=16 and c=4;
select * from t_multiple_index where a=13 and b>13;
select * from t_multiple_index where a>11 and b=14;
select * from t_multiple_index where a=16 and c=4;

没有用到索引的情况

select * from t_multiple_index where b=16 and c=4;
select * from t_multiple_index where c=4;

总结：创建的**idx_abc(a,b,c)**索引，相当于创建了(a)、（a,b）、（a,b,c）三个索引

注意事项：

书写SQL条件的顺序，不一定是执行时候的where条件顺序。优化器会帮助我们优化成索引可以识别的形式

select * from t_multiple_index where b=16 and c=4 and a=13;
#等价于下面的sql，优化器会按照索引的顺序优化
select * from t_multiple_index where a=13 and b=16 and c=4;

覆盖索引：

select中列数据如果可以直接在辅助索引树上全部获取，也就是说索引树已经“覆盖”了我们的查询需求，这时MySQL就不会白费力气的回表查询，这中现象就是覆盖索引

使用explain工具查看执行计划，可以看到extra中“Using index”，代表使用了覆盖索引

索引条件下推ICP

是MySQL5.6对使用索引从表中检索行的一种优化。ICP可以减少存储引擎必须访问基表的次数以及MySQL服务器必须访问存储引擎的次数。可用于 InnoDB 和 MyISAM 表，对于InnoDB表ICP仅用于辅助索引

#optimizer_switch优化相关参数开关
mysql> show VARIABLES like 'optimizer_switch';
#关闭ICP
SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off';
#开启ICP
SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=on';

作用

• 不使用ICP，不满足最左前缀的索引条件的比较是在Server层进行的，非索引条件的比较是在Server层进行的
• 使用ICP，所有的索引条件的比较是在存储引擎层进行的，非索引条件的比较是在Server层进行的

减少回表次数及减少IO次数

举例说明

select * from t_multiple_index where a=13 and b>15 and c='5' and d='pdf';

abc组合索引

这里b>15阻断组合索引使用

没使用索引下推情况

从索引找出满足a=13,b>15的数据,然后再通过id 回表找出这部分数据，再到MySQL的server层进行数据过滤

使用索引下推情况

从索引找出满足a=13,b>15的数据，发现c其实也在组合索引中，这个时候会找出c=’5’的数据主键Id，进行回表，再到MySQL的server层进行数据过滤

创建索引的原则

• 频繁出现在where 条件字段，order排序，group by分组字段

• select 频繁查询的列，考虑是否需要创建联合索引（覆盖索引，不回表）

• 多表join关联查询，on字段两边的字段都要创建索引

索引优化建议

1. 表记录很少不需创建索引
2. 一个表的索引个数不能过多
3. 频繁更新的字段不建议作为索引
4. 区分度低的字段，不建议建索引
5. 在InnoDB存储引擎中，主键索引建议使用自增的长整型，避免使用很长的字段
6. 不建议用无序的值作为索引
7. 尽量创建组合索引，而不是单列索引