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05 | 深入浅出索引(下)

05 | 深入浅出索引(下)

作者: 名字是乱打的 | 来源:发表于2021-07-01 00:05 被阅读0次

    在开始这篇文章之前,我们先来看一下这个问题:
    在下面这个表 T 中,如果我执行 select * from T where k between 3 and 5,需要执行几次树的搜索操作,会扫描多少行?

    下面是这个表的初始化语句。

    mysql> 
    create table T (
    ID int primary key,
    k int NOT NULL DEFAULT 0, 
    s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',
    index k(k))engine=InnoDB;
    
    insert into T 
    values(100,1, 'aa'),(200,2,'bb'),(300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg');
    

    现在,我们一起来看看这条SQL查询语句的执行流程:
    1.在k索引树上找到k=3的记录,取得ID=300;
    2.再到ID索引树查到ID=300对应的R3;
    3.在k索引树取下一个值k=5,取得D=500;
    4.再回到ID索引树查到ID=500对应的R4;
    5.在k索引树取下一个值k=6,不满足条件,循环结束。

    在这个过程中,回到主键索引树搜索的过程,我们称为回表。可以看到,这个查询过程读了k索引树的3条记录(步骤1、3和5),回表了两次(步骤2和4)。
    在这个例子中,由于查询结果所需要的数据只在主键索引上有,所以不得不回表。那么,有没有可能经过索引优化,避免回表过程呢?

    覆盖索引

    如果执行的语句是 select ID from T where k between 3 and 5,这时只需要查 ID 的值,而 ID 的值已经在 k 索引树上了,因此可以直接提供查询结果,不需要回表。也就是说,在这个查询里面,索引 k 已经“覆盖了”我们的查询需求,我们称为覆盖索引。

    由于覆盖索引可以减少树的搜索次数,显著提升查询性能,所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。

    需要注意的是,在引擎内部使用覆盖索引在索引 k 上其实读了三个记录,R3~R5(对应的索引 k 上的记录项),但是对于 MySQL 的Server 层说,它就是找引擎拿到了两条记录来,因此 MySQL 认为扫描行数是 2。

    基于上面覆盖索引的说明,我们来讨论一个问题:在一个市民信息表上,是否有必要将身份证号和名字建立联合索引?
    假设这个市民表的定义是这样的:

    
    CREATE TABLE `tuser` (
      `id` int(11) NOT NULL,
      `id_card` varchar(32) DEFAULT NULL,
      `name` varchar(32) DEFAULT NULL,
      `age` int(11) DEFAULT NULL,
      `ismale` tinyint(1) DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`),
      KEY `id_card` (`id_card`),
      KEY `name_age` (`name`,`age`)
    ) ENGINE=InnoDB
    

    我们知道,身份证号是市民的唯一标识。也就是说,如果有根据身份证号查询市民信息的需求,我们只要在身份证号字段上建立索引就够了。而再建立一个(身份证号、姓名)的联合索引,是不是浪费空间?

    如果现在有一个高频请求,要根据市民的身份证号查询他的姓名,这个联合索引就有意义了。它可以在这个高频请求上用到覆盖索引,不再需要回表查整行记录,减少语句的执行时间。

    当然,索引字段的维护总是有代价的。因此,在建立冗余索引来支持覆盖索引时就需要权衡考虑了。这正是业务 DBA,或者称为业务数据架构师的工作。

    最左前缀原则

    看到这里你一定有一个疑问,如果为每一种查询都设计一个索引,索引是不是太多了。如果我现在要按照市民的身份证号去查他的家庭地址呢?虽然这个查询需求在业务中出现的概率不高,但总不能让它走全表扫描吧?反过来说,单独为一个不频繁的请求创建一个(身份证号,地址)的索引又感觉有点浪费。应该怎么做呢?

    这里,我先和你说结论吧。B+ 树这种索引结构,可以利用索引的“最左前缀”,来定位记录。

    为了直观地说明这个概念,我们用(name,age)这个联合索引来分析。

    可以看到,索引项是按照索引定义里面出现的字段顺序排序的。

    当你的逻辑需求是查到所有名字是“张三”的人时,可以快速定位到ID4,然后向后遍历得到所有需要的结果。

    如果你要查的是所有名字第一个字是“张”的人,你的SQL语句的条件是"where name like‘张%'"。这时,你也能够用上这个索引,查找到第一个符合条件的记录是ID3,然后向后遍历,直到不满足条件为止。

    可以看到,不只是索引的全部定义,只要满足最左前缀,就可以利用索引来加速检索。这个最左前缀可以是联合索引的最左N个字段,也可以是字符串索引的最左M个字符。

    基于上面对最左前缀索引的说明,我们来讨论一个问题:在建立联合索引的时候,如何安排索引内的字段顺序

    这里我们的评估标准是,索引的复用能力。因为可以支持最左前缀,所以当已经有了(a,b)这个联合索引后,一般就不需要单独在a上建立索引了。因此,第一原则是,如果通过调整顺序,可以少维护一个索引,那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。

    所以现在你知道了,这段开头的问题里,我们要为高频请求创建(身份证号,姓名)这个联合索引,并用这个索引支持“根据身份证号查询地址”的需求。

    那么,如果既有联合查询,又有基于a、b各自的查询呢?查询条件里面只有b的语句是无法使用(a,b)这个联合索引的,这时候你不得不维护另外一个索引,也就是说你需要同时维护(a,b)、(b)这两个索引。

    这时候,我们要考虑的原则就是空间了。比如上面这个市民表的情况,name 字段是比 age 字段大的 ,那我就建议你创建一个(name,age) 的联合索引和一个 (age) 的单字段索引。

    索引下推

    上一段我们说到满足最左前缀原则的时候,最左前缀可以用于在索引中定位记录。这时,你可能要问,那些不符合最左前缀的部分,会怎么样呢?

    我们还是以市民表的联合索引(name,age)为例。如果现在有一个需求:检索出表中“名字第一个字是张,而且年龄是10岁的所有男孩”。那么,SQL语句是这么写的:
    mysql> select * from tuser where name like '张%' and age=10 and ismale=1;

    你已经知道了前缀索引规则,所以这个语句在搜索索引树的时候,只能用 “张”,找到第一个满足条件的记录 ID3。当然,这还不错,总比全表扫描要好。(mysql 会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配。范围列可以用到索引,但是范围列后面的列无法用到索引。即,索引最多用于一个范围列,因此如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引)

    然后呢?当然是判断其他条件是否满足。

    MySQL5.6之前,只能从ID3开始一个个回表。到主键索引上找出数据行,再对比字段值。
    MySQL5.6引入的索引下推优化(index condition pushdown)可以在索引遍历过程中,对索引中包含的字段先做判断,直接过滤掉不满足条件的记录,减少回表次数。
    图3和图4,是这两个过程的执行流程图。

    无索引下推执行流程 索引下推执行流程

    在图3和4这两个图里面,每一个虚线箭头表示回表一次。

    图3中,在(name,age)索引里面我特意去掉了age的值,这个过程InnoDB并不会去看age的值,只是按顺序把“name第一个字是’张”的记录一条条取出来回表。因此,需要回表4次。

    图4跟图3的区别是,InnoDB在(name,age)索引内部就判断了age是否等于10,对于不等于10的记录,直接判断并跳过。在我们的这个例子中,只需要对ID4、ID5这两条记录回表取数据判断,就只需要回表2次。

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