数据库系列5 索引

作者: 莫小归 | 来源:发表于2019-02-13 22:48 被阅读0次

参考:
MySQL索引背后的数据结构及算法原理：https://www.jianshu.com/p/fae74b6a54e3
数据库索引的数据结构：https://www.jianshu.com/p/46349daf531c
索引与算法：https://www.jianshu.com/p/3cd2ff996216
数据库索引创建与优化：https://www.jianshu.com/p/6446c0118427
B-Tree与B+Tree：https://www.cnblogs.com/vincently/p/4526560.html

一.索引概述

1.定义

存储引擎用于加速记录查找的一种数据结构
时间复杂度O(n)的顺序查找不能满足海量数据场景
索引通过不断缩小数据查询范围快速获取查询结果
按数据结构，常见有 B树 / B+树 / 哈希索引

2.索引的缺点

创建和维护索引的时间成本
创建和维护索引的空间成本
每次增删改操作时，索引需动态维护，降低表的增删改效率

二.索引分类

1.基本索引类型

普通索引(单列索引)
最基本的索引，没有任何限制
复合索引(组合索引)
在多个字段上创建的索引，有多个索引列，遵循最左前缀原则
联合索引自动对第二个键值进行排序处理
最左前缀：仅当查询条件使用了复合索引的第一个字段，索引才会使用
唯一索引
创建唯一索引的列的值必须唯一，不允许多个null
一般会将需创建唯一索引的字段设为 not null
主键索引
特殊的唯一索引，一个表只能有一个，不允许空值
全文索引
用于不适合使用模糊查询产生全表扫描的海量数据场景

2.B+Tree索引

B-树演化自平衡二叉树，数据结构如下(有序数组+平衡多叉树)

B-Tree

1）有效减少IO次数(平衡 + 节点数据多/深度小)
2）不能解决范围查找
3）内节点存放指针+数据

B+树是B-树的变种，数据结构如下(有序数组链表+平衡多叉树)

B+Tree

1）节点可存放更多Key(数据地址只存在叶子节点)
2）叶子节点双向连接，方便范围查找
3）内节点只存放指针

B+树索引根据叶节点是否存放整行数据分为聚集索引和辅助索引
查找过程：如下图所示，查找数据项29

B+数索引数据结构

1）加载磁盘块1到内存，第一次IO，通过二分查找锁定磁盘块1的P2指针
2）加载P2指针对应的磁盘块3，第二次IO，同理锁定磁盘块3的P2指针
3）加载P2指针对应的磁盘块8，第三次IO，查找到数据项29
B+树索引字段越小，查询效率越高
1）设 N=当前数据表的数据量，m=磁盘块大小/数据项大小=每磁盘块数据项数，则有树高h=log(m+1)N
2）IO速度取决于B+树的高度h
B+数最左匹配特性
1）当B+树索引的数据项是复合数据结构时，如索引为(name,age,sex)，将从左到右建立搜索树
2）如(Tom,18,M)检索时，B+树索引会先比较name字段，再比较age和sex，最后完成检索
3）如(18,M)检索时，B+树索引(name,age,sex)将因无法匹配首个比较因子name而失效
聚集索引(clustered index)和辅助索引(secondary index)
1）聚集索引的叶子节点(也称数据页)存数据
2）辅助索引的叶子节点仍是索引节点，但有指向对应数据块的指针
3）若存在主键，MySQL以主键作为聚集索引；否则，以表中的非空唯一索引作为聚集索引；再否则，MySQL为表生成rowId作为聚集索引

覆盖索引(covering index)
支持直接从辅助索引中得到查询记录，不必再查询聚集索引
Cardinality值
1）衡量字段可能取值范围大小的值
2）字段Cardinality值越高，字段选择性越高，越适合使用B+树索引

3.哈希索引

InnoDB使用除法散列的哈希函数( h(k)=k mod m )，采用链接法解决哈希冲突
查询单条快，范围查询慢

4.常见存储引擎支持的索引

索引	InnoDB	MyISAM	Memory
B-Tree	支持	支持	支持
Hash	不支持	不支持	支持
R-Tree	不支持	支持	不支持
Full-text	暂不支持	支持	支持

三.索引与查询优化

1.查询效率与IO次数/IO介质

内存IO
1）IO时间仅与IO次数线性相关
2）不存在机械操作，两次IO数据的“距离”不影响IO时间
3）IO速度快
磁盘IO
1）IO时间与次数和磁头机械运动耗时相关
2）磁头机械运动存在寻道时间和旋转时间
3）IO速度慢
局部性原理和磁盘预读
1）局部性原理指当一个数据被使用时，其附近数据通常也将马上被使用
2）磁盘顺序读取不需要寻道，仅需很少的旋转时间，效率较高
3）磁盘IO时会顺序读取目的数据之后一定长度的数据到内存

2.索引使用场景

定义有主键的列，建立索引可加速定位到表中特定行
定义有外键的列，建立索引可加快表间连接
在指定范围内(where子句)快速频繁查询的数据列，可利用索引的排序加快查询速度
不经常查询、记录较少或Cardinality值较低的列不适用索引

3.前缀索引

用列的前缀代替整个列作为索引key的索引优化策略
当前缀长度合适时，可以使前缀索引的选择性接近全列索引
缺点是不能用于ORDER BY或GROUP BY操作

4.InnoDB的自增主键与插入优化

InnoDB的聚集索引要求同一叶子节点内各条数据记录按主键顺序存放
InnoDB会在装载因子达到一定值(默认15/16)时打开新页(叶子节点)
使用自增主键顺序插入，不需移动已有数据，索引维护开销较低

5.选择整型或较小的定长字符串作为索引

减少B+Tree高度，减少IO次数，提高查询效率

四.应用场景

1.最左前缀原理与相关优化

MySQL使用联合索引时，会从左到右一直匹配，直至遇到范围查询(>,<,between,like)为止
比如：where a=1 and b=2 and c>3 and d=4，如果建立的是(a,b,c,d)的联合索引，那么 d 用不到索引。而如果建立成(a,b,d,c)那么d将用到索引。因为MySQL优化器将d=4的条件前置到了c>3前面。
employees.titles表有主索引<emp_no，title，from_date>，考虑下列场景
使用“=”或“in”精确匹配将调用索引，查询器会优化where子句的条件顺序以适用索引

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date='1986-06-26' AND emp_no='10001' AND title='Senior Engineer';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref               | rows | Extra |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | titles | const | PRIMARY       | PRIMARY | 59      | const,const,const |    1 |       |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+

查询条件精确匹配索引左边连续一个或几个列时，可部分使用索引
下述语句explain结果中key_len为4，说明只用了索引<emp_no，title，from_date>的emp_no

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001';
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table  | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | titles | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 |       |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+

查询条件精确匹配索引中的emp_no和from_date，但缺失title
只能使用<emp_no，title，from_date>中的emp_no，可通过“隔离列”优化法补全title

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND from_date='1986-06-26';
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table  | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra       |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | titles | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+

查询条件未指定<emp_no，title，from_date>中的第一列emp_no，无法使用索引

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date='1986-06-26';
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table  | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extra       |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | titles | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 443308 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+

匹配某列的前缀字符串，通配符%不在开头即可使用索引

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title LIKE 'Senior%';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | titles | range | PRIMARY       | PRIMARY | 56      | NULL |    1 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+

范围查询
1）范围列如果是最左前缀则可使用索引，但范围列后面的列无法使用索引
2）查询条件有多个范围列的，无法使用索引

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no < '10010' and title='Senior Engineer';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | titles | range | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL |   16 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+

查询条件含有函数或表达式则无法使用索引
1）下面语句1无法为title列(使用函数)应用索引
2）下面语句2无法为emp_no列(使用表达式)应用索引

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND left(title, 6)='Senior';
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table  | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra       |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | titles | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no - 1='10000';
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table  | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extra       |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | titles | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 443308 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+

2.常见索引失效情况

以students表为例，建表语句如下

CREATE TABLE `students` (
  `stud_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(50) NOT NULL,
  `email` varchar(50) NOT NULL,
  `phone` varchar(1) NOT NULL,
  `create_date` date DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`stud_id`)
 
)

INSERT INTO `learn_mybatis`.`students` (`stud_id`, `name`, `email`, `phone`, `create_date`) VALUES ('1', 'admin', 'student1@gmail.com', '18729902095', '1983-06-25');
INSERT INTO `learn_mybatis`.`students` (`stud_id`, `name`, `email`, `phone`, `create_date`) VALUES ('2', 'root', '74298110186@qq.com', '2', '1983-12-25');
INSERT INTO `learn_mybatis`.`students` (`stud_id`, `name`, `email`, `phone`, `create_date`) VALUES ('3', '110', '7429811086@qq.com', '3dsad', '2017-04-28');

where后使用or连接两个或多个建立索引的字段
建立email和phone字段的简单索引

CREATE INDEX index_name_email ON students(email);
CREATE INDEX index_name_phone ON students(phone);

or连接单个索引字段时，可使用索引，如：

EXPLAIN select * from students where stud_id='1'  or phone='18729902095';
EXPLAIN select * from students where stud_id='1'  or email='742981086@qq.com';

or连接多个索引字段时，会依次扫描索引email和索引phone，再合并两个扫描结果，如果需要合并的结果集非常大，合并将非常耗时，导致索引失效。如：

EXPLAIN select * from students where phone='18729902095' or email='742981086@qq.com'
EXPLAIN select * from students where stud_id='1'  or phone='222' or email='742981086@qq.com'

使用like，且查询以通配符%开头
建立email字段的简单索引

CREATE INDEX index_name_email ON students(email);

# 使用了index_name_email索引
EXPLAIN select * from students where email like '742981086@qq.com%'

# 没有使用index_name_email索引，索引失效
EXPLAIN select * from students where email like '%742981086@qq.com'
EXPLAIN select * from students where email like '%742981086@qq.com%'

违反最左前缀原则(复合索引只有在查询使用了最左边的第一个字段才会被使用)
建立email和phone的复合索引index_email_phone

create index index_email_phone on students(email,phone);

# 使用了 index_email_phone 索引
EXPLAIN select * from students where email='742981086@qq.com' and  phone='18729902095'
EXPLAIN select * from students where phone='18729902095' and  email='742981086@qq.com'
EXPLAIN select * from students where email='742981086@qq.com' and name='admin'

# 没有使用index_email_phone索引，复合索引失效
EXPLAIN select * from students where phone='18729902095' and name='admin'

字段类型为字符串时，必须使用引号引用，否则不使用索引
建立name字段索引index_name

CREATE INDEX index_name ON students(name);

# 使用索引
EXPLAIN select * from students where name='110'

# 没有使用索引
EXPLAIN select * from students where name=110

使用函数和表达式将使索引失效
略

3.注意

in可以使用索引

select A, B, C from TABLE where A in (m, n, p) and B=b;

推荐索引：(A,B)
对于in谓词后的列表，MySQL将循环列表中数据，然后分别与后续索引字段联合。上述查询将被MySQL拆分为(A=m and B=b) union (A=n and B=b) union (A=p and B=b)，然后再分别以这三个拆分条件扫描联合索引(A,B)。由于与or相比，in列表条件不重复，合并结果集时不存在去重操作，所以查询效率高，能够使用索引

不等式符号(>、<、!=)可使用索引

select A, B, C, D from TABLE where A=a and B>b and C>c;

推荐索引：(A, B, C, D)或(A, C, B, D)，具体使用哪个索引根据B和C的选择性定
1）需要满足最左前缀原则
2）建立复合索引时，将选择性高的字段放在前面进行索引过滤，将选择性低的字段放在后面进行索引覆盖扫描

4.一个索引失败的案例(索引建立在区分度低的列)

mysql> desc s1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field  | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id     | int(11)     | YES  |     | NULL    |       |
| name   | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
| gender | char(5)     | YES  |     | NULL    |       |
| email  | varchar(50) | YES  |     | NULL    |       |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

现象：
1）没有为name字段添加索引时查询慢
2）为name字段添加索引后查询速度变快
3）如果查询条件为name='egon'，速度又变慢了

建立索引前后查询速度变化

原因：
1）name字段区分度很低，大多数name都被赋值为egon
2）根据B+树结构，name字段索引的树高很高
3）当查询条件正好是name='egon'时，IO次数较大，查询效率低，与全表扫描速度相近

欲去不得去，薄游成久游