索引是帮助 MySQL 高效获取数据数据结构(有序)。在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查询算法,这种数据结构就是索引。

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优点:

  • 提高数据检索效率,降低数据库的IO成本
  • 通过索引列对数据进行排序,降低数据排序的成本,降低CPU的消耗

缺点:

  • 索引列也是要占用空间的
  • 索引大大提高了查询效率,但降低了更新的速度,比如 INSERT、UPDATE、DELETE

索引结构

索引结构 描述
B+Tree 最常见的索引类型,大部分引擎都支持B+树索引
Hash 底层数据结构是用哈希表实现,只有精确匹配索引列的查询才有效,不支持范围查询
R-Tree(空间索引) 空间索引是 MyISAM 引擎的一个特殊索引类型,主要用于地理空间数据类型,通常使用较少
Full-Text(全文索引) 是一种通过建立倒排索引,快速匹配文档的方式,类似于 Lucene, Solr, ES
索引 InnoDB MyISAM Memory
B+Tree索引 支持 支持 支持
Hash索引 不支持 不支持 支持
R-Tree索引 不支持 支持 不支持
Full-text 5.6版本后支持 支持 不支持

B-Tree

比较理想的二叉树:

二叉树

如果主键是顺序插入的,则会形成一个单向链表,结构如下:

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二叉树的缺点可以用红黑树来解决:
红黑树
红黑树也存在大数据量情况下,层级较深,检索速度慢的问题。

为了解决上述问题,可以使用 B-Tree 结构(多路平衡查找树)。
以一棵最大度数(max-degree,指一个节点的子节点个数)为5(5阶)的 b-tree 为例(每个节点最多存储4个key,5个指针)

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如上图根节点5个指针分别对应:小于20,20-30,30-62,62-89,大于89。

演示地址:https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html

B+Tree

结构图:

B+Tree结构图

演示地址:https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html

与 B-Tree 的区别:

  • 所有的数据都会出现在叶子节点
  • 叶子节点形成一个单向链表

MySQL 索引数据结构对经典的 B+Tree 进行了优化。在原 B+Tree 的基础上,增加一个指向相邻叶子节点的链表指针,就形成了带有顺序指针的 B+Tree,提高区间访问的性能。

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表空间TableSpece—》段Segment—》区Extent 1M—》页16k Page —》row 行

Hash

哈希索引就是采用一定的hash算法,将键值换算成新的hash值,映射到对应的槽位上,然后存储在hash表中。
如果两个(或多个)键值,映射到一个相同的槽位上,他们就产生了hash冲突(也称为hash碰撞),可以通过链表来解决。类似于C的散列查找。

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特点:

  • Hash索引只能用于对等比较(=、in),不支持范围查询(betwwn、>、<、…)
  • 无法利用索引完成排序操作
  • 查询效率高,通常只需要一次检索就可以了,效率通常要高于 B+Tree 索引

存储引擎支持:

  • Memory:支持
  • InnoDB:具有自适应hash功能,hash索引是存储引擎根据 B+Tree 索引在指定条件下自动构建的

面试题

  1. 为什么 InnoDB 存储引擎选择使用 B+Tree 索引结构?
  • 相对于二叉树,层级更少,搜索效率高
  • 对于 B-Tree,无论是叶子节点还是非叶子节点,都会保存数据,这样导致一页中存储的键值减少,指针也跟着减少,要同样保存大量数据,只能增加树的高度,导致性能降低
  • 相对于 Hash 索引,B+Tree 支持范围匹配及排序操作

索引分类

分类 含义 特点 关键字
主键索引 针对于表中主键创建的索引 默认自动创建,只能有一个 PRIMARY
唯一索引 避免同一个表中某数据列中的值重复 可以有多个 UNIQUE
常规索引 快速定位特定数据 可以有多个
全文索引 全文索引查找的是文本中的关键词,而不是比较索引中的值 可以有多个 FULLTEXT

在 InnoDB 存储引擎中,根据索引的存储形式,又可以分为以下两种:

分类 含义 特点
聚集索引(Clustered Index) 将数据存储与索引放一块,索引结构的叶子节点保存了行数据 必须有,而且只有一个
二级索引(Secondary Index) 将数据与索引分开存储,索引结构的叶子节点关联的是对应的主键 可以存在多个

聚集索引和二级索引的具体结构如下:

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  • 聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据 。
  • 二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。

SQL语句具体的查找过程:

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具体过程如下:

①. 由于是根据name字段进行查询,所以先根据name=’Arm’到name字段的二级索引中进行匹配查 找。但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10。

②. 由于查询返回的数据是*,所以此时,还需要根据主键值10,到聚集索引中查找10对应的记录,最 终找到10对应的行row。

③. 最终拿到这一行的数据,直接返回即可。

回表查询: 这种先到二级索引中查找数据,找到主键值,然后再到聚集索引中根据主键值,获取数据的方式,就称之为回表查询。

聚集索引选取规则:

  • 如果存在主键,主键索引就是聚集索引
  • 如果不存在主键,将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引
  • 如果表没有主键或没有合适的唯一索引,则 InnoDB 会自动生成一个 rowid 作为隐藏的聚集索引

思考题

1. 以下 SQL 语句,哪个执行效率高?为什么?

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select * from user where id = 10;
select * from user where name = 'Arm';
-- 备注:id为主键,name字段创建的有索引

答:第一条语句,因为第二条需要回表查询,相当于两个步骤。

2. InnoDB 主键索引的 B+Tree 高度为多少?

答:假设一行数据大小为1k,一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB 的指针占用6个字节的空间,主键假设为bigint,占用字节数为8.
高度为2可得公式:n * 8 + (n + 1) * 6 = 16 * 1024,其中 8 表示 bigint 占用的字节数,n 表示当前节点存储的key的数量,(n + 1) 表示指针数量(比key多一个)。算出n约为1170。

如果树的高度为2,那么他能存储的数据量大概为:1171 * 16 = 18736
如果树的高度为3,那么他能存储的数据量大概为:1171 * 1171 * 16 = 21939856

另外,如果有成千上万的数据,那么就要考虑分表,涉及运维篇知识。

索引语法

创建索引:

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CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (index_col_name, ...);

如果不加 CREATE 后面不加索引类型参数,则创建的是常规索引。

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查看索引:

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SHOW INDEX FROM table_name;

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查询结果行显示方法:

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SHOW INDEX FROM table_name\G;

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删除索引:

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DROP INDEX index_name ON table_name;

案例:

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-- name字段为姓名字段,该字段的值可能会重复,为该字段创建常规索引
create index idx_user_name on tb_user(name);
-- phone手机号字段的值非空,且唯一,为该字段创建唯一索引
create unique index idx_user_phone on tb_user (phone);
-- 为profession, age, status创建联合索引
create index idx_user_pro_age_stat on tb_user(profession, age, status);
-- 为email建立合适的索引来提升查询效率
create index idx_user_email on tb_user(email);

-- 删除索引
drop index idx_user_email on tb_user;

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SQL性能分析

SQL执行频率

查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次:

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-- session 是查看当前会话 ;
-- global 是查询全局数据 ;
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';

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Com_delete: 删除次数

Com_insert: 插入次数

Com_select: 查询次数

Com_update: 更新次数

通过上述指令,我们可以查看到当前数据库到底是以查询为主,还是以增删改为主,从而为数据库优化提供参考依据。 如果是以增删改为主,我们可以考虑不对其进行索引的优化。 如果是以查询为主,那么就要考虑对数据库的索引进行优化了。

慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_query_time,单位:秒,默认10秒)的所有 SQL语句的日志。

MySQL的慢查询日志默认没有开启,我们可以查看一下系统变量 slow_query_log。

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show variables like 'slow_query_log'

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如果要开启慢查询日志,需要在MySQL的配置文件(/etc/my.cnf)中配置如下信息:

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# 编辑文件
vi /etc/my.cnf
# 开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1
# 设置慢日志的时间为2秒,SQL语句执行时间超过2秒,就会视为慢查询,记录慢查询日志
long_query_time=2

profile详情

show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。

通过have_profiling 参数,能够看到当前MySQL是否支持profile操作:

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SELECT @@have_profiling ;

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可以看到,当前MySQL是支持 profile操作的,但是开关是关闭的。

可以通过set语句在 session/global 级别开启profiling:

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SET profiling = 1;

执行一系列的业务SQL的操作,然后通过如下指令查看指令的执行耗时:

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-- 查看每一条SQL的耗时基本情况
show profiles;
-- 查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;
-- 查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;

explain

EXPLAIN 或者 DESC命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息,包括在 SELECT 语句执行 过程中表如何连接和连接的顺序。

语法:

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-- 直接在select语句之前加上关键字 explain / desc
EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件;

Explain 执行计划中各个字段的含义:

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使用规则

最左前缀法则

如果索引关联了多列(联合索引),要遵守最左前缀法则。

最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始,并且不跳过索引中的列。
如果跳跃某一列,索引将部分失效(后面的字段索引失效)。

联合索引中,出现范围查询(<, >),范围查询右侧的列索引失效。可以用>=或者<=来规避索引失效问题。

索引失效情况

  1. 在索引列上进行运算操作,索引将失效。如:

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    explain select * from tb_user where substring(phone, 10, 2) = '15';
  2. 字符串类型字段使用时,不加引号,索引将失效。如:

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    explain select * from tb_user where phone = 17799990015; -- 索引失效
    explain select * from tb_user where phone = '17799990015'; -- 索引正常

    此处phone是字符串没加引号,索引失效。

  3. 模糊查询中,如果仅仅是尾部模糊匹配,索引不会是失效;如果是头部模糊匹配,索引失效。如:

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    explain select * from tb_user where profession like '%工程'; -- 索引失效
    explain select * from tb_user where profession like '软件%'; -- 索引正常

    前后都有 % 也会失效。

  4. or 分割开的条件,如果 or 其中一个条件的列没有索引,那么涉及的索引都不会被用到

  5. 如果 MySQL 评估使用索引比全表更慢,则不使用索引。

SQL 提示

是优化数据库的一个重要手段,简单来说,就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。

例如,使用索引 use:

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explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession="软件工程";

不使用哪个索引 ignore:

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explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession="软件工程";

必须使用哪个索引 force:

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explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession="软件工程";

use 是建议,实际使用哪个索引 MySQL 还会自己权衡运行速度去更改,force就是无论如何都强制使用该索引。

覆盖索引&回表查询

尽量使用覆盖索引(查询使用了索引,并且需要返回的列,在该索引中已经全部能找到),减少 select * 的使用。

explain 中 extra 字段含义:
using index condition:查找使用了索引,但是需要回表查询数据
using where; using index;:查找使用了索引,但是需要的数据都在索引列中能找到,所以不需要回表查询

如果在聚集索引中直接能找到对应的行,则直接返回行数据,只需要一次查询,哪怕是select *;

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如果在辅助索引中找聚集索引,如select id, name from xxx where name='xxx';,也只需要通过辅助索引(name)查找到对应的id,返回name和name索引对应的id即可,只需要一次查询;

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如果是通过辅助索引查找其他字段,则需要回表查询,如select id, name, gender from xxx where name='xxx';

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所以尽量不要用select *,容易出现回表查询,降低效率,除非有联合索引包含了所有字段。

面试题:

一张表有四个字段(id, username, password, status),由于数据量大,需要对以下SQL语句进行优化,该如何进行才是最优方案?

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select id, username, password from tb_user where username='itcast';

解:给username和password字段建立联合索引,则不需要回表查询,直接覆盖索引。

前缀索引

当字段类型为字符串(varchar, text等)时,有时候需要索引很长的字符串,这会让索引变得很大,查询时,浪费大量的磁盘IO,影响查询效率,此时可以只将字符串的一部分前缀,建立索引,这样可以大大节约索引空间,从而提高索引效率。

语法:

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create index idx_xxxx on table_name(columnn(n));

前缀长度n:可以根据索引的选择性来决定,而选择性是指不重复的索引值(基数)和数据表的记录总数的比值,索引选择性越高则查询效率越高,唯一索引的选择性是1,这是最好的索引选择性,性能也是最好的。
求选择性公式:

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select count(distinct email) / count(*) from tb_user;
select count(distinct substring(email, 1, 5)) / count(*) from tb_user;

show index 里面的sub_part可以看到截取的长度

前缀索引的查询流程:

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当回表拿到行数据还需要对email的值进行匹配,如果匹配成功则返回数据,然后二级索引里下一项如果也匹配,则拿到数据组装返回。

单列索引&联合索引

单列索引:即一个索引只包含单个列
联合索引:即一个索引包含了多个列
在业务场景中,如果存在多个查询条件,考虑针对于查询字段建立索引时,建议建立联合索引,而非单列索引。

单列索引情况:

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explain select id, phone, name from tb_user where phone = '17799990010' and name = '韩信';

这句只会用到phone索引字段,然后回表查询name。所以优化思路是创建联合索引:

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create unique index idx_user_phone_name on tb_user(phone,name);

联合索引结构:

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注意:多条件联合查询时,MySQL优化器会评估哪个字段的索引效率更高,会选择该索引完成本次查询

设计原则

  1. 针对于数据量较大,且查询比较频繁的表建立索引
  2. 针对于常作为查询条件(where)、排序(order by)、分组(group by)操作的字段建立索引
  3. 尽量选择区分度高的列作为索引,尽量建立唯一索引,区分度越高,使用索引的效率越高
  4. 如果是字符串类型的字段,字段长度较长,可以针对于字段的特点,建立前缀索引
  5. 尽量使用联合索引,减少单列索引,查询时,联合索引很多时候可以覆盖索引,节省存储空间,避免回表,提高查询效率
  6. 要控制索引的数量,索引并不是多多益善,索引越多,维护索引结构的代价就越大,会影响增删改的效率
  7. 如果索引列不能存储NULL值,请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时,它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询