MySQL索引详解

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2021年11月6日约 4611 字大约 15 分钟

感谢WT-AHAopen in new window对本文的完善,相关 PR:https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/pull/1648 。

但凡经历过几场面试的小伙伴,应该都清楚,数据库索引这个知识点在面试中出现的频率高到离谱。

除了对于准备面试来说非常重要之外,善用索引对 SQL 的性能提升非常明显,是一个性价比较高的 SQL 优化手段。

索引介绍

索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构,其本质可以看成是一种排序好的数据结构。

索引的作用就相当于书的目录。打个比方: 我们在查字典的时候,如果没有目录,那我们就只能一页一页的去找我们需要查的那个字,速度很慢。如果有目录了,我们只需要先去目录里查找字的位置,然后直接翻到那一页就行了。

索引底层数据结构存在很多种类型,常见的索引结构有: B 树, B+树 和 Hash、红黑树。在 MySQL 中,无论是 Innodb 还是 MyIsam,都使用了 B+树作为索引结构。

索引的优缺点

优点

  • 使用索引可以大大加快 数据的检索速度(大大减少检索的数据量), 这也是创建索引的最主要的原因。
  • 通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

缺点

  • 创建索引和维护索引需要耗费许多时间。当对表中的数据进行增删改的时候,如果数据有索引,那么索引也需要动态的修改,会降低 SQL 执行效率。
  • 索引需要使用物理文件存储,也会耗费一定空间。

但是,使用索引一定能提高查询性能吗?

大多数情况下,索引查询都是比全表扫描要快的。但是如果数据库的数据量不大,那么使用索引也不一定能够带来很大提升。

索引的底层数据结构

Hash 表

哈希表是键值对的集合,通过键(key)即可快速取出对应的值(value),因此哈希表可以快速检索数据(接近 O(1))。

为何能够通过 key 快速取出 value 呢? 原因在于 哈希算法(也叫散列算法)。通过哈希算法,我们可以快速找到 key 对应的 index,找到了 index 也就找到了对应的 value。

hash = hashfunc(key)
index = hash % array_size

但是!哈希算法有个 Hash 冲突 问题,也就是说多个不同的 key 最后得到的 index 相同。通常情况下,我们常用的解决办法是 链地址法。链地址法就是将哈希冲突数据存放在链表中。就比如 JDK1.8 之前 HashMap 就是通过链地址法来解决哈希冲突的。不过,JDK1.8 以后HashMap为了减少链表过长的时候搜索时间过长引入了红黑树。

为了减少 Hash 冲突的发生,一个好的哈希函数应该“均匀地”将数据分布在整个可能的哈希值集合中。

既然哈希表这么快,为什么 MySQL 没有使用其作为索引的数据结构呢? 主要是因为 Hash 索引不支持顺序和范围查询。假如我们要对表中的数据进行排序或者进行范围查询,那 Hash 索引可就不行了。并且,每次 IO 只能取一个。

试想一种情况:

SELECT * FROM tb1 WHERE id < 500;

在这种范围查询中,优势非常大,直接遍历比 500 小的叶子节点就够了。而 Hash 索引是根据 hash 算法来定位的,难不成还要把 1 - 499 的数据,每个都进行一次 hash 计算来定位吗?这就是 Hash 最大的缺点了。

B 树& B+树

B 树也称 B-树,全称为 多路平衡查找树 ,B+ 树是 B 树的一种变体。B 树和 B+树中的 B 是 Balanced (平衡)的意思。

目前大部分数据库系统及文件系统都采用 B-Tree 或其变种 B+Tree 作为索引结构。

B 树& B+树两者有何异同呢?

  • B 树的所有节点既存放键(key) 也存放 数据(data),而 B+树只有叶子节点存放 key 和 data,其他内节点只存放 key。
  • B 树的叶子节点都是独立的;B+树的叶子节点有一条引用链指向与它相邻的叶子节点。
  • B 树的检索的过程相当于对范围内的每个节点的关键字做二分查找,可能还没有到达叶子节点,检索就结束了。而 B+树的检索效率就很稳定了,任何查找都是从根节点到叶子节点的过程,叶子节点的顺序检索很明显。

在 MySQL 中,MyISAM 引擎和 InnoDB 引擎都是使用 B+Tree 作为索引结构,但是,两者的实现方式不太一样。(下面的内容整理自《Java 工程师修炼之道》)

MyISAM 引擎中,B+Tree 叶节点的 data 域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候,首先按照 B+Tree 搜索算法搜索索引,如果指定的 Key 存在,则取出其 data 域的值,然后以 data 域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引(非聚集索引)”。

InnoDB 引擎中,其数据文件本身就是索引文件。相比 MyISAM,索引文件和数据文件是分离的,其表数据文件本身就是按 B+Tree 组织的一个索引结构,树的叶节点 data 域保存了完整的数据记录。这个索引的 key 是数据表的主键,因此 InnoDB 表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引(聚集索引)”,而其余的索引都作为 辅助索引 ,辅助索引的 data 域存储相应记录主键的值而不是地址,这也是和 MyISAM 不同的地方。在根据主索引搜索时,直接找到 key 所在的节点即可取出数据;在根据辅助索引查找时,则需要先取出主键的值,再走一遍主索引。 因此,在设计表的时候,不建议使用过长的字段作为主键,也不建议使用非单调的字段作为主键,这样会造成主索引频繁分裂。

索引类型

主键索引(Primary Key)

数据表的主键列使用的就是主键索引。

一张数据表有只能有一个主键,并且主键不能为 null,不能重复。

在 MySQL 的 InnoDB 的表中,当没有显示的指定表的主键时,InnoDB 会自动先检查表中是否有唯一索引且不允许存在 null 值的字段,如果有,则选择该字段为默认的主键,否则 InnoDB 将会自动创建一个 6Byte 的自增主键。

二级索引(辅助索引)

二级索引又称为辅助索引,是因为二级索引的叶子节点存储的数据是主键。也就是说,通过二级索引,可以定位主键的位置。

唯一索引,普通索引,前缀索引等索引属于二级索引。

PS: 不懂的同学可以暂存疑,慢慢往下看,后面会有答案的,也可以自行搜索。

  1. 唯一索引(Unique Key) :唯一索引也是一种约束。唯一索引的属性列不能出现重复的数据,但是允许数据为 NULL,一张表允许创建多个唯一索引。 建立唯一索引的目的大部分时候都是为了该属性列的数据的唯一性,而不是为了查询效率。
  2. 普通索引(Index)普通索引的唯一作用就是为了快速查询数据,一张表允许创建多个普通索引,并允许数据重复和 NULL。
  3. 前缀索引(Prefix) :前缀索引只适用于字符串类型的数据。前缀索引是对文本的前几个字符创建索引,相比普通索引建立的数据更小, 因为只取前几个字符。
  4. 全文索引(Full Text) :全文索引主要是为了检索大文本数据中的关键字的信息,是目前搜索引擎数据库使用的一种技术。Mysql5.6 之前只有 MYISAM 引擎支持全文索引,5.6 之后 InnoDB 也支持了全文索引。

二级索引:

聚簇索引与非聚簇索引

聚簇索引(聚集索引)

聚簇索引介绍

聚簇索引即索引结构和数据一起存放的索引,并不是一种单独的索引类型。InnoDB 中的主键索引就属于聚簇索引。

在 MySQL 中,InnoDB 引擎的表的 .ibd文件就包含了该表的索引和数据,对于 InnoDB 引擎表来说,该表的索引(B+树)的每个非叶子节点存储索引,叶子节点存储索引和索引对应的数据。

聚簇索引的优缺点

优点

  • 查询速度非常快 :聚簇索引的查询速度非常的快,因为整个 B+树本身就是一颗多叉平衡树,叶子节点也都是有序的,定位到索引的节点,就相当于定位到了数据。相比于非聚簇索引, 聚簇索引少了一次读取数据的 IO 操作。
  • 对排序查找和范围查找优化 :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

  • 依赖于有序的数据 :因为 B+树是多路平衡树,如果索引的数据不是有序的,那么就需要在插入时排序,如果数据是整型还好,否则类似于字符串或 UUID 这种又长又难比较的数据,插入或查找的速度肯定比较慢。
  • 更新代价大 : 如果对索引列的数据被修改时,那么对应的索引也将会被修改,而且聚簇索引的叶子节点还存放着数据,修改代价肯定是较大的,所以对于主键索引来说,主键一般都是不可被修改的。

非聚簇索引(非聚集索引)

非聚簇索引介绍

非聚簇索引即索引结构和数据分开存放的索引,并不是一种单独的索引类型。二级索引(辅助索引)就属于非聚簇索引。MySQL 的 MyISAM 引擎,不管主键还是非主键,使用的都是非聚簇索引

非聚簇索引的叶子节点并不一定存放数据的指针,因为二级索引的叶子节点就存放的是主键,根据主键再回表查数据。

非聚簇索引的优缺点

优点

更新代价比聚簇索引要小 。非聚簇索引的更新代价就没有聚簇索引那么大了,非聚簇索引的叶子节点是不存放数据的

缺点

  • 依赖于有序的数据 :跟聚簇索引一样,非聚簇索引也依赖于有序的数据
  • 可能会二次查询(回表) :这应该是非聚簇索引最大的缺点了。 当查到索引对应的指针或主键后,可能还需要根据指针或主键再到数据文件或表中查询。

这是 MySQL 的表的文件截图:

聚簇索引和非聚簇索引:

非聚簇索引一定回表查询吗(覆盖索引)?

非聚簇索引不一定回表查询。

试想一种情况,用户准备使用 SQL 查询用户名,而用户名字段正好建立了索引。

 SELECT name FROM table WHERE name='guang19';

那么这个索引的 key 本身就是 name,查到对应的 name 直接返回就行了,无需回表查询。

即使是 MYISAM 也是这样,虽然 MYISAM 的主键索引确实需要回表,因为它的主键索引的叶子节点存放的是指针。但是!如果 SQL 查的就是主键呢?

SELECT id FROM table WHERE id=1;

主键索引本身的 key 就是主键,查到返回就行了。这种情况就称之为覆盖索引了。

覆盖索引和联合索引

覆盖索引

如果一个索引包含(或者说覆盖)所有需要查询的字段的值,我们就称之为“覆盖索引”。我们知道在 InnoDB 存储引擎中,如果不是主键索引,叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”,也就是要通过主键再查找一次。这样就会比较慢覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的,不做回表操作!

覆盖索引即需要查询的字段正好是索引的字段,那么直接根据该索引,就可以查到数据了,而无需回表查询。

如主键索引,如果一条 SQL 需要查询主键,那么正好根据主键索引就可以查到主键。

再如普通索引,如果一条 SQL 需要查询 name,name 字段正好有索引, 那么直接根据这个索引就可以查到数据,也无需回表。

覆盖索引

联合索引

使用表中的多个字段创建索引,就是 联合索引,也叫 组合索引复合索引

最左前缀匹配原则

最左前缀匹配原则指的是,在使用联合索引时,MySQL 会根据联合索引中的字段顺序,从左到右依次到查询条件中去匹配,如果查询条件中存在与联合索引中最左侧字段相匹配的字段,则就会使用该字段过滤一批数据,直至联合索引中全部字段匹配完成,或者在执行过程中遇到范围查询,如 ><between以%开头的like查询 等条件,才会停止匹配。

所以,我们在使用联合索引时,可以将区分度高的字段放在最左边,这也可以过滤更多数据。

索引下推

索引下推(Index Condition Pushdown)MySQL 5.6 版本中提供的一项索引优化功能,可以在非聚簇索引遍历过程中,对索引中包含的字段先做判断,过滤掉不符合条件的记录,减少回表次数。

正确使用索引的一些建议

选择合适的字段创建索引

  • 不为 NULL 的字段 :索引字段的数据应该尽量不为 NULL,因为对于数据为 NULL 的字段,数据库较难优化。如果字段频繁被查询,但又避免不了为 NULL,建议使用 0,1,true,false 这样语义较为清晰的短值或短字符作为替代。
  • 被频繁查询的字段 :我们创建索引的字段应该是查询操作非常频繁的字段。
  • 被作为条件查询的字段 :被作为 WHERE 条件查询的字段,应该被考虑建立索引。
  • 频繁需要排序的字段 :索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间。
  • 被经常频繁用于连接的字段 :经常用于连接的字段可能是一些外键列,对于外键列并不一定要建立外键,只是说该列涉及到表与表的关系。对于频繁被连接查询的字段,可以考虑建立索引,提高多表连接查询的效率。

被频繁更新的字段应该慎重建立索引

虽然索引能带来查询上的效率,但是维护索引的成本也是不小的。 如果一个字段不被经常查询,反而被经常修改,那么就更不应该在这种字段上建立索引了。

尽可能的考虑建立联合索引而不是单列索引

因为索引是需要占用磁盘空间的,可以简单理解为每个索引都对应着一颗 B+树。如果一个表的字段过多,索引过多,那么当这个表的数据达到一个体量后,索引占用的空间也是很多的,且修改索引时,耗费的时间也是较多的。如果是联合索引,多个字段在一个索引上,那么将会节约很大磁盘空间,且修改数据的操作效率也会提升。

注意避免冗余索引

冗余索引指的是索引的功能相同,能够命中索引(a, b)就肯定能命中索引(a) ,那么索引(a)就是冗余索引。如(name,city )和(name )这两个索引就是冗余索引,能够命中前者的查询肯定是能够命中后者的 在大多数情况下,都应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引。

考虑在字符串类型的字段上使用前缀索引代替普通索引

前缀索引仅限于字符串类型,较普通索引会占用更小的空间,所以可以考虑使用前缀索引带替普通索引。

避免索引失效

索引失效也是慢查询的主要原因之一,常见的导致索引失效的情况有下面这些:

  • 使用 SELECT * 进行查询;
  • 创建了组合索引,但查询条件未准守最左匹配原则;
  • 在索引列上进行计算、函数、类型转换等操作;
  • 以 % 开头的 LIKE 查询比如 like '%abc';;
  • 查询条件中使用 or,且 or 的前后条件中有一个列没有索引,涉及的索引都不会被使用到;
  • 发生隐式转换open in new window;
  • ......

删除长期未使用的索引

删除长期未使用的索引,不用的索引的存在会造成不必要的性能损耗 MySQL 5.7 可以通过查询 sys 库的 schema_unused_indexes 视图来查询哪些索引从未被使用