1. 概述
索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(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找算法,这种数据结构就是索引。
1.1. 特点
优点:
- 提高数据检索的效率,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:
- 索引是一种数据结构,占用空间的,增加维护成本。
- 降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时,效率降低。
1.2. 语法
//创建索引 CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name ( index_col_name,... ) ; //查看索引 SHOW INDEX FROM table_name ; //删除索引 DROP INDEX index_name ON table_name ; //示例 create index index_dish_name on dish(name); //创建联合索引 create index index_dish_name_price on dish(name,price); show index from dish; drop index index_dish_name_price on dish;
2. 结构
2.1. 概述
MySQL的索引是在存储引擎层实现的,常见的索引结构主要包含以下几种,重点关注B+Tree。
索引结构 |
描述 |
B+Tree索引 |
最常见的索引类型,大部分引擎都支持 B+ 树索引 |
Hash索引 |
底层数据结构是用哈希表实现的, 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 |
不同的存储引擎对于索引结构的支持情况。
索引 |
InnoDB |
MyISAM |
Memory |
B+tree索引 |
Y |
Y |
Y |
Hash 索引 |
N |
N |
Y |
R-tree 索引 |
N |
Y |
N |
Full-text |
Y |
Y |
N |
(其中Full-text在5.6版本之后,InnoDB才支持)
2.2. B-Tree
B-Tree,B树是一种多叉路衡查找树,多叉即每个节点有多个分支,每个节点储存索引和数据。其中五阶树最多有四个key,五个指针。
- 5阶的B树,每一个节点最多存储4个key,对应5个指针。
- 一旦节点存储的key数量到达5,就会裂变,中间元素向上分裂。
- 在B树中,非叶子节点和叶子节点都会存放数据。
(B-Tree演示网站:B-Tree Visualization)
2.3. B+Tree
B+Tree是B-Tree的变种
- 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。
- 非叶子节点仅仅起到索引数据作用,具体的数据都是在叶子节点存放的。
2.4. MySQL的B+Tree
MySQL的默认引擎为InnoDB,结构为优化的B+Tree。如何优化呢?在每个叶子节点又增加了一个指向相邻叶子节点的指针,形成了双向循环列表
2.4.1. 为什么MySQL要选择B+Tree作为索引结构?
- 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Hash索引,B+tree支持范围匹配及排序操作;
2.4.2. B+Tree能保存多少数据呢?
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,主键即使为bigint,占用字节数为8。 当高度为2: n*8+(n+1)*6=16*1024,算出n约为1170 1171*16=18736 当高度为3: 1171*1171*16=21939856
高度为2,可以理解为2页,每页字节大小为16*1024;指针页通过公式计算,可以算出最大可以存储约1170个key,即1171指针;数据页存储行数据,可以存储16行。
当索引高度为2时,存储的行数据为18000多行数据;当索引高度为3时,存储的行数据接近2200w行数据;
2.5. 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。
一些局限性:
- 只能用于对等比较,不支持范围查询
- 无法利用索引完成排序操作
3. 分类
3.1. MySQL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 |
主要关注就是主键索引,一般情况下唯一的,自增的,非空的。
3.2. InnoDB索引分类
分类 |
含义 |
特点 |
聚簇索引 (Clustered Index) |
将数据存储与索引放到了一块,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 |
聚簇索引选取规则:
- 如果存在主键,主键索引就是聚簇索引。
- 如果不存在主键,将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚簇索引。
- 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作为隐藏的聚簇索引。
3.3. 其他索引概念
聚簇索引也叫聚集索引;二级索引又叫非聚簇索引,辅助索引。
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。
覆盖索引:当查询二级索引返回的值已满足需求,不需回表查询(覆盖了聚集索引)。
联合索引:一个索引包含多个列。
前缀索引:当索引类型为字符串时,可取字符串的一部分前缀建立索引,查询效果基本一致,也达到节约索引空间,提高查询效率。
4. 索引建立原则
- 针对经常需要查询(status),数据量较大,查询慢(慢查询日志)的表建立索引。
- 针对于常作为查询条件(where),分组(group by),排序(order by)的操作字段建立索引。
- 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。
- 尽量选择非空列作为索引,在创建表时采取NOT NULL约束。
- 尽量使用联合索引,查询时,联合索引很多时候可以覆盖索引,避免回表,提高查询效率。
- 如果是字符串类型的字段,字段的长度较长,可以针对于字段的特点,建立前缀索引。
- 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也就越大,会影响增删改的效率。
5. SQL性能分析
5.1. 访问频次status
MySQL 客户端连接成功后,通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令,可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次:
-- session 是查看当前会话 ; -- global 是查询全局数据 ; Com后面是七个下划线 SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';
5.2. 慢查询日志slow_query_log
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。
windows/linux
//查询慢日志的值 show variables like '%slow%'; show variables like 'slow_query_log'; //开启慢日志 set global slow_query_log = on; //设置慢日志阈值时间 set global long_query_time = 2; //慢日志地址 D:\Software\MySQL\mysql-8.0.31-winx64\data\xxx-slow.log
docker
//进入容器内部 docker exec -it mysql bash //登录用户 mysql -uroot -proot //执行查看慢日志 show variables like 'slow_query_log'; //查看慢日志中信息 cd /root/mysql/data cat xxx-slow.log //或找到mysql的数据卷挂载点,用系统编辑器打开 docker volume inspect mysql
5.3. 资源使用profiling
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:
//查看系统变量@@have_profiling,它的值取决于 MySQL 是否启用了查询性能分析 select @@have_profiling; //查看Mysql系统变量@@profiling,它的值用于确定当前会话是否启用了查询性能分析 select @@profiling; //开启profiling set profiling = 1; //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 16[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;
(数据来源教程截图)
5.4. 执行流程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。
一般通过key_len判断SQL语句是否走索引,从而避免索引失效,进行SQL优化
//直接在select语句之前加上关键字 explain / desc explain select * from dish where id = 10;
Explain 执行计划中各个字段的含义:
字段 |
含义 |
id |
select查询的序列号,表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序(id相同,执行顺序从上到下;id不同,值越大,越先执行)。 |
select_type |
表示 SELECT 的类型,常见的取值有 SIMPLE(简单表,即不使用表连接或者子查询)、PRIMARY(主查询,即外层的查询)、UNION(UNION 中的第二个或者后面的查询语句)、SUBQUERY(SELECT/WHERE之后包含了子查询)等 |
type |
表示连接类型,性能由好到差的连接类型为NULL、system、const、eq_ref、ref、range、 index、all 。 |
possible_key |
显示可能应用在这张表上的索引,一个或多个。 |
key |
实际使用的索引,如果为NULL,则没有使用索引。 |
key_len |
表示索引中使用的字节数, 该值为索引字段最大可能长度,并非实际使用长度,在不损失精确性的前提下, 长度越短越好 。 |
rows |
MySQL认为必须要执行查询的行数,在innodb引擎的表中,是一个估计值,可能并不总是准确的。 |
filtered |
表示返回结果的行数占需读取行数的百分比, filtered 的值越大越好。 |
技术分享 | EXPLAIN 执行计划详解(2)--Extra
6. 索引失效
索引本质上还是一个提高搜索效率的工具,如何正确使用工具?可以从索引失效的场景出发,避免这些场景的出现,从而正确使用索引。索引失效情况分为以下几种:
6.1. 最左前缀法则
最左前缀法则指的是建立联合索引,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,索引将会部分失效(后面的字段索引失效)。
通俗说,使用联合索引查询时,三列索引并排,where条件只使用第一列和第三列作为查询条件,那么第三列索引会失效。
举例:建立联合索引是采取三个字段,顺序为name,age,height
查询语句为select * from tb_student where name = "xiaoming" and height = 170 and age = 15;
此时并不会产生索引失效
6.2. 范围查询
联合索引中,出现>或<范围查询,范围查询右侧的列索引失效。
在业务允许的情况下,尽可能的使用 >= 或 <= 这类的范围查询。
6.3. 列运算
对索引列进行函数运算
//索引失效 explain select * from tb_user where substring(phone,10,2) = '15';
6.4. 字符串不加引号
字符串类型字段使用时,不加引号,索引将失效。
//索引有效 explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0'; //索引失效 explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = 0;
6.5. 模糊查询
模糊查询匹配头部会索引失效,匹配尾部不会。
//索引有效 explain select * from tb_user where profession like '软件%'; //索引失效 explain select * from tb_user where profession like '%工程'; //索引失效 explain select * from tb_user where profession like '%工%';
6.6. or连接条件
用or连接的两个查询字段,需要左右都有索引才会生效。
//索引失效 explain select * from tb_user where id = 10 or age = 23; //索引失效 explain select * from tb_user where phone = '17799990017' or age = 23; //由于age没有索引,所以即使id、phone有索引,索引也会失效。 //所以需要针对于age也要建立索引。
6.7. 数据分布影响
MySQL评估使用全表查询比索引快,那么索引失效。