mysql索引(覆盖索引,联合索引,索引下推)

什么是索引？

当我们使用汉语字典查找某个字时，我们会先通过拼音目录查到那个字所在的页码，然后直接翻到字典的那一页，找到我们要查的字，通过拼音目录查找比我们拿起字典从头一页一页翻找要快的多，数据库索引也一样，索引就像书的目录，通过索引能极大提高数据查询的效率。

索引的实现方式

在数据库中，常见的索引实现方式有哈希表、有序数组、搜索树

哈希表

哈希表是通过键值对（key-value）存储数据的索引实现方式，可以将哈希表想象成是一个数组，将索引通过哈希函数计算得到该行数据在数组中的位置，然后将数据存到数组中，容易发现一个问题，如果两个索引通过哈希函数计算后得到的数组位置相同要怎么办？在这里，数组的每个value都是一个链表，链表上的每个元素都是一个数据，新数据直接添加到链表尾部。

所以数据库查询过程为：索引通过哈希函数计算数据所在位置--> 遍历指定位置的链表，找到满足条件的数据。
要注意的是，链表上的数据元素不是有序的，每次有新数据加入时，新数据时直接添加到链表尾部，这样做的好处是添加数据时很方便。

哈希表不擅长进行区间查询，一般都用于等值查询：

• 1、两个相邻索引通过hash函数后计算得到的数组位置不一定还保持相邻
•  2、链表上的数据是无序的

有序数组：

顾名思义，有序数组是按索引大小将数据保存在一个数组上，因为该数组是有序的，可以通过二分法很容易查到位置，找到第一个位置后，通过向左/向右遍历很容易得到所求区间的数据。因此，无论是等值查询还是区间查询，效率都极高。但缺陷也是显而易见的，当向数组中间n位置插入一条数据时，需将n后面的数据全部往后移动，所以，这种索引一般用于静态存储引擎。

搜索树：

• 二叉搜索树：一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树： 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值； 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值； 二叉搜索树的左、右子树也分别为二叉搜索树。
• 平衡二叉树：平衡二叉树是在二叉搜索树的基础上引入的，指的是结点的左子树和右子树的深度差不超过1.
• 多叉树：每个结点可以有多个子结点，子节点的大小从左到右依次递增。

当使用平衡二叉实现索引时，结构如下图：

从图中可发现，每次查询最多需要访问4个节点必能得到所要数据。例如查询user2时，查询过程为：userA-->userC-->userF-->user2。
所以查询速度很高，同时，因为搜索树的特性（左子树小于右子树），区间查询也很方便。

如果搜索树存于内存中，与多叉树相比，二叉树的搜索速率是最高的，但实际上数据库使用的是n叉树而不是二叉树。

• 1、索引不仅存于内存，还是写到磁盘上
• 2、搜索树上的每个结点在磁盘上表现为一个数据块
• 3、多叉树每个结点下可以有多个子节点，所以存储相同数据量时多叉树的树高比二叉树小，查询一个数据需要访问的结点数更少，即查询过程访问更少的数据块。查询速度较高。

innodb的索引模型

innodb使用B+树作为索引结构。
在B+树中，我们将节点分为叶子结点和非叶子结点，非叶子结点上保存的是索引，而且一个节点可以保存多个索引；数据全部存于叶子结点上,根据叶子结点的内容不同，innodb索引分为主键索引和非主键索引。非主键索引也称为二级索引。
主键索引的叶子结点中保存的数据为整行数据，而非主键索引叶子节点保存的是主键的值。

非主键索引图;

通过主键索引查询数据时，我们只需查找主键索引树便可以获取数据；通过非主键索引查询数据时，我们先通过非主键索引树查找到主键值，然后再在主键索引树搜索一次，这个过程称为回表，也就是说非主键索引查询会比主键查询多搜索一棵树。所以我们应尽可能使用主键查询。

索引维护

添加新行时，将会在索引表上添加一条记录，如果是索引递增插入时，数据都是追加在当前最大索引之后，不会对树中其他数据造成影响；如果新加入的数据的索引值位于节点的中间，需要挪动部分节点的位置，从而保持索引树的有序性。
而且，相邻多个节点是存储在同一个数据页上的，此时，如果是在已经存储满状态的数据页中插入节点，会申请新的数据页，将部分数据挪动到新的数据页，这个过程称为页分裂，页分裂除了会影响性能，还会降低磁盘空间利用率。不规则数据插入时,会造成频繁的页分裂。

当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并

所以，一般情况下会采用递增主键，使新数据递增插入。

使用业务逻辑字段做主键有什么优缺点？

• 1、业务逻辑字段不容易保证索引树结点有序插入，这样写入成本较高。
• 2、innodb默认使用整数类型作为主键，主键长度较小，二级索引的叶子结点中保存的是主键值，主键长度越小，二级索引的叶子结点占用空间也就越小。
• 3、当然，使用业务逻辑字段做主键也有好处，可以避免回表，每次只需扫描一次主键索引树即可

综上，从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择,当业务场景有且只有一个索引，而且该索引为唯一索引时，此时更适合使用业务逻辑字段作为主键。

因为数据修改/删除、页分裂等原因，会导致数据页空间利用率降低，此时，可以考虑重建索引，将数据按顺序插入，提高磁盘空间利用率。但重建主键索引和普通索引会有不同影响，重建普通索引，可以达到提高空间利用率的目的，且不会对其他索引造成影响，但如果重建主键索引就不合理了，会影响所有普通索引，性能影响较大，而且无论是新建/删除主键，都会重建整张表。这时我们可以使用alter table T engine=InnoDB这个语句代替。

查看索引利用率

查看perfORMance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage表

覆盖索引

Mysql的innodb引擎通过搜索树方式实现索引，索引类型分为主键索引和二级索引（非主键索引），主键索引树中，叶子结点保存着主键即对应行的全部数据；而二级索引树中，叶子结点保存着索引值和主键值，当使用二级索引进行查询时，需要进行回表操作。假如我们现在有如下表结构

CREATE TABLE `user_table` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(255) NOT NULL,
  `passWord` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) unsigned Not NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  key (`username`)
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8

执行语句(A) select id from user_table where username = 'lzs'时，因为username索引树的叶子结点上保存有username和id的值，所以通过username索引树查找到id后，我们就已经得到所需的数据了，这时候就不需要再去主键索引上继续查找了。
执行语句(B) select password from user_table where username = 'lzs'时，

流程如下:

• 1、username索引树上找到username=lzs对应的主键id
• 2、通过回表在主键索引树上找到满足条件的数据

由上面可知，当sql语句的所求查询字段（select列）和查询条件字段（where子句）全都包含在一个索引中，可以直接使用索引查询而不需要回表。这就是覆盖索引，通过使用覆盖索引，可以减少搜索树的次数，是常用的性能优化手段。
例如上面的语句B是一个高频查询的语句，我们可以建立(username,password)的联合索引，这样，查询的时候就不需要再去回表操作了，可以提高查询效率。当然，添加索引是有维护代价的，所以添加时也要权衡一下。

联合索引

mysql的b+树索引遵循“最左前缀”原则，继续以上面的例子来说明，为了提高语句B的执行速度，我们添加了一个联合索引（username,password）,特别注意这个联合索引的顺序，如果我们颠倒下顺序改成（password,username),这样查询能使用这个索引吗？答案是不能的！这是最左前缀的第一层含义：联合索引的多个字段中，只有当查询条件为联合索引的一个字段时，查询才能使用该索引。

现在，假设我们有一下三种查询情景：

• 1、查出用户名的第一个字是“张”开头的人的密码。即查询条件子句为"where username like '张%'"
• 2、查处用户名中含有“张”字的人的密码。即查询条件子句为"where username like '%张%'"
• 3、查出用户名以“张”字结尾的人的密码。即查询条件子句为"where username like '%张'"

以上三种情况下，只有第1种能够使用（username,password）联合索引来加快查询速度。这就是最左前缀的第二层含义：索引可以用于查询条件字段为索引字段，根据字段值最左若干个字符进行的模糊查询。

维护索引需要代价，所以有时候我们可以利用“最左前缀”原则减少索引数量，上面的（username,password）索引，也可用于根据username查询age的情况。当然，使用这个索引去查询age的时候是需要进行回表的，当这个需求（根据username查询age）也是高频请求时，我们可以创建（username,password,age）联合索引，这样，我们需要维护的索引数量不变。

创建索引时，我们也要考虑空间代价，使用较少的空间来创建索引
假设我们现在不需要通过username查询password了，相反，经常需要通过username查询age或通过age查询username,这时候，删掉（username,password）索引后，我们需要创建新的索引，我们有两种选择

• 1、（username,age）联合索引+age字段索引
• 2、（age,username）联合索引+username单字段索引

一般来说，username字段比age字段大的多，所以，我们应选择第一种，索引占用空间较小。

索引下推

对于user_table表，我们现在有（username,age）联合索引
如果现在有一个需求，查出名称中以“张”开头且年龄小于等于10的用户信息，语句C如下："select * from user_table where username like '张%' and age > 10".
语句C有两种执行可能：
1、根据（username,age）联合索引查询所有满足名称以“张”开头的索引，然后回表查询出相应的全行数据，然后再筛选出满足年龄小于等于10的用户数据。

过程如下图:

2、根据（username,age）联合索引查询所有满足名称以“张”开头的索引，然后直接再筛选出年龄小于等于10的索引，之后再回表查询全行数据。

过程如下图:

明显的，第二种方式需要回表查询的全行数据比较少，这就是mysql的索引下推。mysql默认启用索引下推，我们也可以通过修改系统变量optimizer_switch的index_condition_pushdown标志来控制

SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off';

注意点：

1、innodb引擎的表，索引下推只能用于二级索引。

就像之前提到的，innodb的主键索引树叶子结点上保存的是全行数据，所以这个时候索引下推并不会起到减少查询全行数据的效果。

2、索引下推一般可用于所求查询字段（select列）不是/不全是联合索引的字段，查询条件为多条件查询且查询条件子句（where/order by）字段全是联合索引。

假设表t有联合索引（a,b）,下面语句可以使用索引下推提高效率
select * from t where a > 2 and b > 10;

到此这篇关于mysql索引(覆盖索引,联合索引,索引下推)的文章就介绍到这了,更多相关mysql索引内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！