MySQL索引篇

Mysql索引

一、怎么知道一条sql语句有没有使用索引？

通过explain关键字查看这条语句的执行计划

1. key：实际使用的索引，如果为NULL，则表示没有使用索引
2. type：显示查询使用了何种类型，从好到坏，依次为：
   • system：表中只有一行数据
   • const：单表中最多只有一条匹配行，比如说根据主键或者说唯一索引进行查询
   • eq-ref：使用唯一索引，比如说在联表查询中使用主键或者唯一索引作为关联条件
   • ref：使用非唯一索引或者唯一索引前缀扫描
   • range：索引范围扫描
   • index：全索引扫描
   • all：全表扫描
3. possible_key：能使用那个索引在表中找到该行
4. rows：大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数

二、如何排查慢查询

通过慢查询日志，long_query_time，默认是10s，超过这个值，会放入一个慢查询日志中，日志会记录这条sql语句，以及其执行时间等记录，再通过explain进行优化。

通过mybatis-Plus的一个内置性能分析插件：可输出SQL语句及其执行时间，能快速揪出慢查询。

三、索引失效以及为什么失效

• 当我们使用左或者左右模糊匹配的时候，也就是 like %xx 或者 like %xx%这两种方式都会造成索引失效；因为索引是通过前缀进行构建的。
• 当我们在查询条件中对索引列使用函数，就会导致索引失效。因为mysql没有对使用了函数后的索引列创建索引。
• 当我们在查询条件中对索引列进行表达式计算，也是无法走索引的。同上。
• MySQL 在遇到字符串和数字比较的时候，会自动把字符串转为数字，然后再进行比较。如果字符串是索引列，而条件语句中的输入参数是数字的话，那么索引列会发生隐式类型转换，由于隐式类型转换是通过 CAST 函数实现的，等同于对索引列使用了函数，所以就会导致索引失效。
• 联合索引要能正确使用需要遵循最左匹配原则，也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配，否则就会导致索引失效。
• 在 WHERE 子句中，如果在 OR 前的条件列是索引列，而在 OR 后的条件列不是索引列，那么索引会失效。

四、索引为什么能提高查询性能

MySQL 的数据是持久化的，意味着数据（索引+记录）是保存到磁盘上的，因为这样即使设备断电了，数据也不会丢失。

数据存储在磁盘（ SSD 跟 CPU 性能也不在一个量级），而磁盘处理数据很慢；提高磁盘性能主要通过减少 I/O 次数，以及单次 I/O 有效数据量；

• 索引通过多阶（一个节点保存多个数据，指向多个子节点）使树的结构更矮胖，从而减少 I/O 次数；
• 索引通过 B+ 树，把业务数据与索引数据分离，来提高单次 I/O 有效数据量，从而减少 I/O 次数；
• 索引通过树数据的有序和「二分查找」（多阶树可以假设为多分查找），大大缩小查询范围；
• 索引针对的是单个字段或部分字段，数据量本身比一条记录的数据量要少的多，这样即使通过扫描的方式查询索引也比扫描数据库表本身快的多；

五、为何选择B+树而不是B树

但是 MySQL 默认的存储引擎 InnoDB 采用的是 B+ 作为索引的数据结构，原因有：

• B+ 树的非叶子节点不存放实际的记录数据，仅存放索引，因此数据量相同的情况下，相比存储即存索引又存记录的 B 树，B+树的非叶子节点可以存放更多的索引，因此 B+ 树可以比 B 树更「矮胖」，查询底层节点的磁盘 I/O次数会更少。
• B+ 树有大量的冗余节点（所有非叶子节点都是冗余索引），这些冗余索引让 B+ 树在插入、删除的效率都更高，比如删除根节点的时候，不会像 B 树那样会发生复杂的树的变化；
• B+ 树叶子节点之间用链表连接了起来，有利于范围查询，而 B 树要实现范围查询，因此只能通过树的遍历来完成范围查询，这会涉及多个节点的磁盘 I/O 操作，范围查询效率不如 B+ 树。

六、索引分类

我们可以按照四个角度来分类索引。

• 按「数据结构」分类：B+tree索引、Hash索引、Full-text索引。
• 按「物理存储」分类：聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。
• 按「字段特性」分类：主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引。
• 按「字段个数」分类：单列索引、联合索引。

InnoDB 是在 MySQL 5.5 之后成为默认的 MySQL 存储引擎，B+Tree 索引类型也是 MySQL 存储引擎采用最多的索引类型。

在创建表时，InnoDB 存储引擎会根据不同的场景选择不同的列作为索引：

• 如果有主键，默认会使用主键作为聚簇索引的索引键（key）；
• 如果没有主键，就选择第一个不包含 NULL 值的唯一列作为聚簇索引的索引键（key）；
• 在上面两个都没有的情况下，InnoDB 将自动生成一个隐式自增 id 列作为聚簇索引的索引键（key）；

其它索引都属于辅助索引（Secondary Index），也被称为二级索引或非聚簇索引。创建的主键索引和二级索引默认使用的是 B+Tree 索引。

从物理存储的角度来看，索引分为聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。

区别：

• 主键索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户记录都存放在主键索引的 B+Tree 的叶子节点里；
• 二级索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据。

所以，在查询时使用了二级索引，如果查询的数据能在二级索引里查询的到，那么就不需要回表，这个过程就是覆盖索引。如果查询的数据不在二级索引里，就会先检索二级索引，找到对应的叶子节点，获取到主键值后，然后再检索主键索引，就能查询到数据了，这个过程就是回表。

七、什么时候创建以及什么时候不需要索引

索引最大的好处是提高查询速度，但是索引也是有缺点的，比如：

• 需要占用物理空间，数量越大，占用空间越大；
• 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增大；
• 会降低表的增删改的效率，因为每次增删改索引，都需要进行动态维护。

什么时候适用索引？

• 字段有唯一性限制的，比如商品编码；
• 经常用于 WHERE 查询条件的字段；
• 经常用于 GROUP BY 和 ORDER BY 的字段；

什么时候不需要创建索引？

• WHERE 条件，GROUP BY，ORDER BY 里用不到的字段，索引的价值是快速定位，如果起不到定位的字段通常是不需要创建索引的。
• 字段中存在大量重复数据，不需要创建索引，比如性别字段，只有男女。
• 表数据太少的时候，不需要创建索引；
• 经常更新的字段不用创建索引，比如电商项目的用户余额，因为索引字段频繁修改，那就意味着需要频繁的重建索引；

八、索引优化

这里说一下几种常见优化索引的方法：

• 前缀索引优化；
• 覆盖索引优化；
• 主键索引最好是自增的；
• 防止索引失效；

前缀索引优化

前缀索引顾名思义就是使用某个字段中字符串的前几个字符建立索引，那我们为什么需要使用前缀来建立索引呢？

使用前缀索引是为了减小索引字段大小，可以增加一个索引页中存储的索引值，有效提高索引的查询速度。在一些大字符串的字段作为索引时，使用前缀索引可以帮助我们减小索引项的大小。

不过，前缀索引有一定的局限性，例如：

• order by 就无法使用前缀索引；
• 无法把前缀索引用作覆盖索引；

覆盖索引优化

覆盖索引是指 SQL 中 query 的所有字段，在索引 B+Tree 的叶子节点上都能找得到的那些索引，从二级索引中查询得到记录，而不需要通过聚簇索引查询获得，可以避免回表的操作。

假设我们只需要查询商品的名称、价格，有什么方式可以避免回表呢？

我们可以建立一个联合索引，即「商品ID、名称、价格」作为一个联合索引。如果索引中存在这些数据，查询将不会再次检索主键索引，从而避免回表。

所以，使用覆盖索引的好处就是，不需要查询出包含整行记录的所有信息，也就减少了大量的 I/O 操作。

主键索引最好是自增的

我们在建表的时候，都会默认将主键索引设置为自增的，具体为什么要这样做呢？又什么好处？

InnoDB 创建主键索引默认为聚簇索引，数据被存放在了 B+Tree 的叶子节点上。也就是说，同一个叶子节点内的各个数据是按主键顺序存放的，因此，每当有一条新的数据插入时，数据库会根据主键将其插入到对应的叶子节点中。

如果我们使用自增主键，那么每次插入的新数据就会按顺序添加到当前索引节点的位置，不需要移动已有的数据，当页面写满，就会自动开辟一个新页面。因为不需要重新移动数据，因此这种插入数据的方法效率非常高。

如果我们使用非自增主键，由于每次插入主键的索引值都是随机的，因此每次插入新的数据时，就可能会插入到现有数据页中间的某个位置，这将不得不移动其它数据来满足新数据的插入，甚至需要从一个页面复制数据到另外一个页面，我们通常将这种情况称为页分裂。页分裂还有可能会造成大量的内存碎片，导致索引结构不紧凑，从而影响查询效率。

防止索引失效

用上了索引并不意味着查询的时候会使用到索引，所以我们心里要清楚有哪些情况会导致索引失效，从而避免写出索引失效的查询语句，否则这样的查询效率是很低的。实际过程中，可能会出现其他的索引失效场景，这时我们就需要查看执行计划，通过执行计划显示的数据判断查询语句是否使用了索引。

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