Mysql 索引

钝悟...大约 23 分钟

Mysql 索引

索引是提高 MySQL 查询性能的一个重要途径，但过多的索引可能会导致过高的磁盘使用率以及过高的内存占用，从而影响应用程序的整体性能。应当尽量避免事后才想起添加索引，因为事后可能需要监控大量的 SQL 才能定位到问题所在，而且添加索引的时间肯定是远大于初始添加索引所需要的时间，可见索引的添加也是非常有技术含量的。
接下来将向你展示一系列创建高性能索引的策略，以及每条策略其背后的工作原理。但在此之前，先了解与索引相关的一些算法和数据结构，将有助于更好的理解后文的内容。

索引简介

“索引”是数据库为了提高查找效率的一种数据结构。

日常生活中，我们可以通过检索目录，来快速定位书本中的内容。索引和数据表，就好比目录和书，想要高效查询数据表，索引至关重要。在数据量小且负载较低时，不恰当的索引对于性能的影响可能还不明显；但随着数据量逐渐增大，性能则会急剧下降。因此，设置合理的索引是数据库查询性能优化的最有效手段。

索引的优缺点

B 树是最常见的索引，按照顺序存储数据，所以 Mysql 可以用来做 ORDER BY 和 GROUP BY 操作。因为数据是有序的，所以 B 树也就会将相关的列值都存储在一起。最后，因为索引中存储了实际的列值，所以某些查询只使用索引就能够完成全部查询。

✔️️️️ 索引的优点：

索引大大减少了服务器需要扫描的数据量，从而加快检索速度。
索引可以帮助服务器避免排序和临时表。
索引可以将随机 I/O 变为顺序 I/O。
支持行级锁的数据库，如 InnoDB 会在访问行的时候加锁。使用索引可以减少访问的行数，从而减少锁的竞争，提高并发。
唯一索引可以确保每一行数据的唯一性，通过使用索引，可以在查询的过程中使用优化隐藏器，提高系统的性能。

❌ 索引的缺点：

创建和维护索引要耗费时间，这会随着数据量的增加而增加。
索引需要占用额外的物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立组合索引那么需要的空间就会更大。
写操作（INSERT/UPDATE/DELETE）时很可能需要更新索引，导致数据库的写操作性能降低。

何时使用索引

✔️️️️ 什么情况适用索引？

字段的数值有唯一性的限制，如用户名。
频繁作为 WHERE 条件或 JOIN 条件的字段，尤其在数据表大的情况下
频繁用于 GROUP BY 或 ORDER BY 的字段。将该字段作为索引，查询时就无需再排序了，因为 B+ 树
DISTINCT 字段需要创建索引。

❌ 什么情况不适用索引？

频繁写操作（ INSERT/UPDATE/DELETE ），也就意味着需要更新索引。
很少作为 WHERE 条件或 JOIN 条件的字段，也就意味着索引会经常无法命中，没有意义，还增加空间开销。
非常小的表，对于非常小的表，大部分情况下简单的全表扫描更高效。
特大型的表，建立和使用索引的代价将随之增长。可以考虑使用分区技术或 Nosql。

索引的数据结构

在 Mysql 中，索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的，所以，并没有统一的索引标准。不同存储引擎的索引的数据结构也不相同。下面是 Mysql 常用存储引擎对一些主要索引数据结构的支持：

索引数据结构/存储引擎	InnoDB 引擎	MyISAM 引擎	Memory 引擎
B+Tree 索引	✔️️️️️	✔️️️️️	✔️️️️️
Hash 索引	❌	❌	✔️️️️️
Full Text 索引	✔️️️️️	✔️️️️️	❌

下面，我们将逐一探讨各种可能作为索引的数据结构，了解其特性、利弊、应用场景。相信通过这样的对比，可以让读者更加明确 Mysql 中为什么选择某些数据结构作为索引，而放弃了另外一些数据结构，依据是什么。

有序数组

“数组”用连续的内存空间来存储数据，并且支持随机访问。

有序数组可以使用二分查找法，其时间复杂度为 O(log n)，无论是等值查询还是范围查询，都非常高效。

但有序数组有两个重要限制：

数组的空间大小固定，如果要扩容只能采用复制数组的方式，比较低效。
插入、删除操作开销较大，时间复杂度为 O(n) （要保证数组有序）。

这意味着，如果直接使用有序数组作为索引，为了保证数组有序，其更新操作代价高昂。正因为如此，几乎没有数据库会采用有序数组作为索引。

哈希索引

哈希表是一种以键 - 值（key-value）对形式存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即 key，就可以找到其对应的值即 Value。

“哈希表”使用哈希函数组织数据，以支持快速插入和搜索的数据结构。哈希表的本质是一个数组，其思路是：使用哈希函数将 Key 转换为数组下标，利用数组的随机访问特性，使得我们能在 O(1) 的时间代价内完成检索。

有两种不同类型的哈希表：哈希集合 和 哈希映射。

哈希集合是集合数据结构的实现之一，用于存储非重复值。
哈希映射是映射数据结构的实现之一，用于存储键值对。

哈希索引基于哈希表实现，只适用于等值查询。对于每一行数据，哈希索引都会将所有的索引列计算一个哈希码（hashcode），哈希码是一个较小的值。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。

在 Mysql 中，只有 Memory 存储引擎显示支持哈希索引。

✔️️️️️ 哈希索引的优点：

因为索引数据结构紧凑，所以查询速度非常快。

❌ 哈希索引的缺点：

只支持等值比较查询 - 包括 =、IN()、<=>。
- 不支持范围查询，如 WHERE price > 100。
- 不支持模糊查询，如 % 开头。
无法用于排序 - 因为 Hash 索引指向的数据是无序的，因此无法起到排序优化的作用。
不支持联合索引的最左侧原则 - 对于联合索引来说，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是将索引键合并后再一起计算 Hash 值，所以不会针对每个索引单独计算 Hash 值。因此如果用到联合索引的一个或者几个索引时，联合索引无法被利用。例如：在数据列 (A,B) 上建立哈希索引，如果查询只有数据列 A，无法使用该索引。
不能用索引中的值来避免读取行 - 因为哈希索引只包含哈希值和行指针，不存储字段，所以不能使用索引中的值来避免读取行。不过，访问内存中的行的速度很快，所以大部分情况下这一点对性能影响不大。
哈希索引有可能出现哈希冲突
- 出现哈希冲突时，必须遍历链表中所有的行指针，逐行比较，直到找到符合条件的行。
- 如果哈希冲突多的话，维护索引的代价会很高。

提示：因为种种限制，所以哈希索引只适用于特定的场合。而一旦使用哈希索引，则它带来的性能提升会非常显著。

B+ 树索引

通常我们所说的索引是指 B-Tree 索引，它是目前关系型数据库中查找数据最为常用和有效的索引，大多数存储引擎都支持这种索引。使用 B-Tree 这个术语，是因为 MySQL 在CREATE TABLE或其它语句中使用了这个关键字，但实际上不同的存储引擎可能使用不同的数据结构，比如 InnoDB 就是使用的 B+Tree。

B+Tree 中的 B 是指balance，意为平衡。需要注意的是，B+树索引并不能找到一个给定键值的具体行，它找到的只是被查找数据行所在的页，接着数据库会把页读入到内存，再在内存中进行查找，最后得到要查找的数据。

二叉搜索树

二叉搜索树的特点是：每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子。其查询时间复杂度是 $$O(log(N))$$。

当然为了维持 $$O(log(N))$$ 的查询复杂度，你就需要保持这棵树是平衡二叉树。为了做这个保证，更新的时间复杂度也是 $$O(log(N))$$。

随着数据库中数据的增加，索引本身大小随之增加，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘 I/O 消耗，相对于内存存取，I/O 存取的消耗要高几个数量级。可以想象一下一棵几百万节点的二叉树的深度是多少？如果将这么大深度的一颗二叉树放磁盘上，每读取一个节点，需要一次磁盘的 I/O 读取，整个查找的耗时显然是不能够接受的。那么如何减少查找过程中的 I/O 存取次数？

一种行之有效的解决方法是减少树的深度，将二叉树变为 N 叉树（多路搜索树），而 B+ 树就是一种多路搜索树。

B+ 树

B+ 树索引适用于全键值查找、键值范围查找和键前缀查找，其中键前缀查找只适用于最左前缀查找。

理解 B+Tree 时，只需要理解其最重要的两个特征即可：

第一，所有的关键字（可以理解为数据）都存储在叶子节点，非叶子节点并不存储真正的数据，所有记录节点都是按键值大小顺序存放在同一层叶子节点上。
其次，所有的叶子节点由指针连接。如下图为简化了的 B+Tree。

聚簇索引和非聚簇索引

根据叶子节点的内容，索引类型分为主键索引和非主键索引。

主键索引又被称为**“聚簇索引（clustered index）”，其叶子节点存的是整行数据**。
- 聚簇表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起，因为数据紧凑，所以访问快。
- 因为无法同时把数据行存放在两个不同的地方，所以一个表只能有一个聚簇索引。
- InnoDB 的聚簇索引实际是在同一个结构中保存了 B 树的索引和数据行。
非主键索引又被称为**“二级索引（secondary index）”，其叶子节点存的是主键的值**。数据存储在一个位置，索引存储在另一个位置，索引中包含指向数据存储位置的指针。可以有多个，小于 249 个。

聚簇索引和非聚簇索引的查询有什么区别

如果语句是 select * from T where ID=500，即聚簇索引查询方式，则只需要搜索主键（ID）索引树；
如果语句是 select * from T where k=5，即非聚簇索引查询方式，则需要先搜索 k 索引树，得到 ID 的值为 500，再到 ID 索引树搜索一次。这个过程称为回表。

也就是说，基于非聚簇索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。

显然，主键长度越小，非聚簇索引的叶子节点就越小，非聚簇索引占用的空间也就越小。

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）；

自增主键是指自增列上定义的主键，在建表语句中一般是这么定义的： NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT。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。有没有什么场景适合用业务字段直接做主键的呢？还是有的。比如，有些业务的场景需求是这样的：

只有一个索引；
该索引必须是唯一索引。

由于没有其他索引，所以也就不用考虑其他索引的叶子节点大小的问题。

这时候我们就要优先考虑上一段提到的“尽量使用主键查询”原则，直接将这个索引设置为主键，可以避免每次查询需要搜索两棵树。

全文索引

MyISAM 存储引擎支持全文索引，用于查找文本中的关键词，而不是直接比较是否相等。查找条件使用 MATCH AGAINST，而不是普通的 WHERE。

全文索引一般使用倒排索引实现，它记录着关键词到其所在文档的映射。

InnoDB 存储引擎在 MySQL 5.6.4 版本中也开始支持全文索引。

空间数据索引

MyISAM 存储引擎支持空间数据索引（R-Tree），可以用于地理数据存储。空间数据索引会从所有维度来索引数据，可以有效地使用任意维度来进行组合查询。

必须使用 GIS 相关的函数来维护数据。

索引的类型

主流的关系型数据库一般都支持以下索引类型：

主键索引（`PRIMARY`）

主键索引：一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一个表只能有一个主键（在 InnoDB 中本质上即聚簇索引），一般是在建表的时候同时创建主键索引。

CREATE TABLE `table` (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    ...
    PRIMARY KEY (`id`)
)

唯一索引（`UNIQUE`）

唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。

CREATE TABLE `table` (
    ...
    UNIQUE indexName (title(length))
)

普通索引（`INDEX`）

普通索引：最基本的索引，没有任何限制。

CREATE TABLE `table` (
    ...
    INDEX index_name (title(length))
)

全文索引（`FULLTEXT`）

全文索引：主要用来查找文本中的关键字，而不是直接与索引中的值相比较。

全文索引跟其它索引大不相同，它更像是一个搜索引擎，而不是简单的 WHERE 语句的参数匹配。全文索引配合 match against 操作使用，而不是一般的 WHERE 语句加 LIKE。它可以在 CREATE TABLE，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 char、varchar，text 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用 CREATE INDEX 创建全文索引，要比先为一张表建立全文索引然后再将数据写入的速度快很多。

CREATE TABLE `table` (
    `content` text CHARACTER NULL,
    ...
    FULLTEXT (content)
)

联合索引

组合索引：多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合。

CREATE TABLE `table` (
    ...
    INDEX index_name (title(length), title(length), ...)
)

索引优化策略

索引基本原则

索引不是越多越好，不要为所有列都创建索引。要考虑到索引的维护代价、空间占用和查询时回表的代价。索引一定是按需创建的，并且要尽可能确保足够轻量。一旦创建了多字段的联合索引，我们要考虑尽可能利用索引本身完成数据查询，减少回表的成本。
要尽量避免冗余和重复索引。
要考虑删除未使用的索引。
尽量的扩展索引，不要新建索引。

覆盖索引

覆盖索引是指：索引上的信息足够满足查询请求，不需要回表查询数据。

【示例】范围查询

create table T (
ID int primary key,
k int NOT NULL DEFAULT 0,
s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',
index k(k))
engine=InnoDB;

insert into T values(100,1, 'aa'),(200,2,'bb'),(300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg');

select * from T where k between 3 and 5

需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？

在 k 索引树上找到 k=3 的记录，取得 ID = 300；
再到 ID 索引树查到 ID=300 对应的 R3；
在 k 索引树取下一个值 k=5，取得 ID=500；
再回到 ID 索引树查到 ID=500 对应的 R4；
在 k 索引树取下一个值 k=6，不满足条件，循环结束。

在这个过程中，回到聚簇索引树搜索的过程，称为“回表”。可以看到，这个查询过程读了 k 索引树的 3 条记录（步骤 1、3 和 5），回表了两次（步骤 2 和 4）。

如果执行的语句是 select ID from T where k between 3 and 5，这时只需要查 ID 的值，而 ID 的值已经在 k 索引树上了，因此可以直接提供查询结果，不需要回表。索引包含所有需要查询的字段的值，称为覆盖索引。

由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。

最左前缀匹配原则

不只是索引的全部定义，只要满足最左前缀，就可以利用索引来加速检索。这里的最左前缀，可以是联合索引的最左 N 个字段，也可以是字符串索引的最左 M 个字符。

如果是联合索引，那么 key 也由多个列组成，同时，索引只能用于查找 key 是否存在（相等），遇到范围查询 (>、<、BETWEEN、LIKE) 就不能进一步匹配了，后续退化为线性查找。因此，列的排列顺序决定了可命中索引的列数。

应该将选择性高的列或基数大的列优先排在多列索引最前列。但有时，也需要考虑 WHERE 子句中的排序、分组和范围条件等因素，这些因素也会对查询性能造成较大影响。

“索引的选择性”是指不重复的索引值和记录总数的比值，最大值为 1，此时每个记录都有唯一的索引与其对应。索引的选择性越高，查询效率越高。如果存在多条命中前缀索引的情况，就需要依次扫描，直到最终找到正确记录。

例如下面显示的结果中 customer_id 的选择性比 staff_id 更高，因此最好把 customer_id 列放在多列索引的前面。

SELECT COUNT(DISTINCT staff_id)/COUNT(*) AS staff_id_selectivity,
COUNT(DISTINCT customer_id)/COUNT(*) AS customer_id_selectivity,
COUNT(*)
FROM payment;

   staff_id_selectivity: 0.0001
customer_id_selectivity: 0.0373
               COUNT(*): 16049

前缀索引

有时候需要索引很长的字符列，这使得存储索引占用大量空间，且导致查询变慢。这种情况下，可以使用前缀索引。

“前缀索引”是指索引开始的部分字符。对于 BLOB/TEXT/VARCHAR 这种文本类型的列，必须使用前缀索引，因为数据库往往不允许索引这些列的完整长度。

✔️️️️ 前缀索引的优点是：

可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。

❌ 前缀索引的缺点是：

会降低索引的区分度。
此外，order by 无法使用前缀索引，无法把前缀索引用作覆盖索引。

使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本。

那么，如何确定前缀索引合适的长度呢？

可以使用下面这个语句，算出这个列上有多少个不同的值：

select count(distinct email) as L from SUser;

然后，依次选取不同长度的前缀来看这个值，比如我们要看一下 4~7 个字节的前缀索引，可以用这个语句：

select
  count(distinct left(email,4)）as L4,
  count(distinct left(email,5)）as L5,
  count(distinct left(email,6)）as L6,
  count(distinct left(email,7)）as L7,
from SUser;

当然，使用前缀索引很可能会损失区分度，所以你需要预先设定一个可以接受的损失比例，比如 5%。然后，在返回的 L4~L7 中，找出不小于 L * 95% 的值，假设这里 L6、L7 都满足，你就可以选择前缀长度为 6。

使用索引来排序

Mysql 有两种方式可以生成排序结果：通过排序操作；或者按索引顺序扫描。

索引最好既满足排序，又用于查找行。这样，就可以通过命中覆盖索引直接将结果查出来，也就不再需要排序了。

这样整个查询语句的执行流程就变成了：

从索引 (city,name,age) 找到第一个满足 city='杭州’条件的记录，取出其中的 city、name 和 age 这三个字段的值，作为结果集的一部分直接返回；
从索引 (city,name,age) 取下一个记录，同样取出这三个字段的值，作为结果集的一部分直接返回；
重复执行步骤 2，直到查到第 1000 条记录，或者是不满足 city='杭州’条件时循环结束。

= 和 in 可以乱序

不需要考虑 =、IN 等的顺序，Mysql 会自动优化这些条件的顺序，以匹配尽可能多的索引列。

【示例】如有索引 (a, b, c, d)，查询条件 c > 3 and b = 2 and a = 1 and d < 4 与 a = 1 and c > 3 and b = 2 and d < 4 等顺序都是可以的，MySQL 会自动优化为 a = 1 and b = 2 and c > 3 and d < 4，依次命中 a、b、c、d。

索引失效的场景

创建了索引，并非一定有效。比如不满足前缀索引、最左前缀匹配原则、查询条件涉及函数计算等情况都无法使用索引。此外，即使 SQL 本身符合索引的使用条件，MySQL 也会通过评估各种查询方式的代价，来决定是否走索引，以及走哪个索引。

对索引使用左模糊匹配

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。这是因为：B+ 树索引是按照“索引值”有序存储的，只能根据前缀进行比较。

对索引使用函数或表达式

查询语句中，如果对索引字段使用“函数”或“表达式”，会导致索引失效。

因为索引树存储的是索引字段的原始值，因此无法索引经过函数计算或表达式计算后的值。

❌ 错误示例：

SELECT actor_id FROM actor WHERE actor_id + 1 = 5;
SELECT ... WHERE TO_DAYS(current_date) - TO_DAYS(date_col) <= 10;

对索引隐式类型转换

查询语句中，如果对索引字段进行隐式类型转换，会导致索引失效。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，所以会导致索引失效。

联合索引不遵循最左匹配原则

联合索引如果不遵循最左匹配原则，就会导致索引失效。原因是，在联合索引的情况下，数据是按照索引第一列排序，第一列数据相同时才会按照第二列排序。

索引列判空

索引列与 NULL 或者 NOT NULL 进行判断的时候也会失效。这是因为索引并不存储空值，所以最好在设计数据表的时候就将字段设置为 NOT NULL 约束，比如你可以将 INT 类型的字段，默认值设置为 0。将字符类型的默认值设置为空字符串 (’’)。

WHERE 子句中的 OR 前后条件存在非索引列

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。

比如下面的 SQL 语句，comment_id 是主键，而 comment_text 没有进行索引，因为 OR 的含义就是两个只要满足一个即可，因此只有一个条件列进行了索引是没有意义的，只要有条件列没有进行索引，就会进行全表扫描，因此索引的条件列也会失效：

EXPLAIN SELECT comment_id, user_id, comment_text FROM product_comment WHERE comment_id = 900001 OR comment_text = '462eed7ac6e791292a79'

运行结果：

+----+-------------+-----------------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
| id | select_type | table           | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra       |
+----+-------------+-----------------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | product_comment | NULL       | ALL  | PRIMARY       | NULL | NULL    | NULL | 996663 |    10.00 | Using where |
+----+-------------+-----------------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+

如果我们把 comment_text 创建了索引会是怎样的呢？

+----+-------------+-----------------+------------+-------------+----------------------+----------------------+---------+------+------+----------+------------------------------------------------+
| id | select_type | table           | partitions | type        | possible_keys        | key                  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                          |
+----+-------------+-----------------+------------+-------------+----------------------+----------------------+---------+------+------+----------+------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | product_comment | NULL       | index_merge | PRIMARY,comment_text | PRIMARY,comment_text | 4,767   | NULL |    2 |   100.00 | Using union(PRIMARY,comment_text); Using where |
+----+-------------+-----------------+------------+-------------+----------------------+----------------------+---------+------+------+----------+------------------------------------------------+

你能看到这里使用到了 index merge，简单来说 index merge 就是对 comment_id 和 comment_text 分别进行了扫描，然后将这两个结果集进行了合并。这样做的好处就是避免了全表扫描。

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