一、索引类型

索引可以提升查询速度,会影响where查询,以及order by排序。MySQL索引类型如下:

  • 从索引存储结构划分:B Tree索引、Hash索引、FULLTEXT全文索引、R Tree索引。
  • 从应用层次划分:普通索引、唯一索引、主键索引、复合索引。
  • 从索引键值类型划分:主键索引、辅助索引(二级索引)。
  • 从数据存储和索引键值逻辑关系划分:聚集索引(聚簇索引)、非聚集索引(非聚簇索引)。

1.1 普通索引

这是最基本的索引类型,基于普通字段建立的索引,没有任何限制。 创建普通索引的方法如下:

CREATE INDEX <索引的名字> ON tablename (字段名);
ALTER TABLE tablename ADD INDEX [索引的名字] (字段名);
CREATE TABLE tablename ( [...], INDEX [索引的名字] (字段名) );

1.2 唯一索引

与"普通索引"类似,不同的就是:索引字段的值必须唯一,但允许有空值 。在创建或修改表时追加唯一约束,就会自动创建对应的唯一索引。 创建唯一索引的方法如下:

CREATE UNIQUE INDEX <索引的名字> ON tablename (字段名);
ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE INDEX [索引的名字] (字段名);
CREATE TABLE tablename ( [...], UNIQUE [索引的名字] (字段名) ;

1.3 主键索引

它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。在创建或修改表时追加主键约束即可,每个表只能有一个主键。 创建主键索引的方法如下:

CREATE TABLE tablename ( [...], PRIMARY KEY (字段名) );
ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (字段名);

1.4 复合索引

单一索引是指索引列为一列的情况,即新建索引的语句只实施在一列上;用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做组复合索引(组合索引)。复合索引可以代替多个单一索引,相比多个单一索引复合索引所需的开销更小。 索引同时有两个概念叫做窄索引和宽索引,窄索引是指索引列为1-2列的索引,宽索引也就是索引列超过2列的索引,设计索引的一个重要原则就是能用窄索引不用宽索引,因为窄索引往往比组合索引更有效。 创建组合索引的方法如下:

CREATE INDEX <索引的名字> ON tablename (字段名1,字段名2...);
ALTER TABLE tablename ADD INDEX [索引的名字] (字段名1,字段名2...);
CREATE TABLE tablename ( [...], INDEX [索引的名字] (字段名1,字段名2...) );

复合索引使用注意事项:

  • 何时使用复合索引,要根据where条件建索引,注意不要过多使用索引,过多使用会对更新操作效率有很大影响。
  • 如果表已经建立了(col1,col2),就没有必要再单独建立(col1);如果现在有(col1)索引,如果查询需要col1和col2条件,可以建立(col1,col2)复合索引,对于查询有一定提高。

1.5 全文索引

查询操作在数据量比较少时,可以使用like模糊查询,但是对于大量的文本数据检索,效率很低。如果使用全文索引,查询速度会比like快很多倍。在MySQL 5.6 以前的版本,只有MyISAM存储引擎支持全文索引,从MySQL 5.6开始MyISAM和InnoDB存储引擎均支持。 创建全文索引的方法如下:

CREATE FULLTEXT INDEX <索引的名字> ON tablename (字段名);
ALTER TABLE tablename ADD FULLTEXT [索引的名字] (字段名);
CREATE TABLE tablename ( [...], FULLTEXT KEY [索引的名字] (字段名) ;

和常用的like模糊查询不同,全文索引有自己的语法格式,使用 match 和 against 关键字,比如

select * from user where match(name) against('aaa');

全文索引使用注意事项:

  • 全文索引必须在字符串、文本字段上建立。
  • 全文索引字段值必须在最小字符和最大字符之间的才会有效。(innodb:3-84;myisam:4-84)
  • 全文索引字段值要进行切词处理,按syntax字符进行切割,例如b+aaa,切分成b和aaa
  • 全文索引匹配查询,默认使用的是等值匹配,例如a匹配a,不会匹配ab,ac。如果想匹配可以在布尔模式下搜索a*
select * from user where match(name) against('a*' in boolean mode);

1.6 索引原理

MySQL官方对索引定义:是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。需要额外开辟空间和数据维护工作。

  • 索引是物理数据页存储,在数据文件中(InnoDB,ibd文件),利用数据页(page)存储。
  • 索引可以加快检索速度,但是同时也会降低增删改操作速度,索引维护需要代价。

索引涉及的理论知识:二分查找法、Hash和B+Tree。

二、使用索引的正确姿势

其实到这里,对于如何使用索引才是正确的呢?总结如下:

  • ①查询SQL中尽量不要使用OR关键字,可以使用多SQL或子查询代替。
  • ②模糊查询尽量不要以%开头,如果实在要实现这个功能可以建立全文索引。
  • ③编写SQL时一定要注意字段的数据类型,否则MySQL的隐式转换会导致索引失效。
  • ④一定不要在编写SQL时让索引字段执行计算工作,尽量将计算工作放在客户端中完成。
  • ⑤对于索引字段尽量不要使用计算类函数,一定要使用时请记得将函数计算放在=后面。
  • ⑥多条件的查询SQL一定要使用联合索引中的第一个字段,否则会打破最左匹配原则。
  • ⑦对于需要对比多个字段的查询业务时,可以拆分为连表查询,使用临时表代替。
  • ⑧在SQL中不要使用反范围性的查询条件,大部分反范围性、不等性查询都会让索引失效。
  • ⑨.......

实际上无非就是根据前面给出的索引失效情况,尽量让自己编写的SQL不会导致索引失效即可,写出来的SQL能走索引查询,那就能在很大程度上提升数据检索的效率。

 

接下来再重点讲几个较重要的内容,既索引覆盖、索引下推、Multi-Range Read机制、索引跳跃式扫描机制。

三、索引覆盖

由于表中只能存在一个聚簇索引,一般都为主键索引,而建立的其他索引都为辅助索引,包括联合索引也例外,最终索引节点上存储的都是指向主键索引的值,拿前面的用户表为例:

SELECT * FROM `zz_users` WHERE `user_name`="竹子" AND `user_sex`="男";

虽然这条SQL会走联合索引查询,但是基于联合索引查询出来的值仅是一个指向主键索引的ID,然后会拿着这个ID再去主键索引中查一遍,这个过程之前聊过,被称为回表过程。

那么回表问题无法解决吗?必须得经过两次查询才能得到数据吗?答案并非如此。

比如假设此时只需要user_name、user_sex、password这三个字段的信息,此时SQL语句可以更改为如下情况:

SELECT 
    `user_name`,`user_sex`,`password`
FROM 
    `zz_users` 
WHERE 
    `user_name` = "竹子" AND `user_sex` = "男";

此时将SQL更改为查询所需的列后,就不会发生回表现象,Why?再这里很多小伙伴可能会疑惑,这是什么道理啊?因为此时所需的user_name、user_sex、password三个字段数据,在联合索引中完全包含,因此可以直接通过联合索引获取到数据。

但如果查询时用*,因为联合索引中不具备完整的一行数据,只能再次转向聚簇索引中获取完整的行数据,因此到这里大家应该也明白了为什么查询数据时,不能用*的原因,这是因为会导致索引覆盖失效,造成回表问题。

当然,再来提一点比较有意思的事情,先看SQL:

EXPLAIN SELECT 
    `user_name`,`user_sex`
FROM 
    `zz_users`
WHERE 
    `password` = "1234" AND `user_sex` = "男";

比如上述这条SQL,显然是不符合联合索引的最左前缀匹配原则的,但来看看执行结果: image.png

这个结果是不是很令你惊讶,通过EXPLAIN分析的结果显示,这条SQL竟然使用了索引,这是什么原因呢?也是因为索引覆盖。

一句话概述:就是要查询的列,在使用的索引中已经包含,被所使用的索引覆盖,这种情况称之为索引覆盖。

四、索引下推

索引下推是MySQL5.6版本以后引入的一种优化机制,还是以之前的用户表为例,先来看一条SQL语句:

INSERT INTO `zz_users` VALUES(5,"竹竹","女","8888","2022-09-20 22:17:21");

SELECT * FROM `zz_users` WHERE `user_name` LIKE "竹%" AND `user_sex`="男";

首先为了更加直观的讲清楚索引下推,因此先再向用户表中增加一条数据。然后再来看看后面的查询SQL,这条SQL会使用联合索引吗?答案是会的,但只能部分使用,因为联合索引的每个节点信息大致如下:

{
    ["熊猫","女","6666"] : 1,
    ["竹子","男","1234"] : 2,
    ["子竹","男","4321"] : 3,
    ["1111","男","4321"] : 4,
    ["竹竹","女","8888"] : 5
}

由于前面使用的是模糊查询,但%在结尾,因此可以使用竹这个字作为条件在联合索引中查询,整个查询过程如下:

  • ①利用联合索引中的user_name字段找出「竹子、竹竹」两个索引节点。
  • ②返回索引节点存储的值「2、5」给Server层,然后去逐一做回表扫描。
  • ③在Server层中根据user_sex="男"这个条件逐条判断,最终筛选到「竹子」这条数据。

有人或许会疑惑,为什么user_sex="男"这个条件不在联合索引中处理呢?因为前面是模糊查询,所以拼接起来是这样的:竹x男,由于这个x是未知的,因此无法根据最左前缀原则去匹配数据,最终这里只能使用联合索引中user_name字段的一部分,后续的user_sex="男"还需要回到Server层处理。

那什么又叫做索引下推呢?也就是将Server层筛选数据的工作,下推到引擎层处理。

以前面的案例来讲解,MySQL5.6加入索引下推机制后,其执行过程是什么样子的呢?

  • ①利用联合索引中的user_name字段找出「竹子、竹竹」两个索引节点。
  • ②根据user_sex="男"这个条件在索引节点中逐个判断,从而得到「竹子」这个节点。
  • ③最终将「竹子」这个节点对应的「2」返回给Server层,然后聚簇索引中回表拿数据。

相较于没有索引下推之前,原本需要做「2、5」两次回表查询,但在拥有索引下推之后,仅需做「2」一次回表查询。

索引下推在MySQL5.6版本之后是默认开启的,可以通过命令set optimizer_switch='index_condition_pushdown=off|on';命令来手动管理。

五、MRR(Multi-Range Read)机制

Multi-Range Read简称为MRR机制,这也是和索引下推一同在MySQL5.6版本中引入的性能优化措施,那什么叫做MRR优化呢?

一般来说,在实际业务中我们应当尽量通过索引覆盖的特性,减少回表操作以降低IO次数,但在很多时候往往又不得不做回表才能查询到数据,但回表显然会导致产生大量磁盘IO,同时更严重的一点是:还会产生大量的离散IO,下面举个例子来理解。

SELECT * FROM `zz_student_score` WHERE `score` BETWEEN 0 AND 59;

上述这条SQL所做的工作很简单,就是在学生成绩表中查询所有成绩未及格的学生信息,假设成绩字段上存在一个普通索引,那思考一下,这条SQL的执行流程是什么样的呢?

  • ①先在成绩字段的索引上找到0分的节点,然后拿着ID去回表得到成绩零分的学生信息。
  • ②再次回到成绩索引,继续找到所有1分的节点,继续回表得到1分的学生信息。
  • ③再次回到成绩索引,继续找到所有2分的节点…
  • ④周而复始,不断重复这个过程,直到将0~59分的所有学生信息全部拿到为止。

那此时假设此时成绩0~5分的表数据,位于磁盘空间的page_01页上,而成绩为5~10分的数据,位于磁盘空间的page_02页上,成绩为10~15分的数据,又位于磁盘空间的page_01页上。此时回表查询时就会导致在page_01、page_02两页空间上来回切换,但0~5、10~15分的数据完全可以合并,然后读一次page_01就可以了,既能减少IO次数,同时还避免了离散IO。

而MRR机制就主要是解决这个问题的,针对于辅助索引的回表查询,减少离散IO,并且将随机IO转换为顺序IO,从而提高查询效率。

那MRR机制具体是怎么做的呢?MRR机制中,对于辅助索引中查询出的ID,会将其放到缓冲区的read_rnd_buffer中,然后等全部的索引检索工作完成后,或者缓冲区中的数据达到read_rnd_buffer_size大小时,此时MySQL会对缓冲区中的数据排序,从而得到一个有序的ID集合:rest_sort,最终再根据顺序IO去聚簇/主键索引中回表查询数据。

SET @@optimizer_switch='mrr=on|off,mrr_cost_based=on|off';

可以通过上述这条命令开启或关闭MRR机制,MySQL5.6及以后的版本是默认开启的。

六、Index Skip Scan索引跳跃式扫描

在讲联合索引时,咱们提到过最左前缀匹配原则,也就是SQL的查询条件中必须要包含联合索引的第一个字段,这样才能命中联合索引查询,但实际上这条规则也并不是100%遵循的。因为在MySQL8.x版本中加入了一个新的优化机制,也就是索引跳跃式扫描,这种机制使得咱们即使查询条件中,没有使用联合索引的第一个字段,也依旧可以使用联合索引,看起来就像跳过了联合索引中的第一个字段一样,这也是跳跃扫描的名称由来。

但跳跃扫描究竟是怎么实现的呢?上个栗子快速理解一下。

比如此时通过(A、B、C)三个列建立了一个联合索引,此时有如下一条SQL:

SELECT * FROM `tb_xx` WHERE B = `xxx` AND C = `xxx`;

按理来说,这条SQL既不符合最左前缀原则,也不具备使用索引覆盖的条件,因此绝对是不会走联合索引查询的,但思考一个问题,这条SQL中都已经使用了联合索引中的两个字段,结果还不能使用索引,这似乎有点亏啊对不?因此MySQL8.x推出了跳跃扫描机制,但跳跃扫描并不是真正的“跳过了”第一个字段,而是优化器为你重构了SQL,比如上述这条SQL则会重构成如下情况:

SELECT * FROM `tb_xx` WHERE B = `xxx` AND C = `xxx`
UNION ALL
SELECT * FROM `tb_xx` WHERE B = `xxx` AND C = `xxx` AND A = "yyy"
......
SELECT * FROM `tb_xx` WHERE B = `xxx` AND C = `xxx` AND A = "zzz";

其实也就是MySQL优化器会自动对联合索引中的第一个字段的值去重,然后基于去重后的值全部拼接起来查一遍,一句话来概述就是:虽然你没用第一个字段,但我给你加上去,今天这个联合索引你就得用,不用也得给我用。

 

但是跳跃扫描机制也有很多限制,比如多表联查时无法触发、SQL条件中有分组操作也无法触发、SQL中用了DISTINCT去重也无法触发…,总之有很多限制条件,具体的可以参考《MySQL官网8.0-跳跃扫描》

限制条件

  • 查询必须只能 依赖 一张表,不能多表JOIN。
  • 查询中不能使用 GROUP BY 或 DISTINCT 语句。
  • 查询的字段必须是索引中的列。
  • 组合索引形式:([A_1, …, A_k,] B_1, …, B_m, C [, D_1, …, D_n]),A,D 可以为空,但是B ,C 不能为空。

其实这个跳跃性扫描机制,只有在唯一性较差的情况下,才能发挥出不错的效果,如果你联合索引的第一个字段,是一个值具备唯一性的字段,那去重一次再拼接,几乎就等价于走一次全表。

最后,可以通过通过set @@optimizer_switch = 'skip_scan=off|on';命令来选择开启或关闭跳跃式扫描机制。当然,该参数仅限MySQL8.0以上的版本,如果在此之下的版本暂时就不用考虑了。

参考: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1710034439941187868

https://blog.csdn.net/weixin_63566550/article/details/129484014