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- 一、索引基础
- 1. 索引的类型
- 1.1 B-Tree 索引
- 1.2 哈希索引
- 1.3 空间数据索引（R-Tree）
- 1.4 全文索引
- 二、索引的优缺点
- 三、高性能索引策略
- 1. 独立的列
- 2. 前缀索引
- 3. 多列索引
- 4. 合适的索引列顺序
- 5. 聚簇索引
- 6. 覆盖索引
- 三、查询性能优化
- 1. Explain 性能分析
- 1.1 id：表的读取顺序
- 1.2 select_type：查询操作类型
- 1.3 table:表的来源
- 1.4 type：访问类型
- 1.5 possible_key：可能用到的索引
- 1.6 key：实际使用的索引
- 1.7 key_len：索引使用字节数
- 1.8 ref：显示被使用的索引的具体信息
- 1.9 rows：被查询的行数
- 1.10 Extra：额外重要信息
- 总结
一、索引基础
1. 索引的类型
1.1 B-Tree 索引
大多数MySQL存储引擎默认使用的是B+树的索引，不同的存储引擎用不同的方式使用B+树索引，MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小，但是InnoDB则按照元数据格式进行存储；MyISAM索引通过数据的物理位置引用被索引的行，而InnoDB则根据主键引用被索引的行。
B树 和 B+ 树
B树：
B+树：
区别：
- B树的关键字和记录是放在一起的，叶子节点可以看作外部节点，不包含任何信息；B+树的非叶子节点中只有关键字和指向下一个节点的索引，记录只放在叶子节点中
- 在 B树中，越靠近根节点的记录查找时间越快，只要找到关键字即可确定记录的存在；而 B+树中每个记录 的查找时间基本是一样的，都需要从根节点走到叶子节点，而且在叶子节点中还要再比较关键字。从这个角度看 B树的性能好像要比 B+树好，而在实际应用中却是 B+树的性能要好些。因为 B+树的非叶子节点不存放实际的数据， 这样每个节点可容纳的元素个数比 B树多，树高比 B树小，这样带来的好处是减少磁盘访问次数。尽管 B+树找到 一个记录所需的比较次数要比 B树多，但是一次磁盘访问的时间相当于成百上千次内存比较的时间，因此实际中 B+树的性能可能还会好些，而且 B+树的叶子节点使用指针连接在一起，方便顺序遍历（例如查看一个目录下的所有 文件，一个表中的所有记录等），这也是很多数据库和文件系统使用 B+树的缘故
为什么说 B+树比 B-树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引？
- B+树的磁盘读写代价更低
- B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部结点相对 B 树更小。如果把所有同一内部结点 的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说 IO 读写次数也就降低了
- B+树的查询效率更加稳定
- 由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当
为什么不用红黑树？
- B+树更少的查找次数
- 平衡树查找操作的时间复杂度和树高 h 相关，O(h)=O(logdN)，其中 d 为每个节点的出度。
- 红黑树的出度为 2，而 B+树 的出度一般都非常大，所以红黑树的树高 h 很明显比 B+树 大非常多，查找的次数也就更多。
- B+树利用磁盘预读特性
- 为了减少磁盘 I/O 操作，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读。预读过程中，磁盘进行顺序读取，顺序读取不需要进行磁盘寻道，并且只需要很短的磁盘旋转时间，速度会非常快。
- 操作系统一般将内存和磁盘分割成固定大小的块，每一块称为一页，内存与磁盘以页为单位交换数据。数据库系统将索引的一个节点的大小设置为页的大小，使得一次 I/O 就能完全载入一个节点。并且可以利用预读特性，相邻的节点也能够被预先载入
1.2 哈希索引
哈希索引基于哈希表实现，对于每一行数据，存储引擎会对所有的索引列计算一个哈希码，通过哈希码能以 O(1) 时间进行查找，但是无法用于排序与分组，并且只支持精确查找，无法用于部分查找和范围查找。
在MySQL 中，只有Memory引擎显式支持哈希索引
InnoDB 存储引擎有一个特殊的功能叫“自适应哈希索引”，当某个索引值被使用的非常频繁时，会在 B+Tree 索引之上再创建一个哈希索引，这样就让 B+Tree 索引具有哈希索引的一些优点，比如快速的哈希查找。
1.3 空间数据索引（R-Tree）
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。
1.4 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。
二、索引的优缺点
优点
- 索引大大减少了服务器需要扫描的数据量
- 通过索引可以帮助服务器避免排序和临时表，降低CPU消耗
- 可以将随机IO变为顺序IO，加快IO速度
缺点
- 虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息
- 实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占用空间的
三、高性能索引策略
1. 独立的列
如果MySQL查询的列不是独立的，就不会使用索引，“独立的列”指的是，索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数
例如
mysql> SELECT id, name FROM t_user WHERE id + 1 = 5;
MySQL无法解析这个 id + 1 方程式，我们应该养成简化WHERE条件的习惯
2. 前缀索引
有时候需要索引很长的字符列，这会让索引变得大且慢
比如对于 BLOB、TEXT 和 VARCHAR 类型的列，必须使用前缀索引，只索引开始的部分字符。
前缀长度的选取需要根据索引选择性来确定
3. 多列索引
很多人对于多列索引的理解都不够，一个常见的错误就是，为每个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引
在多个列上建立独立的单列索引大部分情况下并不能提高MySQL的查询性能，所以引入“索引合并”的策略，一定程度上可以使用表上的多个单列索引来定位指定的行。
例如下面的语句中，最好把 username 和 password 设置为多列索引。
SELECT username, password FROM t_user WHERE username = 'Aiguodala' AND password = 'Aiguodala';
4. 合适的索引列顺序
让选择性最强的索引列放在前面。
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。选择性越高，每个记录的区分度越高，查询效率也越高。
5. 聚簇索引
聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式，术语“聚簇”表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起。
InnoDB 通过主键聚集数据，如果没有定义主键，InnoDB会选择一个唯一的非空索引来代替，如果没有这样的索引，InnoDB会隐式的定义一个主键来作为聚簇索引。
聚集的数据的优缺点
优点：
- 可以把相关的数据保存在一起
- 例如实现电子邮箱时，根据用户ID来聚集数据，这样只需要从磁盘读取少量的数据就可以获取某个用户的全部邮件，如果没有聚簇索引，获取每封邮件都会导致一次磁盘IO
- 数据访问更快，聚簇索引将索引和数据保存在同一个B+树中，能更快的查找数据
- 使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用页节点中的主键值
缺点：
- 聚簇数据最大限度提高了IO密集型应用的性能，但是如果数据全部放在内存中，则访问的顺序就不重要，聚簇索引也没有优势
- 插入速度严重依赖于插入顺序，如果不是按照主键的顺序加载数据，那么加载完成后最好使用OPTIMIZE TABLE命令重新组织一下表，所以建议选择自增的主键
- 更新聚簇索引列的代价很高，因为会强制InnoDB将每个被更新的行移动到新的位置。
- 基于聚簇索引的表在插入新行，或者主键被更新导致需要移动行的时候，可能面临“页分裂”的问题。当行的主键值要求必须将这一行插入到某个已满的页中时，存储引擎会将该页分裂成两个页面来容纳该行，这就是一次分裂操作。页分裂会导致表占用更多的磁盘空间。
- 聚簇索引可能导致全表扫描变慢，尤其是行比较稀疏，或者由于页分裂导致数据存储不连续的时候。
非聚簇索引
将数据存储于索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行，myisam通过key_buffer把索引先缓存到内存中，当需要访问数据时（通过索引访问数据），在内存中直接搜索索引，然后通过索引找到磁盘相应数据，这也就是为什么索引不在key buffer命中时，速度慢的原因
6. 覆盖索引
索引覆盖所有需要查询的字段的值
好处：
- 索引条目远小于数据行大小，所以可以几大减少数据访问量以及更容易全部放到内存
- 索引是按照列值顺序存储，对于IO密级型的范围查询会比随机从磁盘读取每一行数据的IO要少得多
- 一些存储引擎（例如 MyISAM）在内存中只缓存索引，而数据依赖于操作系统来缓存。因此，只访问索引可以不使用系统调用（通常比较费时）。
- InnoDB 的二级索引（非聚簇索引）在叶子结点保存了行的主键值，如果二级主键能够覆盖查询，则可以避免对主键索引的二次查询
三、查询性能优化
1. Explain 性能分析
使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行 SQL 查询语句，从而知道 MySQL 是如何处理你的 SQL 语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈
举例：
1.1 id：表的读取顺序
id是select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序
id相同：执行顺序为 从上至下执行
EXPLAIN SELECT * FROM t1, t2, t3 WHERE t1.id = t2.id AND t2.id = t3.id;
id不同：执行顺序为 id大的先执行
EXPLAIN SELECT t2.id FROM t2 WHERE t2.id = (SELECT t1.id FROM t1 WHERE t1.id = (SELECT t3.id FROM t3) );
1.2 select_type：查询操作类型
select_type代表查询的类型，主要是用于区别普通查询、联合查询、子查询等的复杂查询
| select_type 属性 | 含义 |
|---|---|
| SIMPLE | 简单的 select 查询,查询中不包含子查询或者 UNION |
| PRIMARY | 查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为 Primary |
| DERIVED | 在 FROM 列表中包含的子查询被标记为 DERIVED(衍生) MySQL 会递归执行这些子查询, 把结果放在临时表里 |
| SUBQUERY | 在SELECT或WHERE列表中包含了子查询，WHERE 后面是单个值（=） |
| DEPEDENT SUBQUERY | 在SELECT或WHERE列表中包含了子查询,子查询基于外层，WHERE 后面是一组值（IN） |
| UNCACHEABLE SUBQUERY | 无法使用缓存的子查询 |
| UNION | 若第二个SELECT出现在UNION之后，则被标记为UNION； 若UNION包含在FROM子句的子查询中,外层SELECT将被标记为：DERIVED |
| UNION RESULT | 从UNION表获取结果的SELECT |
1.3 table:表的来源
table表示这个数据是基于哪张表的
1.4 type：访问类型
type 是查询的访问类型。是较为重要的一个指标，结果值从最好到最坏依次是：
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > all --常见的顺序为 system > const > eq_ref > ref > range > index > all
一般来说，得保证查询至少达到 range 级别，最好能达到 ref
| 类型名 | 含义 |
|---|---|
| SYSTEM | 表只有一行记录（等于系统表），这是 const 类型的特列，平时不会出现，这个也可以忽略不计 |
| CONST | 表示通过索引一次就找到了,const 用于比较 primary key 或者 unique 索引。因为只匹配一行数据，所以很快。如将主键置于 where 列表中，MySQL 就能将该查询转换为一个常量 |
| EQ_REF | 唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描 |
| REF | 非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行， 然而，它可能会找到多个符合条件的行，所以他应该属于查找和扫描的混合体 |
| RANGE | 只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。key 列显示使用了哪个索引一般就是在你的 where 语句中出现 了 between、<、>、in 等的查询这种范围扫描索引扫描比全表扫描要好，因为它只需要开始于索引的某一点，而 结束语另一点，不用扫描全部索引 |
| INDEX | 出现index是sql使用了索引但是没用通过索引进行过滤，一般是使用了覆盖索引或者是利用索引进行了排序分组 |
| ALL | Full Table Scan，将遍历全表以找到匹配的行 |
1.5 possible_key：可能用到的索引
显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个。查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一 定被查询实际使用
1.6 key：实际使用的索引
实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引
1.7 key_len：索引使用字节数
表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度。 key_len 字段能够帮你检查是否充分的利用上了索引
ken_len 越长，说明索引使用的越充分
1.8 ref：显示被使用的索引的具体信息
ref显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，可以是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引列上的值
1.9 rows：被查询的行数
rows 列显示 MySQL 认为它执行查询时必须检查的行数。越少越好！
1.10 Extra：额外重要信息
其他的额外重要的信息
- Using filesort：使用外部索引排序（未使用用户创建的索引）
- 说明 mysql 会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取。MySQL 中无法利用索引 完成的排序操作称为“文件排序”
- 出现 Using filesort 说明SQL语句设计的不好，没有按照创建的索引进行排序，或者未按照索引指定的顺序进行排序
- Using temporary
- 使了用临时表保存中间结果,MySQL 在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和分组查询 group by
- 出现 Using temporary 说明SQL语句设计的非常不好，可能是因为没有按照顺序使用复合索引
- Using index
- Using index 代表表示相应的 select 操作中使用了覆盖索引(Covering Index)，避免访问了表的数据行，效率不错！
- 如果同时出现 using where，表明索引被用来执行索引键值的查找
- 如果没有同时出现 using where，表明索引只是用来读取数据而非利用索引执行查找。
- Using where
- 表明使用了 where 过滤
- Using join buffer
- 使用了连接缓存
- impossible where
- where 子句的值总是 false，不能用来获取任何元组
- select tables optimized away
- 在没有 GROUP BY 子句的情况下，基于索引优化 MIN/MAX 操作或者对于 MyISAM 存储引擎优化 COUNT(*)操 作，不必等到执行阶段再进行计算，查询执行计划生成的阶段即完成优化
总结
到此这篇关于MySQL创建高性能索引的文章就介绍到这了,更多相关MySQL高性能索引内容请搜索NICE源码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NICE源码！
