MYSQL 索引结构以及常见优化-编程知识

Mysql索引

索引概述

索引是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构

比如我们做查询的时候需要查询col2=89的数据

首先我们的数据在磁盘上的表不一定是挨着的，第一条数据插入后，可能其它程序在磁盘上写入了数据，然后再插入第二条，一条一条去进行IO从磁盘中拿数据，效率就很低下，所以我们就需要减少磁盘IO的次数；

所以就有了索引，索引的key是我们的查找条件col2的值，value是它的文件地址

索引数据结构

二叉树

二叉树，右边比左边大，但是这种单边增长的数据，变成二叉树就容易星辰链表结构，它查找的次数还是很多；

红黑树

又叫二叉平衡树，当右边高于左边很多时，它会自动做一次平衡，但是当数据量比较大的时候，会造成树结构比较高，可能查找效率越来越低，比如数据在最下面的叶子节点，那么查找的次数就变得很多了

hash表

当进行=值查找时，它可能查找更快，但是因为其不支持范围查找（范围查找最终还是会用到全表扫描），所以实际用的不多

BTree

对于红黑树数据量大树太高的问题，原来节点在磁盘中存放的时候，把之前一个节点的磁盘空间给它扩大一点，原来是只能存放一个根节点，现在我们能存放很多根节点，而每个根节点向下还能有许多节点，这样高度就变小了

B+tree（变种的b树）

把节点数据全部放在叶子节点，叶子节点上的数据也是从左到右依次递增，

非叶子节点不存储data，值存储冗余索引，

叶子节点之间用指针连接（也就是相邻页存放的彼此的地址），提高区间访问的性能

Mysql一次性分配的根节点大小是16Kb，大概放非叶子节点1100个，大概放叶子节点16个，所以高度为3的b+tree可以存放1100*1100*16=两千万左右的数据，也就是说，两千万的数据，只需要进行3次磁盘io就能找到数据，和之前循环查找，上万次的io效率当然是天差地别；

B-tree因为非叶子节点存放了data，所以它一层的tree结构只能存放16个非叶子节点，而同样存放两千万的数据时，树的高度16*16*16....乘的次数就等于树的高度大约为6，当数据量越来越大时，差距就会越来越明显了

而且B+tree叶子节点用指针连接，当进行范围查找时，就能很方便的找到下一个节点的数据

存储引擎是对于数据库表来说的，同一个库中的不同表可以选择不同的存储引擎

不同存储引擎在磁盘中的存储

Myisam（B+tree）

查找数据过程：先从myi索引文件中查到索引所在地址，再根据地址去myd data文件中查找数据

Innodb（B+tree ）

所以innodb引擎，与myisam引擎虽然都是用的b+tree，但是myisam引擎在叶子节点存放的是数据的地址，而innodb在叶子节点存放的是索引+数据（整行数据对应的所有列的数据）

为什么innodb的表必须建主键？并且推荐使用整型的自增主键？

因为innodb在构建b+tree的时候，会根据主键去构建，如果没有主键，mysql会自己去维护一个隐藏列，来构建b+tree，这就浪费了mysql资源，所以能自己建一个就自己建一个主键，当主键是整型的时候，它去比较的效率会更高，而且所占用的磁盘空间也更小；

推荐使用自增，是因为在进行b+tree构建时，如果不是自增，则可能对b+tree的重构会更多，因为b+tree的叶子节点是自增的，所以位置是定好的，比如前面都排序好了，这时再向中间插入数据肯定是相比于向最后面添加的效率更低；

索引类型：

千万级数据表如何用B+树索引快速查找
聚集索引（聚簇索引），非主键索引（非聚集索引）

聚集索引：

其实就是叶子节点包含了完整的数据记录（一行数据的所有列），也就是innodb引擎在用的

非聚集索引：

其实就是索引和数据分开存储的，也就是myisam引擎在用的(叶子节点只存放了地址，而真正的数据在另一个文件中)

非主键索引：

Myisam的非主键索引和主键索引没区别，但是innodb的非主键索引的叶子节点没有直接存放数据，是存放的主键的值,所以查找出来后，需要根据主键值去主键索引中再去进行一次查找，也就是回表操作；

为什么非主键索引叶子节点存储的是主键值而不是数据？

为了节省空间，如果二次索引有很多，那么磁盘的空间是原来的很多背，还有一个是这样就多出来一个问题，就是数据的一致性要去解决；

联合索引：

它进行排序的时候，就是按照索引字段，从左到右排序的，所以查询时也要满足最左前缀原则，

Explain详解以及索引优化实践

Show warning:mysql对sql进行优化，查出来为可能执行的步骤

Explain中的列：

Select_type:查询的类型

Primary:复杂查询的最外层的select

Deriverd:衍生查询，在from之后查询，生成出来的临时表

Subquery:子查询，在select后查询出来的表

Simple:简单查询

Table：

查询的哪一张表，这里的《devived3》表示这个查询是从一个衍生查询中查询出来的结果，3表示查询的id;

Id:

id表示了查询顺序，id越大越先执行；不一定是唯一的，相同时先查询上面的，再查询下面的

Type：

这一列表示mysql如何去查找表中的行数据，、

依次从最优到最差分别为：system>const>eq_ref>ref>range>index>all

一般我们的查询要优化到range级别，最好是能达到ref;

null值：mysql会在优化阶段分解查询语句，在执行阶段不需要访问表或者索引(性能非常高)；例如:

System:它是const的特例，表示from时，表里面总共只有1条数据

Const:用于primary key或者 unique key的所有列和常数进行比较，所以表中最多有一行数据进行匹配，读取1次，速度比较快；

Eq_ref:在进行关联查询时，使用的是主键（或者唯一键）关联；

Ref:查询时用到了普通索引，但是没有用到主键或者唯一Id,查询结果可能是多条记录；

Range:范围查找，对于结果是between，<>,=等，它也是走了索引，用的索引类型在key字段，虽然是走了索引，但是当查询结果集比较大的时候，最好还是做优化，比如分页；

Index:这种扫描不会从索引树的根节点，而是直接对叶子节点进行遍历，所以速度还是比较慢的；但是有的时候mysql会去优化到用index，当所有的二级索引存了所有字段的信息（比如一张表只有两个字段，一个字段建了主键索引，一个字段建了二级索引，因为二级索引会存放主键值，这种情况下二级索引就有了所有字段的值，查询时，因为二级索引小，没有像主键索引那样还存放了表信息，所以就会使用二级索引）；总结就是不管是用的是不是主键索引，我们都应该避免这种情况；

All:用主键索引，不从根节点查找，从叶子节点上，进行全部索引节点遍历查找；

Key_len

Key-len一般是用来查看联合索引的，索引匹配的长度，比如联合索引index(col1,col2)，他们都是Int类型，我进行查找的时候，如果只用到了col1,那么key_len=4,如果都用到了key_len=8

Key-len计算规则

Ref

索引关联查询的字段，或者是使用索引时添加的条件为常量const

Rows

mysql预估当前查询可能要扫描多少行

Extra

常见的值：

Using index:覆盖索引，查询的数据，在查询的索引树种就全部包含了，不需要再进行回表，他只是表示查询的一种方式，并不是索引

Using where:使用where来处理查询结果，并且查询的列没有索引，这种情况一般需要优化，添加索引

Using temporary：需要创建一张临时表来处理查询，比如select distenct name from actor;

当actor.name没有索引时，就会创建一张临时表，把name所有值拿出来，再进行distinct,这种通常是需要创建索引来进行优化的；

Using filesort:使用外部排序，而不是索引排序，数据量小的时候在内存中进行排序，否则就需要在磁盘中来进行排序，这种情况一般也是要进行优化的，创建索引

索引优化实践1

1.全值匹配

联合索引，尽量使用全值匹配，也就是把索引字段全部利用上；

最左前缀

满足最左前缀匹配法则，而且写的时候，尽量按照索引顺序去写，虽然MySQL会去进行优化，但是还是自己完成比较好；

不在索引列上做任何操作（计算，函数，类型转换）从而导致索引失效而走全表扫描

存储引擎不能使用索引中，范围条件右边的列

尽量使用覆盖索引，减少select*的语句，尽量不去回表

Mysql在使用(!=或<>)的时候，无法使用索引会导致全表扫描

is null和is not null一般情况下也无法使用索引

like以通配符开头（‘%lisa’）mysql索引失效会导致全表扫描

但是如果是’lisa%’则会走索引，它和函数不一样，mysql中like，底层当做=去对待的，而函数比如left(3,name)，则不会走索引，mysql不会把函数结果计算出来再去判断的；

字符串不加单引号导致索引失效

其实就是这种情况mysql是会帮我们做数据转换（类似通过函数），转换完再比较

少用or或in,用它来查询时，mysql不一定使用索引

范围查找优化

当范围查找量过大时，mysql评估这种跨度较大，还不如走全表扫描，所以可以减小范围

索引优化实践2

扫描行数多，不一定就慢

第一条查询走的是全表扫描预计是9万条数据，第二条查询是我们强制它走索引，预计扫描条数是4万，但是结果是第一条更快一点（个人理解：虽然是走了索引，但是二级索引有一个回表的过程，MySQL会结合数据量判断回表整个综合下来会慢一点，所以它在优化时就选择了全表扫描）

索引下推：

前置条件，这张表有一个name，age，position的联合二级索引

在mysql5.6之前，这条SQL的执行逻辑是，先查询name条件，然后拿到主键id，再根据主键id，去主键索引中，把所有满足name条件的数据查询出来，然后再进行age和position的条件判断；

5.7开始，这条SQL的执行逻辑发生改变，它是查询name的条件，然后继续判断它是否满足age和position的条件，满足才保留主键id，这样它从次级索引中查询到的主键id的集合的size就小了，去主键索引中回表的次数也少了，更高效，这就是索引下推；

用trace工具做SQL分析

MySQL索引选择时，会进行一个cost成本预计算，通过trace工具来查看到；

开启trace功能，（一般是不开启，会浪费资源，做SQL分析的时候再开），然后我们的查询语句和最后一条一起执行；

我们就可以看到，MySQL在执行前做了判断，预估走全表扫描的成本，预估走某个索引的成本，还会对我们的SQL做优化，比如联合索引index(a,b,c),我们给的条件顺序是b,a,c它就会帮我们把顺序调整为a,b,c，

预估走次级索引的成本

常见SQL深入优化

Order by与group by优化

前置条件：index(name,age,position)

这里order by走了索引，using index condition ,因为name= lilei 的所有数据，在索引树中，它的age肯定是有顺序的；

跳过了age,name=lilei 的数据，position不一定是有序的，所以用到了文件排序

这里name=lilei 的数据，age是有序的，排序顺序为age，position，而age有序的数据，也就是age相等的情况下，position当然也是有序的

相较于上面的情况，我们把排序方式变换一下，排序就不会走索引了，因为name=lilei的数据，只能保证age是有序的，不能保证position有序

先限制了name和age的值，position就是有序的了，所以这里的排序是using index

MySQL 8支持了降序排序，会走，但是我们经常用的5.6，和5.7版本不会

范围查找，排序不走索引，很容易理解，name=lilei和name=zhuge的数据，在索引树上age数据全部依次拿出来，是没有顺序的，只能是name相等的才有序；

当数据量太大，因为还有回表的操作，MySQL可能也会使用全表扫描，

Group by默认其实是先进行排序，再分组，也是满足索引创建的最左前缀法则，对于group by的优化，如果不需要排序的可以加上 order by null来禁止排序；

Using filesort文件排序

文件排序的方式分为

单路排序：一次性取出满足条件的行的所有字段，然后进行排序，它对内存要求会多一点

双路排序：先根据条件，去出满足条件行的主键id，和需要排序的字段，到内存中，排完序过后再回表取需要查询的字段

当需要排序的数据量很大的时候，分配的排序内存空间不足以一次放下，会创建临时文件，先吧数据放到临时文件，再放到内存空间中进行排序

单路和双路排序我们可以设置，但是mysql一般都会优化选择合适的排序方式（比如所有字段的总长度小雨max_length_for_sort_date（默认1024字节）就会使用单路排序），所以我们也基本不会去改变；

索引设计原则

代码先行，索引后上
联合索引尽量覆盖所有条件
不要在字段值很多相同的字段上建立索引，比如性别字段，只有男女两种值
长字符串，可以才用前缀索引，不然占用磁盘空间高，比如name的钱二十个字符来建立索引key index(name(20),age,position)，比如
Where 与order by 冲突时，先满足where
对于慢sql查询对sql做优化；参考 mysql慢查询-CSDN博客

Limit分页优化

Limit本质是把查询结果全部拿出来，然后再舍弃其它不需要的数据；

如果是对于主键自增，且连续的数据

Select * from table1 limit 9000,5;

可以改成

Select * from table1 where id>9000 limit 5;

工作中，经常遇到按照二级索引字段排序，然后limit,虽然排序字段有索引，但是因为MySQL认为查询（需要排序）数量大，走二级索引还要回表，所以走的全表扫描；然后排序还用到了file sort，所以效率不是很好；

对于这种，我们可以先根据二级索引，查询需要的数据的主键id，并排好序，然后再去主键索引里面去关联查询，这样我们的排序因为是在二级索引上，用的索引排序

Join 关联优化

前置条件，t1,t2的a字段建了二级索引，t2有100条数据，t1有10000条数据；

Select * from t1 inner join t2 on t1.a=t2.a；

嵌套循环连接算法(NLJ):

大概意思就是一次一次循环一张表，根据关联条件，去另一张表中去拿满足条件的数据；

这条SQL的执行过程为，首先t2表的数据小于t1，MySQL会优化成小表驱动大表，所以把t2表中的数据一条一条去遍历，根据关联字段a，去t1表中去查找数据，因为a字段上有索引，所以t2表中的一条数据，t1表中也只会进行一次回表，所以总共就是t1扫描100次，t2扫描100次；

优化过后的执行计划

基于块的嵌套循环连接算法(BNL):

一次性从小表中，拿出一部分数据，放到join_buffer缓存中，然后去大表中的聚簇索引，一条一条的拿数据，拿一条，然后去join_buffer里面和小表中的所有数据进行全部匹配，join_buffer也是有大小限制的，默认值是256k，当小表的数据一次放不下的时候，它会分几次放入join_buffer；

这里a字段都是没有索引，小表t2有100条数据，大表t1有10000条数据；

Select * from t1 inner join t2 on t1.a=t2.a；

根据BNL算法，它一次性拿出小表100条进缓存，就是100次扫描，然后大表10000条数据，一条一条进缓存，每次都要和100条小表数据匹配，所以最终扫描的次数是100+10000=10100次，在缓存中判断的次数10000*100=100万次判断；（虽然在缓存中判断快，但是架不住基数大）；

如果没有索引，按照NLJ算法去执行的话，t2表一条一条拿出来是100次扫描，然后因为没有索引，去t1表做对比的时候，是也是一条一条扫描，所以t2的一条数据，在t1中就是一万次扫描，最终结果是100*10000=100万次的扫描；

MySQL关联的时候，一般是小表驱动大表（left join 和right join 是已经指定了，除外），小表称为驱动表，大表称为被驱动表，被驱动表的关联字段最好是建立上索引，当然能都建立上索引最好；