(五)MySQL索引应用篇:建立索引的正确姿势与使用索引的最佳指南!

引言

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   数据库索引,绝对是MySQL的核心功能之一,如果没有索引机制的数据库,那数据的检索效率绝对是令人无法接受的,毕竟没有索引的表数据,就如同一个普通的文本文件存储在磁盘中。在《索引上篇》中,我们对于MySQL提供的索引机制,从引入,到创建、使用、分类、管理....等进行了全面阐述,相信经过上一篇的讲解后,大家对MySQL索引机制建立了系统化的认知,而本篇则会以上篇为基础,对索引机制进一步加深掌握。

   不过在上篇中虽对数据库索引机制有了完善认知,但还不够,因为上篇仅是单纯的认知阶段,能否真正的在实际项目中运用好索引机制,还需要具备丰富的经验以及一些原则与方法论,比如下述一些关于索引的问题:

  • 索引虽然能给MySQL检索数据的效率带来质的飞跃,但加入索引没有带来新问题吗?
  • 既然索引能够提升查询性能,那是不是为表中每个字段建立索引,性能会更好?
  • 一张数据表中,哪些类型的字段不适合建立索引呢?又是因为什么原因呢?
  • 表中会存在大量的字段,但其中哪些字段建立索引才能够最大的性能收益呢?
  • MySQL提供的索引种类也不少,一个字段上建立什么类型的索引才最好呢?
  • 当表中存在多个索引时,一条查询SQL有多条路径可走,此时走哪条索引最好?
  • .......

对于这些问题,如果仅靠上篇索引的知识,相信是很难回答具体的,那在本篇中,则重点讲解索引应用相关的方式方法,例如各索引优劣分析、建立索引的原则、使用索引的指南以及索引失效与索引优化等内容。

一、MySQL各索引的优劣分析

   首先来聊聊索引机制带来的利害关系,有句古话曾说过:“凡事有利必有弊”,而MySQL的索引机制也不例外,引入索引机制后,能够给数据库带来的优势很明显:

  • ①整个数据库中,数据表的查询速度直线提升,数据量越大时效果越明显。
  • ②通过创建唯一索引,可以确保数据表中的数据唯一性,无需额外建立唯一约束。
  • ③在使用分组和排序时,同样可以显著减少SQL查询的分组和排序的时间。
  • ④连表查询时,基于主外键字段上建立索引,可以带来十分明显的性能提升。
  • ⑤索引默认是B+Tree有序结构,基于索引字段做范围查询时,效率会明显提高。
  • ⑥从MySQL整体架构而言,减少了查询SQL的执行时间,提高了数据库整体吞吐量。

看着上面一条又一条的好处,似乎感觉索引好处很大啊,对于这点确实毋庸置疑,但只有好处吗?No,同时也会带来一系列弊端,如:

  • ①建立索引会生成本地磁盘文件,需要额外的空间存储索引数据,磁盘占用率会变高。
  • ②写入数据时,需要额外维护索引结构,增、删、改数据时,都需要额外操作索引。
  • ③写入数据时维护索引需要额外的时间开销,执行写SQL时效率会降低,性能会下降。

当然,但对数据库整体来说,索引带来的优势会大于劣势。不过也正由于索引存在弊端,因此索引不是越多越好,合理建立索引才是最佳选择。

在上篇聊过,MySQL的索引也会分为多种类型,每个类型的索引多多少少都存在一些弊端,接下来聊聊其他类型的索引。

1.1、主键索引存在的陷阱

   相信大家数据库的表中,主键一般都是使用自增ID,但这是为什么呢?有人可能会回答自增ID不会重复,确保了主键唯一性。这样也确实没错,但不会重复的又不仅仅只有自增ID,比如我使用随机的UUID也不会重复,为何不使用UUID呢?这是由于索引存在一个陷阱!

众所周知,一张表中大多数情况下,会将主键索引以聚簇的形式存在磁盘中,上篇文章也聊到过,聚簇索引在存储数据时,表数据和索引数据是一起存放的。同时,MySQL默认的索引结构是B+Tree,也就代表着索引节点的数据是有序的。

此时结合上面给出的一些信息,主键索引是聚簇索引,表数据和索引数据在一块、索引结构是有序的,那再反推前面给出的疑惑,为何不使用UUID呢?因为UUID是无序的,如果使用UUID作为主键,那么每当插入一条新数据,都有可能破坏原本的树结构,如下:
索引维护
比如上图中的灰色节点,是一条新插入的数据,此时经过计算后,应该排第二个位置,那就代表着后面的三个节点需要移动,然后给灰色节点挪出一个位置存储,从而确保索引的有序性。

这里只是伪逻辑,目的是用于举例演示,实际上B+树索引结构不长这样,在《索引原理篇》会重新说一下这个点的。

由于主键索引是聚簇索引,因此上述案例中,当后续节点需要挪动时,也就代表着还需要挪动表数据,如果是偶尔需要移动还行,但如果主键字段值无序,那代表着几乎每次插入都有可能导致树结构要调整。

但使用自增ID就不会有这个问题,所有新插入的数据都会放到最后。

因此大家数据表的主键,最好选用带顺序性的值,否则有可能掉入主键索引的“陷阱”中。

1.2、联合索引存在的矛盾

   为了多条件查询时的效率更高,一般都会同时对多个字段建立联合索引,但之前也聊到过,联合索引存在一个致命的问题,比如在用户表中,通过id、name、age三个字段建立一个联合索引,此时来了一条查询SQL,如下:

SELECT * FROM `zz_user` WHERE name = "竹子" AND age = "18";
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而这条SQL语句是无法使用联合索引的,为什么呢?因为查询条件中,未包含联合索引的第一个字段,想要使用联合索引,那么查询条件中必须包含索引的第一个字段,如下:

SELECT * FROM `zz_user` WHERE name = "竹子" AND id = 6;
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上面这条SQL才是能命中多列索引的语句,因此在建立索引时也需要考虑这个问题,确保建立出的联合索引能够命中率够高。

1.3、前缀索引存在的弊端

   前缀索引的特点是短小精悍,我们可以利用一个字段的前N个字符创建索引,以这种形式创建的索引也被称之为前缀索引,相较于使用一个完整字段创建索引,前缀索引能够更加节省存储空间,当数据越多时,带来的优势越明显。

不过前缀索引虽然带来了节省空间的好处,但也正由于其索引节点中,未存储一个字段的完整值,所以MySQL也无法通过前缀索引来完成ORDER BY、GROUP BY等分组排序工作,同时也无法完成覆盖扫描等操作。

1.4、全文索引存在的硬伤

   之前做模糊查询时,通常都会使用like%语法,不过这种方式虽然能够实现效果,但随着表越来越大,数据越来越多时,其性能会出现明显下降,而全文索引的推出则能够完美解决该问题,可以利用全文索引代替like%语法实现模糊查询,它的性能会比like%快上N倍。

全文索引虽然可以实现模糊查询,但也存在一系列硬伤,一起来看看。

①由于全文索引是基于分词实现的,所以对一个字段建立全文索引后,MySQL会对该字段做分词处理,这些分词结果也会被存储在全文索引中,因此全文索引的文件会额外的大!

②由于全文索引对每个字段值都会做分词,因此当修改字段值后,分词是需要时间的,所以修改字段数据后不会立马自动更新全文索引,此时需要咱们写存储过程,并调用它手动更新全文索引中的数据。

③除开上述两点外,全文索引最大的硬伤在于对中文支持不够友好,类似于英文可以直接通过符号、空格来分词,但中文呢?一个词语来形容就是博大精深,无法精准的对一段文字做分词,因此全文索引在检索中文时,存在些许精准度问题。

因此如果你项目规模较大,通常再引入ElasticSearch、Solr、MeiliSearch等搜索引擎是一个更佳的选择。

1.5、唯一索引存在的快慢问题

   唯一索引有个很大的好处,就是查询数据时会比普通索引效率更高,因为基于普通索引的字段查询数据,例如:

SELECT * FROM TABLE_XX WHERE COLUMN_XX = "XX";
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假设COLUMN_XX字段上建立了一个普通索引,此时基于这个字段查询数据时,当查询到一条COLUMN_XX = "XX"的数据后,此时会继续走完整个索引树,因为可能会存在多条字段值相同的数据。

但如果COLUMN_XX字段上建立的是唯一索引,当找到一条数据后就会立马停下检索,因此本身建立唯一索引的字段值就具备唯一性。

因此唯一索引查询数据时,会比普通索引快上一截,但插入数据时就不同了,因为要确保数据不重复,所以插入前会检查一遍表中是否存在相同的数据。但普通索引则不需要考虑这个问题,因此普通索引的数据插入会快一些。

1.6、哈希索引的致命问题

   哈希索引,也就是数据结构为Hash类型的索引,不过估计大家接触的比较少,毕竟创建索引时都默认用的B+树结构。但要比起查询速度,哈希索引绝对是MySQL中当之无愧的魁首!因为采用哈希结构的索引,会以哈希表的形式存储索引字段值,当基于该字段查询数据时,只需要经过一次哈希计算就可获取到数据。

但哈希结构的致命问题在于无序,也就是无法基于哈希索引的字段做排序、分组等工作。

因此如果你确定一个表中,不会做排序这类的工作,那可以适当选用哈希结构作为索引的数据结构,它会给你带来意想不到的性能收益~

二、建立索引的正确姿势

   经过上述一系列分析后,简单讲明了每种索引类型存在的缺陷问题,但这跟我们本篇有啥关系呢?其实关系很大,因为只有当你了解了每种索引存在的劣势,才能更好的考虑并设计出合理的索引,而不是一股脑的盲目创建索引。

那么在创建索引时,咱们应当遵守那些原理原则,才能创建出合理的索引呢?

在实际项目场景中,当SQL查询性能较慢时,我们常常会有一个疑惑:表中哪个字段建立一个索引能带来最大的性能收益呢?一般来说,判断字段是否要添加的索引的依据,是看这个字段是否被经常当做查询条件使用,但也不能光依靠这一个依据来判断,比如用户表中的性别字段,就会经常被用做查询条件,但如果对性别字段建立一个索引,那对查询的性能提升并不大,因为性别就两个值:男/女(不包含泰国在内),那对其建立索引,索引文件中就只会有两个索引节点,大致情况如下:
性别索引
这种情况下,为性别建立一个索引,带来的性能收益显然不是太大。同时,上图中给出的案例,也不是索引真正的样子,如果表中存在主键索引或聚簇索引,对其他字段建立的索引,都是次级索引,也被称为辅助索引,其节点上的值,存储的并非一条完整的行数据,而是指向聚簇索引的索引字段值。

如果基于辅助索引查询数据,最终数据会以何种方式被检索出来,这里就牵扯到MySQL中的一个新概念,也就是SQL执行时的回表问题。

2.1、索引查询时的回表问题

   什么叫做回表呢?意思就是指一条SQL语句在MySQL内部,要经过两次查询过程才能获取到数据。这是跟索引机制有关的,先来看看索引在MySQL内部真正的面貌:
表中索引结构
在上图用户表中,基于ID字段先建立了一个主键索引,然后又基于name字段建立了一个普通索引,此时MySQL默认会选用主键索引作为聚簇索引,将表数据和主键索引存在同一个文件中,也就是主键索引的每个索引节点,都直接对应着行数据。而基于name字段建立的索引,其索引节点存放的则是指向聚簇索引的ID值。

在这种情况下,假设有一条下述SQL,其内部查询过程是啥样的呢?

SELECT * FROM `zz_user` WHERE name = "子竹";
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首先会走name字段的索引,然后找到对应的ID值,然后再基于查询到的ID值,再走ID字段的主键索引,最终得到一整条行数据并返回。

在这个案例中,一条查询SQL经历了两次查询才获取到数据,这个过程则被称之为回表。

回表动作会导致额外的查询开销,因此尽量可以基于主键做查询,如果实在需要使用非主键字段查询,那么尽量要写明查询的结果字段,而并非使用*

当然,实际情况中建立联合索引,利用索引覆盖特性,从而避免使用辅助索引,这样也能够消除回表动作,但关于这点后面再聊,先来说说建立索引需要遵循的一些原则。

2.2、建立索引时需要遵守的原则

   前面说过一点,当建立索引仅考虑一个字段是否被经常用于查询是不够的,往往一个合适的索引需要更为细致与长远的思考,例如使用多个字段建立是否会更好?创建其他类型的索引性能是否会更佳?下面我们就一起来看看建立索引时,需要遵守的一些原则:

  • ①经常频繁用作查询条件的字段应酌情考虑为其创建索引。
  • ②表的主外键或连表字段,必须建立索引,因为能很大程度提升连表查询的性能。
  • ③建立索引的字段,一般值的区分性要足够高,这样才能提高索引的检索效率。
  • ④建立索引的字段,值不应该过长,如果较长的字段要建立索引,可以选择前缀索引。
  • ⑤建立联合索引,应当遵循最左前缀原则,将多个字段之间按优先级顺序组合。
  • ⑥经常根据范围取值、排序、分组的字段应建立索引,因为索引有序,能加快排序时间。
  • ⑦对于唯一索引,如果确认不会利用该字段排序,那可以将结构改为Hash结构。
  • ⑧尽量使用联合索引代替单值索引,联合索引比多个单值索引查询效率要高。

同时,除开上述一些建立索引的原则外,在建立索引时还需有些注意点:

  • ❶值经常会增删改的字段,不合适建立索引,因为每次改变后需维护索引结构。
  • ❷一个字段存在大量的重复值时,不适合建立索引,比如之前举例的性别字段。
  • ❸索引不能参与计算,因此经常带函数查询的字段,并不适合建立索引。
  • ❹一张表中的索引数量并不是越多越好,一般控制在3,最多不能超过5
  • ❺建立联合索引时,一定要考虑优先级,查询频率最高的字段应当放首位。
  • ❻当表的数据较少,不应当建立索引,因为数据量不大时,维护索引反而开销更大。
  • ❼索引的字段值无序时,不推荐建立索引,因为会造成页分裂,尤其是主键索引。

对于索引机制,在建立时应当参考上述给出的意见,这每一条原则都是从实际经验中总结出来的,前面八条不一定要全面思考,但后面七条注意点,一定要牢记,如若你的索引符合后面七条中的描述,那一定要更改索引。

对于每一条建议是为什么,在后面的《索引原理篇》讲完之后大家就会彻底理解,这里就不展开叙述了,接下来重点聊一下联合索引,以及它的最左前缀原则。

2.3、联合索引的最左前缀原则

   首先在讲最左前缀原则之前,先看看上述给出的一条原则:

  • ⑧尽量使用联合索引代替单值索引,联合索引比多个单值索引查询效率要高。

对于这一点是为什么呢?举个栗子理解,比如此时基于X、Y、Z字段建立了一个联合索引,实际上也相当于建立了三个索引:XX、YX、Y、Z,因此只要查询中使用了这三组字段,都可以让联合索引生效。

但如若查询中这三个字段不以AND形式出现,而是单独作为查询条件出现,那单值索引性能会好一些,但三个不同的索引,维护的代价也会高一些。

其实联合索引的最左前缀原则,道理很简单的,就是组成联合索引的多个列,越靠左边优先级越高,同时也只有SQL查询条件中,包含了最左的字段,才能使用联合索引,例如:

-- 基于上面的哪个X、Y、Z联合索引
SELECT * FROM tb WHERE Y = "..." AND Z = "...";
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上面这条SQL就显然并不会使用联合索引,因为不符合最左前缀原则,最左侧的X字段未曾被使用。也正由于MySQL在使用联合索引时会遵循最左前缀原则,所以才在前面建立索引的建议中给出了一条:

  • ❺建立联合索引时,一定要考虑优先级,查询频率最高的字段应当放首位。

因为将查询频率越高的字段放首位,就代表着查询时命中索引的几率越大。同时,MySQL的最左前缀原则,才匹配到范围查询时会停止匹配,比如>、<、between、like这类范围条件,并不会继续使用联合索引,举个栗子:

SELECT * FROM tb WHERE X="..." AND Y > "..." AND Z="...";
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当执行时,虽然上述SQL使用到X、Y、Z作为查询条件,但由于Y字段是>范围查询,因此这里只能使用X索引,而不能使用X、YX、Y、Z索引。

对于一条查询SQL是否用到了索引,或者一条查询SQL到底用了那个索引,其实可以通过MySQL自带的explain工具分析(后续讲解)。

最后再来一个简单的栗子,加深一下对于联合索引的认知:

select * from user where name = '竹子';
select * from user where name = '竹子' and age = 18;

A. create index index_name on user(name);
   create index index_name on user(age);

B. create index index_name on user(name,age);
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比如上述这个案例中,对于这两条SQL选第一种方式创建索引,还是第二种呢?答案是B,因为两条sql完全能够利用到第二个创建的联合索引。

select * from user where name = '竹子' and age = 18;
select * from user where  age = 18 and name = '竹子';
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同时选B建立联合索引后,如上两条SQL都会利用到上面创建的联合索引,SQL是否走索引查询跟where后的条件顺序无关,因为MySQL优化器会优化,对SQL查询条件进行重排序。

三、索引失效与使用索引的正确姿势

   相信这一点大家看了有些懵,啥叫使用索引的正确姿势?索引不是MySQL执行SQL时自动选择的吗?我们只能建立索引,怎么使用啊?其实这里是指我们编写SQL时,要注意的点,毕竟MySQL查询时到底使不使用索引,这完全取决于你编写的SQL

但很多小伙伴在平时写SQL的时候,一般只追求实现业务功能,只要能够查询出相应的数据即可,压根不会过度考虑这条SQL应用到索引,那么这里就是给出一些经验之谈,讲清楚几点写SQL时的方法论。

   其实索引本身是一把双刃剑,用的好能够给我们带来异乎寻常的查询效率,用的不好则反而会带来额外的磁盘占用及写入操作时的维护开销。因此大家一定要切记,既然选择建了索引,那一定要利用它,否则还不如干脆别建,既能节省磁盘空间,又能提升写入效率。

3.1、索引失效的那些事儿

   想要用好索引,那一定要先搞清楚那些情况会导致索引失效,弄明白这些事项之后,在写SQL的时候刻意避开,那你写出来的SQL十有八九是会用到索引的,那么在数据库中那些情况下会导致索引失效呢?下面一起来聊一聊,但单纯的讲概念会有种纸上谈兵的感觉,因此下面简单的举个案例,然后来说明索引失效的一些情况。

SELECT * FROM `zz_users`;
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+
| user_id | user_name | user_sex | password | register_time       |
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+
|       1 | 熊猫      || 6666     | 2022-08-14 15:22:01 |
|       2 | 竹子      || 1234     | 2022-09-14 16:17:44 |
|       3 | 子竹      || 4321     | 2022-09-16 07:42:21 |
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+

ALTER TABLE `zz_users` ADD PRIMARY KEY `p_user_id`(`user_id`);
ALTER TABLE `zz_users` ADD KEY `unite_index`(`user_name`,`user_sex`,`password`);
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此时对这张用户表,分别创建两个索引,第一个是基于user_id创建的主键索引,第二个是使用user_name、user_sex、password三个字段创建的联合索引。

但想要查看一条SQL是否使用了索引,需要用到一个自带的分析工具ExPlain,下面简单介绍一下。

3.1.1、执行分析工具 - ExPlain

这里就对explain工具做一个简单介绍,后续《SQL优化篇》会详细讲解这个工具,先来看看这个工具/命令的作用,当在一条SQL前加上explain命令,执行这条SQL后会列出所有的执行方案:

EXPLAIN SELECT * FROM `zz_users`;
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table    | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra |
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | zz_users | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    3 |       |
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
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  • id:这是执行计划的ID值,这个值越大,表示执行的优先级越高。
  • select_type:当前查询语句的类型,有如下几个值:
    • simple:简单查询。
    • primary:复杂查询的外层查询。
    • subquery:包含在查询语句中的子查询。
    • derived:包含在FROM中的子查询。
  • table:表示当前这个执行计划是基于那张表执行的。
  • type:当前执行计划查询的类型,有几种情况:
    • all:表示走了全表查询,未命中索引或索引失效。
    • system:表示要查询的表中仅有一条数据。
    • const:表示当前SQL语句的查询条件中,可以命中索引查询。
    • range:表示当前查询操作是查某个区间。
    • eq_ref:表示目前在做多表关联查询。
    • ref:表示目前使用了普通索引查询。
    • index:表示目前SQL使用了辅助索引查询。
  • possible_keys:执行SQL时,优化器可能会选择的索引(最后执行不一定用)。
  • key:查询语句执行时,用到的索引名字。
  • key_len:这里表示索引字段使用的字节数。
  • ref:这里显示使用了那种查询的类型。
  • rows:当前查询语句可能会扫描多少行数据才能检索出结果。
  • Extra:这里是记录着额外的一些索引使用信息,有几种状态:
    • using index:表示目前使用了覆盖索引查询(稍后讲)。
    • using where:表示使用了where子句查询,通常表示没使用索引。
    • using index condition:表示查询条件使用到了联合索引的前面几个字段。
    • using temporary:表示使用了临时表处理查询结果。
    • using filesort:表示以索引字段之外的方式进行排序,效率较低。
    • select tables optimized away:表示在索引字段上使用了聚合函数。

对于上述这么多的字段,其实目前不需要完全弄懂,本文只需要记住里面的type字段即可,all表示走全表扫描,const、ref...表示通过索引查询。

下面一起来聊一聊索引失效的一些场景。

3.1.2、查询中带有OR会导致索引失效

EXPLAIN SELECT * FROM `zz_users` WHERE user_id = 1 OR user_name = "熊猫";
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例如上述这条SQL,其中既包含了主键索引的字段,又包含了联合索引的第一个字段,按理来说是会走索引查询的对吗?但看看执行结果:
or导致索引失效
从结果中可看到type=ALL,显然并未使用索引来查询,也就代表着,虽然所有查询条件都包含了索引字段,但由于使用了OR,最终导致索引失效。

3.1.3、模糊查询中like以%开头导致索引失效

众所周知,使用like关键字做模糊查询时,是可以使用索引的,那来看看下述这条SQL

EXPLAIN SELECT * FROM `zz_users` WHERE user_name LIKE "%熊";
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在这条SQL中以联合索引中的第一个字段作为了查询条件,此时会使用索引吗?看看结果:
like%*导致索引失效
结果中显示依旧走了全表扫描,并未使用索引,但like不以%开头,实际上是不会导致索引失效的,例如:
%结尾
在这里以%结尾,其实可以使用联合索引来检索数据,并不会导致索引失效。

3.1.4、字符类型查询时不带引号导致索引失效

-- 先插入一条user_name = 1111 的数据
INSERT INTO `zz_users` VALUES(4,"1111","男","4321","2022-09-17 23:48:29");

EXPLAIN SELECT * FROM `zz_users` WHERE user_name = 111;
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上述这条SQL按理来说是没有半点问题的,目前是符合联合索引的最左匹配原则的,但来看看结果:
不带引号对比
从结果中很明显的可以看出,由于user_name是字符串类型的,因此查询时没带引号,竟然直接未使用索引,导致了索引失效(上面也放了对比图,大家可以仔细看看区别)。

3.1.5、索引字段参与计算导致索引失效

EXPLAIN SELECT * FROM `zz_users` WHERE user_id - 1 = 1;
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上面这条SQL看着估计有些懵,但实际上很简单,就是查询ID=2的数据,理论上因为查询条件中使用了主键字段,应该会使用主键索引,但结果呢?
索引字段参与计算
由于索引字段参与了计算,所以此时又导致了索引失效,因此大家要切记,千万不要让索引字段在SQL中参与计算,也包括使用一些聚合函数时也会导致索引失效,其根本原因就在于索引字段参与了计算导致的。

这里的运算也包括+、-、*、/、!.....等一系列涉及字段计算的逻辑。

3.1.6、字段被用于函数计算导致索引失效

EXPLAIN SELECT * FROM `zz_users` WHERE SUBSTRING(user_name,0,1) = "竹子";
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上述中,我们使用SUBSTRING函数对user_name字段进行了截取,然后再用于条件查询,此时看看执行结果:
函数计算
很显然,并未使用索引查询,这也是意料之中的事情,毕竟这一条和3.1.5的原因大致相同,索引字段参与计算导致失效。

3.1.7、违背最左前缀原则导致索引失效

EXPLAIN SELECT * FROM `zz_users` WHERE `user_sex` = "男" AND `password` = "1234";
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上述这条SQL中,显然用到了联合索引中的性别和密码字段,此时再看看结果:
违背最左匹配
由于违背了联合索引的最左前缀原则,因为没使用最左边的user_name字段,因此也导致索引失效,从而走了全表查询。

3.1.8、不同字段值对比导致索引失效

从一张表中查询出一些值,然后根据这些值去其他表中筛选数据,这个业务也是实际项目中较为常见的场景,下面为了简单实现,就简单用姓名和性别模拟一下字段对比的场景:

EXPLAIN SELECT * FROM `zz_users` WHERE user_name = user_sex;
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按理来说,因为user_name属于联合索引的第一个字段,所以上述这条SQL中规中矩,理论上会走索引的,但看看结果:
字段对比
显然,这个场景也会导致索引无法使用,因此之后也要切记这点。

3.1.9、反向范围操作导致索引失效

一般来说,如果SQL属于正向范围查询,例如>、<、between、like、in...等操作时,索引是可以正常生效的,但如果SQL执行的是反向范围操作,例如NOT IN、NOT LIKE、IS NOT NULL、!=、<>...等操作时,就会出现问题,例如:

EXPLAIN SELECT * FROM `zz_users` WHERE user_id NOT IN(1,2,3);
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上述SQL的意思很简单,也就是查询user_id不是1,2,3的数据,这里是基于主键索引字段user_id查询的,但会走索引吗?来看看结果:
范围查询对比
结果也很明显,使用NOT关键字做反向范围查询时,并不会走索引,索引此时失效了,但是做正向范围查询时,索引依旧有效。

对于这一点,其实大家可以慢慢实验,并非所有的正向范围操作都会走索引,例如IS NULL就不会走,它的反向操作:IS NOT NULL同样不会走。

3.1.10、索引失效小结

MySQL中还有一种特殊情况会导致索引失效,也就是当走索引扫描的行数超过表行数的30%时,MySQL会默认放弃索引查询,转而使用全表扫描的方式检索数据,因此这种情况下走索引的顺序磁盘IO,反而不一定有全表的随机磁盘IO快。

还有一点要牢记:关于索引是否会失效,实际上也跟索引的数据结构、MySQL的版本、存储引擎的不同有关,例如一条SQL语句在B+Tree索引中会导致索引失效,但在哈希索引中却不会(好比IS NULL/IS NOT NULL),这种情况在不同版本、不同引擎中都有可能会体现出来。

但到目前为止,大致上已经将MySQL中会导致索引失效的几种情况罗列说明了,接下来一起看看使用索引的正确姿势!

3.2、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。
  • .......

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。

不过这些也属于SQL优化的内容,因此更多、更具体的SQL编写准则,会在之后的《SQL调优篇》详细讲解。

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。

3.2.1、索引覆盖

在之前聊到过,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";
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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";
复制代码

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";
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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:
索引覆盖
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。

3.2.2、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";
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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
}
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由于前面使用的是模糊查询,但%在结尾,因此可以使用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。

3.2.3、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;
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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

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。

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。

3.2.4、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`;
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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";
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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

当然,如果熟悉Oracle数据库的小伙伴应该知道,跳跃扫描机制在Oracle中早就有了,但为什么MySQL8.0版本才推出这个机制呢?还记得咱们在《MySQL架构篇》中的闲谈嘛?MySQL几经转手后,最终归到了Oracle旗下,因此跳跃扫描机制仅是Oracle公司:从Oracle搬到了“自己的MySQL”上而已。

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》

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。

四、索引应用篇总结

   至此,MySQL索引应用篇,也就是索引中篇就结束了,相信大家认真看完本篇之后,对于索引的掌握性、熟练程度绝对会更上一层楼,因为本章中从索引的优劣分析,到建立索引的原则、索引失效的情景、使用索引的正确姿势、MySQL对于索引的优化机制等各方面,对索引进行了进一步阐述。

经历中、上两篇的阐述后,对于MySQL索引这个大体系已经建立出了完整的认知,下一篇就是《索引原理篇》啦,在中、上两篇中抛出了很多疑惑,都留在了索引原理篇中去分析,因为只有当你真正搞懂了索引的底层实现,才能更好的理解一些前面给出的建议、定论及概念。

当然,如果你认为我的文章对你有帮助,那可以动动发财的小手,点上一个免费的小赞赞~,点赞量足够多可加快《索引原理篇》的解锁进度,更文速度完全取决于诸位的点赞数量!当然,就算不给赞,《索引原理篇》也不会缺席噢!最后再给出两条关于索引的查询命令:

  • show status like '%Handler_read%';查看当前会话的索引使用情况。
  • show global status like 'Handler_read%';:查询全局索引使用情况。

这两条命令在之后的《SQL调优篇》中会用到的,这些命令中的信息对于调优会有不小的参考价值,当然,对于详细的分析在后续的篇章中再详细讲解咯!

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转载自juejin.im/post/7149074488649318431
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