MySQL深入浅出索引(上)

1.索引概述

提到数据库索引，我们并不陌生，在日常工作中会经常接触到。比如某一个SQL查询比较慢，分析完原因之后，你可能就会说“给某个字段加个索引吧”之类的解决方案。 但到底什么是索引，索引又是如何工作的呢

一句话简单来说，索引其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样，一本500页的书，如果你想快速的找到其中的某一个知识点，在不借助目录的情况下，那估计得找一会儿，同样，对于数据库的表而言，索引其实就是它的目录

2.索引的常见模型

索引的出现是为了提高查询效率，但是实现索引的方式却有很多中，所以这里也就引入了索引模型的概念，可以用于提高读写效率的数据结构很多，这里先介绍三种常见、也比较简单的数据结构，分别是哈希表、有序数组和搜索树

2.1哈希表

哈希表是一种以键-值（key-value）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。哈希的思路很简单，把值放在数组里，用一个哈希函数把key换算成一个确定的位置，然后把value放在数组的这个位置。不可避免地，多个key值经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方法是，拉出一个链表(拉链法)。假设，你现在维护着一个身份证信息和姓名的表，需要根据身份证号查找对应的名字，这时对应的哈希索引的示意图如下所示
在这里插入图片描述

哈希表作为索引的优点和缺点

图中， User2和User4根据身份证号算出来的值都是N，但没关系，后面还跟了一个链表。假设，这时候你要查ID_card_n2对应的名字是什么，处理步骤就是：首先，将ID_card_n2通过哈希函数算出N；然后，按顺序遍历，找到User2。需要注意的是，图中四个ID_card_n的值并不是递增的， 这样做的好处是增加新的User时速度会很快，只需要往后追加

但缺点是，因为不是有序的，所以哈希索引做区间查询的速度是很慢的。你可以设想下， 如果你现在要找身份证号在[ID_card_X, ID_card_Y]这个区间的所有用户，就必须全部扫描一遍了。

所以，哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景，比如Memcached \ Redis及其他一些NoSQL引擎

2.2有序数组

而有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀。还是上面这个根据身份证号查名字的例子，如果我们使用有序数组来实现的话，示意图如下所示：
在这里插入图片描述

这里我们假设身份证号没有重复，这个数组就是按照身份证号递增的顺序保存的。这时候如果你要查ID_card_n2对应的名字，用二分法就可以快速得到，这个时间复O(log(N))。

同时很显然， 这个索引结构支持范围查询。你要查身份证号在[ID_card_X, ID_card_Y]区间的
User，可以先用二分法找到ID_card_X（如果不存在ID_card_X，就找到大于ID_card_X的第一
个User），然后向右遍历，直到查到第一个大于ID_card_Y的身份证号，退出循环。
如果仅仅看查询效率，有序数组就是最好的数据结构了

但是，在需要更新数据的时候就麻烦了，你往中间插入一个记录就必须得挪动后面所有的记录，成本太高。所以，有序数组索引只适用于静态存储引擎，比如你要保存的是2017年某个城市的所有人口信息，这类不会再修改的数据

2.3树结构

二叉搜索树(BST)也是课本里的经典数据结构了。还是上面根据身份证号查名字的例子，如果我们用二叉搜索树来实现的话，示意图如下所示：

在这里插入图片描述

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。这样如果你要查ID_card_n2的话，按照图中的搜索顺序就是按照UserA -> UserC -> UserF -> User2这个路径得到。这个时间复杂度是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))。树可以有二叉，也可以有多叉。多叉树就是每个节点有多个儿子，儿子之间的大小保证从左到右递增。二叉树是搜索效率最高的

但是实际上大多数的数据库存储却并不使用二叉树。其原因是， 索引不止存在内存中，还要写到磁盘上,你可以想象一下一棵100万节点的平衡二叉树，树高20。一次查询可能需要访问20个数据块(根据索引一层一层往下找，每一层都找一个磁盘块)。在机械硬盘时代，从磁盘随机读一个数据块需要10 ms左右的寻址时间。也就是说，对于一个100万行的表，如果使用二叉树来存储，单独访问一个行可能需要20个10 ms的时间，这个查询可真够慢的。

为了让一个查询尽量少地读磁盘，就必须让查询过程访问尽量少的数据块。那么，我们就不应该使用二叉树， 而是要使用“N叉”树。这里， “N叉”树中的“N”取决于数据块的大小。以InnoDB的一个整数(int4个字节，bigint8字节)字段索引为例，这个N差不多是1200。这棵树高是4的时候，就可以存1200的3次方个值，这已经17亿了。考虑到树根的数据块总是在内存中的，一个10亿行的表上一个整数字段的索引， 查找一个值最多只需要访问3次磁盘。其实，树的第二层也有很大概率在内存中，那么访问磁盘的平均次数就更少了。

N叉树由于在读写上的性能优点，以及适配磁盘的访问模式，已经被广泛应用在数据库引擎中了

不管是哈希还是有序数组，或者N叉树，它们都是不断迭代、不断优化的产物或者解决方案。数据库技术发展到今天，跳表、 LSM树等数据结构也被用于引擎设计中，数据库底层存储的核心就是基于这些数据模型的。每碰到一个新数据库，我们需要先关注它的数据模型，这样才能从理论上分析出这个数据库的适用场景。

在MySQL中， 索引是在存储引擎层实现的，所以并没有统一的索引标准，即不同存储引擎的索引的工作方式并不一样。而即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层的实现也可能不同。 由于InnoDB存储引擎在MySQL数据库中使用最为广泛，所以下面就以InnoDB为例，分析一下其中的索引模型

3.InnoDB的索引模型

3.1B+Tree简单介绍

在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表，又因为前面我们提到的，InnoDB使用了B+Tree树索引模型，所以数据都是存储在B+树中的

每一个索引在InnoDB里面对应一颗B+树，假设我们有一个主键列为ID的表，表中有字段k，并且在k上有索引，建表语句

mysql> create table T(
id int primary key,
k int not null,
name varchar(16),
index (k))engine=InnoDB;

表中R1~R5的(ID, K)值分别为(100，1)、(200，2)、(300，3)、(500、5)和(600、6),两棵树的实例示意图如下

在这里插入图片描述

从图中可以看出，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,

主键索引的叶子节点存的是整行数据，在InnoDB里，主键索引也被称为聚簇索引(clustered index),

非主键索引的叶子节点内容是主键的值，在InnoDB里，非主键索引也被称为二级索引(secondary index)，

根据上面的索引结构说明，我们来讨论一个问题，基于主键索引和普通索引的查询有什么区别？

如果语句是select * from T where ID = 500，即主键查询方式，则只需要搜索ID这颗B+树；
如果语句是select * from T where k = 5，即普通索引查询方式，则需要先搜索k索引树，得到ID为值为500，再到ID(主键)索引树搜索一次，这个过程称为回表.(回表的根本原因是因为完整的一条数据只存在于主键索引的B+Tree中)

也就是说， 基于非主键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

3.2索引维护(页分裂)

B+Tree为了维护索引的有序性，在插入新值的时候需要做必要的维护，以上面这个图为例，如果插入新的行ID值为700，则只需要在R5的记录后面插入一个新的记录，如果新插入的ID值为400，就相对麻烦了，需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置。

而更糟糕的情况是，如果R5所在的数据页已经满了，根据B+Tree的算法，这时候需要申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去，这个过程称为页分裂，这种情况下性能自然会受影响.

除了性能外，页分裂操作还影响数据页的利用率，原本放在一个页的数据，现在分到两个页中，整体空间利用率降低大约50%，

当然有页分裂就有合并，当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并，合并的过程，可以认为是分裂过程的逆过程。

3.3关于自增主键的使用

基于上面的索引维护过程，我们来讨论一个案例：
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

插入新记录的时候可以不指定ID的值，系统会获取当前ID最大值加1作为下一条记录的ID值。
也就是说，自增主键的插入数据模式，正符合了我们前面提到的递增插入的场景。每次插入一条新记录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂

而有业务逻辑的字段做主键，则往往不容易保证有序插入，这样写数据成本相对较高。
除了考虑性能外，我们还可以从存储空间的角度来看。假设你的表中确实有一个唯一字段，比如字符串类型的身份证号， 那应该用身份证号做主键，还是用自增字段做主键呢？

由于每个非主键索引的叶子节点上都是主键的值。如果用身份证号做主键，那么每个二级索引的叶子节点占用约20个字节，而如果用整型做主键，则只要4个字节，如果是长整（bigint) 则是8个字节。

显然，主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小。所以，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。

你一定看出来了，这就是典型的KV场景。
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。