摘要

本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。

索引的本质

MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。

我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search），这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如二分查找（binary search）、二叉树查找（binary tree search）等。如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织），所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。

目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构，在本文的下一节会结合存储器原理及计算机存取原理讨论为什么B-Tree和B+Tree在被如此广泛用于索引，这一节先单纯从数据结构角度描述它们。

B-Tree 与 B+Tree 的不同

从上面的B-Tree结构图中可以看到每个节点中不仅包含数据的key值，还有data值。而每一个页的存储空间是有限的，如果data数据较大时将会导致每个节点（即一个页）能存储的key的数量很小，当存储的数据量很大时同样会导致B-Tree的深度较大，增大查询时的磁盘I/O次数，进而影响查询效率。在B+Tree中，所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上，而非叶子节点上只存储key值信息，这样可以大大加大每个节点存储的key值数量，降低B+Tree的高度。

B+Tree相对于B-Tree有几点不同：

非叶子节点只存储键值信息。
所有叶子节点之间都有一个链指针。
数据记录都存放在叶子节点中。

将上一节中的B-Tree优化，由于B+Tree的非叶子节点只存储键值信息，假设每个磁盘块能存储4个键值及指针信息，则变成B+Tree后其结构如下图所示：

通常在B+Tree上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构。因此可以对B+Tree进行两种查找运算：一种是对于主键的范围查找和分页查找，另一种是从根节点开始，进行随机查找。

可能上面例子中只有22条数据记录，看不出B+Tree的优点，下面做一个推算：

InnoDB存储引擎中页的大小为16KB，一般表的主键类型为INT（占用4个字节）或BIGINT（占用8个字节），指针类型也一般为4或8个字节，也就是说一个页（B+Tree中的一个节点）中大概存储16KB/(8B+8B)=1K个键值（因为是估值，为方便计算，这里的K取值为〖10〗^3）。也就是说一个深度为3的B+Tree索引可以维护10^3 * 10^3 * 10^3 = 10亿条记录。

实际情况中每个节点可能不能填充满，因此在数据库中，B+Tree的高度一般都在2~4层。 mysql 的InnoDB存储引擎在设计时是将根节点常驻内存的，也就是说查找某一键值的行记录时最多只需要1~3次磁盘I/O操作。

数据库中的B+Tree索引可以分为聚集索引（clustered index）和辅助索引（secondary index）。上面的B+Tree示例图在数据库中的实现即为聚集索引，聚集索引的B+Tree中的叶子节点存放的是整张表的行记录数据。辅助索引与聚集索引的区别在于辅助索引的叶子节点并不包含行记录的全部数据，而是存储相应行数据的聚集索引键，即主键。当通过辅助索引来查询数据时，InnoDB存储引擎会遍历辅助索引找到主键，然后再通过主键在聚集索引中找到完整的行记录数据。

带有顺序访问指针的B+Tree

一般在数据库系统或文件系统中使用的B+Tree结构都在经典B+Tree的基础上进行了优化，增加了顺序访问指针。

图4

如图4所示，在B+Tree的每个叶子结点增加一个指向相邻叶子结点的指针，就形成了带有顺序访问指针的B+Tree。做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能，例如图4中如果要查询key为从18到49的所有数据记录，当找到18后，只需顺着结点和指针顺序遍历就可以一次性访问到所有数据结点，极大提到了区间查询效率。

为什么使用B-Tree（B+Tree）

红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构，这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree作为索引的理论基础。

一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗，相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级，所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。换句话说，索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。下面先介绍内存和磁盘存取原理，然后再结合这些原理分析B-/+Tree作为索引的效率。

磁盘存取原理

索引一般以文件形式存储在磁盘上，索引检索需要磁盘I/O操作。与主存不同，磁盘I/O存在机械运动耗费，因此磁盘I/O的时间消耗是巨大的。

图6 - 磁盘的整体结构示意图

一个磁盘由大小相同且同轴的圆形盘片组成，磁盘可以转动（各个磁盘必须同步转动）。在磁盘的一侧有磁头支架，磁头支架固定了一组磁头，每个磁头负责存取一个磁盘的内容。磁头不能转动，但是可以沿磁盘半径方向运动（实际是斜切向运动），每个磁头同一时刻也必须是同轴的，即从正上方向下看，所有磁头任何时候都是重叠的（不过目前已经有多磁头独立技术，可不受此限制）。

图7 - 磁盘结构的示意图

盘片被划分成一系列同心环，圆心是盘片中心，每个同心环叫做一个磁道，所有半径相同的磁道组成一个柱面。磁道被沿半径线划分成一个个小的段，每个段叫做一个扇区，每个扇区是磁盘的最小存储单元。为了简单起见，我们下面假设磁盘只有一个盘片和一个磁头。

当需要从磁盘读取数据时，系统会将数据逻辑地址传给磁盘，磁盘的控制电路按照寻址逻辑将逻辑地址翻译成物理地址，即确定要读的数据在哪个磁道，哪个扇区。为了读取这个扇区的数据，需要将磁头放到这个扇区上方，为了实现这一点，磁头需要移动对准相应磁道，这个过程叫做寻道，所耗费时间叫做寻道时间，然后磁盘旋转将目标扇区旋转到磁头下，这个过程耗费的时间叫做旋转时间。

局部性原理与磁盘预读

由于存储介质的特性，磁盘本身存取就比主存慢很多，再加上机械运动耗费，磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一，因此为了提高效率，要尽量减少磁盘I/O。为了达到这个目的，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读，即使只需要一个字节，磁盘也会从这个位置开始，顺序向后读取一定长度的数据放入内存。这样做的理论依据是计算机科学中著名的局部性原理：
    当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用。
    程序运行期间所需要的数据通常比较集中。
    由于磁盘顺序读取的效率很高（不需要寻道时间，只需很少的旋转时间），因此对于具有局部性的程序来说，预读可以提高I/O效率。
    预读的长度一般为页（page）的整倍数。页是计算机管理存储器的逻辑块，硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块，每个存储块称为一页（在许多操作系统中，页得大小通常为4k），主存和磁盘以页为单位交换数据。当程序要读取的数据不在主存中时，会触发一个缺页异常，此时系统会向磁盘发出读盘信号，磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中，然后异常返回，程序继续运行。

B-/+Tree索引的性能分析

从使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣性：根据B-Tree的定义，可知检索一次最多需要访问h个结点。数据库系统的设计者巧妙的利用了磁盘预读原理，将一个结点的大小设为等于一个页面，这样每个结点只需要一次I/O就可以完全载入。为了达到这个目的，在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧：

每次新建结点时，直接申请一个页面的空间，这样可以保证一个结点的大小等于一个页面，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个node只需一次I/O。

B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O（根结点常驻内存），渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般实际应用中，出读d是非常大的数字，通常超过100，因此h非常小。

综上所述，用B-Tree作为索引结构效率是非常高的。

而红黑树结构，h明显要深得多。由于逻辑上很近的结点（父子结点）物理上可能离得很远，无法利用局部性原理。所以即使红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h)，但是查找效率明显比B-Tree差得多

MyISAM索引实现

MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶结点的data域存放的是数据记录的地址。下面是MyISAM索引的原理图：

这里设表一共有三列，假设我们以Col1为主键，则图8是一个MyISAM表的主索引（Primary key）示意。可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址。在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复。如果我们在Col2上建立一个辅助索引，则此索引的结构如下图所示：

InnoDB索引实现

虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然不同。

第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从上文知道，MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶结点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。

图10

图10是InnoDB主索引（同时也是数据文件）的示意图，可以看到叶结点包含了完整的数据记录。这种索引叫做聚集索引。因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。

第二个与MyISAM索引的不同是InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说，InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域。例如，图11为定义在Col3上的一个辅助索引：

图11

这里以英文字符的ASCII码作为比较准则。聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。

了解不同存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助，例如知道了InnoDB的索引实现后，就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键，因为所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得过大。再例如，用非单调的字段作为主键在InnoDB中不是个好主意，因为InnoDB数据文件本身是一颗B+Tree，非单调的主键会造成在插入新记录时数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整，十分低效，而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。

下一章将具体讨论这些与索引有关的优化策略。

索引使用策略及优化

MySQL的优化主要分为结构优化（Scheme optimization）和查询优化（Query optimization）。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容完全基于上文的理论基础，实际上一旦理解了索引背后的机制，那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理，并且可以理解这些策略背后的逻辑。

InnoDB的主键选择与优化

在使用InnoDB存储引擎时，如果没有特别的需要，请永远使用一个与业务无关的自增字段作为主键。

索引使用策略及优化

示例数据库

为了讨论索引策略，需要一个数据量不算小的数据库作为示例。本文选用MySQL官方文档中提供的示例数据库之一：employees。这个数据库关系复杂度适中，且数据量较大。下图是这个数据库的E-R关系图（引用自MySQL官方手册）：

图12

MySQL官方文档中关于此数据库的页面为http://dev.mysql.com/doc/employee/en/employee.html。里面详细介绍了此数据库，并提供了下载地址和导入方法，如果有兴趣导入此数据库到自己的MySQL可以参考文中内容。

最左前缀原理与相关优化

高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引，这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关，下面通过例子说明最左前缀原理。

这里先说一下联合索引的概念。在上文中，我们都是假设索引只引用了单个的列，实际上，MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列，这种索引叫做联合索引，一般的，一个联合索引是一个有序元组<a1, a2, …, an>，其中各个元素均为数据表的一列，实际上要严格定义索引需要用到关系代数，但是这里我不想讨论太多关系代数的话题，因为那样会显得很枯燥，所以这里就不再做严格定义。另外，单列索引可以看成联合索引元素数为1的特例。

以employees.titles表为例，下面先查看其上都有哪些索引：

SHOW INDEX FROM employees.titles;
+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Null | Index_type |
+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+
| titles | 0 | PRIMARY | 1 | emp_no | A | NULL | | BTREE |
| titles | 0 | PRIMARY | 2 | title | A | NULL | | BTREE |
| titles | 0 | PRIMARY | 3 | from_date | A | 443308 | | BTREE |
| titles | 1 | emp_no | 1 | emp_no | A | 443308 | | BTREE |
+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+

从结果中可以到titles表的主索引为<emp_no, title, from_date>，还有一个辅助索引<emp_no>。为了避免多个索引使事情变复杂（MySQL的SQL优化器在多索引时行为比较复杂），这里我们将辅助索引drop掉：

ALTER TABLE employees.titles DROP INDEX emp_no;

这样就可以专心分析索引PRIMARY的行为了。

情况一：全列匹配。

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title='Senior Engineer' AND from_date='1986-06-26';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | titles | const | PRIMARY | PRIMARY | 59 | const,const,const | 1 | |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+

很明显，当按照索引中所有列进行精确匹配（这里精确匹配指“=”或“IN”匹配）时，索引可以被用到。这里有一点需要注意，理论上索引对顺序是敏感的，但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引，例如我们将where中的条件顺序颠倒：

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date='1986-06-26' AND emp_no='10001' AND title='Senior Engineer';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | titles | const | PRIMARY | PRIMARY | 59 | const,const,const | 1 | |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+

效果是一样的。

情况二：最左前缀匹配。

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001';
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | titles | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+

当查询条件精确匹配索引的左边连续一个或几个列时，如<emp_no>或<emp_no, title>，所以可以被用到，但是只能用到一部分，即条件所组成的最左前缀。上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引，但是key_len为4，说明只用到了索引的第一列前缀。

情况三：查询条件用到了索引中列的精确匹配，但是中间某个条件未提供。

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND from_date='1986-06-26';
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | titles | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+

此时索引使用情况和情况二相同，因为title未提供，所以查询只用到了索引的第一列，而后面的from_date虽然也在索引中，但是由于title不存在而无法和左前缀连接，因此需要对结果进行扫描过滤from_date（这里由于emp_no唯一，所以不存在扫描）。如果想让from_date也使用索引而不是where过滤，可以增加一个辅助索引<emp_no, from_date>，此时上面的查询会使用这个索引。除此之外，还可以使用一种称之为“隔离列”的优化方法，将emp_no与from_date之间的“坑”填上。

首先我们看下title一共有几种不同的值：

SELECT DISTINCT(title) FROM employees.titles;
+--------------------+
| title |
+--------------------+
| Senior Engineer |
| Staff |
| Engineer |
| Senior Staff |
| Assistant Engineer |
| Technique Leader |
| Manager |
+--------------------+

只有7种。在这种成为“坑”的列值比较少的情况下，可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀：

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles
WHERE emp_no='10001'
AND title IN ('Senior Engineer', 'Staff', 'Engineer', 'Senior Staff', 'Assistant Engineer', 'Technique Leader', 'Manager')
AND from_date='1986-06-26';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 59 | NULL | 7 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+

这次key_len为59，说明索引被用全了，但是从type和rows看出IN实际上执行了一个range查询，这里检查了7个key。看下两种查询的性能比较：

SHOW PROFILES;
+----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration | Query |
+----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+
| 10 | 0.00058000 | SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND from_date='1986-06-26'|
| 11 | 0.00052500 | SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title IN ... |
+----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+

“填坑”后性能提升了一点。如果经过emp_no筛选后余下很多数据，则后者性能优势会更加明显。当然，如果title的值很多，用填坑就不合适了，必须建立辅助索引。

情况四：查询条件没有指定索引第一列。

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date='1986-06-26';
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| 1 | SIMPLE | titles | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 443308 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+

由于不是最左前缀，索引这样的查询显然用不到索引。

情况五：匹配某列的前缀字符串。

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title LIKE 'Senior%';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 56 | NULL | 1 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+

此时可以用到索引，~~但是如果通配符不是只出现在末尾，则无法使用索引。~~（原文表述有误，如果通配符%不出现在开头，则可以用到索引，但根据具体情况不同可能只会用其中一个前缀）

情况六：范围查询。

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no < '10010' and title='Senior Engineer';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 16 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+

范围列可以用到索引（必须是最左前缀），但是范围列后面的列无法用到索引。同时，索引最多用于一个范围列，因此如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles
WHERE emp_no < '10010'
AND title='Senior Engineer'
AND from_date BETWEEN '1986-01-01' AND '1986-12-31';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 16 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+

可以看到索引对第二个范围索引无能为力。这里特别要说明MySQL一个有意思的地方，那就是仅用explain可能无法区分范围索引和多值匹配，因为在type中这两者都显示为range。同时，用了“between”并不意味着就是范围查询，例如下面的查询：

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles
WHERE emp_no BETWEEN '10001' AND '10010'
AND title='Senior Engineer'
AND from_date BETWEEN '1986-01-01' AND '1986-12-31';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 59 | NULL | 16 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+

看起来是用了两个范围查询，但作用于emp_no上的“BETWEEN”实际上相当于“IN”，也就是说emp_no实际是多值精确匹配。可以看到这个查询用到了索引全部三个列。因此在MySQL中要谨慎地区分多值匹配和范围匹配，否则会对MySQL的行为产生困惑。

情况七：查询条件中含有函数或表达式。

很不幸，如果查询条件中含有函数或表达式，则MySQL不会为这列使用索引（虽然某些在数学意义上可以使用）。例如：

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND left(title, 6)='Senior';
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | titles | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+

虽然这个查询和情况五中功能相同，但是由于使用了函数left，则无法为title列应用索引，而情况五中用LIKE则可以。再如：

EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no - 1='10000';
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| 1 | SIMPLE | titles | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 443308 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+

显然这个查询等价于查询emp_no为10001的函数，但是由于查询条件是一个表达式，MySQL无法为其使用索引。看来MySQL还没有智能到自动优化常量表达式的程度，因此在写查询语句时尽量避免表达式出现在查询中，而是先手工私下代数运算，转换为无表达式的查询语句。

索引选择性与前缀索引

既然索引可以加快查询速度，那么是不是只要是查询语句需要，就建上索引？答案是否定的。因为索引虽然加快了查询速度，但索引也是有代价的：索引文件本身要消耗存储空间，同时索引会加重插入、删除和修改记录时的负担，另外，MySQL在运行时也要消耗资源维护索引，因此索引并不是越多越好。一般两种情况下不建议建索引。

第一种情况是表记录比较少，例如一两千条甚至只有几百条记录的表，没必要建索引，让查询做全表扫描就好了。至于多少条记录才算多，这个个人有个人的看法，我个人的经验是以2000作为分界线，记录数不超过 2000可以考虑不建索引，超过2000条可以酌情考虑索引。

另一种不建议建索引的情况是索引的选择性较低。所谓索引的选择性（Selectivity），是指不重复的索引值（也叫基数，Cardinality）与表记录数（#T）的比值：

Index Selectivity = Cardinality / #T

显然选择性的取值范围为(0, 1]，选择性越高的索引价值越大，这是由B+Tree的性质决定的。例如，上文用到的employees.titles表，如果title字段经常被单独查询，是否需要建索引，我们看一下它的选择性：

SELECT count(DISTINCT(title))/count(*) AS Selectivity FROM employees.titles;
+-------------+
| Selectivity |
+-------------+
| 0.0000 |
+-------------+

title的选择性不足0.0001（精确值为0.00001579），所以实在没有什么必要为其单独建索引。

有一种与索引选择性有关的索引优化策略叫做前缀索引，就是用列的前缀代替整个列作为索引key，当前缀长度合适时，可以做到既使得前缀索引的选择性接近全列索引，同时因为索引key变短而减少了索引文件的大小和维护开销。下面以employees.employees表为例介绍前缀索引的选择和使用。

从图12可以看到employees表只有一个索引<emp_no>，那么如果我们想按名字搜索一个人，就只能全表扫描了：

EXPLAIN SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido';
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| 1 | SIMPLE | employees | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 300024 | Using where |
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+

如果频繁按名字搜索员工，这样显然效率很低，因此我们可以考虑建索引。有两种选择，建<first_name>或<first_name, last_name>，看下两个索引的选择性：

SELECT count(DISTINCT(first_name))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;
+-------------+
| Selectivity |
+-------------+
| 0.0042 |
+-------------+
SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, last_name)))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;
+-------------+
| Selectivity |
+-------------+
| 0.9313 |
+-------------+

<first_name>显然选择性太低，<first_name, last_name>选择性很好，但是first_name和last_name加起来长度为30，有没有兼顾长度和选择性的办法？可以考虑用first_name和last_name的前几个字符建立索引，例如<first_name, left(last_name, 3)>，看看其选择性：

SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 3))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;
+-------------+
| Selectivity |
+-------------+
| 0.7879 |
+-------------+

选择性还不错，但离0.9313还是有点距离，那么把last_name前缀加到4：

SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 4))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;
+-------------+
| Selectivity |
+-------------+
| 0.9007 |
+-------------+

这时选择性已经很理想了，而这个索引的长度只有18，比<first_name, last_name>短了接近一半，我们把这个前缀索引建上：

ALTER TABLE employees.employees
ADD INDEX `first_name_last_name4` (first_name, last_name(4));

此时再执行一遍按名字查询，比较分析一下与建索引前的结果：

SHOW PROFILES;
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration | Query |
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+
| 87 | 0.11941700 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido' |
| 90 | 0.00092400 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido' |
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+

性能的提升是显著的，查询速度提高了120多倍。

前缀索引兼顾索引大小和查询速度，但是其缺点是不能用于ORDER BY和GROUP BY操作，也不能用于Covering index（即当索引本身包含查询所需全部数据时，不再访问数据文件本身）。

InnoDB的主键选择与插入优化

在使用InnoDB存储引擎时，如果没有特别的需要，请永远使用一个与业务无关的自增字段作为主键。

经常看到有帖子或博客讨论主键选择问题，有人建议使用业务无关的自增主键，有人觉得没有必要，完全可以使用如学号或身份证号这种唯一字段作为主键。不论支持哪种论点，大多数论据都是业务层面的。如果从数据库索引优化角度看，使用InnoDB引擎而不使用自增主键绝对是一个糟糕的主意。

上文讨论过InnoDB的索引实现，InnoDB使用聚集索引，数据记录本身被存于主索引（一颗B+Tree）的叶子节点上。这就要求同一个叶子节点内（大小为一个内存页或磁盘页）的各条数据记录按主键顺序存放，因此每当有一条新的记录插入时，MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置，如果页面达到装载因子（InnoDB默认为15/16），则开辟一个新的页（节点）。

如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页。如下图所示：

图13

这样就会形成一个紧凑的索引结构，近似顺序填满。由于每次插入时也不需要移动已有数据，因此效率很高，也不会增加很多开销在维护索引上。

如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置：

图14

此时MySQL不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据，甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉，此时又要从磁盘上读回来，这增加了很多开销，同时频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE来重建表并优化填充页面。

因此，只要可以，请尽量在InnoDB上采用自增字段做主键。

更多参考原文： http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html

不走索引的几个原因： https://www.cnblogs.com/xixibaby/p/6409928.html

性能优化

一个价值“千万”的秒杀场景参数优化

秒杀最早来自天猫双11各种商品的促销活动中，现在已经有很多业务场景在使用，比如抢红包，抢票等。其特点有三高：瞬时并发高，数据一致性高，热点更新频度高。这样三高的场景下往往给数据库造成极大的压力，大量更新数据库中的同一行，这样必然会产生锁等待，导致数据库的性能急剧下降的问题，很容出现雪崩效应。笔者记得有一年春节，一个电视台定时在整点发放红包，结果由于压力太高，导致更新数据库红包数额的请求全部堆积，业务全部挂掉，面对这样的情况我们当时也束手无策。

面对秒杀业务的场景，数据库成为了底层系统中最重要的瓶颈点，阿里经过几年的沉淀也诞生了很多的技术手段来进行优化，这里我们就重点讲一下底层数据所做的优化。当大量的并发更新同一条记录时，使用排队的方式来保证高并发下热点记录更新依然能保持较好的性能，为threads_running设置一个硬上线，当并发超过此值是，拒绝执行sql，保护MySQL，我们将这个称之为高水位限流，这样就给数据库加上了一层限流的功能，使得数据库不被瞬间的高爆发请求打爆。

复杂关联SQL的优化

昨天处理了一则复杂关联SQL的优化，这类SQL的优化往往考虑以下四点：

查询所返回的结果集，通常查询返回的结果集很少，是有信心进行优化的；

驱动表的选择 至关重要，通过查看执行计划，可以看到优化器选择的驱动表,从执行计划中的rows可以大致反映出问题的所在；

理清各表之间的关联关系，注意关联字段上是否有合适的索引；

使用straight_join关键词来强制表之间的关联顺序，可以方便我们验证某些猜想；

关键：了解查询优化器的原理，驱动表的选择

例子：

mysql> select c.ch_id, c.ch_dm, c.ch_mc, c.mm, c.ch_lx, a.ag_id, a.ag_dm, a.ag_mc, a.agxz_dm, d.js_dm ch_js

from a, b, c left join d on d.ch_id = c.ch_id

where a.ag_id = b.ag_id and b.ch_id = c.ch_id and a.yx_bj = ‘Y’ and c.sc_bj = ‘N’ and c.yx_bj = ‘Y’ and c.sc_bj = ‘N’ and c.ch_dm = ‘006939748XX’;

1 row in set (0.75 sec)

这条SQL查询实际只返回了一行数据，但却执行耗费了750ms，查看执行计划：

mysql> explain select c.ch_id, c.ch_dm, c.ch_mc, c.mm, c.ch_lx, a.ag_id, a.ag_dm, a.ag_mc, a.agxz_dm, d.js_dm,c.ch_js

from a, b, c left join d on d.ch_id = c.ch_id

where a.ag_id = b.ag_id and b.ch_id = c.ch_id and a.yx_bj = ‘Y’ and c.sc_bj = ‘N’ and c.yx_bj = ‘Y’ and c.sc_bj = ‘N’ and c.ch_dm = ‘006939748XX’;

+—-+————-+——-+——–+——————+———+———+————–+——-+————-+————-+————-+————-+

+—-+————-+——-+——–+——————+———+———+————–+——-+————-+————-+————-+————-+

| 1 | SIMPLE | b | ref | PRIMARY | PRIMARY | 98 | test.a.AG_ID | 1 | Using index |

+—-+————-+——-+——–+——————+———+———+————–+——-+————-+————-+————-+————-+

可以看到执行计划中有两处比较显眼的性能瓶颈：

由于 d是left join的表，所以驱动表不会选择d表 ，我们在来看看a,b,c三表的大小：

count(a) = 53335 ; count(b) = 105809 ; count(c) = 53731 ;

由于b表的数据量大于其他的两表，同时b表上基本没有查询过滤条件，所以驱动表选择B的可能排除；

优化器实际选择了a表作为驱动表，而为什么不是c表作为驱动表？我们来分析一下：

第一阶段：a表作为驱动表

a–>b–>c–>d:

(1):a.ag_id=b.ag_id—>(b索引:PRIMARY KEY (`AG_ID`,`CH_ID`) )

(2):b.ch_id=c.ch_id—>(c索引:PRIMARY KEY (`CH_ID`))

(3):c.ch_id=d.ch_id—>(d索引:PRIMARY KEY (`JS_DM`,`CH_ID`))

由于d表上没有ch_id的索引，索引在d表上添加索引： alter table d add index ind_ch_id(ch_id);

执行计划：

+—-+————-+——-+——–+——————+———–+———+————–+——-+————-+————-+————-+—-+

+—-+————-+——-+——–+——————+———–+———+————–+——-+————-+————-+————-+—-+

| 1 | SIMPLE | b | ref | PRIMARY | PRIMARY | 98 | test.a.AG_ID | 1 | Using index |

| 1 | SIMPLE | d | ref | ind_ch_id | ind_ch_id | 98 | test.b.CH_ID | 272 | Using index |

+—-+————-+——-+——–+——————+———–+———+————–+——-+————-+————-+————-+—-+

执行时间：

1 row in set (0.77 sec)

在d表上添加索引后，d表的扫描行数下降到272行（最开始为： 54584 ）

| 1 | SIMPLE | d | ref | ind_ch_id | ind_ch_id | 98 | test.b.CH_ID | 272 | Using index |

第二阶段：c表作为驱动表

c–>b–>a

由于在c表上有ch_dm过滤性很高的筛选条件，所以我们在ch_dm上创建一个索引：

mysql> select count(*) from c where ch_dm = ‘006939748XX’;

+———-+

| count(*) |

+———-+

| 2 |

+———-+

添加索引：

alter table c add index ind_ch_dm(ch_dm)

查看执行计划：

+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——-+————-+————-+————-+

+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——-+————-+————-+————-+

| 1 | SIMPLE | b | ref | PRIMARY | PRIMARY | 98 | test.a.AG_ID | 1 | Using index |

| 1 | SIMPLE | d | ref | ind_ch_id | ind_ch_id | 98 | test.b.CH_ID | 272 | Using index |

+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——-+————-+————-+————-+

执行时间：

1 row in set (0.74 sec)

在c表上添加索引后，索引还是没有走上，执行计划还是以a表作为驱动表，所以我们这里来分析一下为什么还是以a表作为驱动表？

1):c.ch_id=b.ch_id—>( PRIMARY KEY (`AG_ID`,`CH_ID`) )

a.如果以c表为驱动表，则c表与b表在关联的时候，由于在b表没有ch_id字段的索引，由于b表的数据量很大，所以优化器认为这里如果以c表作为驱动表，则会与b表产生较大的关联 （这里可以使用straight_join强制使用c表作为驱动表）

b.如果以a表为驱动表，则a表与b表在关联的时候，由于在b表上有ag_id字段的索引，所以优化器认为以a作为驱动表的代价是小于以c作为驱动板的代价；

所以我们如果要以C表为驱动表，只需要在b上添加ch_id的索引：

alter table b add index ind_ch_id(ch_id);

2):b.ag_id=a.ag_id—>( PRIMARY KEY (`AG_ID`) )

3):c.ch_id=d.ch_id—>( KEY `ind_ch_id` (`CH_ID`) )

执行计划：

+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——+————-+————-+

+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——+————-+————-+

| 1 | SIMPLE | c | ref | PRIMARY,ind_ch_dm | ind_ch_dm | 57 | const | 2 | Using where|

| 1 | SIMPLE | d | ref | ind_ch_id | ind_ch_id | 98 | test.c.CH_ID | 272 | Using index |

| 1 | SIMPLE | b | ref | PRIMARY,ind_ch_id | ind_ch_id | 98 | test.c.CH_ID | 531 | Using index |

+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——+————-+————-+

执行时间：

1 row in set (0.00 sec)

可以看到执行计划中的rows已经大大降低，执行时间也由原来的750ms降低到0 ms级别；

化繁为简-优化sql

一个数据量为 85W 数据的查询优化：

mysql> EXPLAIN SELECT COUNT(DISTINCT mobile) AS clientcount , COUNT(aliww) AS aliwwcount , COUNT(DISTINCT email) AS emailcount

FROM users_260030441 WHERE sid = 260030441

+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——+————-+————-+————-+

+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——+————-+————-+————-+

+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——+————-+————-+————-+

有索引 ind_sr_sid_ww ，但是还是慢，因为 sid = 260030441的记录达到了有43w行参与计算

表的索引如下：

最后三个索引是为了查询新增的。然并卵，删除

索引调成(sid,mobile,email)

查询语句 count(aliww) 改为count(*)

改完后效果：

mysql> EXPLAIN SELECT COUNT(DISTINCT mobile) AS clientcount , COUNT(*) AS aliwwcount, COUNT(DISTINCT email) AS emailcount FROM users_260030441 WHERE sid = 260030441;

+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——+————-+————-+————-+————-+

+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——+————-+————-+————-+————-+

+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——+————-+————-+————-+————-+

1 row in set (4.00 sec)

极致优化：

SELECT COUNT(*) from (select DISTINCT mobile FROM users_260030441 WHERE sid = 260030441 ) t;

SELECT COUNT(*) AS aliwwcount FROM users_260030441 WHERE sid = 260030441

SELECT COUNT(*) from (select DISTINCT email FROM users_260030441 WHERE sid = 260030441) t2

添加两个索引：

sid+mobile

sid+email

3 row in set (1.00 sec)

sql优化之order by desc/asc limit M

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM test_order_desc WHERE END_TIME > now () ORDER BY GMT_CREATE DESC , count_num DESC LIMIT 12 , 12 ;

+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——+————-+————-+————-+————-+————-+————-+

+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——+————-+————-+————-+————-+————-+————-+

+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——+————-+————-+————-+————-+————-+————-+

12 ROWS IN SET ( 0.49 sec )

ind_hot_endtime 索引为： ind_hot_endtime ( end_time , count_num )

优化如下：

在注意到 sql 中满足过滤条件 end_time>now() 的有 113549行，在加上剩余的条件中含有 order by ，这样会造成排序的结果集非常的大，执行非常的耗费资源；于是分析 sql ，在 sql 中包括了 order by desc limit 这样的排序条件后，新增适当的索引满足排序的条件，同时由于有 limit 的限制结果集，当扫描到满足条件的行数后退出查询，那么我们来看看优化效果：

添加索引： ALTER TABLE test_order_desc ADD INDEX ind_gmt_create ( gmt_create , count_num ) ;

查询结果： 12 ROWS IN SET ( 0.00 sec )

总结：

Order by desc/asc limit 的优化技术有时候在你无法建立很好索引的时候，往往会得到意想不到的优化效果，但有时候有一定的局限性，优化器可能不会按照你既定的索引路径扫描，优化器需要考虑到查询列的过滤性以及limit的长度，当查询列的选择性非常高的时候，使用sort的成本是不高的，当查询列的选择性很低的时候，那么使用order by +limit的技术是很有效的。

mysql sql优化之straight_join

在mysql中就有之对应的straight_join,由于mysql只支持nested loops的连接方式，所以这里的straight_join类似oracle中的use_nl hint。mysql优化器在处理多表的关联的时候，很有可能会选择错误的驱动表进行关联，导致了关联次数的增加，从而使得sql语句执行变得非常的缓慢，这个时候需要有经验的DBA进行判断，选择正确的驱动表，这个时候straight_join就起了作用了，下面我们来看一看使用straight_join进行优化的案例。

浅谈mysql的子查询

mysql的子查询的优化一直不是很友好，一直有受业界批评比较多,也是我在sql优化中遇到过最多的问题之一，你可以点击这里，这里来获得一些信息，mysql在处理子查询的时候，会将子查询改写,通常情况下，我们希望由内到外，也就是先完成子查询的结果，然后在用子查询来驱动外查询的表，完成查询，但是恰恰相反，子查询不会先被执行；今天希望通过介绍一些实际的案例来加深对mysql子查询的理解。

总结：

1. mysql子查询在执行计划上有着明显的弱点，需要将子查询进行改写

可以参考：

a. 生产库中遇到mysql的子查询： http://hidba.org/?p=412

b. 内建的builtin InnoDB,子查询阻塞更新： http://hidba.org/?p=456

2. 在表结构设计上，不要随便使用varchar(N)的大字段，导致无法使用索引

可以参考：

a. JDBC内存管理—varchar2(4000)的影响： http://hidba.org/?p=31

b. innodb中大字段的限制： http://hidba.org/?p=144

c. innodb使用大字段text，blob的一些优化建议： http://hidba.org/?p=551

一文看懂MySQL索引结构、使用策略及优化

索引的本质

B-Tree 与 B+Tree 的不同

带有顺序访问指针的B+Tree

为什么使用B-Tree（B+Tree）

磁盘存取原理

局部性原理与磁盘预读

B-/+Tree索引的性能分析

索引使用策略及优化

示例数据库

最左前缀原理与相关优化

情况一：全列匹配。

情况二：最左前缀匹配。

情况三：查询条件用到了索引中列的精确匹配，但是中间某个条件未提供。

情况四：查询条件没有指定索引第一列。

情况五：匹配某列的前缀字符串。

情况六：范围查询。

情况七：查询条件中含有函数或表达式。

索引选择性与前缀索引

InnoDB的主键选择与插入优化

性能优化

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