转载地址：https://mp.weixin.qq.com/s/HNnzAgUtBoDhhJpsA0fjKQ
世界上只两件东西能震撼人们的心灵：一件是我们心中崇高的道德标准；另一件是我们头顶上灿烂的星空 ——[康德]
大家好，今天笔者为大家分享一些MySQL相关的知识,，希望这篇文章能给大家在工作上带来帮助。
在面试的时候，面试官常会问一些数据库优化的问题。比如：如何加快查询速度。通常一般都是这样回答的
-
加索引
-
修改sql，减少不必要的字段
-
limit
-
分库分表
-
等等
回答的很肤浅
。既然索引能加快查询速度，那好，下面我们就聊聊MySQL InnoDB存储引擎下的B+索引。
在MySQL的InnoDB引擎中，为了提高查询速度，可以在字段上添加索引，索引就像一本书的目录，通过目录来定位书中的内容在哪一页。
InnoDB支持的索引有如下几种：
-
B+树索引
-
全文索引
-
哈希索引
笔者这篇文章已经提到过，InnoDB的哈希索引是自适应的，用户无法对其进行干预，在此不再赘述，本文重点介绍B+树索引。
《MySQL InnoDB存储引擎体系架构 —— 内存管理》
https://blog.csdn.net/nuoWei_SenLin/article/details/83034832
01数据结构-B+树
相信大家在大学的数据结构的课程中都学过二分查找、二叉树和平衡二叉树。在一组有序的数据中，利用二分查找可以在log2N的复杂度中快速检索数据，平衡二叉树是在二叉查找树的基础上演变而来，解决了二叉查找树在极端情况下转化为单链表的问题。而B+树呢？让我们来看B+树的结构
在B+树中，数据都是按照从下到大的顺序存放在叶子节点中，由上图的B+树可得出，这颗B+树的高度为2，每页可存储4条数据，扇出为5，第一层是索引页，第二层是数据页。数据库B+树索引的本质就是B+树在数据库中的实现，并且B+树的高度一般限制在2-4层，磁盘的IO操作只需要2-4次，所以在索引上查找数据，速度很快。
02B+树索引
a.聚集索引
在InnoDB引擎中，都有一个聚集索引，一般是primary key，若用户没有显示指定primary key，InnoDB会默认选择表的第一个not null的unique索引为主键，若没有，则会自动创建一个6字节大小的_rowid作为主键。
上图是一张聚集索引的示意图，由上图，我们可以看到，该树分为两层，同样第一层是索引页，第二层是数据页，实实在在存放数据的地方。我们还可以得出，索引页存放的并不是数据而是指向真实数据的一个偏移量，而真实数据存放在第二层的数据页，所以如果一条SQL语句命中索引，只是命中了索引页的数据，然后通过索引页找到真实数据所在的页。
思考：聚集索引的存储在物理上不是连续的，在逻辑上却是连续的，这是因为页与页是通过双向链表维护的，而每页中行记录也是通过双向链表维护。为什么要双向链表？？
这是因为方便范围查询和排序，如过找到某个索引所在数据页的偏移量，直接遍历这个链表或者逆序遍历这个链表，便可以方便的进行范围查询和逆序排序。比如
select * from table where id>10 and id<1000;
b.辅助索引
InnoDB的另一种索引，辅助索引，也叫二级索引或非聚集索引。对于辅助索引，叶子并不包含行记录的全部数据，叶子节点除了包含键值外，还包含了一个被称作“书签”的东西，该书签用来告诉InnoDB到哪里可以找到所需的行的数据，所以书签实际存放的是聚集索引，所以如果SQL命中了辅助索引，查询流程分为两步：
1、找到索引页
2、通过索引页找到数据页，该数据页包含聚集索引的的值
3、通过聚集索引找到行记录
所以，辅助索引一般比聚集索引多一次IO。
一个很容易被DBA忽略的问题：如果一条SQL语句命中索引，B+树索引不能找到一个给定查询条件的具体行，只能找到被查询数据行所在的页，然后将这个数据读入内存，然后再内存中遍历所有行找到数据。另外，每一页大小为16k，每一页会包含多行，行与行之间是通过双向链表组织的，所以范围查询或者顺序倒序排序查询时，只需遍历链表就可以了。
03 索引的管理
方便测试，我们创建一张表t，并添加索引
create table t( a int primary key, b varchar(500), c int ); alter table t add key idx_b (b(100)); alter table t add key idx_a_c (a,c); alter table t add key idx_c (c);
表t，a字段是主键，b字段是字符串长度500，在b字段创建索引，索引名是idx_b，并且只对b的前100个字符创建索引，联合s索引idx_a_c，和索引idx_c;
通过命令可以查看某张表索引的创建情况
show index from tG;
我们来分析返回的信息
-
table：索引所在的表名
-
Non_unique：非唯一索引，我们可以看到primary key是0，代表非唯一索引
-
Key_name：索引的名字
-
Seq_in_index：索引中该列的位置，可以看索引idx_a_c就比较直观
-
Column_name：字段名字
-
Collation：一般都是A，此字段不重要
-
Cardinality：非常关键的一个字段，在下面细讲
-
Sub_part：是否是列的部分被索引，b字段长度500，我们只在b的前100长度上创建索引
-
Packed：不重要
-
Null：索引的列是否包含Null值
-
Index_type：索引类型，都是BTREE
-
Comment：注释
-
Index_comment：不重要
返回数据中，有一Cardinality字段，优化器会根据这个字段来选择是否使用这个字段，不过这个字段并不是实时更新的，如果实时更新，代价比较大，如果要更新Cardinality字段的值，可以使用如下命令
analyze table tG;
Cardinality字段代表什么意思呢？表示索引中不重复记录数量的预估值，Cardinality/count(*)的值尽可能接近1(几乎没有重复字段)，如果这个比值很小接近0，表示该索引中这个字段的数据大部分都是重复的，那么用户可以考虑是否有必要创建这个索引。
那么InnoDB何时更新Cardinality的值呢？
如果每次更新操作都对Cardinality进行更新统计，那么代价是非常大的，因此InnoDB对Cardinality的更新策略如下：
-
表中1/16的数据已发生过变化
-
start_modified_counter>2000000000 #20亿
如果表中某一行数据频繁的更新，表中数据量没变，变化的只是这一行。
InnoDB如何统计Cardinality的值呢？
-
取得B+数叶子节点的数量，记作A
-
随机取得8个叶子节点，统计每页不同记录得个数，记作p1,p2...p8
Cardinality = （p1+p2+..+p8）*A/8，因为是随机取得8个叶子节点，所以暗示着每次计算出得Cardinality的值有可能不同。
让我们看一下，我们公司测服上的数据库的Cardinality值
在工作中排查过的一个慢查询：
笔者有一个好朋友，在公司遇到一个很简单的单表查询，sql大概是这样的
select * from tb where status=1 and shop_id=1;
这张表数据量并不大，只有14万条，status字段上有索引，而且sql语句很简单，但是查询结果却要将近20s，笔者查询status字段Cardinality值为2，非常小，并没有用到status字段的索引，导致扫描全表。
关于覆盖索引：
-
就是select的数据列只用从索引中就能够取得，不必从数据表中读取，换句话说查询列要被所使用的索引覆盖。
-
如果一个索引包含了（或覆盖了）满足查询语句中字段与条件的数据就叫做覆盖索引。
-
当发起一个被索引覆盖的查询(也叫作索引覆盖查询)时，在EXPLAIN的Extra列可以看到“Using index”的信息
举个例子如下，建表t，a是主键，b和c中添加联合索引(b_c),并插入一些数据
create table t( a int primary key auto_increment, b int, c int, d int, key b_c (b,c) ); insert into t(b,c,d) values(1,1,1); insert into t(b,c,d) values(2,2,2); insert into t(b,c,d) values(3,3,3); insert into t(b,c,d) values(4,4,4); insert into t(b,c,d) values(5,5,5);
example1：我们看到，匹配到了主键，在Extra列中，出现Using index的字样；
example2：我们看到，匹配到了（b_c），覆盖索引，key是b_c，在Extra列中，出现Using index的字样
example3：虽然查询条件是b，但是查询到的字段没有b/c而是d，所以key是NULL,没有用到索引;
example4：返回字段b c d，查询条件是b，索引没有完全覆盖到返回的字段。
example5：没有覆盖到索引
example6：索引中就包含c列的值，只用到了覆盖索引，Extra字段有Using index的字样
