《高性能MySQL》创建高性能的索引

前言

索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构

索引基础

• 索引是在存储引擎层而不是服务层实现
• 不同存储引擎的索引的工作方式并不一样，也不是所有的存储引擎都支持所有类型的索引

索引类型

1. B-Tree 索引

   • 存储引擎以不同的方式使用 B-Tree 索引

     • MyISAM：前缀压缩技术、数据的物理位置引用被索引的行
     • InnoDB：原数据格式进行存储、主键引用被索引的行

   • 所有的值都是按顺序存储的，每一个叶子页到根的距离相同
     

   • 叶子节点比较特别，他们的指针指向的是被索引的数据，而不是其他的节点页

     • MyISAM：主键索引与二级索引均是存储着数据的行指针
     • InnoDB：主键索引直接存储着行数据，二级索引存储着主键值

   • B-Tree 索引适用的查询类型

     • 全值匹配
     • 匹配最左前缀
     • 匹配列前缀（like ‘杨东%’
     • 精确匹配某一列并范围匹配另外一列（范围匹配后停止该索引后续列的匹配
     • 只访问索引的查询（索引覆盖扫描

   • B-Tree索引的限制

     • 如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引
     • 不能跳过索引中列（R-Tree 可以
     • 范围查询后，后续列无法使用索引优化查找

   • 可用于排序与分组

   • 索引列的顺序非常非常重要!!!

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2. 哈希索引

   • 基于哈希表实现
   • 必须精确匹配索引所有列
   • 索引自身只存储对应的哈希值，结构紧凑、查询速度非常快
   • 哈希索引的限制
     • 哈希索引只包含哈希值和行指针，不存储字段值，无法使用覆盖索引的特性
     • 非顺序存储、无法用于排序
     • 不支持索引列部分匹配查找
     • 只支持等值比较查询
     • 哈希冲突时，需遍历链表中所有的行指针，直至找到符合条件的行
     • 哈希冲突存在较多时，索引维护成本太高
   • InnoDB 自适应哈希索引
     • 某些索引值被频繁使用时，存储引擎会在内存中基于 B-Tree 索引之上再创建一个哈希索引
     • 查询效率显著提升
     • 完全自动、内部的行为，用户无法控制和配置
     • 可手动关闭
   • 常用哈希函数
     • CRC32：计算出的哈希值较短、若数据表非常大，会出现大量的哈希冲突
     • SHA1、MD5：强加密、最大限度消除冲突，计算出的哈希值更长、浪费空间、比较更慢
     • FNV64：移植自 Percona Server 函数，哈希值为 64 位，速度快、冲突较 CRC32 少很多

3. 空间数据索引（R-Tree)

   • 从所有维度来索引数据、支持任意维度来组合查询
   • 需使用 GIS 相关函数维护数据
   • 全文索引
     • 查找的是文本中的关键字（MATCH AGAINST)，非直接比较
     • 匹配方式和其他几类索引完全不同，比如：停用词、词干和复数、布尔搜索等
     • 允许在相同的列上同时创建全文索引与其他类型的所有

索引的优点

1. 索引的三个优点
   • 减少了服务器需要扫描的数据量
   • 帮助服务器避免排序和临时表
   • 将随机 I/O 变为顺序 I/O
2. 索引的三星系统
   • 一星：索引将相关的记录放到一起
   • 二星：索引中的数据顺序和查找中的排列顺序一致
   • 三星：索引中的列包含了查询中需要的全部列（索引覆盖
3. 对于 TB 级别的数据，经常使用块级别元数据技术来替代索引

高性能的索引策略

1. 独立的列

   • 含义：指索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数
   • Bad Case
     • … where id + 1 = 5
     • … where TO_DAYS(CURRENT_DATE) - TO_DAYS(date_col) <= 10

2. 前缀索引和索引选择性

   • 选择性
     • 含义：不重复的索引值（基数，cardinality）和数据表的记录总数（#T）的比值
     • 比值越高则查询效率越高，唯一索引的选择性是 1
   • 前缀索引
     • 目的：索引开始的部分字符，节约索引空间，提高索引效率
     • 常用于 BLOB、TEXT 或者很长 VARCHAR 类型的列
   • 选择足够长的前缀以保证较高的选择性
     • 计算完整列的选择性，并使前缀的选择性接近于完整列的选择性
     • 不仅需要看平均选择性，也需考虑最坏情况下的选择性
   • 无法使用前缀索引做 ORDER BY 和 GROUP BY 与 索引覆盖扫描

3. 多列索引

   • 索引合并（index merge）
     • 含义：同时使用表上的多个单列索引来定位指定的行，并将结果进行合并
     • 算法变种
       • OR 条件的联合（union）：需要耗费大量资源在算法的缓存、排序和合并操作
       • AND 条件的相交（intersection）：需要一个包含所有相关列的多列索引
       • 组合前两种情况的联合及相交
     • 优化器不会将这些计算到的“查询成本”中，优化器只关心随机页面读取，使查询的成本被低估
     • 可通过 optimizer_switch 关闭索引合并功能

4. 选择合适的索引列顺序

   • 经验法则：将选择性最高的列放到索引最前列
   • 应该根据那些运行频率最高的查询来调整索引列的顺序
   • 同时还应该考虑排序、分组和范围条件等其他因素

5. 聚簇索引

   • 聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式
   • 聚簇：数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起
   • 叶子页包含了行的全部数据，但节点页只包含了索引列
     
   • 主要的优点
     • 将相关数据保存在一起
     • 数据访问更快
     • 覆盖索引扫描可直接获取到页节点中的主键值
   • 存在的缺点
     • 提高了 I/O 密集型应用的性能，但如果数据存储在内存中，则不存在什么优势
     • 插入速度严重依赖插入顺序
     • 更新聚簇索引列的代价高
     • 插入新行或更新主键导致移动行时，可能面临“页分裂”，占用更多的磁盘空间
     • 聚簇索引可能导致全表扫描变慢
     • 二级索引因存在行的主键列，可能较大
     • 二级索引访问数据需要两次索引查找（二级索引 -> 主键索引
   • InnoDB 和 MyISAM的数据分布对比
     • MyISAM
       • 按照数据插入的数据存储在磁盘上
       • 主键索引和二级索引的叶子节点均存储着行指针
     • InnoDB
       • 按照数据的主键值递增存储在磁盘上
       • 主键索引的叶子节点存储着：主键值、事务ID、用于事务和MVCC的回滚指针以及所有剩余的列
       • 二级索引的叶子节点存储着主键值，以此减少行移动或页分裂时二级索引的维护工作
         
     • 在 InnoDB 表中按主键顺序插入行
       • 最好避免随机（UUID）的聚簇索引，特别是 I/O 密集型的应用
         • 主键字段更长，占用空间更多
         • 频繁页分裂和内存碎片
       • 顺序主键可能存在的问题
         • 高并发工作负载下，并发插入可能导致间隙锁竞争
         • AUTO_INCREMENT 锁机制
         • 解决：重新设计表或应用或更改innodb_autoinc_lock_mode配置

6. 覆盖索引

   • 含义：索引包含（覆盖）所有需要查询的字段的值

   • 好处

     • 索引条目通常远小于数据行大小，极大减少数据访问量（MyISAM 压缩索引更有效
     • 索引是按照列值顺序存储的，范围查询会比随机从磁盘读取每一行I/O少很多
     • 部分存储引擎将索引缓存在内存中，可减少一次系统调用
     • 对应 InnoDB 二级索引的索引覆盖扫描可避免二次查询（再查一次主键索引

   • 仅 B-Tree 索引能做覆盖索引（哈希索引、空间索引、全文索引均不能

   • 使用场景：延迟关联（deferred join），利用二级索引叶节点默认存储主键值的特性

   • 改进：索引条件推送（index condition pushdown）

7. 使用索引扫描来做排序

   • 生成有序的结果
     • 排序操作
     • 按索引顺序扫描
   • 特征：EXPLAIN - type 列为 “index” ，说明使用了索引扫描来做排序
   • 使用索引排序的条件
     • 索引列顺序和 ORDER BY 子句顺序完全一致
     • 所有列的排序方向（倒序、正序）都一致
     • 关联查询中，ORDER BY 引用的字段均来自第一张表
     • 遵守：最左前缀匹配原则
       • 例外：前导列为常量时

8. 压缩（前缀压缩）索引

   • MyISAM 使用前缀压缩减少索引大小，减少使用空间，提高性能（默认只压缩字符串
   • 无法使用 二分查找 ，倒序排序性能较差

9. 冗余和重复索引

   • 重复索引：相同的列上按照相同的顺序创建的相同类型的索引（傻逼
   • 冗余索引：已经创建了索引（A，B），再创建索引（A）（菜逼 or 大佬
     • 通常不需要冗余索引，但有时出于性能方面的考虑需要冗余，因扩展已有索引会导致其变大，影响查询性能

10. 索引和锁

• 索引可以让查询锁定更少的行
• InnoDB 在访问二级索引上使用共享（读）锁，访问主键索引需要使用排他（写）锁

索引案例学习

1. 支持多种过滤条件
   • in 诀窍：最左前缀匹配原则在面对范围查询时，会停止后续列的匹配，所有我们可以使用穷举法的方式使用 in （所有条件）的方式，是其能继续批号后续列，例如 sex in（“男”，“女”）
   • 不可滥用 in 诀窍，每额外增加一个 in 条件，优化器需要做的组合以指数形式增加，降低查询性能
   • 尽可能将范围查询的列放到索引的后面，以便优化器能使用尽可能多的索引列
2. 避免多个范围查询
   • EXPLAIN - type 列为 “range” ，说明要 查询范围值 或 查询列表值
     • 举例：查询范围值：id < 2 ，查询列表值：id in （0，1）
     • 区别：前者受限于索引的最左前缀匹配原则，后者则不受其限制
   • 松散索引（未来版本）：能在一个索引上使用多个范围条件
3. 优化排序
   • 文件排序对小数据集很快，对大量数据集是灾难
   • 对于选择性非常低的列，可以增加一些特殊的索引来排序
   • limit 深度翻页问题（limit 1000000，10
     • 存在的问题：需要花费大量的时间来扫描需要废弃的时间
     • 解决
       • 限制用户能够翻页的数据（业务解决）
       • 延迟关联，通过使用覆盖索引查询需要返回的主键，再进行关联原表获取需要的行

维护索引和表

1. 找到并修复损坏的表
   • CHECK TABLE 检查是否存在表损坏
   • REPAIR TABLE 修复损坏的表
   • 通过 ALTER 操作重建表
2. 更新索引统计信息
   • 查询优化器通过两个 API 来了解存储引擎的索引值分布信息
     • records_in_range ( )：出入两个边界值获取这个范围大概有多少条记录
       • MyISAM 返回的是精确值
       • InnoDB 返回的是估算值
     • info ( )：返回各种类型的数据，包括索引的基数（每个键值有多少条记录
   • MySQL 优化器使用的是基于成本模型（查询需要扫描多少行
   • ANALYZE TABLE 重新生成统计信息
3. 减少索引和数据的碎片
   • B-Tree 索引可能会碎片化，降低查询的效率
   • 表数据碎片（行碎片、行间碎片、剩余空间碎片
   • OPTIMIZE TABLE 整理数据
   • 先删除再重建（ALTER TABLE

总结

1. 选择利用索引查询时的三个原则
   • 单行访问是很慢的（最好读取的块中包含尽可能多所需要行
   • 按顺序访问范围数据是很快的
     • 顺序 I/O 不需要多次磁盘寻道，比随机 I/O 要快很多
     • 不需再额外的排序操作
   • 索引覆盖查询是非常非常快的（不需要回表查找
2. 尽可能使用原生顺序从而避免额外排序（三星索引是我们的目标~
3. 理解索引是如何工作的非常重要
   • 别盲目推崇经验法则（如 ：将选择性最高的列放在第一列
4. 勤用 EXPLAIN 分析执行计划