MySQL index 15問連続で、抵抗！

序文

こんにちは、天鑼です。

ゴールド、スリー、シルバー、フォーが近日公開予定ですので、インデックス用に15問連続でご用意しておりますので、皆様のご参考になれば幸いです。

公式アカウント：カタツムリを拾う少年
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1. インデックスとは

インデックスは、データベースクエリの効率を向上させることができるデータ構造です。これは、対応するレコードをすばやく見つけるのに役立つ辞書のディレクトリと比較できます。
通常、インデックスはディスク上のファイルに格納され、物理的なスペースを占有します。
ことわざにあるように、水は船を運ぶことができますが、船をひっくり返すこともできます。適切なインデックスを使用すると、クエリの効率が向上します。インデックスが多すぎると、データベーステーブルの挿入および更新機能に影響します。

2. MySQL インデックスのタイプは何ですか?

データ構造の次元

B+ ツリーインデックス: すべてのデータはリーフノードに格納され、複雑さはO(logn)範囲クエリに適しています。
ハッシュインデックス: 同等のクエリ、高い検索効率、1 回限りの場所に適しています。
フルテキストインデックス:との両方でMyISAM、InnoDB通常はテキストタイプで作成されるフルテキストインデックスの使用がサポートされますchar,text,varchar。
R-Treeインデックス:GISデータ型のSPATIALインデックスを作成するために使用されます

物理ストレージの寸法

クラスター化インデックス: クラスター化インデックスは、主キーで作成されたインデックスであり、テーブル内のデータはリーフノードに格納されます。(Innodbストレージエンジン)
非クラスター化インデックス: 非クラスター化インデックスは、非主キーで作成されたインデックスであり、主キーとインデックス列はリーフノードに格納されます。(Innodbストレージエンジン)

論理次元

主キーインデックス: null 値を許可しない特別な一意のインデックス。
通常のインデックス:MySQL中基本的なインデックスタイプで、null 値と重複値を許可します。
結合インデックス: 複数のフィールドによって作成されたインデックスは、使用時に左端のプレフィックスの原則に従います。
一意のインデックス: インデックス付きの列の値は一意である必要がありますが、null 値は許可されます。
空間インデックス:MySQL5.7後で空間インデックスをサポートOpenGISし、空間インデックスに関して幾何学的データモデルの規則に従います。

3. インデックスが無効になるのはいつですか?

查询条件包含or，可能导致索引失效
如果字段类型是字符串，where时一定用引号括起来，否则索引失效
like通配符可能导致索引失效。
联合索引，查询时的条件列不是联合索引中的第一个列，索引失效。
在索引列上使用 mysql 的内置函数，索引失效。
对索引列运算（如，+、-、*、/），索引失效。
索引字段上使用（！= 或者 < >，not in）时，可能会导致索引失效。
索引字段上使用is null， is not null，可能导致索引失效。
左连接查询或者右连接查询查询关联的字段编码格式不一样，可能导致索引失效。
mysql 估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。

4. 哪些场景不适合建立索引？

数据量少的表，不适合加索引
更新比较频繁的也不适合加索引
区分度低的字段不适合加索引（如性别）
where、group by、order by等后面没有使用到的字段，不需要建立索引
已经有冗余的索引的情况（比如已经有a,b的联合索引，不需要再单独建立a索引）

5. 为什么要用 B+树，为什么不用二叉树？

可以从几个维度去看这个问题，查询是否够快，效率是否稳定，存储数据多少，以及查找磁盘次数，为什么不是二叉树，为什么不是平衡二叉树，为什么不是 B 树，而偏偏是 B+树呢？

为什么不是一般二叉树？

如果二叉树特殊化为一个链表，相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找树来说，查找效率更稳定，总体的查找速度也更快。

为什么不是平衡二叉树呢？

我们知道，在内存比在磁盘的数据，查询效率快得多。如果树这种数据结构作为索引，那我们每查找一次数据就需要从磁盘中读取一个节点，也就是我们说的一个磁盘块，但是平衡二叉树可是每个节点只存储一个键值和数据的，如果是 B 树，可以存储更多的节点数据，树的高度也会降低，因此读取磁盘的次数就降下来啦，查询效率就快啦。

那为什么不是 B 树而是 B+树呢？

B+树非叶子节点上是不存储数据的，仅存储键值，而 B 树节点中不仅存储键值，也会存储数据。innodb 中页的默认大小是 16KB，如果不存储数据，那么就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节点的子节点树）就会更大，树就会更矮更胖，如此一来我们查找数据进行磁盘的 IO 次数有会再次减少，数据查询的效率也会更快。
B+树索引的所有数据均存储在叶子节点，而且数据是按照顺序排列的，链表连着的。那么 B+树使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得异常简单。

6. 一次B+树索引树查找过程

假设有以下表结构，并且初始化了这几条数据

CREATE TABLE `employee` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `date` datetime DEFAULT NULL,
  `sex` int(1) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_age` (`age`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

insert into employee values(100,'小伦',43,'2021-01-20','0');
insert into employee values(200,'俊杰',48,'2021-01-21','0');
insert into employee values(300,'紫琪',36,'2020-01-21','1');
insert into employee values(400,'立红',32,'2020-01-21','0');
insert into employee values(500,'易迅',37,'2020-01-21','1');
insert into employee values(600,'小军',49,'2021-01-21','0');
insert into employee values(700,'小燕',28,'2021-01-21','1');
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执行这条查询SQL，需要执行几次的树搜索操作？可以画下对应的索引树结构图~

select * from Temployee where age=32;
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其实这个，这个大家可以先画出idx_age普通索引的索引结构图，大概如下：

再画出id主键索引，我们先画出聚族索引结构图，如下：

这条 SQL 查询语句执行大概流程是这样的：

搜索idx_age 索引树，将磁盘块1加载到内存，由于32<43,搜索左路分支，到磁盘寻址磁盘块2。
将磁盘块2加载到内存中，由于32<36,搜索左路分支，到磁盘寻址磁盘块4。
将磁盘块4加载到内存中，在内存继续遍历，找到age=32的记录，取得id = 400.
拿到id=400后，回到id主键索引树。
搜索id主键索引树，将磁盘块1加载到内存，因为300<400<500,所以在选择中间分支，到磁盘寻址磁盘块3。
虽然在磁盘块3，找到了id=400，但是它不是叶子节点，所以会继续往下找。到磁盘寻址磁盘块8。
将磁盘块8加载内存，在内存遍历，找到id=400的记录，拿到R4这一行的数据，好的，大功告成。

7. 什么是回表？如何减少回表？

当查询的数据在索引树中，找不到的时候，需要回到主键索引树中去获取，这个过程叫做回表。

比如在第6小节中，使用的查询SQL

select * from employee where age=32;
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需要查询所有列的数据，idx_age普通索引不能满足，需要拿到主键id的值后，再回到id主键索引查找获取，这个过程就是回表。

8. 什么是覆盖索引？

如果我们查询SQL的select * 修改为 select id, age的话，其实是不需要回表的。因为id和age的值，都在idx_age索引树的叶子节点上，这就涉及到覆盖索引的只是点了。

覆盖索引是select的数据列只用从索引中就能够取得，不必回表，换句话说，查询列要被所建的索引覆盖。

9. 聊聊索引的最左前缀原则

索引的最左前缀原则，可以是联合索引的最左N个字段。比如你建立一个组合索引（a,b,c），其实可以相当于建了（a），（a,b）,(a,b,c)三个索引，大大提高了索引复用能力。

当然，最左前缀也可以是字符串索引的最左M个字符。。比如，你的普通索引树是酱紫：

这个SQL: select * from employee where name like '小%' order by age desc; 也是命中索引的。

10. 索引下推了解过吗？什么事索引下推

给你这个SQL：

select * from employee where name like '小%' and age=28 and sex='0';
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其中，name和age为联合索引（idx_name_age）。

如果是Mysql5.6之前，在idx_name_age索引树，找出所有名字第一个字是“小”的人，拿到它们的主键id，然后回表找出数据行，再去对比年龄和性别等其他字段。如图：

有些朋友可能觉得奇怪，idx_name_age（name,age)不是联合索引嘛？为什么选出包含“小”字后，不再顺便看下年龄age再回表呢，不是更高效嘛？所以呀，MySQL 5.6就引入了索引下推优化，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。

因此，MySQL5.6版本之后，选出包含“小”字后，顺表过滤age=28

11. 大表如何添加索引

如果一张表数据量级是千万级别以上的，那么，如何给这张表添加索引？

我们需要知道一点，给表添加索引的时候，是会对表加锁的。如果不谨慎操作，有可能出现生产事故的。可以参考以下方法：

先创建一张跟原表A数据结构相同的新表B。
在新表B添加需要加上的新索引。
把原表A数据导到新表B
rename新表B为原表的表名A，原表A换别的表名；

12. 如何知道语句是否走索引查询？

explain查看SQL的执行计划，这样就知道是否命中索引了。

当explain与SQL一起使用时，MySQL将显示来自优化器的有关语句执行计划的信息。

一般来说，我们需要重点关注type、rows、filtered、extra、key。

1.2.1 type

type表示连接类型，查看索引执行情况的一个重要指标。以下性能从好到坏依次：system > const > eq_ref > ref > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

system：这种类型要求数据库表中只有一条数据，是const类型的一个特例，一般情况下是不会出现的。
const：通过一次索引就能找到数据，一般用于主键或唯一索引作为条件，这类扫描效率极高，，速度非常快。
eq_ref：常用于主键或唯一索引扫描，一般指使用主键的关联查询
ref : 常用于非主键和唯一索引扫描。
ref_or_null：这种连接类型类似于ref，区别在于MySQL会额外搜索包含NULL值的行
index_merge：使用了索引合并优化方法，查询使用了两个以上的索引。
unique_subquery：类似于eq_ref，条件用了in子查询
index_subquery：区别于unique_subquery，用于非唯一索引，可以返回重复值。
range：常用于范围查询，比如：between ... and 或 In 等操作
index：全索引扫描
ALL：全表扫描

1.2.2 rows

该列表示MySQL估算要找到我们所需的记录，需要读取的行数。对于InnoDB表，此数字是估计值，并非一定是个准确值。

1.2.3 filtered

该列是一个百分比的值，表里符合条件的记录数的百分比。简单点说，这个字段表示存储引擎返回的数据在经过过滤后，剩下满足条件的记录数量的比例。

1.2.4 extra

该字段包含有关MySQL如何解析查询的其他信息，它一般会出现这几个值：

Using filesort：表示按文件排序，一般是在指定的排序和索引排序不一致的情况才会出现。一般见于order by语句
Using index ：表示是否用了覆盖索引。
Using temporary: 表示是否使用了临时表,性能特别差，需要重点优化。一般多见于group by语句，或者union语句。
Using where : 表示使用了where条件过滤.
Using index condition：MySQL5.6之后新增的索引下推。在存储引擎层进行数据过滤，而不是在服务层过滤，利用索引现有的数据减少回表的数据。

1.2.5 key

该列表示实际用到的索引。一般配合possible_keys列一起看。

13.Hash 索引和 B+树区别是什么？你在设计索引是怎么抉择的？

B+树可以进行范围查询，Hash 索引不能。
B+树支持联合索引的最左侧原则，Hash 索引不支持。
B+树支持 order by 排序，Hash 索引不支持。
Hash 索引在等值查询上比 B+树效率更高。（但是索引列的重复值很多的话，Hash冲突，效率降低）。
B+树使用 like 进行模糊查询的时候，like 后面（比如%开头）的话可以起到优化的作用，Hash 索引根本无法进行模糊查询。

14. 索引有哪些优缺点？

优点：

索引可以加快数据查询速度，减少查询时间
唯一索引可以保证数据库表中每一行的数据的唯一性

缺点：

创建索引和维护索引要耗费时间
索引需要占物理空间，除了数据表占用数据空间之外，每一个索引还要占用一定的物理空间
以表中的数据进行增、删、改的时候，索引也要动态的维护。

15. 聚簇索引与非聚簇索引的区别

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。它表示索引结构和数据一起存放的索引。非聚集索引是索引结构和数据分开存放的索引。

次に、さまざまなストレージエンジンについて話しましょう〜

MySQL特定のストレージエンジンではInnoDB、クラスター化インデックスと非クラスター化インデックスの最大の違いは、リーフノードがレコードの行全体を格納するかどうかにあります。クラスター化インデックスのリーフノードにはレコードの行全体が格納され、非クラスター化インデックスのリーフノードには主キー情報が格納されるため、一般的な非クラスター化インデックスもテーブルにクエリを返す必要があります。

テーブルには 1 つのクラスター化インデックスしか存在できず (一般的なクラスター化インデックスは主キーインデックスであるため)、テーブルには複数の非クラスター化インデックスが存在する可能性があります。
一般に、クラスター化インデックスクエリは、テーブルに戻る必要がないため、非クラスター化インデックスよりも効率的です。

ストレージエンジンではMyISM、その主キーインデックスと通常のインデックスはすべて非クラスター化インデックスです。これは、データとインデックスが分離されており、リーフノードがアドレスを使用して実際のテーブルデータを指すためです。