Привыкайте писать вместе! Это 4-й день моего участия в «Новом ежедневном плане Nuggets · Апрельское задание по обновлению», нажмите, чтобы просмотреть подробности мероприятия .
Обратите внимание на общедоступный номер [Программист Бай Цзе] и пригласите вас на другую программистскую / студенческую вечеринку.
предисловие
Во время интервью некоторое время назад я спросил о знаниях, связанных с индексом MySQL на третьей стороне, и дал несколько операторов SQL для анализа выполнения индекса. Итак, сегодня эта статья расскажет вам об индексации, а также проанализирует принцип крайнего левого префикса, задействованного в SQL-запросе, с использованием индекса на основе некоторых случаев .
Прежде чем объяснять принцип крайнего левого префикса, сначала ознакомьтесь с важными базовыми знаниями об индексе MySQL (следующее будет основано на правилах индексирования в механизме хранения InnoDB).
тип индекса
индекс первичного ключа
Механизм хранения InnoDB использует дерево B+ для построения индекса.Неконечные узлы индекса первичного ключа хранят значения полей первичного ключа, а дерево B+ строится на основе полей первичного ключа. узлы хранят информацию всей записи, соответствующей первичному ключу ( поэтому индекс первичного ключа также называется кластерным индексом ), для каждой таблицы может быть установлен только один индекс первичного ключа (кластеризованный индекс) .
Вторичный индекс
Вторичный индекс, также называемый вторичным индексом, также устанавливается через дерево B+.Единственное отличие от индекса первичного ключа состоит в том, что конечный узел хранит значение первичного ключа соответствующей строки , а не данные строки (поэтому он также называется для не -clustered index, после получения значения первичного ключа вам необходимо перейти к таблице индексов первичного ключа, чтобы снова запросить запись, соответствующую первичному ключу, и получить содержимое записи, хранящееся в его листовом узле, что эквивалентно поиску двух индексов. столы)
Например
Вот таблица, поле id — индекс первичного ключа, поле age — общий индекс, затем вставляются некоторые данные, а затем даются две файловые структуры логического индекса, поддерживаемые InnoDB .
create table T(
`id` int primary key,
`name` varchar(11) not null,
`age` int not null,
index(age)
) # 5.5以后默认是InnoDB存储引擎
# 插入了四条数据：(1, 小明, 15)、(2, 小红, 20)、(3, 小兰, 16)、(4, 小金, 18)
复制代码Даны следующие два оператора запроса, и анализируется выполнение индекса.
select * from T where id = 1 # 按照左侧主键索引搜索树，搜索到id为1的叶子结点，获取其中的记录数据
select * from T where age = 15 # 先按照右侧age建立的辅助索引树找到age=15对应记录主键id值等于1，然后再去左侧主键索引搜索树搜索id=1的这条记录
复制代码通过分析第二条SQL，我们得出结论，对于走辅助索引的查询，必然会二次查询主键索引树（当然有特殊情况，下面讲） ，一张表只有一个主键索引，但是可以建立很多的辅助索引，且辅助索引的叶子结点里存放着主键值，那么如果主键是字符串类型或者长度很长，那么必然会导致辅助索引占用的空间增加，所以自增主键往往是一个常用的选择。
覆盖索引
那么所有使用辅助索引的SQL查询语句都必须两次回表吗？当然有特殊情况，如果辅助索引树的叶子结点中的字段，已经覆盖了需要查询的所有字段，则不需要回表（回表的目的是获取辅助索引树中没有的字段数据），覆盖索引我更愿意称之为索引覆盖，它还是归属于辅助索引。
select id from T where age = 15 # 对于这个查询，将查询的字段只要求id，则在搜索完右侧age的辅助索引树之后，即可获得到id=1，无需回表
复制代码联合索引
联合索引依旧是辅助索引的一种情况 （不是主键索引就都归属于辅助索引） ，辅助索引可以在多个字段之间建立，如果第一个字段相同则比较第二个字段，依次类推建立索引搜索树结点之间的先后关系，也就是说索引项按照索引定义的字段顺序排序 （后面要讲到的最左前缀原则就是在此基础上来分析的） ，下面举个例子，还是借助上面这张表，但是辅助索引不是单单age字段建立，而是name和age共同建立。
create table T(
`id` int primary key,
`name` varchar(11) not null,
`age` int not null,
key `name_age` (`name`, `age`)
) # 5.5以后默认是InnoDB存储引擎
# 插入了四条数据：(1, 小红, 16)、(2, 小红, 15)、(3, 小兰, 16)、(4, 小金, 16)
复制代码下面给出一条针对这个name_age的联合索引的查询语句
select id from T where name = '小红' and age = 15 # 通过上面学习索引覆盖的知识点，你应该能分析出这条sql只会搜索右边的联合索引树，获得到id之后不需要再去回表搜索主键索引树
复制代码最左前缀原则
概念
还是以上面的这个联合索引为例，如果我的sql语句如下：
select id from T where name = '小红' # name_age索引树在满足name有序的前提下，满足age有序，因此对单一name字段的查询也可以走这个索引，找到满足条件的第一条记录的id，然后按顺序向后遍历找到其他满足要求的记录id
select id from T where age = 15 # age字段是name_age索引的第二个字段，在name无序的前提下，age的有序是无意义的，索引无法利用这个联合索引，需要全表扫描获取满足age=15的记录
select id from T where name like '小%' # 首先name字段是name_age辅助索引的左侧第一个字段，且通配符%在右侧，因此也可以满足最左前缀原则，在查询时走这个辅助索引，定位到第一个满足name='小%'的记录的id，然后向后遍历找到其他满足条件的记录
# ps.这三个语句都是不用回表的
复制代码最左前缀原则：只要你的查询语句涉及的字段满足已有辅助索引的左侧出现顺序（或者匹配字符串的左侧n个字符），而不出现越过某个字段的情况，查询就可以走这个辅助索引，这就是最左前缀原则，查询将返回第一个满足查询条件的记录对应的主键id，根据情况看是否需要回表搜索主键索引树。
提醒：为了方便，我上面作的B+树索引树叶子结点之间的双端链表结构没有标出，这里提醒一下，因为讲最左前缀原则的例子中出现了找到第一个满足条件的记录id之后，按顺序向后遍历的情况，这是得益于B+树叶子结点相互串连的结构
联合索引字段顺序
通过上面的分析，对于一个辅助索引（a, b）来说，不需要为a单独再建立索引，但可以再给b单独建立辅助索引（因为b为查询条件不满足辅助索引的最左前缀原则），那么思考一下，如果调整联合索引的顺序为（b, a），那么就不用单独为b建立辅助索引，而需要为a建立辅助索引。此时（a, b）、b方案与（b, a）、a方案都能满足对（a，b）、a、b三个字段的查询调用辅助索引，差别在于哪？
空间！这里比较好的方案是看a与b哪个字段长，则将其放在联合索引的前部，而需要额外建立辅助索引的用较短的字段，这样综合可以减少空间的使用（如果a字段长，则必有2a+b > 2b+a的空间使用）
索引失效
辅助索引会在最左前缀原则的基础上，一直向右匹配直到遇到范围查询（>、<、between、like）就停止匹配。范围列可以用到索引，但是范围列后面的列无法用到索引。举个例子：
create table T(
`id` int primary key,
`name` varchar(11) not null,
`age` int not null,
`sex` varchar(11) not null,
key `name_age` (`name`, `age`)
) # 5.5以后默认是InnoDB存储引擎
# 插入了四条数据：(1, 小红, 16, 女)、(2, 小红, 15, 女)、(3, 小兰, 16, 女)、(4, 小金, 17, 男)
复制代码分析下面这条sql的索引调用情况：首先是匹配name like '小%'，可以走右侧辅助索引树，找到id=2的记录，然后顺序向后扫描满足age=16的记录，并不能继续利用联合索引中age这个部分，最终得到id=1和id=3的两条记录，最后需要回表搜索主键索引树，因为这个联合索引并没有完全做到索引覆盖，缺少了sex字段。
解释：因为满足name like '小%'的记录可能有多条，而age字段的有序是建立的name有序的基础之上，上图中(小红, 15) (小红, 16) (小金, 17) (小兰, 16)，单独看age字段之间是无序的，因此在满足条件的name字段是多个的时候，age字段的索引就丧失功能了，只有当name字段匹配的结果唯一，age字段的有序才有意义。
select * from T where name like '小%' and age = 16
复制代码索引下推（MySQL5.6）
对于上面这个查询语句，因为sex字段是没有被联合索引覆盖，因此需要二次回表查询主键索引树，但是显然age字段的值是联合索引的一部分，且查询的是age等于16，而有些记录必然不符合匹配，那还有必要回表吗？
索引下推：在MySQL5.5以及之前的版本中，在满足范围匹配name like '小%'之后，并不会继续判断后面个age字段，直接就回表了，而从MySQL5.6开始，InnoDB存储引擎在匹配到满足name like '小%'之后，无法继续使用最左前缀原则的字段（如本例的age）依旧在联合索引中，则会根据这些字段多做一些过滤，不满足条件的记录将不会回表查询，减少了二次搜索的次数。
索引重建
这里补充一点额外的知识，之前听闻过一个索引使用的中出现的问题案例：
有一个线上的记录日志的表，定期会删除早期的数据，经过一段时间的维护，这个表中存放的记录空间稳定在10G，但是索引占用空间有30G，一共40G空间。
原因：InnoDB存储引擎表就是索引组织表，记录数据存放在主键索引叶子结点上，这张表会被不断插入日志记录，且定期删除日志记录，会导致维护索引的B+树频繁发生页的分裂，导致页空间中出现浪费的空间，提高了索引的占用空间。
Решение: вы можете удалить старый индекс и заново создать индекс, перестроив индекс. Поскольку данные уже находятся в таблице, процесс перестроения индекса вставит данные в таблицу по порядку, чтобы структура страницы восстанавливается до компактного (Конечно, конкретную схему перестроения индекса необходимо анализировать в сочетании с большим количеством факторов. Не обязательно регулярно перестраивать индекс. Я не буду вдаваться в подробности.)
заключительные замечания
В этой статье объясняются точки знаний, связанные с индексом механизма InnoDB, и анализируется принцип крайнего левого префикса объединенного индекса с примерами, надеясь помочь вам.
Подпишитесь на официальный аккаунт [Programmer Bai Ze], перенаправляйте вас на другую вечеринку для программистов/студентов и ответьте на [Resume] в официальном аккаунте, чтобы получить шаблон резюме, который я использую, и статьи будут обновляться синхронно. Надеюсь, вы все получите предложение, которое вам нравится ~