innodb中B+树索引
2024-04-07 11:25:57 0 举报AI智能生成
innodb中B+树索引
作者其他创作
大纲/内容
索引基本知识
优点
减少mysql需要扫描的数据量，提高效率
可以避免mysql排序和临时表
减少随机IO，把IO变成顺序IO
用处
快速查找匹配WHERE子句的行
如果具有多列索引，则优化器可以使用索引的任何最左前缀来查找行
当有表连接的时候，从其他表检索行数据
查找特定索引列的最大或最小值
如果排序或分组时在可用索引的最左前缀上完成的，则对表进行排序和分组
在查询某索引列情况下，可以优化查询以检索值而无需回表查数据行
从consideration中消除行，如果可以在多个索引之间进行选择，mysql通常会使用找到最少行的索引
物理区分(硬盘中)
聚簇索引
不是单独的索引类型，而是一种数据存储方式，指的是数据行跟相邻的键值紧凑的存储在一起
优点
1、可以把相关数据保存在一起
2、数据访问更快，因为索引和数据保存在同一个树中
3、使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用页节点中的主键值
缺点
1、聚簇数据最大限度地提高了IO密集型应用的性能，如果数据全部在内存，那么聚簇索引就没有什么优势
2、插入速度严重依赖于插入顺序，按照主键的顺序插入是最快的方式
3、更新聚簇索引列的代价很高，因为会强制将每个被更新的行移动到新的位置
4、基于聚簇索引的表在插入新行，或者主键被更新导致需要移动行的时候，可能面临页分裂的问题
5、聚簇索引可能导致全表扫描变慢，尤其是行比较稀疏，或者由于页分裂导致数据存储不连续的时候
非聚簇索引
二级索引/辅助索引
分类
主键索引
唯一索引
普通索引
全文索引
组合索引
当包含多个列作为索引，需要注意的是正确的顺序依赖于该索引的查询，同时需要考虑如何更好的满足排序和分组的需要
案例，建立组合索引a,b,c
不同SQL语句使用索引情况
概念解释
最左匹配
回表
索引覆盖
基本介绍
如果一个索引包含所有需要查询的字段的值，我们称之为覆盖索引
不是所有类型的索引都可以称为覆盖索引，覆盖索引必须要存储索引列的值
不同的存储实现覆盖索引的方式不同，不是所有的引擎都支持覆盖索引，memory不支持覆盖索引
优势
1、索引条目通常远小于数据行大小，如果只需要读取索引，那么mysql就会极大的较少数据访问量
2、因为索引是按照列值顺序存储的，所以对于IO密集型的范围查询会比随机从磁盘读取每一行数据的IO要少的多
3、一些存储引擎如MYISAM在内存中只缓存索引，数据则依赖于操作系统来缓存，因此要访问数据需要一次系统调用，这可能会导致严重的性能问题
4、由于INNODB的聚簇索引，覆盖索引对INNODB表特别有用
案例演示
索引下推
无索引下推
有索引下推
索引匹配方式
全值匹配
全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配
explain select * from staffs where name = 'July' and age = 23 and pos = 'dev';
匹配最左前缀
只匹配前面的几列
explain select * from staffs where name = 'July' and age = 23;
explain select * from staffs where name = 'July';
匹配列前缀
可以匹配某一列的值的开头部分
explain select * from staffs where name like 'J%';
explain select * from staffs where name like '%y';(不走索引，违反最左匹配)
匹配范围值
可以查找某一个范围的数据
explain select * from staffs where name > 'Mary';
精确匹配某一列并范围匹配另外一列
可以查询第一列的全部和第二列的部分
explain select * from staffs where name = 'July' and age > 25;
如果可以，查询的列，只访问索引列
explain select name,age,pos from staffs where name = 'July' and age = 25 and pos = 'dev';
优化细节
使用索引列查询的时候尽量不要使用表达式或者函数，会造成索引失效，把计算前置放到业务层而不是数据库层
select actor_id from actor where actor_id=4;(在数据层计算好值，传入数据层)
select actor_id from actor where actor_id+1=5;(不要使用表达式)
能用主键查询,就用主键查询，而不是其他索引，因为主键查询使用聚簇索引，因此不会触发回表
业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引。
使用前缀索引
在 varchar 字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度。
索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为 20 的索引，区分度会高达 90%以上，可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。
前缀索引实例说明
使用索引扫描来排序
使用索引扫描来做排序
如果有 order by 的场景，请注意利用索引的有序性。order by 最后的字段是组合索引的一部分，并且放在索引组合顺序的最后，避免出现 file_sort 的情况，影响查询性能。
union all,in,or都能够使用索引，但是推荐使用in(注意:in覆盖的数据量大概超过30%,会使用全表扫描)
explain select * from actor where actor_id = 1 union all select * from actor where actor_id = 2;
explain select * from actor where actor_id in (1,2);
explain select * from actor where actor_id = 1 or actor_id =2;
查询范围列时,可以用到索引
范围条件：<、> 、BETWEEN AND 、LIKE
范围列可以用到索引，但是范围列后面的列无法用到索引，索引最多用于一个范围列
强制类型转换会全表扫描
explain select * from user where phone=13800001234;
不会触发索引
explain select * from user where phone='13800001234';
触发索引
更新十分频繁，数据区分度不高的字段上不宜建立索引
更新会变更B+树，更新频繁的字段建议索引会大大降低数据库性能
类似于性别这类区分不大的属性，建立索引是没有意义的，不能有效的过滤数据，
一般区分度在80%以上的时候就可以建立索引，区分度可以使用 count(distinct(列名))/count(*) 来计算
超过三个表禁止 join。需要 join 的字段，数据类型保持绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引。
能使用limit的时候尽量使用limit
创建索引的列，不允许为null，可能会得到不符合预期的结果
建组合索引的时候，区分度最高的在最左边。
单表索引建议控制在5个以内
单索引字段数不允许超过5个（组合索引）
创建索引的时候应该避免以下错误概念
索引越多越好
过早优化，在不了解系统的情况下进行优化
索引监控
show status like 'Handler_read%';
参数解释
Handler_read_first：读取索引第一个条目的次数
Handler_read_key：通过index获取数据的次数
Handler_read_last：读取索引最后一个条目的次数
Handler_read_next：通过索引读取下一条数据的次数
Handler_read_prev：通过索引读取上一条数据的次数
Handler_read_rnd：从固定位置读取数据的次数
Handler_read_rnd_next：从数据节点读取下一条数据的次数
简单案例
索引优化分析案例
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