MySQL索引原理详解
MySQL索引原理详解
1.索引是什么？
1.1.索引是什么
当一张表有500万条数据，在没有索引的name字段上执行一个查询：
select * from user_innodb where name='张三';`
如果name字段上面有索引呢？
ALTER TABLE user_innodb DROP INDEX idx_name;
ALTER TABLE user_innodb ADD INDEX idx_name(name);
索引的创建是需要消耗时间的。
有索引的查询和没有索引的查询相比，效率相差几十倍。
索引到底是什么呢？为什么可以对我们的查询产生这么大的影响？创建索引的时候做了什么事情？、
1.1.1.索引图解数据是以文件的形式存放在磁盘上面的，每一行数据都有它的磁盘地址。
如果没有索引的话，我们要从500万行数据里面检索一条数据，只能依次遍历这张表的全部数据（循环调用存储引擎的读取下一行数据的接口），直到找到这条数据。但是我们有了索引之后，只需要在索引里面去检索这条数据就行了，因为它是一种特殊的专门用来快速检索的数据结构，我们找到数据存放的磁盘地址以后，就可以拿到数据了。
例，就像我们从一本500页的书里面去找特定的一小节的内容，肯定不可能从第一页开始翻。这本书会有专门的目录，它可能只有几页的内容，它是按页码来组织的，可以根据拼音或者偏旁部首来查找，我们只要确定内容对应的页码，就能很快地找到我们想要的内容
1.1.2.索引类型
那在数据表上面，怎么创建一个索引？建表的时候指定，或者alter table，也可以使用工具
第一个是索引的名称，第二个是索引的列，比如我们是要对id创建索引还是对name创建索引。后面两个很重要，一个叫索引类型。
在InnoDB中，索引类型有三种，普通索引、唯一索引（主键索引是特殊的唯一索引）、全文索引。
普通（Normal）：也叫非唯一索引，是最普通的索引，没有任何的限制。
唯一（Unique）：唯一索引要求键值不能重复。另外需要注意的是，主键索引是一种特殊的唯一索引，它还多了一个限制条件，要求键值不能为空。主键索引用primaykey创建。
全文（Fulltext）：针对比较大的数据，比如我们存放的是消息内容，有几KB的数据的这种情况，如果要解决like查询效率低的问题，可以创建全文索引。只有文本类型的字段才可以创建全文索引，比如char、varchar、text
create table m3(
name varchar(50),
fulltext index(name)
);
select * from fulltext_test where match(content) against ('加油' IN NATURAL LANGUAGE MODE);
在5.6的版本之后，MyISAM和InnoDB都支持全文索引。但是MySQL自带的全文索引功能使用限制还是比较多，建议用其他的搜索引擎方案
我们说索引是一种数据结构，那么它到底应该选择一种什么数据结构，才能实现数据的高效检索呢？
2.索引存储模型推演
2.1.二分查找
《幸运52》有一个猜价格的游戏，限定时间之内猜中了就可以带回家。
在你报出价格之后主持人会告诉你低了还是高了。如果价格在10000-30000之间，你会先猜多少？
这个就是二分查找的一种思想，也叫折半查找，每一次，我们都把候选数据缩小了一半。如果数据已经排过序的话，这种方式效率比较高。
所以第一个，可以考虑用有序数组作为索引的数据结构。
有序数组的等值查询和比较查询效率非常高，但是更新数据的时候会出现一个问题，可能要挪动大量的数据（改变index），所以只适合存储静态的数据。
为了支持频繁的修改，比如插入数据，我们需要采用链表。链表的话，如果是单链表，它的查找效率还是不够高。
所以，有没有可以使用二分查找的链表呢？
为了解决这个问题，BST（BinarySearchTree）也就是我们所说的二叉查找树诞生了
2.2.二叉查找树（BSTBinarySearchTree）
二叉查找树的特点是什么？
左子树所有的节点都小于父节点，右子树所有的节点都大于父节点。投影到平面以后，就是一个有序的线性表。
二叉查找树既能够实现快速查找，又能够实现快速插入。
但是二叉查找树有一个问题：就是它的查找耗时是和这棵树的深度相关的，在最坏的情况下时间复杂度会退化成O(n)。
什么情况是最坏的情况呢？
一个好玩的数据结构网站
还是刚才的这一批数字，如果我们插入的数据刚好是有序的，2、6、11、13、17、22。
这个时候二叉查找树变成了什么样了呢？它会变成链表（我们把这种树叫做“斜树”，如下图），这种情况下不能达到加快检索速度的目的，和顺序查找效率是没有区别的。
造成它倾斜的原因是什么呢？
因为左右子树深度差太大，这棵树的左子树根本没有节点——也就是它不够平衡。
所以，有没有左右子树深度相差不是那么大，更加平衡的树呢？
这个就是平衡二叉树，叫做Balancedbinarysearchtrees，或者AVL树（AVL是发明这个数据结构的人的名字缩写）
2.3.平衡二叉树（AVLTree）（左旋、右旋）
平衡二叉树的定义：左右子树深度差绝对值不能超过1。
比如：左子树的深度是2，右子树的深度只能是1或者3。
这个时候我们再按顺序插入1、2、3、4、5、6，一定是这样，不会变成一棵“斜树”
那它的平衡是怎么做到的呢？怎么保证左右子树的深度差不能超过1呢？https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/AVLtree.html
插入1、2、3。
注意看：当我们插入了1、2之后，如果按照二叉查找树的定义，3肯定是要在2的右边的，这个时候根节点1的右节点深度会变成2，但是左节点的深度是0，因为它没有子节点，所以就会违反平衡二叉树的定义。那应该怎么办呢？因为它是右节点下面接一个右节点，右-右型，所以这个时候我们要把2提上去，这个操作叫做左旋
同样的，如果我们插入7、6、5，这个时候会变成左左型，就会发生右旋操作，把6提上去
所以为了保持平衡，AVL树在插入和更新数据的时候执行了一系列的计算和调整的操作。
平衡的问题我们解决了，那么平衡二叉树作为索引怎么查询数据？
在平衡二叉树中，一个节点，它的大小是一个固定的单位，作为索引应该存储什么内容？
它应该存储三块的内容：
第一个是索引的键值。比如我们在id上面创建了一个索引，我在用whereid=1的条件查询的时候就会找到索引里面的id的这个键值。
第二个是数据的磁盘地址，因为索引的作用就是去查找数据的存放的地址。
第三个，因为是二叉树，它必须还要有左子节点和右子节点的引用，这样我们才能找到下一个节点。比如大于26的时候，走右边，到下一个树的节点，继续判断。
如果是这样存储数据的话，我们来看一下会有什么问题。
首先，对于InnoDB来说，索引的数据，是放在硬盘上的。
当我们用树的结构来存储索引的时候，因为拿到一块数据就要在Server层比较是不是需要的数据，如果不是的话就要再读一次磁盘。访问一个节点就要跟磁盘之间发生一次I/O。
InnoDB操作磁盘的最小的单位是一页（或者叫一个磁盘块），大小是16K(16384字节)
那么，一个树的节点就是16K的大小。如果我们一个节点只存一个键值+数据+引用，例如整形的字段，可能只用了十几个或者几十个字节，它远远达不到16384字节的容量，所以访问一个树节点，进行一次IO的时候，浪费了大量的空间。
所以如果每个节点存储的数据太少，从索引中找到我们需要的数据，就要访问更多的节点，意味着跟磁盘交互次数就会过多，消耗的时间也越多。
比如上面这张图，我们一张表里面有6条数据，当我们查询id=66的时候，要查询两个子节点，就需要跟磁盘交互3次，如果我们有几百万的数据呢？
这个时间更加难以估计。所以解决方案是什么呢？
第一个，就是让每个节点存储更多的数据。
第二个，让每一层有更多的节点。也就是增加分叉数（或者路数），每个节点放更多的指针。这样的话，就会极大地降低树的深度。我们的树就从原来的高瘦高瘦的样子，变成了矮胖矮胖的样子。这个时候，我们的树就不再是二叉了，而是多叉，或者叫做多路。
2.4.多路平衡查找树（BTree）（分裂、合并）
BalancedTree这个就是我们的多路平衡查找树，叫做BTree（B代表平衡）。
跟AVL树一样，B树在枝节点和叶子节点存储键值、数据地址、节点引用。
它有一个特点：分叉数（路数）永远比关键字数多1。
比如我们画的这棵树，每个节点存储两个关键字，那么就会有三个指针指向三个子节点。
那BTree又是怎么实现一个节点存储多个关键字，还保持平衡的呢？跟AVL树有什么区别？？
比如MaxDegree（路数）是3的时候，我们插入数据1、2、3，在插入3的时候，本来应该在第一个磁盘块，但是如果一个节点有三个关键字的时候，意味着有4个指针，子节点会变成4路，所以这个时候必须进行分裂（其实就是B+Tree）。
把中间的数据2提上去，把1和3变成2的子节点。如果删除节点，会有相反的合并的操作。注意这里是分裂和合并，跟AVL树的左旋和右旋是不一样的。我们继续插入4和5，BTree又会出现分裂和合并的操作。
从这个里面也能看到，在更新索引的时候会有大量的索引的结构的调整，所以解释了为什么不要在频繁更新的列上建索引，或者为什么不要更新主键。节点的分裂和合并，其实就是InnoDB页（page）的分裂和合并
2.5.B+树（加强版多路平衡查找树）
BTree的效率已经很高了，为什么MySQL还要对BTree进行改良，最终使用了B+Tree呢？
总体上来说，这个B树的改良版本解决的问题比BTree更全面。我们来看一下InnoDB里面的B+树的存储结构
MySQL中的B+Tree有三个特点：
1、它的关键字的数量是跟路数相等的；
2、B+Tree的根节点和枝节点中都不会存储数据，只有叶子节点才存储数据。目前的认知：我们这要存放的数据是什么？是不是真实数据的地址？搜索到关键字不会直接返回，会到最后一层的叶子节点。比如我们搜索id=28，虽然在第一层直接命中了，但是数据地址在叶子节点上面，所以我还要继续往下搜索，一直到叶子节点。
3、B+Tree的每个叶子节点增加了一个指向相邻叶子节点的指针，它的最后一个数据会指向下一个叶子节点的第一个数据，形成了一个有序链表的结构。
InnoDB中的B+Tree这种特点带来的优势：
1)它是BTree的变种，BTree能解决的问题，它都能解决。BTree解决的两大问题是什么？（每个节点存储更多关键字；路数更多）
2)扫库、扫表能力更强（如果我们要对表进行全表扫描，只需要遍历叶子节点就可以了，不需要遍历整棵B+Tree拿到所有的数据）
3)B+Tree的磁盘读写能力相对于BTree来说更强（根节点和枝节点不保存数据区，所以一个节点可以保存更多的关键字，一次磁盘加载的关键字更多）
4)排序能力更强（因为叶子节点上有下一个数据区的指针，数据形成了链表）
5)效率更加稳定（B+Tree永远是在叶子节点拿到数据，所以IO次数是稳定的）
2.6.索引方式：真的是用的B+Tree吗？
在Navicat的工具中，创建索引，索引方式有两种。HASH：以KV的形式检索数据，也就是说，它会根据索引字段生成哈希码和指针，指针指向数据
哈希索引有什么特点呢？第一个，它的时间复杂度是O(1)，查询速度比较快。但是哈希索引里面的数据不是按顺序存储的，所以不能用于排序。
第二个，我们在查询数据的时候要根据键值计算哈希码，所以它只能支持等值查询（=IN），不支持范围查询（><>=<=betweenand）。
第三：如果字段重复值很多的时候，会出现大量的哈希冲突（采用拉链法解决），效率会降低。需要注意的是，在InnoDB中，不能显示地创建一个哈希索引（所谓的支持哈希索引指的是Adaptive Hash Index）
memory存储引擎可以使用Hash索引。
CREATE TABLE `user_memory`(
`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,
`name`varchar(255)DEFAULTNULL,
`gender`tinyint(1)DEFAULTNULL,
`phone`varchar(11)DEFAULTNULL,
PRIMARYKEY(`id`),
KEY`idx_name`(`name`)USING HASH)
ENGINE=MEMORY AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
如果说面试的时候问到了为什么不用红黑树：红黑树的种种约束保证的是什么？最长路径不超过最短路径的二倍。不太适合于数据库索引。适合内存的数据机构，例如实现一致性哈希。因为BTree和B+Tree的特性，它们广泛地用在文件系统和数据库中，例如Windows的HPFS文件系统，Oracel、MySQL、SQLServer数据库
3.B+Tree落地形式
3.1.MySQL数据存储文件
不同的存储引擎文件不一样
每张InnoDB的表有两个文件（.frm和.ibd），MyISAM的表有三个文件（.frm、.MYD、.MYI）。
有一个是相同的文件，.frm。
.frm是MySQL里面表结构定义的文件，不管你建表的时候选用任何一个存储引擎都会生成，我们就不看了。
我们主要看一下其他两个文件是怎么实现MySQL不同的存储引擎的索引的。
3.2.1.MyISAM
在MyISAM里面，另外有两个文件：】
一个是.MYD文件，D代表Data，是MyISAM的数据文件，存放数据记录，比如我们的user_myisam表的所有的表数据。
一个是.MYI文件，I代表Index，是MyISAM的索引文件，存放索引，比如我们在id字段上面创建了一个主键索引，那么主键索引就是在这个索引文件里面。
也就是说，在MyISAM里面，索引和数据是两个独立的文件。、
那我们怎么根据索引找到数据呢？
MyISAM的B+Tree里面，叶子节点存储的是数据文件对应的磁盘地址。所以从索引文件.MYI中找到键值后，会到数据文件.MYD中获取相应的数据记录
如果是辅助索引，有什么不一样？
ALTER TABLE user_innodb DROP INDEX index_user_name;
ALTER TABLE user_innodb ADD INDEX index_user_name(name);
在MyISAM里面，辅助索引也在这个.MYI文件里面。辅助索引跟主键索引存储和检索数据的方式是没有任何区别的，一样是在索引文件里面找到磁盘地址，然后到数据文件里面获取数据
3.2.2.InnoDB
InnoDB只有一个文件（.ibd文件），那索引放在哪里呢？
在InnoDB里面，它是以主键为索引来组织数据的存储的，所以索引文件和数据文件是同一个文件，都在==.ibd文件里面。在InnoDB的主键索引的叶子节点上，它直接存储了我们的数据==。
所以，为什么说在InnoDB中索引即数据，数据即索引，就是这个原因。
但是这里会有一个问题，一张InnoDB的表可能有很多个多索引，数据肯定是只有一份的，那数据在哪个索引的叶子节点上呢？
这里要给大家介绍一个叫做聚集索引（聚簇索引）的概念。就是索引键值的逻辑顺序跟表数据行的物理存储顺序是一致的。（比如字典的目录是按拼音排序的，内容也是按拼音排序的，按拼音排序的这种目录就叫聚集索引）。InnoDB组织数据的方式就是（聚集）索引组织表（clusteredindexorganizetable）。如果说一张表创建了主键索引，那么这个主键索引就是聚集索引，决定数据行的物理存储顺序。问题来了，那主键索引之外的索引，他们存储什么内容，他们的叶子节点上没有数据怎么检索完整数据？比如在name字段上面建的普通索引。
InnoDB中，主键索引和辅助索引是有一个主次之分的。
如果有主键索引，那么主键索引就是聚集索引。其他的索引统一叫做“二级索引”或者辅助索引。
二级索引存储的是辅助索引的键值，例如在name上建立索引，节点上存的是name的值，qingshan mic tom等等。而二级索引的叶子节点存的是这条记录对应的主键的值。
比如qingshanid=1，jackid=4…
所以，二级索引检索数据的流程是这样的：当我们用name索引查询一条记录，它会在二级索引的叶子节点找到name=qingshan，拿到主键值，也就是id=1，然后再到主键索引的叶子节点拿到数据。
从这个角度来说，因为主键索引比二级索引少扫描了一棵B+Tree，它的速度相对会快一些。但是，如果一张表没有主键怎么办？那完整的记录放在哪个索引的叶子节点？或者，这张表根本没有索引呢？数据放在哪里？
1、如果我们定义了主键(PRIMARYKEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。
2、如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引。
3、如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐藏的聚集索引，它会随着行记录的写入而主键递增。
4.索引使用原则
我们容易有一个误区，就是在经常使用的查询条件上都建立索引，索引越多越好，那到底是不是这样呢？
4.1.列的离散（sàn）度
第一个叫做列的离散度，我们先来看一下列的离散度的公式：
count(distinct(column_name)):count(*)，列的全部不同值和所有数据行的比例。
简单来说，如果列的重复值越多，离散度就越低，重复值越少，离散度就越高。我们不建议大家在离散度低的字段上建立索引.
如果在离散度太低的字段上建立索引，会导致查询的时间比不建立索引的时间更长！
4.2.联合索引最左匹配
前面我们说的都是针对单列创建的索引，但有的时候我们的多条件查询的时候，也会建立联合索引，
举例：查询成绩的时候必须同时输入身份证和考号。
单列索引可以看成是特殊的联合索引。
比如我们在user表上面，给name和phone建立了一个联合索引。
ALTER TABLE user_innodb DROP INDEX comidx_name_phone;
ALTER TABLE user_innodb add INDEX comidx_name_phone(name,phone);
联合索引在B+Tree中是复合的数据结构，它是按照从左到右的顺序来建立搜索树的（name在左边，phone在右边）。
从这张图可以看出来，name是有序的，phone是无序的。
当name相等的时候，phone才是有序的。
这个时候我们使用where name=‘jack’ and phone='181xx’去查询数据的时候，B+Tree会优先比较name来确定下一步应该搜索的方向，往左还是往右。如果name相同的时候再比较phone。
但是如果查询条件没有name，就不知道第一步应该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name是第一个比较因子，所以用不到索引。
4.2.1.什么时候用到联合索引
所以，我们在建立联合索引的时候，一定要把最常用的列放在最左边。比如下面的三条语句:
1）使用两个字段，用到联合索引：
EXPLAIN SELECT*FROM user_innodb WHERE name='张三' AND phone='15204661800';
2）使用左边的name字段，用到联合索引：
EXPLAIN SELECT*FROM user_innodb WHERE name='张三';
3）使用右边的phone字段，无法使用索引，全表扫描：
EXPLAIN SELECT*FROM user_innodb WHERE phone='15204661800'
4.3.覆盖索引
什么叫回表：
非主键索引，我们先通过索引找到主键索引的键值，再通过主键值查出索引里面没有的数据，它比基于主键索引的查询多扫描了一棵索引树，这个过程就叫回表。例如：
select*from user_innodb where name='张三';
在辅助索引里面，不管是单列索引还是联合索引，如果select的数据列只用从索引中就能够取得，不必从数据区中读取，这时候使用的索引就叫做覆盖索引，这样就避免了回表
我们先来创建一个联合索引：
–创建联合索引
ALTER TABLE user_innodb DROP INDEX comixd_name_phone;
ALTER TABLE user_innodb add INDEX`comixd_name_phone`(`name`,`phone`);
这三个查询语句都用到了覆盖索引：
EXPLAIN SELECT name,phone FROM user_innodb WHERE name='张三' AND phone='13666666666';
EXPLAIN SELECT name FROM user_innodb WHERE name='张三' AND phone='13666666666';
EXPLAIN SELECT phone FROM user_innodb WHERE name='张三' AND phone='13666666666';
select*，此处用不到覆盖索引
如果改成只用wherephone=查询呢？
按照我们之前的分析，它是用不到索引的。实际上可以用到覆盖索引！
覆盖索引跟是否可能使用索引没有直接关系。很明显，因为覆盖索引减少了IO次数，减少了数据的访问量，可以大大地提升查询效率
5.索引的创建与使用
因为索引对于改善查询性能的作用是巨大的，所以我们的目标是尽量使用索引。
5.1.在什么字段上索引？
1、在用于where判断order排序和join的（on）字段上创建索引
2、索引的个数不要过多。——浪费空间，更新变慢。
3、区分度低的字段，例如性别，不要建索引。——离散度太低，导致扫描行数过多。
4、频繁更新的值，不要作为主键或者索引。——页分裂
5、随机无序的值，不建议作为主键索引，例如身份证、UUID。——无序，分裂
6、创建复合索引，而不是修改单列索引
5.2.什么时候索引失效？
1、索引列上使用函数（replace\SUBSTR\CONCAT\sumcountavg）、表达式计算（±*/）：
2、字符串不加引号，出现隐式转换
3、like条件中前面带%
where条件中like abc%，like %2673%，like %888都用不到索引吗？为什么？
explain select*from user_innodb where name like 'wang%';
explain select*from user_innodb where name like '%wang';
过滤的开销太大。这个时候可以用全文索引。
4、负向查询NOT ，LIKE不能：
explain select*from employees where last_name not like'wang'
!=（<>）和NOTIN在某些情况下可以：
注意跟数据库版本、数据量、数据选择度都有关系。
其实，用不用索引，最终都是优化器说了算。
优化器是基于什么的优化器？基于cost开销（CostBaseOptimizer），它不是基于规则（Rule-BasedOptimizer），也不是基于语义。怎么样开销小就怎么来。
使用索引有基本原则，但是没有具体细则，没有什么情况一定用索引，什么情况一定不用索引的规则