MySQL实战45讲 ---深入浅出索引
深入浅出索引
比如某一个SQL查询比较慢,分析完原因之后,你可能就会说“给某个字段加个索引吧”之类的解决方案。但到底什么是索引,索引又是如何工作的呢?
1 什么是索引
索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率,就像书的目录一样。一本500页的书,如果你想快速找到其中的某一个知识点,在不借助目录的情况下,那我估计你可得找一会儿。同样,对于数据库的表而言,索引其实就是它的“目录”。
2 索引的常见模型
索引的出现是为了提高查询效率,但是实现索引的方式却有很多种,所以这里也就引入了索引模型的概念。可以用于提高读写效率的数据结构很多,这里我先给你介绍三种常见、也比较简单的数据结构,它们分别是哈希表、有序数组和搜索树。
哈希表
哈希表是一种以键-值(key-value)存储数据的结构,我们只要输入待查找的值即key,就可以找到其对应的值即Value。哈希的思路很简单,把值放在数组里,用一个哈希函数把key换算成一个确定的位置,然后把value放在数组的这个位置。
不可避免地,多个key值经过哈希函数的换算,会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方法是,拉出一个链表。
User2和User4根据身份证号算出来的值都是N,但没关系,后面还跟了一个链表。假设,这时候你要查ID_card_n2对应的名字是什么,处理步骤就是:首先,将ID_card_n2通过哈希函数算出N;然后,按顺序遍历,找到User2。
图中四个ID_card_n的值并不是递增的,这样做的好处是增加新的User时速度会很快,只需要往后追加。但缺点是,因为不是有序的,所以哈希索引做区间查询的速度是很慢的。
你可以设想下,如果你现在要找身份证号在[ID_card_X, ID_card_Y]这个区间的所有用户,就必须全部扫描一遍了。
哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景,比如Memcached及其他一些NoSQL引擎。
而有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀。还是上面这个根据身份证号查名字的例子,如果我们使用有序数组来实现的话,示意图如下所示:
有序数组
有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀。还是上面这个根据身份证号查名字的例子,如果我们使用有序数组来实现的话,示意图如下所示:
数组就是按照身份证号递增的顺序保存的。这时候如果你要查ID_card_n2对应的名字,用二分法就可以快速得到,这个时间复杂度是O(log(N))。
同时很显然,这个索引结构支持范围查询。你要查身份证号在[ID_card_X, ID_card_Y]区间的User,可以先用二分法找到ID_card_X(如果不存在ID_card_X,就找到大于ID_card_X的第一个User),然后向右遍历,直到查到第一个大于ID_card_Y的身份证号,退出循环。
如果仅仅看查询效率,有序数组就是最好的数据结构了。但是,在需要更新数据的时候就麻烦了,你往中间插入一个记录就必须得挪动后面所有的记录,成本太高。
所以,有序数组索引只适用于静态存储引擎,比如你要保存的是2017年某个城市的所有人口信息,这类不会再修改的数据。
搜索树
二叉搜索树也是课本里的经典数据结构了。还是上面根据身份证号查名字的例子,如果我们用二叉搜索树来实现的话,示意图如下所示:
二叉搜索树的特点是:每个节点的左儿子小于父节点,父节点又小于右儿子。这样如果你要查ID_card_n2的话,按照图中的搜索顺序就是按照UserA -> UserC -> UserF -> User2这个路径得到。这个时间复杂度是O(log(N))。
当然为了维持O(log(N))的查询复杂度,你就需要保持这棵树是平衡二叉树。为了做这个保证,更新的时间复杂度也是O(log(N))。
树可以有二叉,也可以有多叉。多叉树就是每个节点有多个儿子,儿子之间的大小保证从左到右递增。二叉树是搜索效率最高的,但是实际上大多数的数据库存储却并不使用二叉树。其原因是,索引不止存在内存中,还要写到磁盘上。
你可以想象一下一棵100万节点的平衡二叉树,树高20。一次查询可能需要访问20个数据块。在机械硬盘时代,从磁盘随机读一个数据块需要10 ms左右的寻址时间。也就是说,对于一个100万行的表,如果使用二叉树来存储,单独访问一个行可能需要20个10 ms的时间,这个查询可真够慢的。
为了让一个查询尽量少地读磁盘,就必须让查询过程访问尽量少的数据块。那么,我们就不应该使用二叉树,而是要使用“N叉”树。这里,“N叉”树中的“N”取决于数据块的大小。
以InnoDB的一个整数字段索引为例,这个N差不多是1200。这棵树高是4的时候,就可以存1200的3次方个值,这已经17亿了。考虑到树根的数据块总是在内存中的,一个10亿行的表上一个整数字段的索引,查找一个值最多只需要访问3次磁盘。其实,树的第二层也有很大概率在内存中,那么访问磁盘的平均次数就更少了。
N叉树由于在读写上的性能优点,以及适配磁盘的访问模式,已经被广泛应用在数据库引擎中了。
3 InnoDB 的索引模型
在InnoDB中,表都是根据主键顺序以索引的形式存放的,这种存储方式的表称为索引组织表。InnoDB使用了B+树索引模型,所以数据都是存储在B+树中的。
每一个索引在InnoDB里面对应一棵B+树。
主键索引和普通索引示例
假设,我们有一个主键列为ID的表,表中有字段k,并且在k上有索引。
这个表的建表语句是:
mysql> create table T(
id int primary key,
k int not null,
name varchar(16),
index (k))engine=InnoDB;
根据叶子节点的内容,索引类型分为主键索引和非主键索引。
主键索引的叶子节点存的是整行数据。在InnoDB里,主键索引也被称为聚簇索引(clustered index)。
非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在InnoDB里,非主键索引也被称为二级索引(secondary index)。
基于主键索引和普通索引的查询有什么区别?
- 如果语句是select * from T where ID=500,即主键查询方式,则只需要搜索ID这棵B+树;
- 如果语句是select * from T where k=5,即普通索引查询方式,则需要先搜索k索引树,得到ID的值为500,再到ID索引树搜索一次。这个过程称为回表。
4 索引维护
B+树为了维护索引有序性,在插入新值的时候需要做必要的维护。以上面这个图为例,如果插入新的行ID值为700,则只需要在R5的记录后面插入一个新记录。如果新插入的ID值为400,就相对麻烦了,需要逻辑上挪动后面的数据,空出位置。
而更糟的情况是,如果R5所在的数据页已经满了,根据B+树的算法,这时候需要申请一个新的数据页,然后挪动部分数据过去。这个过程称为页分裂。在这种情况下,性能自然会受影响。
除了性能外,页分裂操作还影响数据页的利用率。原本放在一个页的数据,现在分到两个页中,整体空间利用率降低大约50%。
当然有分裂就有合并。当相邻两个页由于删除了数据,利用率很低之后,会将数据页做合并。合并的过程,可以认为是分裂过程的逆过程。
有无自增主键的区别
插入新记录的时候可以不指定ID的值,系统会获取当前ID最大值加1作为下一条记录的ID值。
也就是说,自增主键的插入数据模式,正符合了我们前面提到的递增插入的场景。每次插入一条新记录,都是追加操作,都不涉及到挪动其他记录,也不会触发叶子节点的分裂。
而有业务逻辑的字段做主键,则往往不容易保证有序插入,这样写数据成本相对较高。
除了考虑性能外,我们还可以从存储空间的角度来看。假设你的表中确实有一个唯一字段,比如字符串类型的身份证号,那应该用身份证号做主键,还是用自增字段做主键呢?
由于每个非主键索引的叶子节点上都是主键的值。如果用身份证号做主键,那么每个二级索引的叶子节点占用约20个字节,而如果用整型做主键,则只要4个字节,如果是长整型(bigint)则是8个字节。
显然,主键长度越小,普通索引的叶子节点就越小,普通索引占用的空间也就越小。
所以,从性能和存储空间方面考量,自增主键往往是更合理的选择。
特例
有没有什么场景适合用业务字段直接做主键的呢?还是有的。比如,有些业务的场景需求是这样的:
- 只有一个索引;
- 该索引必须是唯一索引。
你一定看出来了,这就是典型的KV场景。(分布式)
由于没有其他索引,所以也就不用考虑其他索引的叶子节点大小的问题。
这时候我们就要优先考虑上一段提到的“尽量使用主键查询”原则,直接将这个索引设置为主键,可以避免每次查询需要搜索两棵树。
5小结
InnoDB采用的B+树结构,以及为什么InnoDB要这么选择。B+树能够很好地配合磁盘的读写特性,减少单次查询的磁盘访问次数。
由于InnoDB是索引组织表,一般情况下我会建议你创建一个自增主键,这样非主键索引占用的空间最小。但事无绝对,我也跟你讨论了使用业务逻辑字段做主键的应用场景。
6 问题
InnoDB表T,如果你要重建索引 k,你的两个SQL语句可以这么写:
索引可能因为删除,或者页分裂等原因,导致数据页有空洞,重建索引的过程会创建一个新的索引,把数据按顺序插入,这样页面的利用率最高,也就是索引更紧凑、更省空间。
重建索引k的做法是合理的,可以达到省空间的目的。但是,重建主键的过程不合理。不论是删除主键还是创建主键,都会将整个表重建。所以连着执行这两个语句的话,第一个语句就白做了。
7 回表
select * from T where k between 3 and 5,需要执行几次树的搜索操作,会扫描多少行?
mysql> create table T (
ID int primary key,
k int NOT NULL DEFAULT 0,
s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',
index k(k))
engine=InnoDB;
insert into T values(100,1, 'aa'),(200,2,'bb'),(300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg');
现在,我们一起来看看这条SQL查询语句的执行流程:
- 在k索引树上找到k=3的记录,取得 ID = 300;
- 再到ID索引树查到ID=300对应的R3;
- 在k索引树取下一个值k=5,取得ID=500;
- 再回到ID索引树查到ID=500对应的R4;
5 在k索引树取下一个值k=6,不满足条件,循环结束。
回到主键索引树搜索的过程,我们称为回表。可以看到,这个查询过程读了k索引树的3条记录(步骤1、3和5),回表了两次(步骤2和4)。
在这个例子中,由于查询结果所需要的数据只在主键索引上有,所以不得不回表。那么,有没有可能经过索引优化,避免回表过程呢?
8 覆盖索引
如果执行的语句是select ID from T where k between 3 and 5,这时只需要查ID的值,而ID的值已经在k索引树上了,因此可以直接提供查询结果,不需要回表。也就是说,在这个查询里面,索引k已经“覆盖了”我们的查询需求,我们称为覆盖索引。
由于覆盖索引可以减少树的搜索次数,显著提升查询性能,所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。
需要注意的是,在引擎内部使用覆盖索引在索引k上其实读了三个记录,R3~R5(对应的索引k上的记录项),但是对于MySQL的Server层来说,它就是找引擎拿到了两条记录,因此MySQL认为扫描行数是2。
联合索引是否必要
在一个市民信息表上,是否有必要将身份证号和名字建立联合索引?
身份证号是市民的唯一标识。也就是说,如果有根据身份证号查询市民信息的需求,我们只要在身份证号字段上建立索引就够了。而再建立一个(身份证号、姓名)的联合索引,是不是浪费空间?
如果现在有一个高频请求,要根据市民的身份证号查询他的姓名,这个联合索引就有意义了。它可以在这个高频请求上用到覆盖索引,不再需要回表查整行记录,减少语句的执行时间。
当然,索引字段的维护总是有代价的。因此,在建立冗余索引来支持覆盖索引时就需要权衡考虑了。这正是业务DBA,或者称为业务数据架构师的工作。
9 最左前缀原则
B+树这种索引结构,可以利用索引的“最左前缀”,来定位记录。
可以看到,索引项是按照索引定义里面出现的字段顺序排序的。
当你的逻辑需求是查到所有名字是“张三”的人时,可以快速定位到ID4,然后向后遍历得到所有需要的结果。
如果你要查的是所有名字第一个字是“张”的人,你的SQL语句的条件是"where name like ‘张%’"。这时,你也能够用上这个索引,查找到第一个符合条件的记录是ID3,然后向后遍历,直到不满足条件为止。
可以看到,不只是索引的全部定义,只要满足最左前缀,就可以利用索引来加速检索。这个最左前缀可以是联合索引的最左N个字段,也可以是字符串索引的最左M个字符。
在建立联合索引的时候,如何安排索引内的字段顺序。
第一原则是,如果通过调整顺序,可以少维护一个索引,那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。
所以现在你知道了,这段开头的问题里,我们要为高频请求创建(身份证号,姓名)这个联合索引,并用这个索引支持“根据身份证号查询地址”的需求。
那么,如果既有联合查询,又有基于a、b各自的查询呢?查询条件里面只有b的语句,是无法使用(a,b)这个联合索引的,这时候你不得不维护另外一个索引,也就是说你需要同时维护(a,b)、(b) 这两个索引。
这时候,我们要考虑的原则就是空间了。比如上面这个市民表的情况,name字段是比age字段大的 ,那我就建议你创建一个(name,age)的联合索引和一个(age)的单字段索引。
10索引下推
上一段我们说到满足最左前缀原则的时候,最左前缀可以用于在索引中定位记录。这时,你可能要问,那些不符合最左前缀的部分,会怎么样呢?
我们还是以市民表的联合索引(name, age)为例。如果现在有一个需求:检索出表中“名字第一个字是张,而且年龄是10岁的所有男孩”。那么,SQL语句是这么写的:
在MySQL 5.6之前,只能从ID3开始一个个回表。到主键索引上找出数据行,再对比字段值。
而MySQL 5.6 引入的索引下推优化(index condition pushdown), 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。
在图3和4这两个图里面,每一个虚线箭头表示回表一次。
图3中,在(name,age)索引里面我特意去掉了age的值,这个过程InnoDB并不会去看age的值,只是按顺序把“name第一个字是’张’”的记录一条条取出来回表。因此,需要回表4次。
图4跟图3的区别是,InnoDB在(name,age)索引内部就判断了age是否等于10,对于不等于10的记录,直接判断并跳过。在我们的这个例子中,只需要对ID4、ID5这两条记录回表取数据判断,就只需要回表2次。
11小结
数据库索引的概念,包括了覆盖索引、前缀索引、索引下推。你可以看到,在满足语句需求的情况下, 尽量少地访问资源是数据库设计的重要原则之一。我们在使用数据库的时候,尤其是在设计表结构时,也要以减少资源消耗作为目标。
12 问题
上期的问题是关于对联合主键索引和InnoDB索引组织表的理解。
表记录
–a--|–b--|–c--|–d--
1 2 3 d
1 3 2 d
1 4 3 d
2 1 3 d
2 2 2 d
2 3 4 d
主键 a,b的聚簇索引组织顺序相当于 order by a,b ,也就是先按a排序,再按b排序,c无序。
索引 ca 的组织是先按c排序,再按a排序,同时记录主键
–c--|–a--|–主键部分b-- (注意,这里不是ab,而是只有b)
2 1 3
2 2 2
3 1 2
3 1 4
3 2 1
4 2 3
这个跟索引c的数据是一模一样的。
索引 cb 的组织是先按c排序,在按b排序,同时记录主键
–c--|–b--|–主键部分a-- (同上)
2 2 2
2 3 1
3 1 2
3 2 1
3 4 1
4 3 2
所以,结论是ca可以去掉,cb需要保留。