mysql索引

原创:mysql2019/11/26发布pv:1uv:1ip:1twitter #mysql

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innodb是索引存储表,表数据按主键顺序存放

基础概念

聚簇索引、辅助索引、联合索引

聚簇索引

聚集索引按照每张表的主键构造一棵B+树,叶子节点存放的是整张表的行记录数据,叶子节点被称为数据页。

每张表只能按照一颗B+树排序,每张表只能有一个聚集索引

聚集索引对于主键的排序查找和范围查找速度非常快

没有主键或唯一索引,innodb默认会生成一个行号(不可见),作为聚集索引的主键

辅助索引

辅助索引叶子节点不会包含行记录的所有数据。叶子节点除了包含键值以外还会包含主键,来查找叶子节点以外的其它数据。

辅助索引通过主键id来关联记录

联合索引

对表上的多个列进行索引

联合索引的技巧

  1. 覆盖索引:从索引即可查询到所需字段,不需要查询聚集索引中的记录,减少io操作。

  2. 最左前缀:对a,b创建索引

    • 可以用到索引

      • where a = 1;
      • where a = 1 and b = 2;
      • where a = 1 order by b;
    • 用不到索引

      • where b = 2;
  3. 索引下推:a like 'hello%’ and b >10,检索出来的数据会先过滤掉b <= 10 的数据,然后在进行回表查询,减少回表查

MRR(multi-range read)

目的: 减少磁盘的随机访问,将随机访问变为顺序的数据访问。

MRR执行过程:

  • 优化器将二级索引查询到的记录放到一块缓存中
  • 如果二级索引扫描到文件的末尾或者缓冲区已满,使用快排对缓冲区中的内容按照住建进行排序
  • 用户线程调用MRR接口取cluster index, 然后根据cluster index取行数据
  • 当根据缓冲区中的cluster index取完数据,继续调用2、3过程,直至扫面结束

MRR好处:

  • 使数据访问变得较为顺序,在查询辅助索引时,首先根据得到的结果,按照主键排序,
  • 减少缓冲池中页被替换的次数
  • 批量处理对键值的查询

explain 可以看到extra列 using MRR

ICP

mysql 5.6开始支持,将where的过滤部分放到存储层

select * from salaries
where (from_date between "2019-01-10" and "2019-02-10") and (salaries between 3800 and 4000)

不启用ICP,则数据需要先取出from_date between 2019-01-10 and 2019-02-10的数据,然后再过滤 3800-4000的数据

启用ICP,则会在索引取出时就会进行where过滤,前提是where条件被索引覆盖

explain 可以看到extra列 using index condition

疑难杂症

普通索引和唯一索引应该怎么选择?

例如身份证号,身份证号具有唯一性,由于身份证号比较大,不建议把身份证号作为主键,要么给身份证号加一个唯一索引,要么加一个普通索引。如果业务代码已经保证不会写入重复的身份证号,那么是选择普通索引还是唯一索引比较好?

查询过程:

  • 对于普通索引,查找到第一个满足条件的索引后,需要继续查找下一个记录,知道碰到第一个不满足条件的记录
  • 对于唯一索引,由于索引定义了唯一性,查找到第一个满足条件的记录后,会停止继续检索

这点查询性能影响很小,可以忽略,所以唯一索引和普通索引查询性能相差不多(别钻牛角尖,如果是字段重复度高,这种情况不符合我们讨论的场景)。

更新过程:

​ 对于插入一条(4,500)

  • 这个记录要更新的目标页在内存中
    • 唯一索引,找到3和5之间的位置,判断没有冲突值,插入这个值,语句结束;
    • 普通索引,找到3和5之间的位置,插入这个值,语句结束
  • 这个记录要更新的目标页没有在内存中
    • 唯一索引,需要将目标页读入到内存中,判断没有冲突,插入这个值,语句结束
    • 普通索引,将更新记录在change buffer中,语句执行结束

数据从磁盘读入到内存涉及到随机I/O的访问,是数据库成本最高的操作之一。change buffer减少了随机磁盘访问。对于提升更新性能很明显

change buffer

什么条件下可以使用change buffer?

对于唯一索引,所有的更新操作都要先判断这个操作是否违反唯一约束,要判断值是否就必须先把数据页读入到内存中才能判断,如果已经读入到内存中,那直接更新内存会更快,没必要使用change buffer了

唯一索引更新就不能使用change buffer了,实际上只有普通索引可以使用

change buffer的使用场景?

  • change buffer对于更新过程有加速作用
  • merge是数据真正更新的时刻,在一个数据库做merge之前,change buffer记录的越多,收益越大。写多读少的场景change buffer使用效果最好。
  • 如果一个业务的更新模式写入之后马上做查询,将更新记录在了change buffer中,但之后由于马上要访问这个数据页,马上会触发merge,反而增加change buffer的维护成本。

change buffer和redo log

change buffer主要是在更新时,不用将数据读入到内存中,节省的是随机读磁盘的I/O消耗。

redo log主要节省的是随机写磁盘的I/O消耗(顺序写)

如何重建索引和主键索引?

索引可能因为删除,或者页分裂等原因,导致数据页有空洞,造成空间浪费

alter table T engine=InnoDB;

字符串如何创建索引?

前缀索引

定义好长度,可以做到既节省空间,又不用额外增加太多的查询成本。

例如邮箱,对于每个记录都是只取前6个字节

alter table user add index index2(email(6));
  • 占用的空间更小
  • 增加额外的扫描次数
  • 用不上覆盖索引对查询性能的优化,需要回主键索引查一次
select id, email from SUser where email='douyacun@gmail.com';

当要给字符串创建前缀索引时,有什么方法能够确定我应该使用多长的前缀呢?

select 
  count(distinct left(email,4))as L4,
  count(distinct left(email,5))as L5,
  count(distinct left(email,6))as L6,
  count(distinct left(email,7))as L7,
from user;

倒序存储

例如:身份证号前面的几位是地址码重复度高,这个索引的区分度就非常低了。按照前缀索引来创建的索引需要创建12位以上,才能满足区分度要求。

存储身份证号的时候把它倒过来存,每次查询的时候,可以这么写:

select field_list from t where id_card = reverse(:id_card);

hash字段

使用crc32函数得到校验码使用整型存储,只在这个列上加索引,索引空间就会小很多。但是CRC32函数很容易碰撞,需要加上原条件判断

select field_list from t where id_card_crc = crc32(:id_card) and id_card = :id_card;

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