MySql索引和索引创建策略

目录

• 1、B+树索引
• 1.1、聚集索引/聚簇索引
• 1.2、辅助索引/二级索引
• 1.3、联合索引/复合索引
• 1.3.1、什么是复合索引
• 1.3.2、最左原则
• 1.3.3、联合索引的查询优化
• 2、哈希索引
• 2.1、查看哈希索引的命中率等信息
• 3、索引的创建策略
• 3.1、 单列索引的策略
• 3.1.1、列的类型占用的空间越小，越适合作为索引
• 3.1.2、根据列的值的离散性
• 3.1.3、前缀索引
• 3.1.2、只为搜索、排序和分组的列建索引
• 3.2、 多列索引的策略
• 3.2.1、离散性最高的列放前面
• 3.2.2、三星索引

1、B+树索引

顾名思义，结构是B+树的索引就是B+树索引，一般情况下，InnoDb引擎中创建的常规索引都是B+的结构。

B+树索引就是以下这几种。

1.1、聚集索引/聚簇索引

定义主键时，主键上自动追加的索引就是聚集索引，也称聚簇索引。

Mysql用组建构建一颗B+树，如下图所示，每个叶子节点对应一个主键，以及和这个主键对应的其它数据。

如果我们创建表时没有定义主键，Mysql也会自动创建一个主键和对应的索引，主键名是rowId

1.2、辅助索引/二级索引

如果我们对非主键的列column创建索引，那这个索引就称为辅助索引/二级索引。同样的，Mysql会为这个索引创建一个B+树，树的叶子节点除了包含这个列column的值以外，就只包含这个列所在行的主键值，这样通过列的索引就可以查到叶子节点，然后叶子节点中的主键信息再从主键的索引中搜索，最终得到一整行的数据。

通过二级索引找到主键，再从主键得到一整行数据的行为叫做回表。

1.3、联合索引/复合索引

1.3.1、什么是复合索引

聚合索引可以说是二级索引的一种特殊情况。一般二级索引都是只对一个非主键的列添加索引，而聚合索引则是一次性对多个列同时添加索引。

一般的二级索引用这样的语句创建：

CREATE INDEX  order_name_index on t_order(order_name);

复合索引则是这样创建：

CREATE INDEX  order_name_and_order_type_index on t_order(order_name, order_type);

对于复合索引，Mysql会也会创建一个B+树，但因为是多个列的索引，所以B+树的排序规则比较特殊，是遵循最左原则。下面会讲到什么是最左原则。

之后叶子节点包含的信息有多个，一个是作为索引的各个列的值，另一个就是主键的值。

1.3.2、最左原则

所谓的最左原则是，B+树的排序规则是根据索引定义时，定义的语句中的列名从左到右进行排序。

比如定义语句如下：

CREATE INDEX  joint_index on t_order(order_name, order_type, submit_time);

那排序规则是先排order_name，如果order_name相同，再排order_type，最后排submit_time。

那当我们查询时，根据定义时列的顺序从左至右，where子句或者order by等子句应该尽量先从order_name开始，然后以此类推。

比如说，我们已经定义了上面的三个列组成的复合索引，那查询或者排序的时候尽量先order_name，再order_type，最后submit_time。

select * from t_order where order_name = 'order1'
and order_type = 1
and submit_time = str_to_date('2022-08-02 00:52:26', '%Y-%m-%d %T')

原因很简单，因为联合索引的排序规则是先排order_name，如果order_name相同，再排order_type，最后排submit_time。所以只有查询排序时也遵循这个规则，我们才能用上索引。

如果我们不完全遵守最左原则，比如查询排序只排两个列，忽略中间那个order by order_name, submit_time。那这个时候Mysql会有智能化的处理，他会自己判断是用索引快还是不用索引快。

1.3.3、联合索引的查询优化

尽量使用到组成联合索引的列，并且保证顺序。可以通过查询索引查看列的顺序。查看sql_in_index

show index from t_order;

查询返回的字段尽量就只返回组成联合索引的列和主键，不要返回其它的列，以免造成回表。
这应该容易理解，因为联合索引的B+树的叶子节点就只包含主键和组成联合索引的列的值，如果返回的字段就这几列，那在一个B+树种查询就完事了。如果还要返回其它的列的话，就又要去主键的索引中查找，有回表操作。

2、哈希索引

一般数据库都会用B+树索引查询数据，但是当数据库使用一段时间后，InnoDB 会记录一些使用频率较高的热数据，然后为这些热数据建立哈希结构的索引，这就是哈希索引的应用场景。

这个索引在Mysql 5.7开始默认开启。

2.1、查看哈希索引的命中率等信息

使用语句：

show engine innodb status;

其中的status有很多信息，其中就包括哈希索引的情况。我们把信息复制到编辑器中查看。其中的这一段就是哈希索引的信息。

-------------------------------------
INSERT BUFFER AND ADAPTIVE HASH INDEX
-------------------------------------
Ibuf: size 1, free list len 0, seg size 2, 0 merges
merged operations:
 insert 0, delete mark 0, delete 0
discarded operations:
 insert 0, delete mark 0, delete 0
Hash table size 34679, node heap has 0 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 0 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 5 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 0 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 1 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 0 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 1 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 1 buffer(s)
-- 哈希索引的命中率，可根据这个来决定是否使用哈希索引
0.00 hash searches/s, 0.00 non-hash searches/s
---

3、索引的创建策略

3.1、 单列索引的策略

3.1.1、列的类型占用的空间越小，越适合作为索引

因为B+树也是占用空间的，所以在固定空间中，如果列的类型占用的空间越小，那我们一次就能读取更多的B+树节点，这样自然就加快了效率。

3.1.2、根据列的值的离散性

离散性是指数据的值重复的程度高不高，假如有N条数据的话，那离散性就可以用数值表示，范围是1/N 到 1。

比如说某个列在数据库中有下面几条数据（1, 2, 3, 4, 5, 5, 3），其中5和3都有重复，去重后应该是（1, 2, 3, 4, 5）。我们将去重后的条数除以总条数就得到离散性。这里是5/7。那么这个数值越小，代表这个列的重复数据越多；值越大代表重复数据越少。

如果一个列的数据的重复性越低，那么这个列就越适合加索引。

因为索引是需要起到筛选的作用。比如我们有个where条件是where id = 1，如果数据重复性较高，那可能根据索引会返回100条数据，然后我们在根据其他where条件在100条数据中再筛选。

如果数据重复性较低，那可能就只返回1条数据，那之后的运算量明显小得多。

所以一个列的数据离散性越高，那这个列越适合添加索引。

我们可以用下面的语句得到某个列的离散性程度。

select count(distinct id)/count(*) form t_table;

3.1.3、前缀索引

前缀索引和后缀索引：

有些列的值比较长，比如一些备注日志信息也会记录在数据库当中，这类信息的长度往往比较长，如果我们需要对这类列加索引，那索引并不是索引字符串的全部长度。这时候我们就可以建立前缀索引，即对字符串的前面几位建立索引。

所以前缀索引就是建立范围更小索引，选择一个好前缀位数就能有一个更好的查询效率。

不过有一些缺点，就是这类索引无法应用到order by和group语句上。

Mysql没有后缀索引，如果非要实现后缀索引，那在数据存储时我们应该将数据反转，这样就能用前缀索引达到后缀索引的效果。后缀索引的一个经典应用就是邮箱，快速查询某种类型的邮箱。

选择前缀索引的位数：

这里的逻辑和列的离散性类似，我们需要看看字符串的前面几位的子字符串的离散性如何。比如对于下面的表，内容是电影票的相关信息，我们需要对order_note建立前缀索引。

来比较一下各个位的子字符串的离散性。

SELECT COUNT(DISTINCT LEFT(order_note,3))/COUNT(*) AS sel3,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note,4))/COUNT(*)AS sel4,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note,5))/COUNT(*) AS sel5,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 6))/COUNT(*) As sel6,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 7))/COUNT(*) As sel7,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 8))/COUNT(*) As sel8,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 9))/COUNT(*) As sel9,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 10))/COUNT(*) As sel10,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 11))/COUNT(*) As sel11,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 12))/COUNT(*) As sel12,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 13))/COUNT(*) As sel13,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 14))/COUNT(*) As sel14,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 15))/COUNT(*) As sel15,
COUNT(DISTINCT order_note)/COUNT(*) As total
FROM order_exp;

可以看出，前面几位的子字符串的离散程度较低，后面sel13开始就比较高，那我们可以根据实际情况，建立13~15位的前缀索引。

建立前缀索引SQL语句：

alter table order_exp add key(order_note(13));

3.1.2、只为搜索、排序和分组的列建索引

这个理由很简单，不解释了。

3.2、 多列索引的策略

3.2.1、离散性最高的列放前面

原因很简单，查询时根据定义复合索引时的列的顺序来查询的，离散性高的列放在前面的话，就能更早的将更多的数据排除在外。

3.2.2、三星索引

三星索引是一种策略。有三种条件，满足一条则索引获得一颗星，三颗星则是很好的索引。

三条策略分别是

索引将相关记录放在一起。

意思是查询需要的数据在索引树的叶子节点中连续或者足够靠近。举个例子，下面是某个索引的B+树。如果查询需要的数据只覆盖叶子节点的前两个片，即0000 ~ a。这很明显，后面的片我们就没必要再去查询了，这无疑增加了效率。如果查询需要的数据每个片都分散一点，那么查询的次数就增加了很多。

所以查询需要的数据在叶子节点上越连续，越窄就越好。

索引中的数据顺序与查找中的数据排序一致。

这容易理解，讲解联合索引中说过，B+树的排序顺序和索引中的数据一样，所以查询时的where的数据顺序越贴近索引中的顺序，就越能更好地利用B+树。

索引的列包含查询中的所有列。

这个可以避免回文操作，不多解释。

三星索引的权重：

一般来说第三个策略权重占到50%，之后是第一个策略27%， 第二个策略23%。

三星索引实例：

CREATE TABLE customer (
	cno INT,
	lname VARCHAR (10),
	fname VARCHAR (10),
	sex INT,
	weight INT,
	city VARCHAR (10)
);

CREATE INDEX idx_cust ON customer (city, lname, fname, cno);

我们创建以上的索引，那么对于下面的查询语句，这个索引就是三星索引。

select cno,fname from customer where lname='xx' and city ='yy' order by fname;

首先，查询条件中有lname=’xx’ and city =’yy’，这条件让我们这需要在lname=’xx’ and city =’yy’的那一片B+树的叶子节点中查询，让我们的查询变窄了很多，并且这部分的数据是连续的，因为B+树是先根据city排序，再根据lname查询。

另外，因为已经锁定lname=’xx’ and city =’yy’，所以这部分的数据是根据fname和cno排序。查询语句正好是根据`fname```排序，所以第二点也满足。

最后是查询的结果都包含正在索引中，不会有回文，第三点也满足，所以这个索引是三星索引。

到此这篇关于MySql索引和索引创建策略的文章就介绍到这了,更多相关MySql索引创建内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！