mysql索引(覆盖索引,联合索引,索引下推)

目录

• 什么是索引？
• 索引的实现方式
• innodb的索引模型
• 索引维护
• 覆盖索引
• 联合索引
• 索引下推

什么是索引？

当我们使用汉语字典查找某个字时，我们会先通过拼音目录查到那个字所在的页码，然后直接翻到字典的那一页，找到我们要查的字，通过拼音目录查找比我们拿起字典从头一页一页翻找要快的多，数据库索引也一样，索引就像书的目录，通过索引能极大提高数据查询的效率。

索引的实现方式

在数据库中，常见的索引实现方式有哈希表、有序数组、搜索树

哈希表

哈希表是通过键值对（key-value）存储数据的索引实现方式，可以将哈希表想象成是一个数组，将索引通过哈希函数计算得到该行数据在数组中的位置，然后将数据存到数组中，容易发现一个问题，如果两个索引通过哈希函数计算后得到的数组位置相同要怎么办？在这里，数组的每个value都是一个链表，链表上的每个元素都是一个数据，新数据直接添加到链表尾部。

所以数据库查询过程为：索引通过哈希函数计算数据所在位置--> 遍历指定位置的链表，找到满足条件的数据。
要注意的是，链表上的数据元素不是有序的，每次有新数据加入时，新数据时直接添加到链表尾部，这样做的好处是添加数据时很方便。

哈希表不擅长进行区间查询，一般都用于等值查询：

• 1、两个相邻索引通过hash函数后计算得到的数组位置不一定还保持相邻
• 2、链表上的数据是无序的

有序数组：

顾名思义，有序数组是按索引大小将数据保存在一个数组上，因为该数组是有序的，可以通过二分法很容易查到位置，找到第一个位置后，通过向左/向右遍历很容易得到所求区间的数据。因此，无论是等值查询还是区间查询，效率都极高。但缺陷也是显而易见的，当向数组中间n位置插入一条数据时，需将n后面的数据全部往后移动，所以，这种索引一般用于静态存储引擎。

搜索树：

• 二叉搜索树：一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树： 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值； 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值； 二叉搜索树的左、右子树也分别为二叉搜索树。
• 平衡二叉树：平衡二叉树是在二叉搜索树的基础上引入的，指的是结点的左子树和右子树的深度差不超过1.
• 多叉树：每个结点可以有多个子结点，子节点的大小从左到右依次递增。

当使用平衡二叉实现索引时，结构如下图：

从图中可发现，每次查询最多需要访问4个节点必能得到所要数据。例如查询user2时，查询过程为：userA-->userC-->userF-->user2。
所以查询速度很高，同时，因为搜索树的特性（左子树小于右子树），区间查询也很方便。

如果搜索树存于内存中，与多叉树相比，二叉树的搜索速率是最高的，但实际上数据库使用的是n叉树而不是二叉树。

• 1、索引不仅存于内存，还是写到磁盘上
• 2、搜索树上的每个结点在磁盘上表现为一个数据块
• 3、多叉树每个结点下可以有多个子节点，所以存储相同数据量时多叉树的树高比二叉树小，查询一个数据需要访问的结点数更少，即查询过程访问更少的数据块。查询速度较高。

innodb的索引模型

innodb使用B+树作为索引结构。
在B+树中，我们将节点分为叶子结点和非叶子结点，非叶子结点上保存的是索引，而且一个节点可以保存多个索引；数据全部存于叶子结点上,根据叶子结点的内容不同，innodb索引分为主键索引和非主键索引。非主键索引也称为二级索引。
主键索引的叶子结点中保存的数据为整行数据，而非主键索引叶子节点保存的是主键的值。

非主键索引图;

通过主键索引查询数据时，我们只需查找主键索引树便可以获取数据；通过非主键索引查询数据时，我们先通过非主键索引树查找到主键值，然后再在主键索引树搜索一次，这个过程称为回表，也就是说非主键索引查询会比主键查询多搜索一棵树。所以我们应尽可能使用主键查询。

索引维护

添加新行时，将会在索引表上添加一条记录，如果是索引递增插入时，数据都是追加在当前最大索引之后，不会对树中其他数据造成影响；如果新加入的数据的索引值位于节点的中间，需要挪动部分节点的位置，从而保持索引树的有序性。
而且，相邻多个节点是存储在同一个数据页上的，此时，如果是在已经存储满状态的数据页中插入节点，会申请新的数据页，将部分数据挪动到新的数据页，这个过程称为页分裂，页分裂除了会影响性能，还会降低磁盘空间利用率。不规则数据插入时,会造成频繁的页分裂。

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

所以，一般情况下会采用递增主键，使新数据递增插入。

使用业务逻辑字段做主键有什么优缺点？

• 1、业务逻辑字段不容易保证索引树结点有序插入，这样写入成本较高。
• 2、innodb默认使用整数类型作为主键，主键长度较小，二级索引的叶子结点中保存的是主键值，主键长度越小，二级索引的叶子结点占用空间也就越小。
• 3、当然，使用业务逻辑字段做主键也有好处，可以避免回表，每次只需扫描一次主键索引树即可

综上，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,当业务场景有且只有一个索引，而且该索引为唯一索引时，此时更适合使用业务逻辑字段作为主键。

因为数据修改/删除、页分裂等原因，会导致数据页空间利用率降低，此时，可以考虑重建索引，将数据按顺序插入，提高磁盘空间利用率。但重建主键索引和普通索引会有不同影响，重建普通索引，可以达到提高空间利用率的目的，且不会对其他索引造成影响，但如果重建主键索引就不合理了，会影响所有普通索引，性能影响较大，而且无论是新建/删除主键，都会重建整张表。这时我们可以使用alter table T engine=InnoDB这个语句代替。

查看索引利用率

查看performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage表

覆盖索引

mysql的innodb引擎通过搜索树方式实现索引，索引类型分为主键索引和二级索引（非主键索引），主键索引树中，叶子结点保存着主键即对应行的全部数据；而二级索引树中，叶子结点保存着索引值和主键值，当使用二级索引进行查询时，需要进行回表操作。假如我们现在有如下表结构

CREATE TABLE `user_table` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(255) NOT NULL,
  `password` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) unsigned Not NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  key (`username`)
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8

执行语句(A) select id from user_table where username = 'lzs'时，因为username索引树的叶子结点上保存有username和id的值，所以通过username索引树查找到id后，我们就已经得到所需的数据了，这时候就不需要再去主键索引上继续查找了。
执行语句(B) select password from user_table where username = 'lzs'时，

流程如下:

• 1、username索引树上找到username=lzs对应的主键id
• 2、通过回表在主键索引树上找到满足条件的数据

由上面可知，当sql语句的所求查询字段（select列）和查询条件字段（where子句）全都包含在一个索引中，可以直接使用索引查询而不需要回表。这就是覆盖索引，通过使用覆盖索引，可以减少搜索树的次数，是常用的性能优化手段。
例如上面的语句B是一个高频查询的语句，我们可以建立(username,password)的联合索引，这样，查询的时候就不需要再去回表操作了，可以提高查询效率。当然，添加索引是有维护代价的，所以添加时也要权衡一下。

联合索引

mysql的b+树索引遵循“最左前缀”原则，继续以上面的例子来说明，为了提高语句B的执行速度，我们添加了一个联合索引（username,password）,特别注意这个联合索引的顺序，如果我们颠倒下顺序改成（password,username),这样查询能使用这个索引吗？答案是不能的！这是最左前缀的第一层含义：联合索引的多个字段中，只有当查询条件为联合索引的一个字段时，查询才能使用该索引。

现在，假设我们有一下三种查询情景：

• 1、查出用户名的第一个字是“张”开头的人的密码。即查询条件子句为"where username like '张%'"
• 2、查处用户名中含有“张”字的人的密码。即查询条件子句为"where username like '%张%'"
• 3、查出用户名以“张”字结尾的人的密码。即查询条件子句为"where username like '%张'"

以上三种情况下，只有第1种能够使用（username,password）联合索引来加快查询速度。这就是最左前缀的第二层含义：索引可以用于查询条件字段为索引字段，根据字段值最左若干个字符进行的模糊查询。

维护索引需要代价，所以有时候我们可以利用“最左前缀”原则减少索引数量，上面的（username,password）索引，也可用于根据username查询age的情况。当然，使用这个索引去查询age的时候是需要进行回表的，当这个需求（根据username查询age）也是高频请求时，我们可以创建（username,password,age）联合索引，这样，我们需要维护的索引数量不变。

创建索引时，我们也要考虑空间代价，使用较少的空间来创建索引
假设我们现在不需要通过username查询password了，相反，经常需要通过username查询age或通过age查询username,这时候，删掉（username,password）索引后，我们需要创建新的索引，我们有两种选择

• 1、（username,age）联合索引+age字段索引
• 2、（age,username）联合索引+username单字段索引

一般来说，username字段比age字段大的多，所以，我们应选择第一种，索引占用空间较小。

索引下推

对于user_table表，我们现在有（username,age）联合索引
如果现在有一个需求，查出名称中以“张”开头且年龄小于等于10的用户信息，语句C如下："select * from user_table where username like '张%' and age > 10".
语句C有两种执行可能：
1、根据（username,age）联合索引查询所有满足名称以“张”开头的索引，然后回表查询出相应的全行数据，然后再筛选出满足年龄小于等于10的用户数据。

过程如下图:

2、根据（username,age）联合索引查询所有满足名称以“张”开头的索引，然后直接再筛选出年龄小于等于10的索引，之后再回表查询全行数据。

过程如下图:

明显的，第二种方式需要回表查询的全行数据比较少，这就是mysql的索引下推。mysql默认启用索引下推，我们也可以通过修改系统变量optimizer_switch的index_condition_pushdown标志来控制

SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off';

注意点：

1、innodb引擎的表，索引下推只能用于二级索引。

就像之前提到的，innodb的主键索引树叶子结点上保存的是全行数据，所以这个时候索引下推并不会起到减少查询全行数据的效果。

2、索引下推一般可用于所求查询字段（select列）不是/不全是联合索引的字段，查询条件为多条件查询且查询条件子句（where/order by）字段全是联合索引。

假设表t有联合索引（a,b）,下面语句可以使用索引下推提高效率
select * from t where a > 2 and b > 10;

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