如何解析MySQL索引問題

今天就跟大家聊聊有關如何解析MySQL索引問題，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

0 前言

這篇文章不會講解索引的基礎知識，主要是關于MySQL數據庫的B+樹索引的相關原理，里面的一些知識都參考了MySQL技術內幕這本書，也算對于這些知識的總結。對于B樹和B+樹相關的知識，可以參考我的這篇博客：面試官問你B樹和B+樹，就把這篇文章丟給他

1 索引的管理

索引有很多中類型：普通索引、唯一索引、主鍵索引、組合索引、全文索引，下面我們看看如何創建和刪除下面這些類型的索引。

1.1 索引的創建方式

索引的創建是可以在很多種情況下進行的。

•  直接創建索引

CREATE [UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name ON table_name(column_name(length))

[UNIQUE|FULLLTEXT]：表示可選擇的索引類型，唯一索引還是全文索引，不加話就是普通索引。

table_name：表的名稱，表示為哪個表添加索引。

column_name(length)：column_name是表的列名，length表示為這一列的前length行記錄添加索引。

•  修改表結構的方式添加索引 

ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name (column(length))

•  創建表的時候同時創建索引 

CREATE TABLE `table` (      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,      `title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,      PRIMARY KEY (`id`),      [UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name (title(length))  )

1.2 主鍵索引和組合索引創建的方式

前面講的都是普通索引、唯一索引和全文索引創建的方式，但是，主鍵索引和組合索引創建的方式卻是有點不一樣的，所以單獨拿出來講一下。

組合索引創建方式

•  創建表的時候同時創建索引 

CREATE TABLE `table` (      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,      `title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,      PRIMARY KEY (`id`),      INDEX index_name(id,title)  )

•  修改表結構的方式添加索引 

ALTER TABLE table_name ADD INDEX name_city_age (name,city,age);

主鍵索引創建方式

主鍵索引是一種特殊的唯一索引，一個表只能有一個主鍵，不允許有空值。一般是在建表的時候同時創建主鍵索引。

CREATE TABLE `table` (      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,      `title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,      PRIMARY KEY (`id`)  )

1.3 刪除索引

刪除索引可利用ALTER TABLE或DROP INDEX語句來刪除索引。類似于CREATE INDEX語句，DROP INDEX可以在ALTER TABLE內部作為一條語句處理，語法如下。

(1)DROP INDEX index_name ON talbe_name

(2)ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name

(3)ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY

第3條語句只在刪除PRIMARY KEY索引時使用，因為一個表只可能有一個PRIMARY KEY索引，因此不需要指定索引名。

1.4 索引實例

上面講了一下基本的知識，接下來，還是通過一個具體的例子來體會一下。

•  step1：創建表 

 create table table_index(      id int(11) not null auto_increment,      title char(255) not null,      primary key(id)  );

•  step2：添加索引

首先，我們使用直接添加索引的方式添加一個普通索引。

CREATE INDEX idx_a ON table_index(title);

接著，我們用修改表結構的時候添加索引。

ALTER TABLE table_index ADD UNIQUE INDEX idx_b (title(100));

最后，我們再添加一個組合索引。

ALTER TABLE table_index ADD INDEX idx_id_title (id,title);

這樣，我們就把前面索引的方式都用上一遍了，我相信你也熟悉這些操作了。

•  step3：使用SHOW INDEX命令查看索引信息

如果想要查看表中的索引信息，可以使用命令SHOW INDEX,下面的例子，我們查看表table_index的索引信息。

SHOW INDEX FROM table_index\G;

得到上面的信息，上面的信息什么意思呢？我們逐一介紹！

•  step4：刪除索引

直接刪除索引方式

DROP INDEX idx_a ON table_index;

修改表結構時刪除索引

ALTER TABLE table_index DROP INDEX idx_b;

1.5 Cardinality關鍵字解析

在上面介紹了那么多個關鍵字的意思，但是Cardinality這個關鍵字非常的關鍵，優化器會根據這個值來判斷是否使用這個索引。在B+樹索引中，只有高選擇性的字段才是有意義的，高選擇性就是這個字段的取值范圍很廣，比如姓名字段，會有很多的名字，可選擇性就高了。

一般來說，判斷是否需要使用索引，就可以通過Cardinality關鍵字來判斷，如果非常接近1，說明有必要使用，如果非常小，那么就要考慮是否使用索引了。

需要注意的一個問題時，這個關鍵字不是及時更新的，需要更新的話，需要使用ANALYZE TABLE，例如。

analyze table table_index;

因為目前沒有數據，所以，你會發現，這個值一直都是0，沒有變化。

InoDB存儲引擎Cardinality的策略

在InnoDB存儲引擎中，這個關鍵字的更新發生在兩個操作中：insert和update。但是，并不是每次都會更新，這樣會增加負荷，所以，對于這個關鍵字的更新有它的策略：

•  表中1/16的數據發生變化

•  InnoDB存儲引擎的計數器stat_modified_conter>2000000000

默認InnoDB存儲引擎會對8個葉子節點進行采樣，采樣過程如下：

•  B+樹索引中葉子節點數量，記做A

•  隨機取得B+樹索引中的8個葉子節點。統計每個頁不同的記錄個數，分別為p1-p8

•  根據采樣信息得到Cardinality的預估值：(p1+p2+p3+...+p8)*A/8

因為隨機采樣，所以，每次的Cardinality值都是不一樣的，只有一種情況會一樣的，就是表中的葉子節點小于或者等于8，這時候，怎么隨機采樣都是這8個，所以也就一樣的。

1.6 Fast Index Creation

在MySQL 5.5之前，對于索引的添加或者刪除，每次都需要創建一張臨時表，然后導入數據到臨時表，接著刪除原表，如果一張大表進行這樣的操作，會非常的耗時，這是一個很大的缺陷。

InnoDB存儲引擎從1.0.x版本開始加入了一種Fast Index Creation（快速索引創建）的索引創建方式。

這種方式的策略為：每次為創建索引的表加上一個S鎖（共享鎖），在創建的時候，不需要重新建表，刪除輔助索引只需要更新內部視圖，并將輔助索引空間標記為可用，所以，這種效率就大大提高了。

1.7 在線數據定義

MySQL5.6開始支持的在線數據定義操作就是：允許輔助索引創建的同時，還允許其他insert、update、delete這類DM操作，這就極大提高了數據庫的可用性。

所以，我們可以使用新的語法進行創建索引：

ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name (column(length))  [ALGORITHM = {DEFAULT|INPLACE|COPY}]  [LOCK = {DEFAULT|NONE|SHARED|EXLUSIVE}]

ALGORITHM指定創建或者刪除索引的算法

•  COPY：創建臨時表的方式

•  INPLACE：不需要創建臨時表

•  DEFAULT：根據參數old_alter_table參數判斷，如果是OFF,采用INPLACE的方式

LOCK表示對表添加鎖的情況

•  NONE：不加任何鎖

•  SHARE：加一個S鎖，并發讀可以進行，寫操作需要等待

•  EXCLUSIVE：加一個X鎖，讀寫都不能并發進行

•  DEFAULT：先判斷是否可以使用NONE，如不能，判斷是否可以使用SHARE，如不能，再判斷是否可以使用EXCLUSIVE模式。

2 B+ 樹索引的使用

2.1 聯合索引

聯合索引是指對表上的多個列進行索引，這一部分我們將通過幾個例子來講解聯合索引的相關知識點。

首先，我們先創建一張表以及為這張表創建聯合索引。

create table t_index(  a char(2) not null default '',  b char(2) not null default '',  c char(2) not null default '',  d char(2) not null default ''  )engine myisam charset utf8;

創建聯合索引

alter table t_index add index abcd(a,b,c,d);

插入幾條測試數據

insert into t_index values('a','b','c','d'),  ('a2','b2','c2','d2'),  ('a3','b3','c3','d3'),  ('a4','b4','c4','d4'),  ('a5','b5','c5','d5'),  ('a6','b6','c6','d6');

到這一步，我們已經基本準備好了需要的數據，我們可以進行更深一步的聯合索引的探討。

我們什么時候需要創建聯合索引呢

索引建立的主要目的就是為了提高查詢的效率，那么聯合索引的目的也是類似的，聯合索引的目的就是為了提高存在多個查詢條件的情況下的效率，就如上面建立的表一樣，有多個字段，當我們需要利用多個字段進行查詢的時候，我們就需要利用到聯合索引了。

什么時候聯合索引才會發揮作用呢

有時候，我們會用聯合索引，但是，我們并不清楚其原理，不知道什么時候聯合索引會起到作用，什么時候又是會失效的？

帶著這個問題，我們了解一下聯合索引的最左匹配原則。

最左匹配原則：這個原則的意思就是創建組合索引，以最左邊的為準，只要查詢條件中帶有最左邊的列，那么查詢就會使用到索引。

下面，我們用幾個例子來看看這個原則。

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a' \G;

我們看看這條語句的結果，首先，我們看到使用了索引，因為查詢條件中帶有最左邊的列a，那么利用了幾個索引呢？這個我們需要看key_len這個字段，我們知道utf8編碼的一個字符3個字節，而我們使用的數據類型是char(2)，占兩個字節，索引就是2*3等于6個字節，所以只有一個索引起到了作用。

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE b = 'b2' \G;

這個語句我們可以看出，這個沒有使用索引，因為possible_keys為空，而且，從查詢的行數rows可以看出為6（我們測試數據總共6條），說明進行了全盤掃描的，說明這種情況是不符合最左匹配原則，所以不會使用索引查詢。

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a2' AND b = 'b2' ORDER BY d \G;

這種情況又有點不一樣了，我們使用了一個排序，可以看出使用了索引，通過key_len為12可以得到使用了2個索引a、b，另外在Extra選項中可以看到使用了Using filesort，也就是文件排序，這里使用文件排序的原因是這樣的：上面的查詢使用了a、b索引，但是當我們用d字段來排序時，（a，d）或者（b，d）這兩個索引是沒有排序的，聯合索引的使用有一個好處，就是索引的下一個字段是會自動排序的，在這里的這種情況來說，c字段就是排序的，但是d是不會，如果我們用c來排序就會得到不一樣的結果。

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a2' AND b = 'b2' ORDER BY c \G;

是不是可以看到，當我們用c進行排序的時候，因為使用了a、b索引，所以c就自動排序了，所以也就不用filesort了。

講到這里，我相信通過上面的幾個例子，對于聯合索引的相關知識已經非常的透徹清晰了，最后，我們再來聊幾個常見的問題。

Q1：為什么不對表中的每一個列創建一個索引呢

第一，創建索引和維護索引要耗費時間，這種時間隨著數據量的增加而增加。

第二，索引需要占物理空間，除了數據表占數據空間之外，每一個索引還要占一定的物理空間，如果要建立聚簇索引，那么需要的空間就會更大。

第三，當對表中的數據進行增加、刪除和修改的時候，索引也要動態的維護，這樣就降低了數據的維護速度。

Q2：為什么需要使用聯合索引

減少開銷。建一個聯合索引(col1,col2,col3)，實際相當于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三個索引。每多一個索引，都會增加寫操作的開銷和磁盤空間的開銷。對于大量數據的表，使用聯合索引會大大的減少開銷！

覆蓋索引。對聯合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通過遍歷索引取得數據，而無需回表，這減少了很多的隨機io操作。減少io操作，特別的隨機io其實是dba主要的優化策略。所以，在真正的實際應用中，覆蓋索引是主要的提升性能的優化手段之一。

效率高。索引列越多，通過索引篩選出的數據越少。有1000W條數據的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假設假設每個條件可以篩選出10%的數據，如果只有單值索引，那么通過該索引能篩選出1000W10%=100w條數據，然后再回表從100w條數據中找到符合col2=2 and col3= 3的數據，然后再排序，再分頁；如果是聯合索引，通過索引篩選出1000w10% 10% *10%=1w，效率提升可想而知！

覆蓋索引

覆蓋索引是一種從輔助索引中就可以得到查詢的記錄，而不需要查詢聚集索引中的記錄，使用覆蓋索引的一個好處是輔助索引不包含整行記錄的所有信息，所以大小遠小于聚集索引，因此可以大大減少IO操作。覆蓋索引的另外一個好處就是對于統計問題有優化，我們看下面的一個例子。

explain select count(*) from t_index \G;

如果是myisam引擎，Extra列會輸出Select tables optimized away語句，myisam引擎已經保存了記錄的總數，直接返回結果，就不需要覆蓋索引優化了。

如果是InnoDB引擎，Extra列會輸出Using index語句，說明InnoDB引擎優化器使用了覆蓋索引操作。

2.2 索引提示

MySQL數據庫支持索引提示功能，索引提示功能就是我們可以顯示的告訴優化器使用哪個索引，一般有下面兩種情況可能使用到索引提示功能（INDEX HINT）：

•  MySQL數據庫的優化器錯誤的選擇了某個索引，導致SQL運行很慢

•  某SQL語句可以選擇的索引非常的多，這時優化器選擇執行計劃時間的開銷可能會大于SQL語句本身。

這里我們接著上面的例子來講解，首先，我們先為上面的t_index表添加幾個索引；

alter table t_index add index a (a);  alter table t_index add index b (b);  alter table t_index add index c (c);

接著，我們執行下面的語句；

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a' AND b = 'b' AND c = 'c' \G;

你會發現這條語句就可以使用三個索引，這個時候，我們可以顯示的使用索引提示來使用a這個索引，如下：

EXPLAIN SELECT * FROM t_index USE INDEX(a) WHERE a = 'a' AND b = 'b' AND c = 'c' \G;

這樣就顯示的使用索引a了，如果這種方式有時候優化器還是沒有選擇你想要的索引，那么，我們可以另外一種方式FORCE INDEX。

EXPLAIN SELECT * FROM t_index FORCE INDEX(a) WHERE a = 'a' AND b = 'b' AND c = 'c' \G;

這種方式則一定會選擇你想要的索引。

2.3 索引優化

Multi-Range Read 優化

MySQL5.6開始支持，這種優化的目的是為了減少磁盤的隨機訪問，并且將隨機訪問轉化為較為順序的數據訪問，這種優化適用于range、ref、eq_ref類型的查詢。

Multi-Range Read 優化的好處：

•  讓數據訪問變得較為順序。

•  減少緩沖區中頁被替換的次數。

•  批量處理對鍵值的查詢操作。

我們可以使用參數optimizer_switch中的標記來控制是否開啟Multi-Range Read 優化。下面的方式將設置為總是開啟狀態：

SET @@optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off';

Index Condition Pushdown（ICP） 優化

這種優化方式也是從MySQL5.6開始支持的，不支持這種方式之前，當進行索引查詢時，首先我們先根據索引查找記錄，然后再根據where條件來過濾記錄。然而，當支持ICP優化后，MySQL數據庫會在取出索引的同時，判斷是否可以進行where條件過濾，也就是將where過濾部分放在了存儲引擎層，大大減少了上層SQL對記錄的索取。

ICP支持range、ref、eq_ref、ref_or_null類型的查詢，當前支持MyISAM和InnoDB存儲引擎。

我們可以使用下面語句開啟ICP：

set @@optimizer_switch = "index_condition_pushdown=on"

或者關閉：

set @@optimizer_switch = "index_condition_pushdown=off"

當開啟了ICP之后，在執行計劃Extra可以看到Using index condition提示。

3 索引的特點、優點、缺點及適用場景

索引的特點

•  可以加快數據庫的檢索速度

•  降低數據庫插入、修改、刪除等維護的速度

•  只能創建在表上，不能創建在視圖上

•  既可以直接創建也可以間接創建

索引的優點

•  創建唯一性索引，保證數據庫表中的每一行數據的唯一性

•  大大加快數據的檢索速度

•  加快數據庫表之間的連接，特別是在實現數據的參考完整性方面特別有意義

•  在使用分組和排序字句進行數據檢索時，同樣可以顯著減少查詢的時間

•  通過使用索引，可以在查詢中使用優化隱藏器，提高系統性能

索引的缺點

•  第一，創建索引和維護索引要耗費時間，這種時間隨著數據量的增加而增加。

•  第二，索引需要占物理空間，除了數據表占數據空間之外，每一個索引還要占一定的物理空間，如果要建立聚簇索引，那么需要的空間就會更大。

•  第三，當對表中的數據進行增加、刪除和修改的時候，索引也要動態的維護，這樣就降低了數據的維護速度。

索引的適用場景

•  匹配全值

對索引中所有列都指定具體值，即是對索引中的所有列都有等值匹配的條件。

•  匹配值的范圍查詢

對索引的值能夠進行范圍查找。

•  匹配最左前綴

僅僅使用索引中的最左邊列進行查詢，比如在 col1 + col2 + col3 字段上的聯合索引能夠被包含 col1、(col1 + col2)、（col1 + col2 + col3）的等值查詢利用到，可是不能夠被 col2、（col2、col3）的等值查詢利用到。

最左匹配原則可以算是 MySQL 中 B-Tree 索引使用的首要原則。

•  僅僅對索引進行查詢

當查詢的列都在索引的字段中時，查詢的效率更高，所以應該盡量避免使用 select *，需要哪些字段，就只查哪些字段。

•  匹配列前綴

僅僅使用索引中的第一列，并且只包含索引第一列的開頭一部分進行查找。

•  能夠實現索引匹配部分精確而其他部分進行范圍匹配

•  如果列名是索引，那么使用 column_name is null 就會使用索引，例如下面的就會使用索引： 

explain select * from t_index where a is null \G

•  經常出現在關鍵字order by、group by、distinct后面的字段

•  在union等集合操作的結果集字段

•  經常用作表連接的字段

•  考慮使用索引覆蓋，對數據很少被更新，如果用戶經常值查詢其中你的幾個字段，可以考慮在這幾個字段上建立索引，從而將表的掃描變為索引的掃描

索引失效情況

•  以%開頭的 like 查詢不能利用 B-Tree 索引，執行計劃中 key 的值為 null 表示沒有使用索引

•  數據類型出現隱式轉換的時候也不會使用索引，例如，where 'age'+10=30

•  對索引列進行函數運算，原因同上

•  正則表達式不會使用索引

•  字符串和數據比較不會使用索引

•  復合索引的情況下，假如查詢條件不包含索引列最左邊部分，即不滿足最左原則 leftmost，是不會使用復合索引的

•  如果 MySQL 估計使用索引比全表掃描更慢，則不使用索引

•  用 or 分割開的條件，如果 or 前的條件中的列有索引，而后面的列中沒有索引，那么涉及的索引都不會被用到

•  使用負向查詢（not ，not in， not like ，<> ,!= ,!> ,!< ） 不會使用索引 

看完上述內容，你們對如何解析MySQL索引問題有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。