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mysql那些事之索引篇

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### mysql那些事之索引篇 上一篇博客已经简单从广的方面介绍了一下mysql整体架构以及物理结构的内容. 本篇博客的内容是mysql的索引,索引无论是在面试还是我们日常工作中都是非常的重要一环. #### 索引是什么? - 官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.打个比方来说的话相当于我们生活中字典. #### 索引的优势和劣势 - 优势: - 可以加快数据的检索速度,降低磁盘的IO,提高查询效率. - 索引列可以对数据进行排序,减低cpu的消耗 - 劣势: - 索引是需要占用磁盘空间的. - 索引只是针对查询会提升性能.对增删改反而会降低.原因是因为要维护索引,会产生磁盘IO. #### 索引的分类 - 单列索引 - 普通索引:mysql中的基本索引类型,只是为了查询快一些. - 主键索引:mysql主键列上添加索引.不允许有null和空值 - 唯一索引:唯一列上添加索引,允许有null和空值 - 组合索引 - 在同一张表里多个列上添加索引 - 需要遵循最左前缀原则 - 建议使用组合索引替代单列索引,主键索引分情况. #### 索引的使用 ##### 索引的创建 首先说明我们有一张user表,字段分别为主键id,name,age. - 单列普通索引 ``` sql create index idx_name on user(name(10)); ``` ​ 这里想说明一下,我们在工作中对某个字段添加索引时,目标字段由于是varchar类型,可能比较长,为了更好的维护索引和减少索引占用磁盘空间的大小,我们可以在列后面加上索引的长度. - 唯一索引 ``` sql create unique index idx_id on user(id); ``` ​ 主键索引是唯一索引的特殊类型,建议主键索引使用整数,整数占用空间比较小.同样可以为索引指定长度,如果是int类型就不需要指定了. - 组合索引 ``` sql create index idx_id_name_age on user(id,name(10),age); ``` - 最左前缀原则: - 说明一点我们创建了以上组合索引的时候,相当于创建了是三个索引: - id,name,age - id,name - id ``` sql select * from user where age = 13 and id =1 and name = 'VN'; ``` 此时是否使用到了组合索引? 这种情况下是违反了最左前缀原则,由于我们创建的索引的顺序是id,name,age.我们在使用组合索引的时候应该也要遵循这个顺序,如果打乱顺序那么就会导致索引失效.正确使用组合索引应该是以下sql语句: ``` sql select * from user where id = 1 and name = 'VN' and age = 13; ``` 还有以下情况,是否使用到了索引. ``` sql select * from user where id =1 and name = 'VN'; ``` ``` sql select * from user where id =1; ``` 以上两条sql语句是正确使用了索引的,因为组合索引也可以拆开使用,但一定是有顺序的,不能打乱,从打乱索引顺序的时候开始,往后的索引就是失效了. ###### 切记:如果索引顺序是以上情况,直接拿name,或者age来用,索引是失效的.因为违背的最左前缀原则,即使把组合索引拆开来用,也一定是有序的. #### 删除索引 ``` sql drop index idx_id_name_age on user; ``` #### 查看索引 ``` sql show index from user \G; ``` ***** #### 索引的数据结构 在开始具体说索引的数据结构前,要说明一下,因为索引是mysql引擎中实现的,所以不同的存储引擎有不同的实现.由于现在mysql中InnoDB是默认的数据库引擎,并且我们大部分场景下使用的也是InnoDB引擎,所以在索引的数据结构这里,我们只针对于InnoDB引擎来说. 索引的数据结构是什么,相信我们大家都知道是B+tree,可具体什么是B+TREE呢?B+TREE长什么样子呢?B-TREE和B+TREE的区别是什么?这些问题大家就不一定都能回答上来了吧? ##### B-tree:(也叫做多路平衡树) ![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/12058546-2ed176816eed54ad.png) ##### B+TREE: ![](https://images2017.cnblogs.com/blog/831179/201707/831179-20170727155517883-253845810.png) 以上两种是b-tree和B+tree的样子 ###### b+tree在MyISAM的实现: ![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/12058546-316168444236022b.png) MyISAM非聚集索引.非叶子节点只存放着指向具体的数据的地址值. ###### b+tree在InnoDB的实现: ![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/12058546-0da96cb9de1ff1c3.png) InnoDB聚集索引,非叶子节点存放有具体的数据. ###### b-tree和b+tree的区别 - b-tree叶子节点也是存放数据的,而b+tree只有非叶子节点存放数据,叶子节点存放的都是指向下一个节点的指针. - b+tree非叶子节点使用链表结构相邻的两个非叶子节点相连. #### 索引失效 在说索引失效之前,不得不先说一下explain查看执行计划. ##### 执行计划 MySQL 提供了一个 EXPLAIN 命令, 它可以对 SELECT 语句的执行计划进行分析, 并输出 SELECT 执行的 详细信息, 以供开发人员针对性优化. 使用explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划,查看该SQL语句有没有使用上了索引,有没 有做全表扫描,这都可以通过explain命令来查看。 可以通过explain命令深入了解MySQL的基于开销的优化器,还可以获得很多可能被优化器考虑到的访 问策略的细节,以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。 用法如下: ![](http://q7dahrctq.bkt.clouddn.com/1584600225(1).jpg) 其中各列的含义如下: - id:select查询的标识符,每一个select有一个唯一的标识符.标识查询的执行顺序. - id相同,执行顺序从上往下 - id不同,如果是子查询,id越大,优先级越高 - select_type:select查询的类型. - simple:简单的select查询 - parmary:一个union或者子查询的操作,最外层的就是parmary - union:连接的两个都是查询,第一个是派生表dervied,往后的都是union - dependent union:出现在连接查询中,受外部查询影响 - subquery:除了from中的子查询,其他地方的子查询 - derived:from中出现的子查询,和之前提到的一样派生表 - table:查询的那张表. - 如果使用了别名,这里显示别名 - 如果出现了尖括号,那说明是临时表 - 如果不涉及表的操作,这里显示为null - partitions:匹配的分区. - type:连接类型 ​ **性能从好到差排序** - system:只有一行数据或者是空表 - const:使用唯一索引或者主键 - eq_ref:出现在多表关联查询,对于前表的每一个结果抖只能匹配到一条结果 - ref:非唯一索引,使用了组合索引符合最左前缀 - fulltext:全文索引检索 - ref_or_null:ref类似 - unique_subquery:where中的in的子查询 - index_subquery:子查询in形式子查询使用到了辅助索引 - range:索引范围扫描 - index_merge:使用了两个以上的索引 - index:结果列中使用到了索引 - index - ALL:全表扫描 - 只有all没有使用到索引,其他都使用到了索引 - 建议使用到range级别 - possible_keys: 此次查询中可能选用的索引 - key: 此次查询中确切使用到的索引. - ref: 哪个字段或常数与 key 一起被使用 - rows: 显示此查询一共扫描了多少行. 这个是一个估计值. - filtered: 表示此查询条件所过滤的数据的百分比 - extra: 额外的信息 - using index:索引覆盖,不需要回表扫描 - using where:对storage engine提取的结果进行过滤,改字段没有索引 - using filesort:排序中没有使用到索引 - using temporary:使用了临时表存结果 #### 索引下推 大家都知道mysql架构分为了server层和引擎层.索引下推也叫做ICP. ##### 如何处理where条件 - index_key:确定索引中的连续范围,根据索引来确定范围 - index_filter:index_key确定了索引范围之后,还有一部分不符合条件,通过index_filter筛选 - table_filter:索引不能过滤的交给table_filter,也就是回表过滤 **torage层**: 首先将index key条件满足的索引记录区间确定,然后在索引上使用index filter进行过滤 将满足的index filter条件的索引记录才去回表取出整行记录返回server层 不满足index filter条件的索引记录丢弃,不回表、也不会返回server层 **server 层**: 对返回的数据,使用table filter条件做最后的过滤。 ![]( http://q7dahrctq.bkt.clouddn.com/1584605179(1).jpg) 使用ICP的好处: - 直接去掉了不满足index_filter的记录,避免了回表和传到server层 #### 索引失效 - 违反了最左前缀原则会导致索引失效 - 索引上不要做计算,会导致索引失效 - 范围条件右边的列索引失效 - 索引字段不要使用不等,会导致索引失效 - 索引字段使用is null或者not null会导致索引失效 - 索引字段使用or会导致索引失效 关于索引的数据结构推荐大家一片博文,讲解的会更全面,本篇博客中一部分图片取自于该博客. 地址是:https://www.cnblogs.com/aligege/p/11589398.html > 下一篇:mysql那些事之锁和事务

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