Mysql实战(5):深入浅出索引(下)

在上一篇文章中,我和你介绍了 InnoDB 索引的数据结构模型,今天我们再继续聊聊跟 MySQL 索引有关的概念。

在开始这篇文章之前,我们先来看一下这个问题:

在下面这个表 T 中,如果我执行 select * from T where k between 3 and 5,需要执行几次树的搜索操作,会扫描多少行?

下面是这个表的初始化语句。

mysql> create table T (
ID int primary key,
k int NOT NULL DEFAULT 0, 
s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',
index k(k))
engine=InnoDB;

insert into T values(100,1, 'aa'),(200,2,'bb'),(300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg');

现在,我们一起来看看这条 SQL 查询语句的执行流程:

  1. 在 k 索引树上找到 k=3 的记录,取得 ID = 300;

  2. 再到 ID 索引树查到 ID=300 对应的 R3;

  3. 在 k 索引树取下一个值 k=5,取得 ID=500;

  4. 再回到 ID 索引树查到 ID=500 对应的 R4;

  5. 在 k 索引树取下一个值 k=6,不满足条件,循环结束。

在这个过程中,回到主键索引树搜索的过程,我们称为回表。可以看到,这个查询过程读了 k 索引树的 3 条记录(步骤 1、3 和 5),回表了两次(步骤 2 和 4)。

在这个例子中,由于查询结果所需要的数据只在主键索引上有,所以不得不回表。那么,有没有可能经过索引优化,避免回表过程呢?

覆盖索引

如果执行的语句是 select ID from T where k between 3 and 5,这时只需要查 ID 的值,而 ID 的值已经在 k 索引树上了,因此可以直接提供查询结果,不需要回表。也就是说,在这个查询里面,索引 k 已经“覆盖了”我们的查询需求,我们称为覆盖索引。

由于覆盖索引可以减少树的搜索次数,显著提升查询性能,所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。

需要注意的是,在引擎内部使用覆盖索引在索引 k 上其实读了三个记录,R3~R5(对应的索引 k 上的记录项),但是对于 MySQL 的 Server 层来说,它就是找引擎拿到了两条记录,因此 MySQL 认为扫描行数是 2。

备注:关于如何查看扫描行数的问题,我将会在第 16 文章《如何正确地显示随机消息?》中,和你详细讨论。

基于上面覆盖索引的说明,我们来讨论一个问题:在一个市民信息表上,是否有必要将身份证号和名字建立联合索引

假设这个市民表的定义是这样的:

CREATE TABLE `tuser` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `id_card` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `name` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `ismale` tinyint(1) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `id_card` (`id_card`),
  KEY `name_age` (`name`,`age`)
) ENGINE=InnoDB

我们知道,身份证号是市民的唯一标识。也就是说,如果有根据身份证号查询市民信息的需求,我们只要在身份证号字段上建立索引就够了。而再建立一个(身份证号、姓名)的联合索引,是不是浪费空间?

如果现在有一个高频请求,要根据市民的身份证号查询他的姓名,这个联合索引就有意义了。它可以在这个高频请求上用到覆盖索引,不再需要回表查整行记录,减少语句的执行时间。

当然,索引字段的维护总是有代价的。因此,在建立冗余索引来支持覆盖索引时就需要权衡考虑了。这正是业务 DBA,或者称为业务数据架构师的工作。

最左前缀原则

看到这里你一定有一个疑问,如果为每一种查询都设计一个索引,索引是不是太多了。如果我现在要按照市民的身份证号去查他的家庭地址呢?虽然这个查询需求在业务中出现的概率不高,但总不能让它走全表扫描吧?反过来说,单独为一个不频繁的请求创建一个(身份证号,地址)的索引又感觉有点浪费。应该怎么做呢?

这里,我先和你说结论吧。B+ 树这种索引结构,可以利用索引的“最左前缀”,来定位记录

为了直观地说明这个概念,我们用(name,age)这个联合索引来分析。

可以看到,索引项是按照索引定义里面出现的字段顺序排序的。

当你的逻辑需求是查到所有名字是“张三”的人时,可以快速定位到 ID4,然后向后遍历得到所有需要的结果。

如果你要查的是所有名字第一个字是“张”的人,你的 SQL 语句的条件是"where name like ‘张 %’"。这时,你也能够用上这个索引,查找到第一个符合条件的记录是 ID3,然后向后遍历,直到不满足条件为止。

可以看到,不只是索引的全部定义,只要满足最左前缀,就可以利用索引来加速检索。这个最左前缀可以是联合索引的最左 N 个字段,也可以是字符串索引的最左 M 个字符。

基于上面对最左前缀索引的说明,我们来讨论一个问题:在建立联合索引的时候,如何安排索引内的字段顺序

这里我们的评估标准是,索引的复用能力。因为可以支持最左前缀,所以当已经有了 (a,b) 这个联合索引后,一般就不需要单独在 a 上建立索引了。因此,第一原则是,如果通过调整顺序,可以少维护一个索引,那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的

所以现在你知道了,这段开头的问题里,我们要为高频请求创建 (身份证号,姓名)这个联合索引,并用这个索引支持“根据身份证号查询地址”的需求。

那么,如果既有联合查询,又有基于 a、b 各自的查询呢?查询条件里面只有 b 的语句,是无法使用 (a,b) 这个联合索引的,这时候你不得不维护另外一个索引,也就是说你需要同时维护 (a,b)、(b) 这两个索引。

这时候,我们要考虑的原则就是空间了。比如上面这个市民表的情况,name 字段是比 age 字段大的 ,那我就建议你创建一个(name,age) 的联合索引和一个 (age) 的单字段索引。

索引下推

上一段我们说到满足最左前缀原则的时候,最左前缀可以用于在索引中定位记录。这时,你可能要问,那些不符合最左前缀的部分,会怎么样呢?

我们还是以市民表的联合索引(name, age)为例。如果现在有一个需求:检索出表中“名字第一个字是张,而且年龄是 10 岁的所有男孩”。那么,SQL 语句是这么写的:

mysql> select * from tuser where name like '张%' and age=10 and ismale=1;

你已经知道了前缀索引规则,所以这个语句在搜索索引树的时候,只能用 “张”,找到第一个满足条件的记录 ID3。当然,这还不错,总比全表扫描要好。

然后呢?

当然是判断其他条件是否满足。

在 MySQL 5.6 之前,只能从 ID3 开始一个个回表。到主键索引上找出数据行,再对比字段值。

而 MySQL 5.6 引入的索引下推优化(index condition pushdown), 可以在索引遍历过程中,对索引中包含的字段先做判断,直接过滤掉不满足条件的记录,减少回表次数。

图 3 和图 4,是这两个过程的执行流程图。

在图 3 和 4 这两个图里面,每一个虚线箭头表示回表一次。

图 3 中,在 (name,age) 索引里面我特意去掉了 age 的值,这个过程 InnoDB 并不会去看 age 的值,只是按顺序把“name 第一个字是’张’”的记录一条条取出来回表。因此,需要回表 4 次。

图 4 跟图 3 的区别是,InnoDB 在 (name,age) 索引内部就判断了 age 是否等于 10,对于不等于 10 的记录,直接判断并跳过。在我们的这个例子中,只需要对 ID4、ID5 这两条记录回表取数据判断,就只需要回表 2 次。

小结

今天这篇文章,我和你继续讨论了数据库索引的概念,包括了覆盖索引、前缀索引、索引下推。你可以看到,在满足语句需求的情况下, 尽量少地访问资源是数据库设计的重要原则之一。我们在使用数据库的时候,尤其是在设计表结构时,也要以减少资源消耗作为目标。

接下来我给你留下一个问题吧。

实际上主键索引也是可以使用多个字段的。DBA 小吕在入职新公司的时候,就发现自己接手维护的库里面,有这么一个表,表结构定义类似这样的:

CREATE TABLE `geek` (
  `a` int(11) NOT NULL,
  `b` int(11) NOT NULL,
  `c` int(11) NOT NULL,
  `d` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`a`,`b`),
  KEY `c` (`c`),
  KEY `ca` (`c`,`a`),
  KEY `cb` (`c`,`b`)
) ENGINE=InnoDB;

公司的同事告诉他说,由于历史原因,这个表需要 a、b 做联合主键,这个小吕理解了。

但是,学过本章内容的小吕又纳闷了,既然主键包含了 a、b 这两个字段,那意味着单独在字段 c 上创建一个索引,就已经包含了三个字段了呀,为什么要创建“ca”“cb”这两个索引?

同事告诉他,是因为他们的业务里面有这样的两种语句:

select * from geek where c=N order by a limit 1;
select * from geek where c=N order by b limit 1;

我给你的问题是,这位同事的解释对吗,为了这两个查询模式,这两个索引是否都是必须的?为什么呢?

你可以把你的思考和观点写在留言区里,我会在下一篇文章的末尾和你讨论这个问题。感谢你的收听,也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。

上期问题时间

上期的问题是,通过两个 alter 语句重建索引 k,以及通过两个 alter 语句重建主键索引是否合理。

在评论区,有同学问到为什么要重建索引。我们文章里面有提到,索引可能因为删除,或者页分裂等原因,导致数据页有空洞,重建索引的过程会创建一个新的索引,把数据按顺序插入,这样页面的利用率最高,也就是索引更紧凑、更省空间。

这道题目,我给你的“参考答案”是:

重建索引 k 的做法是合理的,可以达到省空间的目的。但是,重建主键的过程不合理。不论是删除主键还是创建主键,都会将整个表重建。所以连着执行这两个语句的话,第一个语句就白做了。这两个语句,你可以用这个语句代替 : alter table T engine=InnoDB。在专栏的第 12 篇文章《为什么表数据删掉一半,表文件大小不变?》中,我会和你分析这条语句的执行流程。

转载自:https://time.geekbang.org/column/article/69636?code=LhhRco2HX9NQaZ8JvnsFiH9M-MJBLNWuMVz%2FVT8KW6c%3D



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  • 作者:JJ(联系作者)
  • 发表时间:2021-02-22 12:33
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