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Day22-mysql之详解索引篇

MySQL有哪些索引类型?

 

从物理存储角度:

可分为聚集索引(clustered index)、非聚集索引(non-clustered index);

 

数据结构角度:

B+树索引哈希索引、以及不常用的FULLTEXT索引(现在MyISAM和InnoDB引擎都支持了)和R-Tree索引(用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引)

 

从逻辑角度:

主键、普通、 唯一、 单列、组合( 最左前缀)、全文

 

 

详解物理存储角度:

1、聚集索引, 非聚集索引

在MySQL中,InnoDB引擎表是(聚集)索引组织表(clustered index organize table),而MyISAM引擎表则是堆组织表(heap organize table)

聚集索引:

  该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序

  聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿,后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序,因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列(组合索引),就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。 

 

 

 

 

 

非聚集索引:

该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同

索引是通过二叉树的数据结构来描述的,我们可以这么理解聚簇索引:索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点,只不过有一个指针指向对应的数据块。如下图:

每个表只能有一个聚簇索引,因为一个表中的记录只能以一种物理顺序存放。但是,一个表可以有不止一个非聚簇索引。实际上,对每个表你最多可以建立249个非聚簇索引。非聚簇索引需要大量的硬盘空间和内存。另外,虽然非聚簇索引可以提高从表中取数据的速度,它也会降低向表中插入和更新数据的速度。每当你改变了一个建立了非聚簇索引的表中的数据时,必须同时更新索引。因此你对一个表建立非聚簇索引时要慎重考虑。如果你预计一个表需要频繁地更新数据,那么不要对它建立太多非聚簇索引。另外,如果硬盘和内存空间有限,也应该限制使用非聚簇索引的数量。

何时使用聚集索引或非聚集索引?

动作描述 使用聚集索引 使用非聚集索引
列经常被分组排序 使用 使用
返回某范围内的数据 使用 不使用
一个或极少不同值 不使用 不使用
小数目的不同值 使用 不使用
大数目的不同值 不使用 使用
频繁更新的列 不使用 使用
外键列 使用 使用
主键列 使用 使用
频繁修改索引列 不使用 使用

2、聚族索引的构造

聚簇索引并不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式。具体的细节依赖于其实现方式,但InnoDB的聚族索引实际上在同一个结构中保存了B-Tree索引和数据行。当表有聚族索引时,它的数据行存放在索引的叶子页中。术语“聚族”表示数据行和相邻的键值紧凑的存储在一起。因为无法同时把数据行放在两个不同的地方,所以一个表只能有一个聚族索引。

因为是存储引擎负责实现索引,因此不是所有的存储引擎都支持聚族索引。这里我们主要关注InnoDB,但是这里讨论的原理对于任何支持聚族索引的存储引擎都是适用的。

下面展示了聚族索引中的记录是如何存放的。注意到,叶子页包含了行的全部数据,但是节点页只包含了索引列。


在InnoDB中通过主键聚集数据,这也就是说上图中“被索引的列”就是主键列。如果没有定义主键,InnoDB会选择一个唯一的非空索引代替。如果没有这样的索引,InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚族索引。InnoDB只聚集在同一个页面中的记录。包含相邻键的页面可能会相距甚远。

聚族主键可能对性能有帮助,但也可能导致严重的性能问题。所以需要仔细的考虑聚族索引,尤其是将表的引擎从InnoDB改成其他引擎的时候。

2.1、聚族索引的优点

  • 可以把相关数据保存在一起。例如实现电子邮件时,可以根据用户ID来聚集数据,这样只需要从磁盘读取少数的数据页就能获取某个用户的全部邮件。如果没有使用聚族索引,则每封邮件都可能导致一次磁盘I/O;
  • 数据访问更快。聚族索引将索引和数据保存在同一个B-Tree中,因此从聚族索引中获取数据通常比在非聚族索引中查找更快。
  • 使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用节点中的主键值。

2.2、聚族索引的缺点

  • 聚簇数据最大限度的提高了I/O密集型应用的性能,但如果数据全部都放在内存中,则访问的顺序就没有那么重要了,聚簇索引也就没有那么优势了;
  • 插入速度严重依赖于插入顺序。按照主键的顺序插入是加载数据到InnoDB表中速度最快的方式。但如果不是按照主键顺序加载数据,那么在加载完成后最好使用OPTIMIZE TABLE命令重新组织一下表。
  • 更新聚簇索引列的代价很高,因为会强制InnoDB将每个被更新的行移动到新的位置。
  • 基于聚簇索引的表在插入新行,或者主键被更新导致需要移动行的时候,可能面临“页分裂”的问题。当行的主键值要求必须将这一行插入到某个已满的页中时,存储引擎会将该页分裂成两个页面来容纳该行,这就是一次分裂操作。页分裂会导致表占用更多的磁盘空间。
  • 聚簇索引可能导致全表扫描变慢,尤其是行比较稀疏,或者由于页分裂导致数据存储不连续的时候。
  • 二级索引(非聚簇索引)可能比想象的要更大,因为在二级索引的叶子节点包含了引用行的主键列。
  • 二级索引访问需要两次索引查找,而不是一次。

备注:有关二级索引需要两次索引查找的问题?答案在于二级索引中保存的“行指针”的实质。要记住,二级索引叶子节点保存的不是指向行的物理位置的指针,而是行的主键值。这意味着通过二级索引查找行,存储引擎需要找到二级索引的叶子节点获得对应的主键值,然后根据这个值去聚簇索引中查找到对应的行。这里做了重复的工作:两次B-Tree查找而不是一次。对于InnoDB,自适应哈希索引能够减少这样的重复工作。

 

 

 

 

3、InnoDB和MyISAM的数据分布对比

聚簇索引和非聚簇索引的数据分布有区别,以及对应的主键索引和二级索引的数据分布也有区别。

1、MyISAM的主键索引和二级索引

MyISAM的数据分布非常简单,MyISAM按照数据插入的顺序存储在磁盘上。在行的旁边显示了行号,从0开始递增。因为行是定长的,所以MyISAM可以从表的开头跳过所需的字节找到需要的行。这种分布方式很容易创建索引。并且,MyISAM中主键索引和其他索引在结构上没有什么不同。主键索引就是一个名为primary的唯一非空索引。如下图:

1、MyISAM数据行分布


2、MyISAM的主键分布


3、MyISAM上的其他索引分布

2、InnoDB的主键索引和二级索引

InnoDB的数据分布,因为InnoDB支持聚簇索引,索引使用非常不同的方式存储这样的数据,如下图:


仔细查看,会注意到该图显示了整个表,而不是只有索引。因为在InnoDB中,聚簇索引“就是”表,所以不像MyISAM那样需要独立的行存储。聚簇索引的每个叶子节点都包含了主键值、事务ID、用于事务和MVCC的回滚指针以及所有的剩余列。如果主键是一个列前缀索引,InnoDB也会包含完整的主键列和剩下的其他列。

还有一点和MyISAM的不同是,InnoDB的二级索引和聚簇索引很不相同。InnoDB二级索引的叶子节点中存储的不是“行指针”,而是主键值,并以此作为指向行的“指针”。这样的策略减少了当出现航移动或者数据页分裂时二级索引的维护工作。使用主键值当作指针会让二级索引占用更多的空间,换来的好处是,InnoDB在移动行时无需更新二级索引中的这个“指针”。下图就是InnoDB的二级索引:

 3、MyISAM和InnoDB的对比

4、在InnoDB表中按主键顺序插入行

如果正在使用InnoDB表并且没有什么数据需要聚集,那么可以定义一个代理键作为主键,这种主键的数据应该和应用无关,最简单的方法是使用auto_increment自增列。这样可以保证数据行是按照顺序写入,对于根据主键做关联操作的性能也会更好。

最好避免随机的聚簇索引,特别对于I/O密集型的应用。例如,从性能的角度考虑,使用UUID作为聚簇索引会很糟糕:它使得聚簇索引的插入变得完全随机,这是最坏的情况,使得数据没有任何聚集特性。通过测试,向UUID主键插入行不仅花费的时间更长,而且索引占用的空间也更大。这一方面是由于主键字段更长,另一方面毫无疑问是由于页分裂和碎片导致的。

这是由于当主键的值是顺序的,则InnoDB把每一条记录都存储在上一条记录的后面。当达到页的最大填充因子时(InnoDB默认的最大填充因子是页大小的15/16,留出的部分空间用于以后修改),下一条记录就会写入新的页中。一旦数据按照这样顺序的方式加载,主键页就会近似于被顺序的记录填满,这也是所期望的结果。

而当采用UUID的聚簇索引的表插入数据,因为新行的主键值不一定比之前的插入值大,所以InnoDB无法简单的总是把新行插入到索引的最后,而是需要为新的行寻找合适的位置—-通常是已有数据的中间位置—-并且分配空间。这会增加很多额外的工作,并导致数据分布不够优化。下面是总结的一些缺点:

  • 写入目标页可能已经刷到磁盘上并从缓存中移除,或者是还没有被加载到缓存中,InnoDB在插入之前不得不先找到并从磁盘读取目标页到内存中,这将导致大量的随机I/O;
  • 因为写入是乱序的,InnoDB不得不频繁的做页分裂操作,以便为新的行分配空间。页分裂会导致移动大量数据,一次插入最少需要修改三个页而不是一个页。
  • 由于频繁的页分裂,页会变得稀疏并被不规则的填充,所以最终数据会有碎片。
  • 把这些随机值载入到聚簇索引以后,需要做一次optimize table来重建表并优化页的填充。

注意:顺序主键也有缺点:对于高并发工作负载,在InnoDB中按主键顺序插入可能会造成明显的争用。主键的上界会成为“热点”。因为所有的插入都发生在这里,所以并发插入可能导致间隙锁竞争。另一个热点可能是auto_increment锁机制;如果遇到这个问题,则可能需要考虑重新设计表或者应用,或者更改innodb_autonc_lock_mode配置。

 


 

详解数据结构角度:

首先要明白索引(index)是在存储引擎(storage engine)层面实现的,而不是server层面。不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型。即使多个存储引擎支持某一索引类型,它们的实现和行为也可能有所差别。

MySQL里的索引类型主要有以下几种。

1. B-Tree索引

最常见的索引类型,基于B-Tree数据结构。B-Tree的基本思想是,所有值(被索引的列)都是排过序的,每个叶节点到跟节点距离相等。所以B-Tree适合用来查找某一范围内的数据,而且可以直接支持数据排序(ORDER BY)。但是当索引多列时,列的顺序特别重要,需要格外注意。InnoDB和MyISAM都支持B-Tree索引。InnoDB用的是一个变种B+Tree,而MyISAM为了节省空间对索引进行了压缩,从而牺牲了性能。

2. Hash索引

基于hash表。所以这种索引只支持精确查找,不支持范围查找,不支持排序。这意味着范围查找或ORDER BY都要依赖server层的额外工作。目前只有Memory引擎支持显式的hash索引(但是它的hash是nonunique的,冲突太多时也会影响查找性能)。Memory引擎默认的索引类型即是Hash索引,虽然它也支持B-Tree索引。

例子:

CREATE TABLE testhash (
    fname VARCHAR(50) NOT NULL,
    lname VARCHAR(50) NOT NULL,
    KEY USING HASH(fname)
) ENGINE =MEMORY;

3. Spatial (R-Tree)(空间)索引

只有MyISAM引擎支持,并且支持的不好。可以忽略。

4. Full-text索引

主要用来查找文本中的关键字,而不是直接与索引中的值相比较。Full-text索引跟其它索引大不相同,它更像是一个搜索引擎,而不是简单的WHERE语句的参数匹配。你可以对某列分别进行full-text索引和B-Tree索引,两者互不冲突。Full-text索引配合MATCH AGAINST操作使用,而不是一般的WHERE语句加LIKE。

 

 

 


 

 

 

详解逻辑角度:

 

主键 它是唯一性索引的一种,且必须定义为“PRIMARY KEY”

普通 :这是最基本的索引,它没有任何限制

唯一 :与普通索引类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值(注意和主键不同)。

 

单列、多列多个单列索引与单个多列索引的查询效果不同,因为执行查询时,MySQL只能使用一个索引,会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引。

 

组合索引(最左前缀)

平时用的SQL查询语句一般都有比较多的限制条件,所以为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。例如上表中针对title和time建立一个组合索引:ALTER TABLE article ADD INDEX index_titme_time (title(50),time(10))。建立这样的组合索引,其实是相当于分别建立了下面两组组合索引:

–title,time

–title

为什么没有time这样的组合索引呢?这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这两列的查询都会用到该组合索引,如下面的几个SQL所示:

1 –使用到上面的索引

 

2 SELECT FROM article WHREE title='测试' AND time=1234567890;

 

3 SELECT FROM article WHREE utitle='测试';

 

4 –不使用上面的索引

 

5 SELECT FROM article WHREE time=1234567890;

 

 

全文索引:

 

1、表的存储引擎是MyISAM,默认存储引擎InnoDB不支持全文索引(新版本MYSQL5.6的InnoDB支持全文索引)

2、字段类型:char、varchar和text

 

 

 

部分内容参考:高性能MySQL第三版本

 

强烈推荐:

 

MySQL索引背后的数据结构及算法原理http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html

 

 

 

 

 

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