MySQL索引

Posted 2021-02-18 phper-1396002924

索引的分类

• B-Tree索引

B-Tree 索引适合全键值、键值范围、键前缀查找（只适用于根据最左前缀的查找）。

• 全值匹配
• 匹配最左前缀
• 匹配列前缀
• 匹配范围值
• 精准匹配某一列并范围匹配另外一列
• 只访问索引的查询

B-Tree索引的限制

• 若不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引。
• 不能跳过索引中的列
• 如果查询中某个列有范围查询， 则其右边的所有列都无法使用索引优化查找。

• 哈希索引

定义：对每一行数据，存储引擎会对索引列计算一个哈希码。哈希索引是将所有的哈希码存储在索引中， 同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。
在mysql中，只有Memory引擎显示支持哈希索引，也是Memory的默认索引类型， 同时也支持B-Tree索引。

哈希索引的限制：

• 哈希索引值包含哈希值和行指针，不存储字段值，所以不能用索引的值来避免读取行
• 哈希索引不是按照索引顺序存储的， 不能排序。
• 哈希索引页不支持部分索引列匹配查找
• 哈希索引只支持等值比较查询，如=、IN()、<>操作。不支持任何范围查询。
• 访问哈希索引的数据非常快，除非有很多哈希冲突。
• 如果哈希冲突很多， 一些索引维护操作的代价会很高。

• 空间数据索引（R-Tree)

空间索引会从所有维度来索引数据。查询时，可以有效利用任意维度组合查询。必须使用MySQL的GIS相关函数如MBRCONTAINS()等维护数据。

• 全文索引
• 其他索引类型，如TokuDB使用分形树索引（fractal tree index)。InnoDB包括聚簇索引，覆盖索引等。

索引的优点

• 索引大大减少了服务器需要扫描的数据量
• 索引大大帮助了服务器避免排序和临时表
• 索引可以将随机I/O变为顺序I/O

高性能的索引策略

• 独立的列： 指索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数。
• 前缀索引和索引选择性

索引的选择性指不重复的索引值和数据表的记录总数的比值，索引的选择性越高则查询的效率就越高。

• 多列索引

”把WHERE条件里的列都建索引“是错误的。这样最好的情况也只是一星索引，比起真正最优的索引可能差几个数量级。如果无法设计一个三星索引， 不如忽略WHERE子句， 集中精力优化索引顺序，或者创建一个全覆盖索引。
在多个列上单独建立索引大部分情况不能提高MySQL的查询效率。MySQL在5.0和更新版本引入一种“索引合并“的策略，一定程度上可以使用多个单个列索引来定位指定的行。

• 选择合适的索引列顺序

正确的顺序依赖该列索引的查询，并同时考虑如何更好的满足排序和分组的需要。

在一个多列的B-Tree索引中， 索引列顺序意味着索引首先安装最左列进行顺序，其次是第二列等。故索引可以按照升序或降序扫描，满足精确符合列的顺序ORDER BY、GROUP BY和DISTINCT等子句查询。

如何选择索引的列顺序的经验法则： 将选择性最高的列放在索引的最前列。在某些场景（当不考虑排序和分组时）可能有帮助， 但是通常不如避免随机IO和排序那么重要， 所以一定要考虑WHERE子句的排序、分组和范围条件等其他因素。

• 聚簇索引

聚簇索引 不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。叶子页包含了行的全部数据，但是节点页只包含索引列。

优点：

• 可以把相关数据保存在一起， 只需从磁盘读取少数的数据页， 减少磁盘IO
• 数据访问更快。
• 使用覆盖索引扫描的查询可直接使用页节点的主键值

缺点：

• 聚簇索引最大限度提高了I/O密集型应用的性能， 但如果数据全部存储在内存中， 则访问的顺序也就没那么重要了。
• 插入速度依赖插入顺序，如果不是按照主键顺序加载数据， 在加载完成后最好使用OPTIMIZE TABLE命令重新组织下表
• 更新聚簇索引的代价很高，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移动行的时候， 可能面临“页分裂”的问题。
• 聚簇索引可能导致全表扫描变慢， 尤其是行比较稀疏，或者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行的主键列
• 二级索引访问需要两次索引查找，而不是一次。(二级索引中保存的“行指针”的实质。二级索引叶子节点保存的不是指向行的物理位置的指针，二是行的主键值）

• 覆盖索引

定义： 如果一个索引包含了所有需要查询的字段的值，称为覆盖索引

优点：

• 索引条目通常远小于数据行的大小
• 因为索引是按照顺序存储的， 对I/O密集的范围查询会比随机从磁盘读取每一行数据的I/O要少很多。
• 一些存储引擎如MyISAM在内存中只缓存索引， 数据依赖操作系统缓存， 访问数据需要一次系统调用， 可能会导致严重的性能问题
• 由于InnoDB的聚簇索引，覆盖索引对InnoDB表特别有用。InnoDB的二级索引在叶子结点中保存了行的主键值， 所以二级主键能够覆盖查询，则可以避免对主键索引的二次查询。

索引无法覆盖的原因

• 没有任何索引能够覆盖这个查询。因为查询从表中选择了所有的列， 没有任何索引覆盖了所有的列。理论上MySQL还有一个捷径可利用：WHERE条件中石油索引可以覆盖的，
  可使用该索引找到对应的>actor并检查title是否匹配，过滤后在读取所需要的数据行
• MySQL不能再索引中执行LIKE操作。

• 压缩（前缀压缩）索引

MyISAM使用前缀压缩来减少索引大小，让更多的索引可放入内存中，在某些情况下极大的提高性能。压缩块使用更少的空间，代价是某些操作可能更慢。因为每个值的压缩前缀都依赖
前面的值， 索引MyISAM在查找时无法在索引块使用二分查找只能从头开始扫描。

• 冗余和重复索引

重复索引指在相同列上按照相同的顺序常见相同类型的索引。
冗余索引和重复索引有些不同。如果创建了所以（A，B），在创建索引（A）就是冗余索引