3.1 索引基础

Posted 2021-01-27 xlzfdddd

索引（在mysql中也叫做“键（key）”）是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。

3.1.1 索引基础----B+ Tree 原理

1. 数据结构

B Tree 指的是 Balance Tree，也就是平衡树。平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层。

B+ Tree 是基于 B Tree 和叶子节点顺序访问指针进行实现，它具有 B Tree 的平衡性，并且通过顺序访问指针来提高区间查询的性能。

在 B+ Tree 中，一个节点中的 key 从左到右非递减排列，如果某个指针的左右相邻 key 分别是 keyi 和 keyi+1，且不为 null，则该指针指向节点的所有 key 大于等于 keyi 且小于等于 keyi+1。

 

2. 操作

进行查找操作时，首先在根节点进行二分查找，找到一个 key 所在的指针，然后递归地在指针所指向的节点进行查找。直到查找到叶子节点，然后在叶子节点上进行二分查找，找出 key 所对应的 data。

插入删除操作会破坏平衡树的平衡性，因此在插入删除操作之后，需要对树进行一个分裂、合并、旋转等操作来维护平衡性。

3. 与红黑树的比较

红黑树等平衡树也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用 B+ Tree 作为索引结构，主要有以下两个原因：

（一）更少的查找次数

平衡树查找操作的时间复杂度等于树高 h，而树高大致为 O(h)=O(logdN)，其中 d 为每个节点的出度。

红黑树的出度为 2，而 B+ Tree 的出度一般都非常大，所以红黑树的树高 h 很明显比 B+ Tree 大非常多，查找的次数也就更多。

（二）利用磁盘预读特性

为了减少磁盘 I/O，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读。预读过程中，磁盘进行顺序读取，顺序读取不需要进行磁盘寻道，并且只需要很短的旋转时间，速度会非常快。

操作系统一般将内存和磁盘分割成固态大小的块，每一块称为一页，内存与磁盘以页为单位交换数据。数据库系统将索引的一个节点的大小设置为页的大小，使得一次 I/O 就能完全载入一个节点。并且可以利用预读特性，相邻的节点也能够被预先载入。

3.1.2 索引的类型

在MySQL中，索引是在存储引擎层实现的，而不是在服务器层实现的，所以不同存储引擎具有不同的索引类型和实现。

 

1. B+Tree 索引

是大多数 MySQL 存储引擎的默认索引类型。当人们谈论索引的时候，如果没有特别指明类型，那多半说的就是B-Tree索引，它使用B-Tree数据结构来存储数据。其中InnoDB使用B+Tree数据结构。

 

B-Tree索引能够加快访问数据的速度，因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取需要的数据，只需要对树进行搜索即可，所以查找速度快很多。

 

除了用于查找，还可以用于排序和分组。

 

可以指定多个列作为索引列，多个索引列共同组成键。

 

 表中的每一行数据，索引中包含了last_name、first_name和dob列的值，下图显示了该索引是如果组织数据的存储的。

注意，索引对多个值进行排序的依据是CREATE TABLE语句中定义索引时列的顺序。

可以使用B-Tree索引的查询类型。适用于全键值、键值范围或键前缀查找，其中键前缀查找只适用于最左前缀查找。如果不是按照索引列的顺序进行查找，则无法使用索引。

全值匹配：

　　全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配，例如前面提到的索引可用于查找姓名为Cuba Allen 、出生于1960-01-01的人。

匹配最左前缀：

　　前面提到的索引可用于查找所有姓为Allen的人，即只使用索引的第一列。

匹配列前缀：

　　也可以只匹配某一列的值的的开头部分。例如前面提到的索引可用于查找所有以J开头的姓的人。这里也只使用了索引的第一列。

匹配范围值：

　　例如前面提到的索引可用于查找姓在Allen和Barrymore之间的人。这里也只使用了索引的第一列。

精确匹配某一列并范围匹配另外一列：

　　前面提到的索引也可用于查找所有姓为Allen，并且名字是K开头的人。即第一列last_name全匹配，第二例first_name范围匹配。

只访问索引的查询：

　　查询只需要访问索引，而无需访问数据行。

 

InnoDB 的 B+Tree 索引分为主索引和辅助索引。主索引的叶子节点 data 域记录着完整的数据记录，这种索引方式被称为聚簇索引。因为无法把数据行存放在两个不同的地方，所以一个表只能有一个聚簇索引。

 

 

辅助索引的叶子节点的 data 域记录着主键的值，因此在使用辅助索引进行查找时，需要先查找到主键值，然后再到主索引中进行查找。

 

2. 哈希索引

哈希索引能以 O(1) 时间进行查找，但是失去了有序性：

• 无法用于排序与分组；
• 只支持精确查找和等值比较查找，无法用于部分查找和范围查找，因为哈希索引始终是使用索引列的全部内容来计算哈希值的。

InnoDB 存储引擎有一个特殊的功能叫“自适应哈希索引”，当某个索引值被使用的非常频繁时，会在 B+Tree 索引之上再创建一个哈希索引，这样就让 B+Tree 索引具有哈希索引的一些优点，比如快速的哈希查找。

 

3. 空间数据索引

MyISAM 存储引擎支持空间数据索引（R-Tree），可以用于地理数据存储。与B-Tree索引不同，这类索引无需浅醉查询。空间数据索引会从所有维度来索引数据，可以有效地使用任意维度来进行组合查询。

必须使用 GIS 相关的函数来维护数据。

4. 全文索引

MyISAM 存储引擎支持全文索引，用于查找文本中的关键词，而不是直接比较是否相等。

查找条件使用 MATCH AGAINST，而不是普通的 WHERE。

全文索引使用倒排索引实现，它记录着关键词到其所在文档的映射。

InnoDB 存储引擎在 MySQL 5.6.4 版本中也开始支持全文索引。

 

3.1.3 索引的优点

• 大大减少了服务器需要扫描的数据行数。

• 帮助服务器避免进行排序和分组，以及避免创建临时表（B+Tree 索引是有序的，可以用于 ORDER BY 和 GROUP BY 操作。临时表主要是在排序和分组过程中创建，因为不需要排序和分组，也就不需要创建临时表）。

• 将随机 I/O 变为顺序 I/O（B+Tree 索引是有序的，会将相邻的数据都存储在一起）。

 

3.1.4 高性能的索引策略

1. 独立的列

在进行查询时，索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数，否则无法使用索引。

例如下面的查询不能使用 actor_id 列的索引：

SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id + 1 = 5;

2. 多列索引

在需要使用多个列作为条件进行查询时，使用多列索引比使用多个单列索引性能更好。例如下面的语句中，最好把 actor_id 和 film_id 设置为多列索引。

SELECT film_id, actor_ id FROM sakila.film_actor
WHERE actor_id = 1 AND film_id = 1;

3. 索引列的顺序

让选择性最强的索引列放在前面。

索引的选择性是指：索引的选择性是指，不重复的索引值（也称为基数，cardinality）和数据表的记录总数（#T）的比值，范围从1/#T到1之间，此时每个记录都有唯一的索引与其对应。选择性越高，查询效率也越高。

例如下面显示的结果中 customer_id 的选择性比 staff_id 更高，因此最好把 customer_id 列放在多列索引的前面。

SELECT COUNT(DISTINCT staff_id)/COUNT(*) AS staff_id_selectivity,
COUNT(DISTINCT customer_id)/COUNT(*) AS customer_id_selectivity,
COUNT(*)
FROM payment;

   staff_id_selectivity: 0.0001
customer_id_selectivity: 0.0373
               COUNT(*): 16049

4. 前缀索引和索引选择性

对于 BLOB、TEXT 和 VARCHAR 类型的列，必须使用前缀索引，只索引开始的部分字符。一般情况下某个列前缀的选择性也是足够高的，足以满足查询性能。

对于前缀长度的选取需要根据索引选择性来确定。

5. 覆盖索引

索引确实是一种查找数据的高效方式，但是MySQL也可以使用索引来直接获取列的数据，这样就不再需要读取数据行。如果索引包含所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”。

具有以下优点：

• 索引条目通常远小于数据行的大小，只读取索引能大大减少数据访问量。
• 因为索引是按照列值顺序存储的，所以 对于I/O密集型的范围查找会比随机从磁盘读取每一行数据的I/O要少得多。
• 一些存储引擎（例如 MyISAM）在内存中只缓存索引，而数据依赖于操作系统来缓存。因此，只访问索引可以不使用系统调用（通常比较费时）。
• 由于 InnoDB 的聚簇索引，覆盖索引对InnoDB特别有用。若辅助索引能够覆盖查询，则无需访问主索引。

 

3.1.4 索引的使用条件

• 对于非常小的表、大部分情况下简单的全表扫描比建立索引更高效；

• 对于中到大型的表，索引就非常有效；

• 但是对于特大型的表，建立和维护索引的代价将会随之增长。这种情况下，需要用到一种技术可以直接区分出需要查询的一组数据，而不是一条记录一条记录地匹配，例如可以使用分区技术。