MySQL索引（深入浅出）

引言

索引的作用就是为了加快搜索，计算机要处理的数据非常复杂，为了快速检索多种多样的数据，聪明的程序员们就发明了各种类型的索引。

常用数据结构

常用来做索引的数据结构有：hash、链表、跳表、B+tree、红黑树、LSM-tree、Trie树等等。有这么多的数据结构，我们在开发一款数据库的时候该如何选择呢？我认为最主要的是考虑以下几个问题：

1.查询的时间复杂度和稳定性

2.插入和删除索引的时间复杂度

3.能否有效减少磁盘IO

hash表，在等值查询的时候，时间复杂度是O(1)，表现优异，但是hash表通常是无序的，在做范围查询的时候，就不适合了。

链表，分有序链表和无序链表，无序链表不太适合做索引，因为他的查询效率不高。有序链表在做等值查询的时候平均时间复杂度是O(n)，范围查询的表现也非常不错，对磁盘顺序读支持友好。

跳表是相对复杂一点的数据结构，下图是一个跳表的示意图，它的最下层是有序链表如下图的L3，从有序链表中每间隔一部分节点挑选一个节点上移，组成一个新的链表L2，然后重复次动作形成L1。这样的好处是减少查找的时间复杂度，但是带来的问题是，插入和删除的时间复杂度会提高。

B+树，正是MySQL的InnoDB引擎选用的数据结构，其实B+树和跳表很相似。

InnoDB为什么会选择B+树索引呢？

• 每个节点可以存放多条数据，这样可以有效的控制树的高度。（可以有效的减少磁盘的随机访问次数）
• 只在叶子节点存放记录，可以极大的节省存储空间
• 叶子节点有序（这样在进行范围查询的时候，可以极大的提高效率）

画外音：红黑树、LSM-tree、Trie树都是非常复杂的索引，这里就不展开描述了，后续再找时间详细和大家介绍。

InnoDB的索引

MySQL的索引是在引擎层实现的，我们只介绍下InnoDB引擎下的索引。

根据主键创建的索引，我们称为主键索引或者聚簇索引；非主键创建的索引我们称为非主键索引或者二级索引。

主键索引的特点是：非叶子节点存放主键信息，叶子节点存放整行的数据。二级索引，叶子节点存放主键信息，非叶子节点存放索引信息。你可能会说有些表没有主键，这个你不用担心，即使你不定义主键MySQl也会自动给每一行数据生成一个唯一ID。

每创建一个索引就对应一颗B+树。下面分别是主键索引和二级索引的示意图。

查询语句是如何使用索引的呢？

我们先构造一张curriculum(课程表)：其中id是主键， teacher是二级索引

下面分别介绍下使用索引的几种场景

1.SELECT * FROM curriculum WHERE id >=3 AND id <6。

这一条语句就是根据主键索引寻找[3，6）的扫描区间内的记录。

1. InnoDB根据主键索引，迅速找到id=3的记录，符合条件
2. 沿着B+树叶子节点的链表继续往后查找，找到id=5的记录，符合条件
3. 沿着B+树叶子节点的链表继续往后寻找，找到id=7的记录，超出搜索区间，结束查找

2.SELECT * FROM curriculum WHERE teacher >='t3' AND teacher <'t6'

这一条语句就是根据二级索引寻找[t3，t6）的扫描区间内的记录。

1. InnoDB根据teacher二级索引，迅速找到teacher=t3的记录对应的主键id=3，
2. 根据主键ID在主键索引树上找到整条记录的数据
3. 沿着二级索引B+树叶子节点的链表继续往后寻找，找到teacher=t5的记录对应的主键id=5
4. 根据主键ID在主键索引树上找到整条记录的数据
5. 沿着二级索引B+树叶子节点的链表继续往后寻找，找到teacher=t7的记录，超出搜索区间，结束查找。

根据二级索引找到主键，然后再去主键索引树查找的过程，我们通常成为“回表”。在实际的业务场景中，我们应该尽量减少回表的次数，过多的回表次数会影响查询性能。这也是MySQL的server层在选择是否使用某个索引时的一个评估点。

3. SELECT teacher FROM curriculum WHERE teacher >='t3' AND teacher <'t6';

这条语句指定了查询列：teacher，此时查找过程中就不用回表了，在二级索引中就能直接查询到所需要的数据。这条语句的执行过程我们就不列举了，把上一条语句执行过程的回表操作去掉就可以了。这种在二级索引中就能查询到所需要数据的方式我们通常称为”索引覆盖“。

有时候我们会根据多个列建立索引，称为联合索引。联合索引会按照索引创建时，指定的列依次排序后，组织成一颗B+树。

比如还是curriculum表，我们建立一个teacher和name的联合索引t_n_index（这里注意一下顺序）。此时，索引树优先按照teacher排序，在teacher相同时，按照name排序。

执行语句：

SELECT * FROM curriculum WHERE teacher >='t3' AND teacher <'t6' name='英语' force index(t_n_index);

此时我们的查询条件里多了name='英语'，查询步骤是这样。

1. InnoDB根据t_n_index索引，迅速找到teacher=t3的索引节点
2. 根据此索引节点，判断name的值是否为'英语'，刚好name='英语'，记录符合条件
3. 根据找到的索引节点，id=3，“回表”到主键索引树中查找对应记录
4. 沿着t_n_index索引树叶子节点的链表继续往后寻找，找到teacher=t5的索引节点， t5<t6符合条件
5. 根据此索引节点，判断name的值是否为'英语'，name='AI'，不符合要求，不需要回表
6. 沿着二级索引B+树叶子节点的链表继续往后寻找，找到teacher=t7的记录，超出搜索区间，结束查找。

这里在根据teacher搜索区间查找记录的同时，会根据name的值是否符合要求决定是否需要“回表”的操作称为“索引下推”。

因为联合索引对字段的排序规则，索引会优先按照靠前的列排序。此时需要注意一点，我们的curriculum表即有teacher列的索引，又有t_n_index索引，其实是重复的，因为t_n_index索引是优先按照teacher列排序的，可以删除teacher索引。

默认情况下执行order by语句是需要把符合条件的记录拉到内存中进行排序的，如果排序的内容过多还需要借助临时文件。但是如果能刚好命中索引的话，就完全不需要排序了。比如：SELECT * FROM curriculum WHERE teacher >='t3' AND teacher <'t6' order by teacher,name; order by的字段和顺序完全命中了t_n_index索引，此时直接查询，返回记录就OK了。

前面说到的都是查询的过程中，索引带来的好处。为了维护索引还会带来一些额外的开销。

首先存储索引需要占用磁盘空间，在更新记录时也需要同时更新索引数据。而且因为索引是有序，如果我们插入的数据无序，就需要往排好序的索引中间插入记录，因为MySQL在磁盘中存储的索引数据都是按页存储的，如果此时刚好一页的数据放不下了，就需要把这一页的部分数据转移，我们称这种现象叫页分裂。更可怕的是，如果数据移动之后刚好下一页数据也放不下，页分裂还会带来连锁反应。

总结：

1.因为主键是二级索引的叶子节点，所以主键要尽可能小

2.因为无序的插入容易导致页分列，所以主键索引应该尽量有序

3.因为索引覆盖可以减少回表，所以我们写select语句时，尽量明确指定需要的字段（当然还可以减少数据传输的大小）

4.因为联合索引的顺序问题，我们在创建索引时，要避免一些重复的索引。

当然还有很多其他需要注意的地方，我们后面再慢慢补充学习。

参考资料：

《高性能MySQL》

《MySQL是怎样运行的》

MySQL官网（https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/）

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