本文章为 MySQL 学习笔记,参考极客时间《MySQL 实战 45 讲》

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

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');

MySQL 实战 5.png

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?

一、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。

二、最左前缀原则

我们可能有一个疑问,如果为每一种查询都设计一个索引,索引是不是太多了。应该怎么做呢?
结论是:B+ 树这种索引结构,可以利用索引的“最左前缀”,来定位记录。

举个例子说明,用(name,age)这个联合索引来分析。

MySQL 实战 52.png

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。当然查询‘张 %’时,也可以这么做。

那么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。

三、索引下推

那些不符合最左前缀的部分,我们可以使用索引下推。

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。然后呢?这时候就可以用到索引下推。

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。

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。而不使用索引下推需要回表 4 次。


标题:(5)深入浅出索引(下)——MySQL学习笔记
作者:AlgerFan
地址:https://www.algerfan.cn/articles/2019/08/06/1565085552341.html
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!