索引总结(2)

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL Serverless,价值2615元额度,1个月
简介: 索引总结(2)

013 为什么官方建议使用自增长主键作为索引?(说一下自增主键和字符串类型主键的区别和影响)


  • 自增主键能够维持底层数据顺序写入
  • 读取可以由b+树的二分查找定位
  • 支持范围查找,范围数据自带顺序

字符串无法完成以上操作


014 使用int自增主键后 最大id是10,删除id 10和9,再添加一条记录,最后添加的id是几?删除后重启mysql然后添加一条记录最后id是几?


删除之后

  • 如果重启,会从最大的id开始递增
  • 如果没重启,会延续删除之前最大的id开始递增


015 索引的优缺点是什么?


优点

聚簇(主键)索引:

  • 顺序读写
  • 范围快速查找
  • 范围查找自带顺序

非聚簇索引:

  • 条件查询避免全表扫描scan
  • 范围,排序,分组查询返回行id,排序分组后,再回表查询完整数据,有可能利用顺序读写
  • 覆盖索引不需要回表操作

索引的代价

索引是个好东西,可不能乱建,它在空间和时间上都会有消耗:

  • 空间上的代价

每建立一个索引都要为它建立一棵B+树,每一棵B+树的每一个节点都是一个数据页,一个页默认会占用 16KB 的存储空间,一棵很大的B+树由许多数据页组成,那就是很大的一片存储空间。

  • 时间上的代价

每次对表中的数据进行 增、删、改 操作时,都需要去修改各个B+树索引。而增、删、改操作可能会对节点和记录的排序造成破坏,所以存储引擎需要额外的时间进行一些记录移位、页面分裂、页面回收等操作来维护好节点和记录的排序。如果我们建了许多索引,每个索引对应的B+树都要进行相关的维护操作,会给性能拖后腿。

B 树和 B+ 树都可以作为索引的数据结构,在 MySQL 中采用的是 B+ 树。

但B树和B+树各有自己的应用场景,不能说B+树完全比B树好,反之亦然。


016 使用索引一定能提升效率吗?


不一定

  • 少量数据全表扫描也很快,可以直接获取到全量数据
  • 唯一索引会影响插入速度,但建议使用
  • 索引过多会影响更新,插入,删除数据速度


017 如果是大段文本内容,如何创建(优化)索引?

B 树和 B+ 树都可以作为     索引的数据结构,**在 MySQL 中采用的是 B+ 树。**

第一种方式是分表存储,然后创建索引

第二是使用es为大文本创建索引


021 CRUD时聚簇索引与非聚簇索引的区别是什么?


  • 聚簇索引插入新值比采用非聚簇索引插入新值的速度要慢很多,因为插入要保证主键不能重复
  • 聚簇索引范围,排序查找效率高,因为是有序的
  • 非聚簇索引访问需要两次索引查找,第一次找到主键值,第二次根据主键值找到行数据


022 非聚簇索引为什么不存数据地址值而存储主键?


因为聚簇索引中有时会引发分页操作、重排操作数据有可能会移动


023 什么是回表操作?


id age name sex

age -> index

select * from user where age >20 ;

第一次 取回id,第二次(回表)根据id拿到完整数据

select * from user where age >20 ;


024 什么是覆盖索引?


id age name sex

age -> index

select * from user where age >20 ;

第一次 取回id,第二次(回表)根据id拿到完整数据

age,name -> index

select age from user where age >20 and name like"张%" ;

覆盖索引不会回表查询,查询效率也是比较高的


025 非聚集索引一定回表查询吗?


不一定,只要b+树中包含的字段(创建索引的字段),覆盖(包含)想要select 的字段,那么就不会回表查询了。


026 为什么要回表查询?直接存储数据不可以吗?


为了控制非聚簇索引的大小


027 如果把一个 InnoDB 表的主键删掉,是不是就没有主键,就没办法进行回表查询了?


不是,InnoDB会生成rowid辅助回表查询


028 什么是联合索引,组合索引,复合索引?


为c2和c3列建立联合索引,如下所示:

c2,c3 - > index

c3,c2 -> index

where c3=?

全职匹配

最左前缀

029 复合索引创建时字段顺序不一样使用效果一样吗?


我们也可以同时以多个列的大小作为排序规则,也就是同时为多个列建立索引,比方说我们想让B+树按照 c2和c3列 的大小进行排序,这个包含两层含义:

  • 先把各个记录和页按照c2列进行排序。
  • 在记录的c2列相同的情况下,采用c3列进行排序
  • B+树叶子节点处的记录由c2列、c3列和主键c1列组成
  • 本质上也是二级索引

create index idx_c2_c3 on user (c2,c3);


030 什么是唯一索引?


  • 随表一起创建索引:
CREATE TABLE customer (
    
  id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
  customer_no VARCHAR(200),
  customer_name VARCHAR(200),
    
  PRIMARY KEY(id), -- 主键索引:列设定为主键后会自动建立索引,唯一且不能为空。
  UNIQUE INDEX uk_no (customer_no), -- 唯一索引:索引列值必须唯一,允许有NULL值,且NULL可能会出现多次。
  KEY idx_name (customer_name), -- 普通索引:既不是主键,列值也不需要唯一,单纯的为了提高查询速度而创建。
  KEY idx_no_name (customer_no,customer_name) -- 复合索引:即一个索引包含多个列。
);
  • 单独建创索引:
CREATE TABLE customer1 (
  id INT UNSIGNED,
  customer_no VARCHAR(200),
  customer_name VARCHAR(200)
);
ALTER TABLE customer1 ADD PRIMARY KEY customer1(id); -- 主键索引
CREATE UNIQUE INDEX uk_no ON customer1(customer_no); -- 唯一索引
CREATE INDEX idx_name ON customer1(customer_name);  -- 普通索引
CREATE INDEX idx_no_name ON customer1(customer_no,customer_name); -- 复合索引

031 唯一索引是否影响性能?


032 什么时候使用唯一索引?


业务需求唯一字段的时候,一般不考虑性能问题

. 【强制】业务上具有唯一特性的字段,即使是多个字段的组合,也必须建成唯一索引。 说明:不要以为唯一索引影响了 insert 速度,这个速度损耗可以忽略,但提高查找速度是明 显的;另外,即使在应用层做了非常完善的校验控制,只要没有唯一索引,根据墨菲定律,必 然有脏数据产生。


033 什么时候适合创建索引,什么时候不适合创建索引?


适合创建索引

  • 频繁作为where条件语句查询字段
  • 关联字段需要建立索引
  • 排序字段可以建立索引
  • 分组字段可以建立索引(因为分组前提是排序)
  • 统计字段可以建立索引(如.count(),max())

不适合创建索引

  • 频繁更新的字段不适合建立索引
  • where,分组,排序中用不到的字段不必要建立索引
  • 可以确定表数据非常少不需要建立索引
  • 参与mysql函数计算的列不适合建索引

创建索引时避免有如下极端误解:

1)宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。

2)宁缺勿滥。认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。

3)抵制惟一索引。认为业务的惟一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。


034 什么是索引下推?


5.6之前的版本是没有索引下推这个优化的

**Using index condition:**叫作 Index Condition Pushdown Optimization (索引下推优化)

  • 如果没有索引下推(ICP),那么MySQL在存储引擎层找到满足content1 > 'z'条件的第一条二级索引记录。主键值进行回表,返回完整的记录给server层,server层再判断其他的搜索条件是否成立。如果成立则保留该记录,否则跳过该记录,然后向存储引擎层要下一条记录。
  • 如果使用了索引下推(ICP),那么MySQL在存储引擎层找到满足content1 > 'z'条件的第一条二级索引记录。不着急执行回表,而是在这条记录上先判断一下所有关于idx_content1索引中包含的条件是否成立,也就是content1 > 'z' AND content1 LIKE '%a'是否成立。如果这些条件不成立,则直接跳过该二级索引记录,去找下一条二级索引记录;如果这些条件成立,则执行回表操作,返回完整的记录给server层。

总结:

未开启索引下推:

  • 根据筛选条件在索引树中筛选第一个条件
  • 获得结果集后回表操作
  • 进行其他条件筛选
  • 再次回表查询

开启索引下推:在条件查询时,当前索引树如果满足全部筛选条件,可以在当前树中完成全部筛选过滤,得到比较小的结果集再进行回表操作


035 有哪些情况会导致索引失效?


  • 计算、函数导致索引失效
-- 显示查询分析
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.name  LIKE 'abc%';
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE LEFT(emp.name,3) = 'abc'; --索引失效
  • LIKE以%,_ 开头索引失效

拓展:Alibaba《Java开发手册》

【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊,如果需要请走搜索引擎来解决。

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE name LIKE '%ab%'; --索引失效
  • 不等于(!= 或者<>)索引失效
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM emp WHERE emp.name = 'abc' ;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM emp WHERE emp.name <> 'abc' ; --索引失效
  • IS NOT NULL 失效 和 IS NULL
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.name IS NULL;
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.name IS NOT NULL; --索引失效

**注意:**当数据库中的数据的索引列的NULL值达到比较高的比例的时候,即使在IS NOT NULL 的情况下 MySQL的查询优化器会选择使用索引,此时type的值是range(范围查询)

-- 将 id>20000 的数据的 name 值改为 NULL
UPDATE emp SET `name` = NULL WHERE `id` > 20000;
-- 执行查询分析,可以发现 IS NOT NULL 使用了索引
-- 具体多少条记录的值为NULL可以使索引在IS NOT NULL的情况下生效,由查询优化器的算法决定
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.name IS NOT NULL
  • 类型转换导致索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE name='123'; 
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE name= 123; --索引失效
  • 复合索引未用左列字段失效
  • 如果mysql觉得全表扫描更快时(数据少);


036 为什么LIKE以%开头索引会失效?


id,name,age

name 创建索引

select * from user where name like ‘%明’

type=all

select name,id from user where name like ‘%明’

type=index

张明

(name,age)

其实并不会完全失效,覆盖索引下会出现type=index,表示遍历了索引树,再回表查询,

覆盖索引没有生效的时会直接type=all

没有高效使用索引是因为字符串索引会逐个转换成accii码,生成b+树时按首个字符串顺序排序,类似复合索引未用左列字段失效一样,跳过开始部分也就无法使用生成的b+树了


037 一个表有多个索引的时候,能否手动选择使用哪个索引?


不可用手动直接干预,只能通过mysql优化器自动选择

038 如何查看一个表的索引?
show index from t_emp; // 显示表上的索引
explain select * from t_emp where id=1; // 显示可能会用到的索引及最终使用的索引


039 能否查看到索引选择的逻辑?是否使用过optimizer_trace?

set session optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on;
SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE;
set session optimizer_trace="enabled=off";


040 多个索引优先级是如何匹配的?


  1. 主键(唯一索引)匹配
  2. 全值匹配(单值匹配)
  3. 最左前缀匹配
  4. 范围匹配
  5. 索引扫描
  6. 全表扫描

一般性建议

Ø 对于单键索引,尽量选择过滤性更好的索引(例如:手机号,邮件,身份证)

Ø 在选择组合索引的时候,过滤性最好的字段在索引字段顺序中,位置越靠前越好。

Ø 选择组合索引时,尽量包含where中更多字段的索引

Ø 组合索引出现范围查询时,尽量把这个字段放在索引次序的最后面

Ø 尽量避免造成索引失效的情况


041 使用Order By时能否通过索引排序?


没有过滤条件不走索引


042 通过索引排序内部流程是什么?


select name,id from user where name like ‘%明’ order by name;

select name,id,age from user where name like ‘%明’

关键配置:

  • sort_buffer可供排序的内存缓冲区大小
  • max_length_for_sort_data 单行所有字段总和限制,超过这个大小启动双路排序
  1. 通过索引检过滤筛选条件索到需要排序的字段+其他字段(如果是符合索引)
  2. 判断索引内容是否覆盖select的字段
  1. 如果覆盖索引,select的字段和排序都在索引上,那么在内存中进行排序,排序后输出结果
  2. 如果索引没有覆盖查询字段,接下来计算select的字段是否超过max_length_for_sort_data限制,如果超过,启动双路排序,否则使用单路


043 什么是双路排序和单路排序


单路排序:一次取出所有字段进行排序,内存不够用的时候会使用磁盘

双路排序:取出排序字段进行排序,排序完成后再次回表查询所需要的其他字段

如果不在索引列上,filesort有两种算法: mysql就要启动双路排序和单路排序

双路排序(慢)

Select id,age,name from stu order by name;

Ø MySQL 4.1之前是使用双路排序,字面意思就是两次扫描磁盘,最终得到数据, 读取行指针和order by列,对他们进行排序,然后扫描已经排序好的列表,按照列表中的值重新从列表中读取对应的数据输出

Ø 从磁盘取排序字段,在buffer进行排序,再从磁盘取其他字段。

Ø 取一批数据,要对磁盘进行两次扫描,众所周知,I\O是很耗时的,所以在mysql4.1之后,出现了第二种改进的算法,就是单路排序。

单路排序(快)

从磁盘读取查询需要的所有列,按照order by列在buffer对它们进行排序,然后扫描排序后的列表进行输出, 它的效率更快一些,避免了第二次读取数据。并且把随机IO变成了顺序IO,但是它会使用更多的空间, 因为它把每一行都保存在内存中了。

结论及引申出的问题

但是用单路有问题

在sort_buffer中,单路比多路要多占用很多空间,因为单路是把所有字段都取出, 所以有可能取出的数据的总大小超出了sort_buffer的容量,导致每次只能取sort_buffer容量大小的数据,进行排序(创建tmp文件,多路合并),排完再取sort_buffer容量大小,再排……从而多次I/O。

单路本来想省一次I/O操作,反而导致了大量的I/O操作,反而得不偿失。

优化策略

Ø 增大sort_buffer_size参数的设置

Ø 增大max_length_for_sort_data参数的设置

Ø 减少select 后面的查询的字段。 禁止使用select *

提高Order By的速度

\1. Order by时select * 是一个大忌。只Query需要的字段, 这点非常重要。在这里的影响是:

l 当Query的字段大小总和小于max_length_for_sort_data 而且排序字段不是 TEXT|BLOB 类型时,会用改进后的算法——单路排序, 否则用老算法——多路排序。

l 两种算法的数据都有可能超出sort_buffer的容量,超出之后,会创建tmp文件进行合并排序,导致多次I/O,但是用单路排序算法的风险会更大一些,所以要提高sort_buffer_size。

\2. 尝试提高 sort_buffer_size

l 不管用哪种算法,提高这个参数都会提高效率,当然,要根据系统的能力去提高,因为这个参数是针对每个进程(connection)的 1M-8M之间调整。 MySQL5.7和8.0,InnoDB存储引擎默认值是1048576字节,1MB。

SHOW VARIABLES LIKE ‘%sort_buffer_size%’;

\3. 尝试提高 max_length_for_sort_data

l 提高这个参数, 会增加用改进算法的概率。

SHOW VARIABLES LIKE ‘%max_length_for_sort_data%’;

#5.7默认1024字节

#8.0默认4096字节

l 但是如果设的太高,数据总容量超出sort_buffer_size的概率就增大,明显症状是高的磁盘I/O活动和低的处理器使用率。如果需要返回的列的总长度大于max_length_for_sort_data,使用双路算法,否则使用单路算法。1024-8192字节之间调整

044 group by 分组和order by在索引使用上有什么区别?


group by 使用索引的原则几乎跟order by一致 ,唯一区别:

  • group by 先排序再分组,遵照索引建的最佳左前缀法则
  • group by没有过滤条件,也可以用上索引。Order By 必须有过滤条件才能使用上索引。


045 如果表中有字段为null,又被经常查询该不该给这个字段创建索引?


应该创建索引,使用的时候尽量使用is null判断。

  • IS NOT NULL 失效 和 IS NULL
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.name IS NULL;
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.name IS NOT NULL; --索引失效

**注意:**当数据库中的数据的索引列的NULL值达到比较高的比例的时候,即使在IS NOT NULL 的情况下 MySQL的查询优化器会选择使用索引,此时type的值是range(范围查询)

-- 将 id>20000 的数据的 name 值改为 NULL
UPDATE emp SET `name` = NULL WHERE `id` > 20000;
-- 执行查询分析,可以发现 IS NOT NULL 使用了索引
-- 具体多少条记录的值为NULL可以使索引在IS NOT NULL的情况下生效,由查询优化器的算法决定
EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.name IS NOT NULL


046 有字段为null索引是否会失效?


不一定会失效,每一条sql具体有没有使用索引 可以通过trace追踪一下

最好还是给上默认值

数字类型的给0,字符串给个空串“”,

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