深入浅出索引

在下面这个表T中,如果我们执行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?

mysql> create table T ( id int primary key, k int not null default 0, name varchar(16) default ‘‘, index (k)) engine=InnoDB;
mysql>insert into T values(100,1,‘aa‘),(200,2,‘bb‘),(300,3,‘cc‘),(500,5,‘ee‘),(600,6,‘ff‘),(700,7,‘gg‘);

下图为InnoDB的索引组织结构

现在,我们一起来看看这条SQL查询语句的执行流程:

  • 在k索引树上找到k=3的索引记录,取得ID=300;
  • 再到主键索引树查到ID=300对应的记录R3;
  • 在k索引树下到下一个值k=5,取得ID=500;
  • 再回到主键索引树查到ID=500对应的R4;
  • 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,我们称之为回表。可以看到,这个查询过程读了k索引树的3条记录,回表2次,在这个例子中,由于查询结果所需的数据只在主键索引上有,所以不得不回表。那么,有没有可能通过索引优化,避免回表过程呢?

覆盖索引

如果执行语句是select ID from T where k between 3 and 5,这时只需要ID的值,而ID的值已经在k索引树上了,因此可直接提供查询结果,不需要回表。也就是说,这个查询里,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。需要注意的是,在引擎内部使用覆盖索引在索引k上实际读了3个记录,但对于MySQL的server层来说,它就找引擎拿了两条记录,因此MySQL认为扫描行数是2。

下面讨论一个问题:在一个市民信息表上,是否有必要将身份证号和名字建立联合索引?

CREATE TABLE `tuser` (
  `id` int(www.moyouylzcdl.cn) NOT NULL,
  `id_card` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `name` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `age` int(www.yuanyyleezc.cn) DEFAULT www.uedylezc.cn NULL,
  `ismale` tinyint(1) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `id_card` (`id_card`),
  KEY `name_age` (`name`,www.xinyiylzc.cn`age`)
) ENGINE=InnoDB

我们知道,身份证号是市民的唯一标示,也就是说,如果有根据身份证号查询市民的需求,我们只需要要身份证号上建立索引就够了,而再建立一个(身份证号、姓名)的联合索引,是不是浪费空间?

如果现在有一个高频需求,要根据身份证号查他的姓名,这个联全索引就有意义了。它可以在这个高频请求上用到覆盖索引,不再需要回表查整行记录,减少语句的执行时间。

当然,索引字段的维护总是有代价的。在建立冗余索引来支持覆盖索引时就需要权衡考虑了。

最左前缀原则

B+树这种索引结构,可以利用索引的“最左前缀”,来定位记录。为了直观地说明这个概念,我们用(name,age)这个联合索引来分析,下图为(name,age)的索引示意图:

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ID=4,然后向后遍历得到所有需要的结果。如果你要查的是所有名字第一个字是“张”的人,你的SQL语句的条件是“where name like ‘张%‘”,这时你也能够用上这个索引,查找到第一个符合条件的记录是ID3,然后向后遍历,直到不满足条件为止。

可以看到,不只是索引的全部定义,只要满足最左前缀,就可以利用索引来加速检索。这个最左前缀可以是联合索引最左的N个字段,也可以是字符串索引的最左M个字符。

在建立联合索引时,如何安排索引字段的顺序

这里我们评估标准是: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。因些,第一原则是,如果通过调整顺序可以少维护一个索引,那么这个顺序往往是需要优先考虑采用的。

索引下推

我们还是以市名表的联合索引(name,age)为例。如果现丰有一个需求:检萦出表中名字每个字是张,而且年龄是10的所有人,那么SQL应该这第写:

select * from tuser where name like ‘张%‘ and age=10

你知道前缀索引的规则,所以这个语句在搜索树的时候,只能用"张"找到第一个满足条件的记录ID3。当然还是不错的,总比全表扫描好。然后就是判断其它条件是否满足。在MySQL5.6之前,只能从ID3开始一个个回表。到主键索引上找出数据行,再对字段值。而MySQL5.6引入的索引下推优化,可以在索引遍历过程中。对索引中包含的字段先做判断,直接过虑掉不满足条件的记录,减少回表次数。以下是这两个过程的执行流程图:

图3.无索引下推执行流程

图4.索引下推执行流程

其中每一个虚线箭头表示回表一次。

在图3中,在(name,age)索引里面特意去掉了age的值,这个过程InnoDB并不会去看age的值,只是按顺序把”name第一个字是‘张’“的记录一条条取出来回表。因此需要回表4次。

原文地址:https://www.cnblogs.com/laobeipai/p/12004098.html

时间: 2024-11-01 16:57:20

深入浅出索引的相关文章

04 | 深入浅出索引(上) 学习记录

<MySQL实战45讲>04 | 深入浅出索引(上) 学习记录http://naotu.baidu.com/file/aa628e8feed77cf59b7a9e1e2c3f2c9e?token=bba3e87a29addf16 原文地址:https://www.cnblogs.com/jtfr/p/11257712.html

05 | 深入浅出索引(下) 学习记录

<MySQL实战45讲>05 | 深入浅出索引(下) 学习记录http://naotu.baidu.com/file/728c93bc6bbf5f51526451994de9306c?token=ef3290c5cdc90436 原文地址:https://www.cnblogs.com/jtfr/p/11257713.html

深入浅出索引(上)

南宁SEO:简单来说,索引的出现就是为了提高数据查询效率,就像书的目录一样. 索引的常见模型 索引实现的方式有很多种,所以这里就引入了索引模型的概念,可以用于提高读写效率的数据结构很多,比较常见的数据结果有以下三种:哈希表.有序数组和搜索树. 哈希表是一种以键值存储数据的结构,我们只要输入待查找的值即key,就可以找到对应的值即Value.哈希的思路很简单,把值放到一个数据里,用一个哈希函数把Key换算成一个确定的位置,然后把value放在数组的这个位置上.不可避免的,多个key通过哈希函数的换

04 | 深入浅出索引(上)

1.索引的作用:提高数据查询效率 2.常见索引模型:哈希表.有序数组.搜索树 3.哈希表:键 - 值(key - value). 4.哈希思路:把值放在数组里,用一个哈希函数把key换算成一个确定的位置,然后把value放在数组的这个位置 5.哈希冲突的处理办法:链表 6.哈希表适用场景:只有等值查询的场景 7.有序数组:按顺序存储.查询用二分法就可以快速查询,时间复杂度是:O(log(N)) 8.有序数组查询效率高,更新效率低 9.有序数组的适用场景:静态存储引擎. 10.二叉搜索树:每个节点

05 | 深入浅出索引(下)

回表:回到主键索引树搜索的过程,称为回表 覆盖索引:某索引已经覆盖了查询需求,称为覆盖索引,例如:select ID from T where k between 3 and 5 在引擎内部使用覆盖索引在索引K上其实读了三个记录,R3~R5(对应的索引k上的记录项),但对于MySQL的Server层来说,它就是找引擎拿到了两条记录,因此MySQL认为扫描行数是2 最左前缀原则:B+Tree这种索引结构,可以利用索引的"最左前缀"来定位记录 只要满足最左前缀,就可以利用索引来加速检索.

09 | 普通索引和唯一索引,应该怎么选择?

今天的正文开始前,我要特意感谢一下评论区几位留下高质量留言的同学. 用户名是 @某.人 的同学,对文章的知识点做了梳理,然后提了关于事务可见性的问题,就是先启动但是后提交的事务,对数据可见性的影响.@夏日雨同学也提到了这个问题,我在置顶评论中回复了,今天的文章末尾也会再展开说明.@Justin和@倪大人两位同学提了两个好问题. 对于能够引发更深一步思考的问题,我会在回复的内容中写上“好问题”三个字,方便你搜索,你也可以去看看他们的留言. 非常感谢大家很细致地看文章,并且留下了那么多和很高质量的留

16 | “order by”是怎么工作的?

在你开发应用的时候,一定会经常碰到需要根据指定的字段排序来显示结果的需求.还是以我们前面举例用过的市民表为例,假设你要查询城市是"杭州"的所有人名字,并且按照姓名排序返回前1000个人的姓名.年龄. 假设这个表的部分定义是这样的: CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) NOT NULL, `city` varchar(16) NOT NULL, `name` varchar(16) NOT NULL, `age` int(11) NOT NULL, `addr

索引深入浅出:非聚集索引的B树结构在聚集表

一个表只能有一个聚集索引,数据行以此聚集索引的顺序进行存储,一个表却能有多个非聚集索引.我们已经讨论了聚集索引的结构,这篇我们会看下非聚集索引结构. 非聚集索引的逻辑呈现 简单来说,非聚集索引是表的子集.当我们定义了一个非聚集索引时,SQL Server把整套非聚集索引键存在不同的页里.我们来看下一个包含BusinessEntityID(PK),PersonType,FirstName,LastName这4列的表,这个表上有一个非聚集索引定义.主体表按BusinessEntityID列(聚集索引

索引深入浅出:非聚集索引的B树结构在堆表

在“索引深入浅出:非聚集索引的B树结构在聚集表”里,我们讨论了在聚集表上的非聚集索引,这篇文章我们讨论下在堆表上的非聚集索引. 非聚集索引可以在聚集表或堆表上创建.当我们在聚集表上创建非聚集索引时,聚集索引键担当为行指针.在堆表里,文件号,页号和槽号(file id , page number and slot number)的组合在非聚集索引里担当为行指针. 我们来看下手头的一个例子.我们创建salesorderdetail表的副本,并在上面的productid和salesorderid 列创