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MySQL索引的工作原理

MySQL winrains 来源:天堂同志 5个月前 (04-23) 45次浏览

索引是一种加快查询的数据结构,在 MySQL 中,索引的数据结构选择的是 B+Tree,至于 B+Tree 是什么以及为什么 MySQL 为什么选择 B+Tree 来作为索引,可以去查看公众号的前三篇文章。

首先需要说明的是,本文的所有讨论均是基于 InnoDB 存储引擎为前提。

示例表

为了方便说明,我们先创建一个示例表。建表语句如下

CREATE TABLE user (
  `id` BIGINT ( 11 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` VARCHAR ( 64 ) COMMENT '姓名',
  `age` INT ( 4 ) COMMENT '年龄',
  PRIMARY KEY ( `id` ),
  INDEX ( NAME )
) ENGINE = INNODB COMMENT '用户表';

INSERT INTO `user` ( `name`, `age` ) VALUES ( 'AA', 30 ),( 'BB', 33 ),( 'CC', 31 ),( 'DD', 30 ),( 'EE', 29 )

在上面的 SQL 语句中,创建了一张 user 表,表中有三个字段,id 是主键,name 和 age 分别表示用户的姓名和年龄,同时还为字段 name 创建了一个普通索引。为了方便后面描述,因此还向表中插入了 5 条数据,由于主键 id 是自增的,所以这五行数据的 id 值分为是 1~5。

主键索引

主键索引又称之为聚簇索引(cluster index),它的特点是叶子结点中会存放当前主键所对应行的数据。什么意思呢?拿上面的例子来说明,在表 user 中,id 为主键索引,所以会有一棵 id 的索引树,在该索引树的叶子结点中,不仅存放了主键 id 的值,还存放了 name 和 value 的值。例如:在 id=1 这一行的数据中,name 和 age 的值为 AA 和 30,那么在索引树中,在 id=1 的结点处,存放的是(1,”AA”,30)这三个值。id 索引树的示意图如下。

图1

下面看看这一条 SQL 语句的执行流程:

select * from user where id = 1;

该语句在 where 条件中加了 id=1 这个过滤条件,因此会使用到主键 id 的索引树。

  1. 选择使用 id 主键索引树;
  2. 找到 id 索引树的第一层结点(关键字 3、7 所在的结点),由于 where 条件中 id=1,1 小于 3,所以进入到关键字 3 的左子树中查找;
  3. 进入到 id 索引树的第二层结点,第二层结点是叶子结点,叶子结点中存放了表的数据,并且存在 id=1 的关键字,所以将 R1 返回。(R1 表示的是 id=1 这一行的数据)。

回表

普通索引又称之为非聚簇索引,也叫做二级索引,它的特点是叶子结点中也会存放数据,与主键索引不同的是,普通索引中存放的数据只有主键的值,而非整行记录的数据。例如上面的示例表中,name 就是一个普通索引,它的索引树中,在叶子结点中存放的数据是主键 id 的值,示意图如下:

图2

下面看看这一条 SQL 语句的执行流程:

select * from user where name = 'BB';

该语句在 where 条件中加了 name=’BB’这个过滤条件,由于我们在建表时为 name 字段创建了索引,因此会使用到 name 这棵索引树。另外,由于我们使用的是 select * ,也就是查询表中的所有字段的值,但是 name 索引树中只存有主键 id 的值,无法满足要查询所有字段的需求,而所有字段的数据都是存放在主键 id 索引树上的,因此在 name 索引树上查到主键 id 的值后,还需要根据查到的 id 值,再去主键索引树上查找这一行记录中其他字段的值,这个过程我们称之为回表。(从普通索引树回到主键索引树搜索的过程就叫做回表)。 所以上面的 SQL 语句的执行流程如下:

  1. 选择使用 name 索引树;
  2. 找到索引树的第一层结点,由于 where 条件中’BB’的值小于第一层结点中关键字’CC’的值,索引进入到关键字’CC’的左子树中查找;
  3. 进入到第二层的叶子结点,找到关键字’BB’,由于叶子结点中存放了主键 id 的数据,所以返回’BB’中主键 id 的值 2;
  4. 根据主键 id=2,再去主键 id 的索引树中查找,找到 id=2 所对应的数据 R2;
  5. 在 name 索引树中继续向后查找,找到’BB’的下一个关键字’CC’,发现’CC’不等于 where 条件中的’BB’,所以结束查找。

覆盖索引

对于上面的第二个例子,由于 name=’BB’的只有一条记录,因此只回了一次表,那如果有多条记录同时满足 name=’BB’这个条件,那就得进行多次回表操作了。显然,回表次数越多,SQL 执行的越慢,那有什么办法能避免回表呢?答案就是覆盖索引。

覆盖索引究竟是个什么东西呢?在上面的第二个示例中,我们使用了 select * 来查询所有字段,那如果我们并不需要所有的字段呢,只需要 id 字段呢?例如 select id from user where name = ‘BB’; 由于在 name 索引树的叶子结点中已经存有了主键 id 的值,所以 name 索引树能直接满足我们的查询要求,因此此时是不要回表操作,这种情况我们称之为覆盖索引。

覆盖索引能够显著的提升查询性能,因为它能明显减少大量的回表操作。覆盖索引是非常常用的一种 SQL 优化手段,使用起来也十分简单。我们在开发过程中,通常建议不要使用 select * 来查询数据,一方面是因为在数据量大时,select * 可能会返回好多无用字段,浪费网络资源;另一方面也是出于尽量使用覆盖索引的考虑。

联合索引与最左匹配原则

假如我们现在有个需求是要查询 user 表中,name=’BB’的人的 name 和 age,我们的 SQL 需要这样写:

select name,age from user where name = 'BB';

显然,此时也会使用到 name 索引树,又因为 name 索引树中并没有存放 age 字段的信息,因此需要进行回表,回到主键 id 的索引树中取 age 字段的值。那么有什么方法能优化一下呢?让这次查询不需要进行回表。肯定有啊!使用覆盖索引啊。怎么用呢?

我们在创建 name 索引的时候,实际上创建的是单列索引(只选用了 name 这一列),而在 MySQL 中,我们是可以在创建索引时,选择多个列进行索引创建,这一类索引我们称之为联合索引。例如:我们现在为 name 字段和 age 字段创建一个联合索引,执行语句如下:

# 为了不影响测试,我们先将之前的name字段的索引删除
alter table user drop index `name`;
# 创建name、age的联合索引
alter table user add index(`name`,`age`);

这个时候,这个联合索引的索引树上,每个结点上存放的不仅仅只有 name 字段的值了,还有 age 字段的值,示意图如下:

图3

那么这个时候,当我们 select name,age from user where name = ‘BB’ 时,由于需要的 name 字段和 age 字段在这棵联合索引树上已经存在了,所以这次查询不需要回表。

在使用联合索引时,索引的每一列只能做等值判断,因为 MySQL 会使用最左匹配原则进行匹配,也就是从索引最左边的列开始连续匹配,在碰到范围查找时会停止匹配,如遇到 like、>、<、between 等范围查找。可以结合下面三个示例来理解一下。

select name,age from user where name = 'BB' and age = 33; # 在使用联合索引时,会依次匹配name列和age列。 
select name,age from user where name = 'B%' and age = 33; # 在使用联合索引时,当匹配到name这一列的时候,由于name使用了like范围查找,因此后面不会再匹配age这一列了。 
select name,age from user where age = 33; # 在使用联合索引时,由于联合索引的最左列为name列,而我们在where条件中匹配的是age列,因此不满足最左匹配原则,所以该条SQL会进行该联合索引的全表扫描。

为什么 MySQL 要遵循最左匹配原则呢?这是因为 B+Tree 中,所有节点上的数据是有序的,当我们创建联合索引时,首先保证的是所有数据的第一列是有序的,然后再保证第二列、第三列以及后面的列有序。以上面的 user 表中的联合索引为例,在该索引树中,name 这一列在所有数据上是有序的,但是 age 这一列,却不是有序的,只有对于 name 相同的情况的下,age 才有序。当我们在查找数据时,如果碰到范围查找的时候,由于后面的列没法保证是有序的,所以不能再继续进行等值匹配,只能对后面的列进行全表扫描。

总结

本文主要讲了一条查询 SQL 语句是如何通过索引来查询数据的,以及什么是回表。在使用索引时,为了提升查询性能,可以通过创建合理的索引,使用覆盖索引来减少回表操作,从而达到提升查询性能的目的。最后,在联合索引的使用中,由于最左匹配原则,需要注意索引列的顺序,在创建联合索引时,需要考虑好如何安排索引内字段的顺序,以满足更多的查询场景,避免创建多个索引。

参考资料

  • 《高性能 MySQL》
  • 极客时间林晓斌《MySQL 实战 45 讲》

作者:天堂同志

来源:https://juejin.im/post/5e9ec3b76fb9a03c7c4c361f


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