이제 데이터베이스 시리즈가 업데이트되었으니 모든 개념이 대략적으로 이해되셨을 것 같습니다. 이번 주 댓글을 읽다가 매우 흥미로운 네티즌의 질문을 발견했습니다. 인덱스를 디자인하는 방법은 무엇입니까? 인덱스를 어떻게 디자인하나요? 보다 효율적으로 디자인하는 방법은 무엇입니까?
우리는 인덱스가 연결된 목록을 기반으로 한 트리형 트리 구조로, 현재 거의 모든 RDBMS 데이터베이스에 MySQL의 B+Tree와 같은 인덱스 기능이 구현되어 있다는 것을 알고 있습니다. 인덱스, MongoDB의 BTree 인덱스 등
비즈니스 개발 과정에서 인덱스 설계가 효율적인지 여부는 인터페이스에 해당하는 SQL의 실행 효율성을 결정합니다. 효율적인 인덱스는 인터페이스의 응답 시간을 줄이고 비용도 절감할 수 있는 것입니다. : 인덱스 디자인 -> 인터페이스 응답시간 단축 -> 서버 구성 단축 -> 비용 절감, 이는 결국 비용으로 반영됩니다. 사장님께서 비용을 가장 걱정하시기 때문입니다.
오늘은 MySQL의 인덱스와 인덱스 설계 방법에 대해 이야기하겠습니다. 인덱스를 사용해야만 하위 인터페이스의 RT를 개선하고 사용자 건강을 향상시킬 수 있습니다.
MySQL의 InnoDB 엔진은 B+Tree 구조를 사용하여 인덱스를 저장하므로 데이터 쿼리 중 디스크 IO 횟수를 최소화할 수 있습니다. 동시에 트리 높이가 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 일반적으로 트리의 높이는 3~4개의 레이어로 유지됩니다.
B+Tree는 루트, 브랜치, 리프의 세 부분으로 구성됩니다. 루트와 브랜치는 데이터를 저장하지 않고 포인터 주소만 저장합니다. 동시에 리프 노드는 이중 링크로 연결됩니다. list.구조는 다음과 같습니다.
위에서 볼 수 있듯이 각 리프 노드는 선행 포인터 p_prev, 데이터 데이터 및 후속 포인터 p_next의 세 부분으로 구성됩니다. B+트리의 오른쪽에 있는 키 값은 항상 왼쪽에 있는 키 값보다 큽니다. 동시에 루트에서 각 리프까지의 거리는 동일합니다. , 모든 리프 노드에 액세스하는 데 필요한 IO는 동일합니다. 즉, 인덱스 트리 높이 + 1 IO가 작동합니다.
MySQL의 인덱스는 디스크 공간을 차지하는 작은 테이블로 생각하면 됩니다. 인덱스를 생성하는 과정은 실제로 정렬된 데이터의 양이 많은 경우 인덱스 열에 따라 정렬하는 과정입니다. sort_buffer_size의 용량이 충분하지 않으면 임시 파일을 통한 정렬이 필요하며 가장 중요하게는 인덱스를 통해 정렬 작업(고유, 그룹화, 정렬 기준)을 피할 수 있습니다.
MySQL의 테이블은 IOT(Index Organization Table, Index Organization Table)이며, 데이터는 기본 키 ID(논리적으로 연속, 물리적으로 불연속) 순서로 저장되며, 기본 키 ID는 클러스터형입니다. index(클러스터형 인덱스)는 데이터의 전체 행을 저장합니다. 명시적인 기본 키가 지정되지 않은 경우 MySQL은 모든 열을 결합하여 row_id를 기본 키로 구성합니다. 예를 들어 users(id, user_id, user_name, 전화, 기본 키(id)), ID는 다음과 같습니다. 클러스터형 인덱스는 데이터 ID, user_id, user_name, 전화의 전체 행을 저장합니다.
보조 인덱스는 인덱스 열을 저장하는 것 외에도 user_name의 인덱스 idx_user_name(user_name)에 대한 기본 키 ID도 저장합니다. idx_user_name(user_name, id)을 사용하면 MySQL은 자동으로 보조 인덱스 끝에 기본 키 ID를 추가합니다. Oracle 데이터베이스에 익숙한 사람이라면 인덱스가 인덱스 열 외에도 row_id도 저장한다는 사실을 알고 있을 것입니다. 데이터는 객체 번호 + 데이터 파일 번호 + 데이터 블록 번호 + 데이터 행 번호의 네 부분으로 구성됩니다. 보조 인덱스를 생성할 때 기본 키 ID를 표시할 수도 있습니다.
-- 创建user_name列上的索引 mysql> create index idx_user_name on users(user_name); -- 显示添加主键id创建索引 mysql> create index idx_user_name_id on users(user_name,id); -- 对比两个索引的统计数据 mysql> select a.space as tbl_spaceid, a.table_id, a.name as table_name, row_format, space_type, b.index_id , b.name as index_name, n_fields, page_no, b.type as index_type from information_schema.INNODB_TABLES a left join information_schema.INNODB_INDEXES b on a.table_id =b.table_id where a.name = 'test/users'; +-------------+----------+------------+------------+------------+----------+------------------+----------+------ | tbl_spaceid | table_id | table_name | row_format | space_type | index_id | index_name | n_fields | page_no | index_type | +-------------+----------+------------+------------+------------+----------+------------------+----------+------ | 518 | 1586 | test/users | Dynamic | Single | 1254 | PRIMARY | 9 | 4 | 3 | | 518 | 1586 | test/users | Dynamic | Single | 4003 | idx_user_name | 2 | 5 | 0 | | 518 | 1586 | test/users | Dynamic | Single | 4004 | idx_user_name_id | 2 | 45 | 0 | mysql> select index_name, last_update, stat_name, stat_value, stat_description from mysql.innodb_index_stats where index_name in ('idx_user_name','idx_user_name_id'); +------------------+---------------------+--------------+------------+-----------------------------------+ | index_name | last_update | stat_name | stat_value | stat_description | +------------------+---------------------+--------------+------------+-----------------------------------+ | idx_user_name | 2021-01-02 17:14:48 | n_leaf_pages | 1358 | Number of leaf pages in the index | | idx_user_name | 2021-01-02 17:14:48 | size | 1572 | Number of pages in the index | | idx_user_name_id | 2021-01-02 17:14:48 | n_leaf_pages | 1358 | Number of leaf pages in the index | | idx_user_name_id | 2021-01-02 17:14:48 | size | 1572 | Number of pages in the index |
두 인덱스의 결과를 비교합니다. n_fields는 인덱스의 열 수를 나타내고, n_leaf_pages는 인덱스의 리프 페이지 수를 나타내며, size는 인덱스의 총 페이지 수를 나타냅니다. 보조 인덱스가 기본 키 ID를 포함한다는 것은 두 인덱스가 완전히 일관성이 있음을 보여줍니다.
| Index_name | n_fields | n_leaf_pages | size |
|---|---|---|---|
| idx_user_name | 2 | 1358 | 15 2 |
| idx_user_name_id | 2 | 1358 | 1572 |
上面证明了辅助索引包含主键id，如果通过辅助索引列去过滤数据有可能需要回表，举个例子：业务需要通过用户名user_name去查询用户表users的信息，业务接口对应的SQL：
select user_id, user_name, phone from users where user_name = 'Laaa';
我们知道，对于索引idx_user_name而言，其实就是一个小表idx_user_name(user_name, id)，如果只查询索引中的列，只需要扫描索引就能获取到所需数据，是不需要回表的，如下SQL语句：
SQL 1: select id, user_name from users where user_name = 'Laaa';
SQL 2: select id from users where user_name = 'Laaa';
mysql> explain select id, name from users where name = 'Laaa'; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+------- | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+------- | 1 | SIMPLE | users | NULL | ref | idx_user_name | idx_user_name | 82 | const | 1 | 100.00 | Using index | mysql> explain select id from users where name = 'Laaa'; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+------- | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+------- | 1 | SIMPLE | users | NULL | ref | idx_user_name | idx_user_name | 82 | const | 1 | 100.00 | Using index |
SQL 1和SQL 2的执行计划中的Extra=Using index 表示使用覆盖索引扫描，不需要回表，再来看上面的业务SQL：
select user_id, user_name, phone from users where user_name = 'Laaa';
可以看到select后面的user_id，phone列不在索引idx_user_name中，就需要通过主键id进行回表查找，MySQL内部分如下两个阶段处理：
Section 1： select **id** from users where user_name = 'Laaa' //id = 100101
Section 2: select user_id, user_name, phone from users where id = 100101;
将Section 2的操作称为回表，即通过辅助索引中的主键id去原表中查找数据。
MySQL的索引时B+tree结构，即使表里有上亿条数据，索引的高度都不会很高，通常维持在3-4层左右，我来计算下索引idx_name的高度，从上面知道索引信息：index_id = 4003， page_no = 5，它的偏移量offset就是page_no x innodo_page_size + 64 = 81984，通过hexdump进行查看
$hexdump -s 81984 -n 10 /usr/local/var/mysql/test/users.ibd 0014040 00 02 00 00 00 00 00 00 0f a3 001404a
其中索引的PAGE_LEVEL为00，即idx_user_name索引高度为1，0f a3 代表索引编号，转换为十进制是4003，正是index_id。
全表扫描
从左到右依次扫描整个B+Tree获取数据，扫描整个表数据，IO开销大，速度慢，锁等严重，影响MySQL的并发。
对于OLAP的业务场景，需要扫描返回大量数据，这时候全表扫描的顺序IO效率更高。
索引扫描
通常来讲索引比表小，扫描的数据量小，消耗的IO少，执行速度块，几乎没有锁等，能够提高MySQL的并发。
对于OLTP系统，希望所有的SQL都能命中合适的索引总是美好的。
主要区别就是扫描数据量大小以及IO的操作，全表扫描是顺序IO，索引扫描是随机IO，MySQL对此做了优化，增加了change buffer特性来提高IO性能。
分页查询优化
业务要根据时间范围查询交易记录，接口原始的SQL如下：
select * from trade_info where status = 0 and create_time >= '2020-10-01 00:00:00' and create_time <= '2020-10-07 23:59:59' order by id desc limit 102120, 20;
表trade_info上有索引idx_status_create_time(status,create_time)，通过上面分析知道，等价于索引**（status,create_time,id)**，对于典型的分页limit m, n来说，越往后翻页越慢，也就是m越大会越慢，因为要定位m位置需要扫描的数据越来越多，导致IO开销比较大，这里可以利用辅助索引的覆盖扫描来进行优化，先获取id，这一步就是索引覆盖扫描，不需要回表，然后通过id跟原表trade_info进行关联，改写后的SQL如下：
select * from trade_info a , (select id from trade_info where status = 0 and create_time >= '2020-10-01 00:00:00' and create_time <= '2020-10-07 23:59:59' order by id desc limit 102120, 20) as b //这一步走的是索引覆盖扫描，不需要回表 where a.id = b.id;
很多同学只知道这样写效率高，但是未必知道为什么要这样改写，理解索引特性对编写高质量的SQL尤为重要。
分而治之总是不错的
营销系统有一批过期的优惠卷要失效，核心SQL如下：
-- 需要更新的数据量500w update coupons set status = 1 where status =0 and create_time >= '2020-10-01 00:00:00' and create_time <= '2020-10-07 23:59:59';
在Oracle里更新500w数据是很快，因为可以利用多个cpu core去执行，但是MySQL就需要注意了，一个SQL只能使用一个cpu core去处理，如果SQL很复杂或执行很慢，就会阻塞后面的SQL请求，造成活动连接数暴增，MySQL CPU 100%，相应的接口Timeout，同时对于主从复制架构，而且做了业务读写分离，更新500w数据需要5分钟，Master上执行了5分钟，binlog传到了slave也需要执行5分钟，那就是Slave延迟5分钟，在这期间会造成业务脏数据，比如重复下单等。
优化思路：先获取where条件中的最小id和最大id，然后分批次去更新，每个批次1000条，这样既能快速完成更新，又能保证主从复制不会出现延迟。
优化如下：
mysql> explain select min(id) min_id, max(id) max_id from coupons where status =0 and create_time >= '2020-10-01 00:00:00' and create_time <= '2020-10-07 23:59:59'; +----+-------------+-------+------------+-------+------------------------+------------------------+---------+--- | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+------------------------+------------------------+---------+--- | 1 | SIMPLE | users | NULL | range | idx_status_create_time | idx_status_create_time | 6 | NULL | 180300 | 100.00 | Using where; Using index |
Extra=Using where; Using index使用了索引idx_status_create_time，同时需要的数据都在索引中能找到，所以不需要回表查询数据。
current_id = min_id; for current_id < max_id do update coupons set status = 1 where id >=current_id and id <= current_id + 1000; //通过主键id更新1000条很快 commit; current_id += 1000; done
这两个案例告诉我们，要充分利用辅助索引包含主键id的特性，先通过索引获取主键id走覆盖索引扫描，不需要回表，然后再通过id去关联操作是高效的，同时根据MySQL的特性使用分而治之的思想既能高效完成操作，又能避免主从复制延迟产生的业务数据混乱。
熟悉了索引的特性之后，就可以在业务开发过程中设计高质量的索引，降低接口的响应时间。
对于使用REDUNDANT或者COMPACT格式的InnoDB表，索引键前缀长度限制为767字节。如果TEXT或VARCHAR列的列前缀索引超过191个字符，则可能会达到此限制，假定为utf8mb4字符集，每个字符最多4个字节。
可以通过设置参数innodb_large_prefix来开启或禁用索引前缀长度的限制，即是设置为OFF，索引虽然可以创建成功，也会有一个警告，主要是因为index size会很大，效率大量的IO的操作，即使MySQL优化器命中了该索引，效率也不会很高。
-- 设置innodb_large_prefix=OFF禁用索引前缀限制，虽然可以创建成功，但是有警告。 mysql> create index idx_nickname on users(nickname); // `nickname` varchar(255) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 1 mysql> show warnings; +---------+------+---------------------------------------------------------+ | Level | Code | Message | +---------+------+---------------------------------------------------------+ | Warning | 1071 | Specified key was too long; max key length is 767 bytes |
业务发展初期，为了快速实现功能，对一些数据表字段的长度定义都比较宽松，比如用户表users的昵称nickname定义为varchar(128)，而且有业务接口需要通过nickname查询，系统运行了一段时间之后，查询users表最大的nickname长度为30，这个时候就可以创建前缀索引来减小索引的长度提升性能。
-- `nickname` varchar(128) DEFAULT NULL定义的执行计划 mysql> explain select * from users where nickname = 'Laaa'; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------------+---------+-------+------+-------- | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------------+---------+-------+------+-------- | 1 | SIMPLE | users | NULL | ref | idx_nickname | idx_nickname | 515 | const | 1 | 100.00 | NULL |
key_len=515，由于表和列都是utf8mb4字符集，每个字符占4个字节，变长数据类型+2Bytes，允许NULL额外+1Bytes，即128 x 4 + 2 + 1 = 515Bytes。创建前缀索引，前缀长度也可以不是当前表的数据列最大值，应该是区分度最高的那部分长度，一般能达到90%以上即可，例如email字段存储都是类似这样的值xxxx@yyy.com，前缀索引的最大长度可以是xxxx这部分的最大长度即可。
-- 创建前缀索引，前缀长度为30 mysql> create index idx_nickname_part on users(nickname(30)); -- 查看执行计划 mysql> explain select * from users where nickname = 'Laaa'; +----+-------------+-------+------------+------+--------------------------------+-------------------+---------+- | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+--------------------------------+-------------------+---------+- | 1 | SIMPLE | users | NULL | ref | idx_nickname_part,idx_nickname | idx_nickname_part | 123 | const | 1 | 100.00 | Using where |
可以看到优化器选择了前缀索引，索引长度为123，即30 x 4 + 2 + 1 = 123 Bytes，大小不到原来的四分之。
前缀索引虽然可以减小索引的大小，但是不能消除排序。
mysql> explain select gender,count(*) from users where nickname like 'User100%' group by nickname limit 10; +----+-------------+-------+------------+-------+--------------------------------+--------------+---------+----- | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+--------------------------------+--------------+---------+----- | 1 | SIMPLE | users | NULL | range | idx_nickname_part,idx_nickname | idx_nickname | 515 | NULL | 899 | 100.00 | Using index condition | --可以看到Extra= Using index condition表示使用了索引，但是需要回表查询数据，没有发生排序操作。 mysql> explain select gender,count(*) from users where nickname like 'User100%' group by nickname limit 10; +----+-------------+-------+------------+-------+-------------------+-------------------+---------+------+------ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+-------------------+-------------------+---------+------+------ | 1 | SIMPLE | users | NULL | range | idx_nickname_part | idx_nickname_part | 123 | NULL | 899 | 100.00 | Using where; Using temporary | --可以看到Extra= Using where; Using temporaryn表示在使用了索引的情况下，需要回表去查询所需的数据，同时发生了排序操作。
在单列索引不能很好的过滤数据的时候，可以结合where条件中其他字段来创建复合索引，更好的去过滤数据，减少IO的扫描次数，举个例子：业务需要按照时间段来查询交易记录，有如下的SQL：
select * from trade_info where status = 1 and create_time >= '2020-10-01 00:00:00' and create_time <= '2020-10-07 23:59:59';
开发同学根据以往复合索引的设计的经验：唯一值多选择性好的列作为复合索引的前导列，所以创建复合索idx_create_time_status是高效的，因为create_time是一秒一个值，唯一值很多，选择性很好，而status只有离散的6个值，所以认为这样创建是没问题的，但是这个经验只适合于等值条件过滤，不适合有范围条件过滤的情况，例如idx_user_id_status(user_id，status)这个是没问题的，但是对于包含有create_time范围的复合索引来说，就不适应了，我们来看下这两种不同索引顺序的差异，即idx_status_create_time和idx_create_time_status。
-- 分别创建两种不同的复合索引 mysql> create index idx_status_create_time on trade_info(status, create_time); mysql> create index idx_create_time_status on trade_info(create_time,status); -- 查看SQL的执行计划 mysql> explain select * from users where status = 1 and create_time >='2021-10-01 00:00:00' and create_time <= '2021-10-07 23:59:59'; +----+-------------+-------+------------+-------+-----------------------------------------------+--------------- | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+-----------------------------------------------+--------------- | 1 | SIMPLE | trade_info | NULL | range | idx_status_create_time,idx_create_time_status | idx_status_create_time | 6 | NULL | 98518 | 100.00 | Using index condition |
从执行计划可以看到，两种不同顺序的复合索引都存在的情况，MySQL优化器选择的是idx_status_create_time索引，那为什么不选择idx_create_time_status，我们通过optimizer_trace来跟踪优化器的选择。
-- 开启optimizer_trace跟踪 mysql> set session optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on; -- 执行SQL语句 mysql> select * from trade_info where status = 1 and create_time >='2021-10-01 00:00:00' and create_time <= '2021-10-07 23:59:59'; -- 查看跟踪结果 mysql>SELECT trace FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE\G;
对比下两个索引的统计数据，如下所示：
| 复合索引 | Type | Rows | 参与过滤索引列 | Chosen | Cause |
|---|---|---|---|---|---|
| idx_status_create_time | Index Range Scan | 98518 | status AND create_time | True | Cost低 |
| idx_create_time_status | Index Range Scan | 98518 | create_time | False | Cost高 |
MySQL优化器是基于Cost的，COST主要包括IO_COST和CPU_COST，MySQL的CBO（Cost-Based Optimizer基于成本的优化器）总是选择Cost最小的作为最终的执行计划去执行，从上面的分析，CBO选择的是复合索引idx_status_create_time，因为该索引中的status和create_time都能参与了数据过滤，成本较低；而idx_create_time_status只有create_time参数数据过滤，status被忽略了，其实CBO将其简化为单列索引idx_create_time，选择性没有复合索引idx_status_create_time好。
复合索引设计原则
将范围查询的列放在复合索引的最后面，例如idx_status_create_time。
列过滤的频繁越高，选择性越好，应该作为复合索引的前导列，适用于等值查找，例如idx_user_id_status。
这两个原则不是矛盾的，而是相辅相成的。
一般情况下，如果表users有复合索引idx_status_create_time，我们都知道，单独用create_time去查询，MySQL优化器是不走索引，所以还需要再创建一个单列索引idx_create_time。用过Oracle的同学都知道，是可以走索引跳跃扫描（Index Skip Scan），在MySQL 8.0也实现Oracle类似的索引跳跃扫描，在优化器选项也可以看到skip_scan=on。
| optimizer_switch |use_invisible_indexes=off,skip_scan=on,hash_join=on |
适合复合索引前导列唯一值少，后导列唯一值多的情况，如果前导列唯一值变多了，则MySQL CBO不会选择索引跳跃扫描，取决于索引列的数据分表情况。
mysql> explain select id, user_id，status, phone from users where create_time >='2021-01-02 23:01:00' and create_time <= '2021-01-03 23:01:00'; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+---- | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+---- | 1 | SIMPLE | users | NULL | range | idx_status_create_time | idx_status_create_time | NULL | NULL | 15636 | 11.11 | Using where; Using index for skip scan|
也可以通过optimizer_switch='skip_scan=off’来关闭索引跳跃扫描特性。
本位为大家介绍了MySQL中的索引，包括聚集索引和辅助索引，辅助索引包含了主键id用于回表操作，同时利用覆盖索引扫描可以更好的优化SQL。
同时也介绍了如何更好做MySQL索引设计，包括前缀索引，复合索引的顺序问题以及MySQL 8.0推出的索引跳跃扫描，我们都知道，索引可以加快数据的检索，减少IO开销，会占用磁盘空间，是一种用空间换时间的优化手段，同时更新操作会导致索引频繁的合并分裂，影响索引性能，在实际的业务开发中，如何根据业务场景去设计合适的索引是非常重要的，今天就聊这么多，希望对大家有所帮助。
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