MySQL学习（七）：Innodb存储引擎索引的实现原理

概述

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在数据库当中，索引就跟树的目录一样用来加快数据的查找速度，对于一个SQL查询操作，根据索引快速过滤掉不符合要求的数据并定位到符合要求的数据，从而不需要扫描整个表来获取所需的数据。
在innodb存储引擎中，主要是基于B+树来实现索引，在非叶子节点存放索引关键字，在叶子节点存放数据记录或者主键索引（或者说是聚簇索引）中的主键值，所有的数据记录都在同一层，叶子节点，即数据记录直接之间通过指针相连，构成一个双向链表，从而可以方便地遍历到所有的或者某一范围的数据记录。
B树，B+树

B树和B+树都是多路平衡搜索树，通过在每个节点存放更多的关键字和通过旋转、分裂操作来保持树的平衡来降低树的高度，从而减少数据检索的磁盘访问量。
B+树相对于B树的一个主要的不同点是B+的叶子节点通过指针前后相连，具体为通过双向链表来前后相连，所以非常适合执行范围查找。具体可以参考：
数据结构-树（三）：多路搜索树B树、B+树
innodb存储引擎的聚簇和非聚簇索引都是基于B+树实现的。
主键索引

innodb存储引擎使用主键索引作为表的聚簇索引，聚簇索引的特点是非叶子节点存放主键作为查找关键字，叶子节点存放实际的数据记录本身（也称为数据页），从左到右以关键字的顺序，存放数据记录，故聚簇索引其实就是数据存放的方式，所以每个表只能存在一个聚簇索引，innodb存储引擎的数据表也称为索引组织表。结构如下：（图片引自《MySQLmysql技术内幕：Innodb存储引擎》）

在查询当中，如果是通过主键来查找数据，即使用explain分析SQL的key显示PRIMARY时，查找效率是最高的，因为叶子节点存放的就是数据记录本身，所有可以直接返回，而不需要像非聚簇索引一样需要通过额外回表查询（在主键索引中）获取数据记录。
其次是对于ORDER BY排序操作，不管是正序ASC还是逆序DESC，如果ORDER BY的列是主键，则由于主键索引对应的B+树本身是有序的， 故存储引擎返回的数据就是已经根据主键有序的，不需要在MySQL服务器层再进行排序，提高了性能，如果通过explain分析SQL时，extra显示Using filesort，则说明需要在MySQL服务器层进行排序，此时可能需要使用临时表或者外部文件排序，这种情况一般需要想办法优化。
对于基于主键的范围查找，由于聚簇索引的叶子节点已经根据主键的顺序，使用双向链表进行了相连，故可以快速找到某一范围的数据记录。
辅助索引

辅助索引也称为二级索引，是一种非聚簇索引，一般是为了提高某些查询的效率而设计的，即使用该索引列查询时，通过辅助索引来避免全表扫描。由于辅助索引不是聚簇索引，每个表可以存在多个辅助索引，结构如下：

辅助索引的非叶子节存放索引列的关键字，叶子节点存放对应聚簇索引（或者说是主键索引）的主键值。即通过辅助索引定位到需要的数据后，如果不能通过索引覆盖所需列，即通过该辅助索引列来获取该次查询所需的所有数据列，则需要通过该对应聚簇索引的主键值定位到在聚簇索引中的主键，然后再通过该主键值在聚簇索引中找到对应的叶子页，从而获取到对应的数据记录，所以整个过程涉及到先在辅助索引中查找，再在聚簇索引（即主键索引）中查找（回表查询）两个过程。
举个例子：
辅助索引对应的B+树的高度为3，则需要3次磁盘IO来定位到叶子节点，其中叶子节点包含对应聚簇索引的某个主键值；
然后通过叶子节点的对应聚簇索引的主键值，在聚簇索引中找到对应的数据记录，即如果聚簇索引对应的B+树高度也是3，则也需要3次磁盘IO来定位到聚簇索引的叶子页，从而在该叶子页中获取实际的数据记录。
以上过程总共需要进行6次磁盘IO。故如果需要回表查询的数据行较多，则所需的磁盘IO将会成倍增加，查询性能会下降。所以需要在过滤程度高，即重复数据少的列来建立辅助索引。
Cardinality：索引列的数据重复度

由以上分析可知，通过辅助索引进行查询时，如果需要回表查询并且查询的数据行较多时，需要大量的磁盘IO来获取数据，故这种索引不但没有提供查询性能，反而会降低查询性能，并且MySQL优化器在需要返回较多数据行时，也会放弃使用该索引，直接进行全表扫描。所以辅助索引所选择的列需要是重复度低的列，即一般查询后只需要返回一两行数据。如果该列存在太多的重复值，则需要考虑放弃在该列建立辅助索引。

具体可以通过：SHOW INDEX FROM 数据表，的Cardinality的值来判断：

mysql> SHOW INDEX FROM store_order;
+---------------+------------+------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+---------------+------------+------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| store_order | 0 | PRIMARY | 1 | store_id | A | 201 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| store_order | 1 | idx_expire | 1 | expire_date | A | 68 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
| store_order | 1 | idx_ul | 1 | ul | A | 22 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
+---------------+------------+------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
3 rows in set (0.01 sec)
Cardinality表示索引列的唯一值的估计数量，如果跟数据行的数量接近，则说明该列存在的重复值少，列的过滤性较好；如果相差太大，即Cardinality / 数据行总数，的值太小，如性别列只包含“男”，“女”两个值，则说明该列存在大量重复值，需要考虑是否删除该索引。

覆盖索引

由于回表查询开销较大，故为了减少回表查询的次数，可以在辅助索引中增加查询所需要的所有列，如使用联合索引，这样可以从辅助索引中获取查询所需的所有数据（由于辅助索引的叶子页包含主键值，即使索引没有该主键值，如果只需返回主键值和索引列，则也会使用覆盖索引），不需要回表查询完整的数据行，从而提高性能，这种机制称为覆盖索引。
当使用explain分析查询SQL时，如果extra显示 using index 则说明使用了覆盖索引返回数据，该查询性能较高。
由于索引的存在会增加更新数据的开销，即更新数据时，如增加和删除数据行，需要通过更新对应的辅助索引，故在具体设计时，需要在两者之间取个折中。
联合索引与最左前戳匹配

联合索引是使用多个列作为索引，如（a,b,c)，表示使用a，b，c三个列来作为索引，由B+树的特征可知，索引都是需要符合最左前戳匹配的，故其实相当于建立a，（a,b），(a,b,c)三个索引。
所以在设计联合索引时，除了需要考虑是否可以优化为覆盖索引外，还需要考虑多个列的顺序，一般的经验是：查询频率最高，过滤性最好（重复值较少)的列在前，即左边。
联合索引优化排序order by

除此之外，可以考虑通过联合索引来减少MySQL服务端层的排序，如用户订单表包含联合索引(user_id, buy_date)，单列索引(user_id)：（注意这里只是为了演示联合索引，实际项目，只需联合索引即可，如上所述，(a,b)，相当于a, (a,b)两个索引）：

KEY idx_user_id (user_id),
KEY idx_user_id_buy_date (user_id,buy_date)
如果只是普通的查询某个用户的订单，则innodb会使用user_id索引，如下：

mysql> explain select user_id, order_id from t_order where user_id = 1;
+----+-------------+---------+------------+------+----------------------------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+------+----------------------------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t_order | NULL | ref | idx_user_id,idx_user_id_buy_date | idx_user_id | 4 | const | 4 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+---------+------------+------+----------------------------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
但是当需要基于购买日期buy_date来排序并取出该用户最近3天的购买记录时，则单列索引user_id和联合索引（user_id, buy_date）都可以使用，innodb会选择使用联合索引，因为在该联合索引中buy_date已经有序了，故不需要再在MySQL服务器层进行一次排序，从而提高了性能，如下：

mysql> explain select user_id, order_id from t_order where user_id = 1 order by buy_date limit 3;
+----+-------------+---------+------------+------+----------------------------------+----------------------+---------+-------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+------+----------------------------------+----------------------+---------+-------+------+----------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE | t_order | NULL | ref | idx_user_id,idx_user_id_buy_date | idx_user_id_buy_date | 4 | const | 4 | 100.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+---------+------------+------+----------------------------------+----------------------+---------+-------+------+----------+--------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)
如果删除idx_user_id_buy_date这个联合索引，则显示Using filesort：

mysql> alter table t_order drop index idx_user_id_buy_date;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> explain select user_id, order_id from t_order where user_id = 1 order by buy_date limit 3; +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+	id	select_type	table	partitions	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	filtered	Extra	+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+--------

作者：A-Coder
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/u010013573/article/details/89075248
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