MySQL索引背后的之使用策略及优化(高性能索引策略)

本章的内容完全基于上文的理论基础，实际上一旦理解了索引背后的机制，那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理，并且可以理解这些策略背后的逻辑。
　　示例数据库
　　为了讨论索引策略，需要一个数据量不算小的数据库作为示例。本文选用MySQL官方文档中提供的示例数据库之一：employees。这个数据库关系复杂度适中，且数据量较大。下图是这个数据库的E-R关系图(引用自MySQL官方手册)：
　　

 
　　图12
　　MySQL官方文档中关于此数据库的页面为http://dev.mysql.com/doc/employee/en/employee.html。里面详细介绍了此数据库，并提供了下载地址和导入方法，如果有兴趣导入此数据库到自己的MySQL可以参考文中内容。
　　最左前缀原理与相关优化
　　高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引，这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关，下面通过例子说明最左前缀原理。
　　这里先说一下联合索引的概念。在上文中，我们都是假设索引只引用了单个的列，实际上，MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列，这种索引叫 做联合索引，一般的，一个联合索引是一个有序元组，其中各个元素均为数据表的一列，实际上要严格定义索引需要用到关系代数，但是这里我不想讨论太多关系代 数的话题，因为那样会显得很枯燥，所以这里就不再做严格定义。另外，单列索引可以看成联合索引元素数为1的特例。
　　以employees.titles表为例，下面先查看其上都有哪些索引：
SHOW INDEX FROM employees.titles;
+——–+————+———-+————–+————-+———–+————-+——+————+
| Table  | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Null | Index_type |
+——–+————+———-+————–+————-+———–+————-+——+————+
| titles |          0 | PRIMARY  |            1 | emp_no      | A         |        NULL |      | BTREE      |
| titles |          0 | PRIMARY  |            2 | title       | A         |        NULL |      | BTREE      |
| titles |          0 | PRIMARY  |            3 | from_date   | A         |      443308 |      | BTREE      |
| titles |          1 | emp_no   |            1 | emp_no      | A         |      443308 |      | BTREE      |
+——–+————+———-+————–+————-+———–+————-+——+————+
 
　　从结果中可以到titles表的主索引为，还有一个辅助索引。为了避免多个索引使事情变复杂(MySQL的SQL优化器在多索引时行为比较复杂)，这里我们将辅助索引drop掉：
　　ALTER TABLE employees.titles DROP INDEX emp_no;
　　这样就可以专心分析索引PRIMARY的行为了。
 
　　情况一：全列匹配。
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no=’10001′ AND title=’Senior Engineer’ AND from_date=’1986-06-26′;
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref               | rows | Extra |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+
|  1 | SIMPLE      | titles | const | PRIMARY       | PRIMARY | 59      | const,const,const |    1 |       |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+
 
　　很明显，当按照索引中所有列进行精确匹配(这里精确匹配指“=”或“IN”匹配)时，索引可以被用到。这里有一点需要注意，理论上索引对顺序是 敏感的，但 是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引，例如我们将where中的条件顺序颠倒：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date=’1986-06-26′ AND emp_no=’10001′ AND title=’Senior Engineer’;
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref               | rows | Extra |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+
|  1 | SIMPLE      | titles | const | PRIMARY       | PRIMARY | 59      | const,const,const |    1 |       |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——————-+——+——-+
 
　　效果是一样的。
　　情况二：最左前缀匹配。
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no=’10001′;
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+——-+
| id | select_type | table  | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra |
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+——-+
|  1 | SIMPLE      | titles | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 |       |
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+——-+
 
　　当查询条件精确匹配索引的左边连续一个或几个列时，如或，所以可以被用到，但是只能用到一部分，即条件所组成的最左前缀。上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引，但是 key_len为4，说明只用到了索引的第一列前缀。
　　情况三：查询条件用到了索引中列的精确匹配，但是中间某个条件未提供。
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no=’10001′ AND from_date=’1986-06-26′;
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+————-+
| id | select_type | table  | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra       |
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+————-+
|  1 | SIMPLE      | titles | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 | Using where |
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+————-+
 
　　此时索引使用情况和情况二相同，因为title未提供，所以查询只用到了索引的第一列，而后面的from_date虽然也在索引中，但是由于 title不存在而无法和左前缀连接，因此需要对结果进行扫描过滤from_date(这里由于emp_no唯一，所以不存在扫描)。如果想让 from_date也使用索引而不是where过滤，可以增加一个辅助索引，此时上面的查询会使用这个索引。除此之外，还可以使用一种称之为“隔离列”的优化方法，将emp_no与from_date 之间的“坑”填上。
　　首先我们看下title一共有几种不同的值：
SELECT DISTINCT(title) FROM employees.titles;
+——————–+
| title              |
+——————–+
| Senior Engineer    |
| Staff              |
| Engineer           |
| Senior Staff       |
| Assistant Engineer |
| Technique Leader   |
| Manager            |
+——————–+
 
　　只有7种。在这种成为“坑”的列值比较少的情况下，可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles
WHERE emp_no=’10001′
AND title IN (‘Senior Engineer’, ‘Staff’, ‘Engineer’, ‘Senior Staff’, ‘Assistant Engineer’, ‘Technique Leader’, ‘Manager’)
AND from_date=’1986-06-26′;
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
|  1 | SIMPLE      | titles | range | PRIMARY       | PRIMARY | 59      | NULL |    7 | Using where |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
 
　　这次key_len为59，说明索引被用全了，但是从type和rows看出IN实际上执行了一个range查询，这里检查了7个key。看下两种查询的性能比较：
SHOW PROFILES;
+———-+————+——————————————————————————-+
| Query_ID | Duration   | Query                                                                         |
+———-+————+——————————————————————————-+
|       10 | 0.00058000 | SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no=’10001′ AND from_date=’1986-06-26’|
|       11 | 0.00052500 | SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no=’10001′ AND title IN …          |
+———-+————+——————————————————————————-+
 
　　“填坑”后性能提升了一点。如果经过emp_no筛选后余下很多数据，则后者性能优势会更加明显。当然，如果title的值很多，用填坑就不合适了，必须建立辅助索引。
　　情况四：查询条件没有指定索引第一列。
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date=’1986-06-26′;                  
+—-+————-+——–+——+—————+——+———+——+——–+————-+
| id | select_type | table  | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extra       |
+—-+————-+——–+——+—————+——+———+——+——–+————-+
|  1 | SIMPLE      | titles | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 443308 | Using where |
+—-+————-+——–+——+—————+——+———+——+——–+————-+
 
　　由于不是最左前缀，索引这样的查询显然用不到索引。
　　情况五：匹配某列的前缀字符串。
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no=’10001′ AND title LIKE ‘Senior%’;
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+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
|  1 | SIMPLE      | titles | range | PRIMARY       | PRIMARY | 56      | NULL |    1 | Using where |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
 
　　此时可以用到索引，但是如果通配符不是只出现在末尾，则无法使用索引。
　　情况六：范围查询。
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no<'10010' and title='Senior Engineer';
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
|  1 | SIMPLE      | titles | range | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL |   16 | Using where |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
 
　　范围列可以用到索引(必须是最左前缀)，但是范围列后面的列无法用到索引。同时，索引最多用于一个范围列，因此如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles
WHERE emp_no<'10010'
AND title=’Senior Engineer’
AND from_date BETWEEN ‘1986-01-01’ AND ‘1986-12-31’;
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
|  1 | SIMPLE      | titles | range | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL |   16 | Using where |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
 
　　可以看到索引对第二个范围索引无能为力。这里特别要说明MySQL一个有意思的地方，那就是仅用explain可能无法区分范围索引和多值匹配，因为在type中这两者都显示为range。同时，用了“between”并不意味着就是范围查询，例如下面的查询：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles
WHERE emp_no BETWEEN ‘10001’ AND ‘10010’
AND title=’Senior Engineer’
AND from_date BETWEEN ‘1986-01-01’ AND ‘1986-12-31’;
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
| id | select_type | table  | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
|  1 | SIMPLE      | titles | range | PRIMARY       | PRIMARY | 59      | NULL |   16 | Using where |
+—-+————-+——–+——-+—————+———+———+——+——+————-+
 
　　看起来是用了两个范围查询，但作用于emp_no上的“BETWEEN”实际上相当于“IN”，也就是说emp_no实际是多值精确匹配。可以看到这个查询用到了索引全部三个列。因此在MySQL中要谨慎地区分多值匹配和范围匹配，否则会对MySQL的行为产生困惑。
　　情况七：查询条件中含有函数或表达式。
　　很不幸，如果查询条件中含有函数或表达式，则MySQL不会为这列使用索引(虽然某些在数学意义上可以使用)。例如：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no=’10001′ AND left(title, 6)=’Senior’;
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+————-+
| id | select_type | table  | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra       |
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+————-+
|  1 | SIMPLE      | titles | ref  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 | Using where |
+—-+————-+——–+——+—————+———+———+——-+——+————-+
 
　　虽然这个查询和情况五中功能相同，但是由于使用了函数left，则无法为title列应用索引，而情况五中用LIKE则可以。再如：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no – 1=’10000′;                       
+—-+————-+——–+——+—————+——+———+——+——–+————-+
| id | select_type | table  | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extra       |
+—-+————-+——–+——+—————+——+———+——+——–+————-+
|  1 | SIMPLE      | titles | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 443308 | Using where |
+—-+————-+——–+——+—————+——+———+——+——–+————-+
 
　　显然这个查询等价于查询emp_no为10001的函数，但是由于查询条件是一个表达式，MySQL无法为其使用索引。看来MySQL还没有智 能到自动优化常量表达式的程度，因此在写查询语句时尽量避免表达式出现在查询中，而是先手工私下代数运算，转换为无表达式的查询语句。
 
　　索引选择性与前缀索引
　　既然索引可以加快查询速度，那么是不是只要是查询语句需要，就建上索引?答案是否定的。因为索引虽然加快了查询速度，但索引也是有代价的：索引 文件本身要消耗存储空间，同时索引会加重插入、删除和修改记录时的负担，另外，MySQL在运行时也要消耗资源维护索引，因此索引并不是越多越好。一般两 种情况下不建议建索引。
　　第一种情况是表记录比较少，例如一两千条甚至只有几百条记录的表，没必要建索引，让查询做全表扫描就好了。至于多少条记录才算多，这个个人有个人的看法，我个人的经验是以2000作为分界线，记录数不超过 2000可以考虑不建索引，超过2000条可以酌情考虑索引。
　　另一种不建议建索引的情况是索引的选择性较低。所谓索引的选择性(Selectivity)，是指不重复的索引值(也叫基数，Cardinality)与表记录数(#T)的比值：
　　Index Selectivity = Cardinality / #T
　　显然选择性的取值范围为(0, 1]，选择性越高的索引价值越大，这是由B+Tree的性质决定的。例如，上文用到的employees.titles表，如果title字段经常被单独查询，是否需要建索引，我们看一下它的选择性：
SELECT count(DISTINCT(title))/count(*) AS Selectivity FROM employees.titles;
+————-+
| Selectivity |
+————-+
|      0.0000 |
+————-+
 
　　title的选择性不足0.0001(精确值为0.00001579)，所以实在没有什么必要为其单独建索引。
　　有一种与索引选择性有关的索引优化策略叫做前缀索引，就是用列的前缀代替整个列作为索引key，当前缀长度合适时，可以做到既使得前缀索引的选 择性 接近全列索引，同时因为索引key变短而减少了索引文件的大小和维护开销。下面以employees.employees表为例介绍前缀索引的选择和使 用。
　　从图12可以看到employees表只有一个索引，那么如果我们想按名字搜索一个人，就只能全表扫描了：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name=’Eric’ AND last_name=’Anido’;                
+—-+————-+———–+——+—————+——+———+——+——–+————-+
| id | select_type | table     | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extra       |
+—-+————-+———–+——+—————+——+———+——+——–+————-+
|  1 | SIMPLE      | employees | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 300024 | Using where |
+—-+————-+———–+——+—————+——+———+——+——–+————-+
 
　　如果频繁按名字搜索员工，这样显然效率很低，因此我们可以考虑建索引。有两种选择，建或，看下两个索引的选择性：
SELECT count(DISTINCT(first_name))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;
+————-+
| Selectivity |
+————-+
|      0.0042 |
+————-+

SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, last_name)))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;
+————-+
| Selectivity |
+————-+
|      0.9313 |
+————-+
    显然选择性太低，选择性很好，但是first_name和last_name加起来长度为30，有没有兼顾长度和选择性的办法？可以考虑用 first_name和last_name的前几个字符建立索引，例如，看看其选择性：
SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 3))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;
+————-+
| Selectivity |
+————-+
|      0.7879 |
+————-+
 
　　选择性还不错，但离0.9313还是有点距离，那么把last_name前缀加到4：
SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 4))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;
+————-+
| Selectivity |
+————-+
|      0.9007 |
+————-+
 
　　这时选择性已经很理想了，而这个索引的长度只有18，比短了接近一半，我们把这个前缀索引建上：
ALTER TABLE employees.employees
ADD INDEX `first_name_last_name4` (first_name, last_name(4));
 
　　此时再执行一遍按名字查询，比较分析一下与建索引前的结果：
SHOW PROFILES;
+———-+————+———————————————————————————+
| Query_ID | Duration   | Query                                                                           |
+———-+————+———————————————————————————+
|       87 | 0.11941700 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name=’Eric’ AND last_name=’Anido’ |
|       90 | 0.00092400 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name=’Eric’ AND last_name=’Anido’ |
+———-+————+———————————————————————————+
 
　　性能的提升是显著的，查询速度提高了120多倍。
　　前缀索引兼顾索引大小和查询速度，但是其缺点是不能用于ORDER BY和GROUP BY操作，也不能用于Covering index(即当索引本身包含查询所需全部数据时，不再访问数据文件本身)。
　　InnoDB的主键选择与插入优化
　　在使用InnoDB存储引擎时，如果没有特别的需要，请永远使用一个与业务无关的自增字段作为主键。
　　经常看到有帖子或博客讨论主键选择问题，有人建议使用业务无关的自增主键，有人觉得没有必要，完全可以使用如学号或身份证号这种唯一字段作为主 键。不论支持哪种论点，大多数论据都是业务层面的。如果从数据库索引优化角度看，使用InnoDB引擎而不使用自增主键绝对是一个糟糕的主意。
　　上文讨论过InnoDB的索引实现，InnoDB使用聚集索引，数据记录本身被存于主索引(一颗B+Tree)的叶子节点上。这就要求同一个叶 子节点内(大小为一个内存页或磁盘页)的各条数据记录按主键顺序存放，因此每当有一条新的记录插入时，MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置， 如果页面达到装载因子(InnoDB默认为15/16)，则开辟一个新的页(节点)。
　　如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页。如下图所示：
　　

 
　　图13
　　这样就会形成一个紧凑的索引结构，近似顺序填满。由于每次插入时也不需要移动已有数据，因此效率很高，也不会增加很多开销在维护索引上。
　　如果使用非自增主键(如果身份证号或学号等)，由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置：
　　

 
　　图14
　　此时MySQL不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据，甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉，此时又要从磁盘上读回来，这增 加了很多开销，同时频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE来重建表并优化填充页面。
　　因此，只要可以，请尽量在InnoDB上采用自增字段做主键。
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