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mysql聚集索引、辅助索引、覆盖索引、联合索引的使用

时间:2022-02-11来源:www.pcxitongcheng.com作者:电脑系统城

目录
  • 聚集索引(Clustered Index)
  • 辅助索引(Secondary Index)
  • 覆盖索引(Covering index)
  • 联合索引

《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎》学习笔记

聚集索引(Clustered Index)

聚集索引就是按照每张表的主键构造一棵B+树,同时叶子节点中存放的即为整张表的行记录数据。

举个例子,直观感受下聚集索引。

创建表t,并以人为的方式让每个页只能存放两个行记录(不清楚怎么人为控制每页只存放两个行记录):

这里写图片描述

最后《MySQL技术内幕》的作者通过分析工具得到这棵聚集索引树的大致构造如下:

这里写图片描述

聚集索引的叶子节点称为数据页,每个数据页通过一个双向链表来进行链接,而且数据页按照主键的顺序进行排列。

如图所示,每个数据页上存放的是完整的行记录,而在非数据页的索引页中,存放的仅仅是键值及指向数据页的偏移量,而不是一个完整的行记录。

 

如果定义了主键,InnoDB会自动使用主键来创建聚集索引。如果没有定义主键,InnoDB会选择一个唯一的非空索引代替主键。如果没有唯一的非空索引,InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚集索引。

辅助索引(Secondary Index)

辅助索引,也叫非聚集索引。和聚集索引相比,叶子节点中并不包含行记录的全部数据。叶子节点除了包含键值以外,每个叶子节点的索引行还包含了一个书签(bookmark),该书签用来告诉InnoDB哪里可以找到与索引相对应的行数据。

还是以《MySQL技术内幕》中的例子,来直观感受下辅助索引的模样。

还是以上面的表t为例,在列c上创建非聚集索引:

这里写图片描述

然后作者通过分析工作得到辅助索引和聚集索引的关系图:

这里写图片描述

可以看到辅助索引idx_c的叶子节点中包含了列c的值和主键的值。

以Key为7fffffff为例,7是0111,0代表负数,真实的值应该取反加1,是-1,这是列c的值。Pointer是80000001,8是1000,1代表正数,所以80000001代表1,是主键的值。

覆盖索引(Covering index)

InnoDB存储引擎支持覆盖索引,即从辅助索引中就可以得到查询的记录,而不需要查询聚集索引中的记录。

使用覆盖索引有啥好处?

  • 可以减少大量的IO操作

上图中我们知道,如果要查询辅助索引中不含有的字段,得先遍历辅助索引,再遍历聚集索引,而如果要查询的字段值在辅助索引上就有,就不用再查聚集索引了,这显然会减少IO操作。

比如上图中,以下sql可以直接使用辅助索引,

1 select a from where c = -2;
  • 有助于统计

假设存在如下表:

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  CREATE TABLE `student` (
  `id` bigint(20) NOT NULL,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  `age` varchar(255) NOT NULL,
  `school` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`),
  KEY `idx_school_age` (`school`,`age`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

如果在该表上执行:

1 select count(*) from student

优化器会怎么处理?

遍历聚集索引和辅助索引都可以统计出结果,但辅助索引要远小于聚集索引,所以优化器会选择辅助索引来统计。执行explain命令:

这里写图片描述

key和Extra显示使用了idx_name这个辅助索引。

还有,假设执行以下sql:

1 select * from student where age > 10 and age < 15

因为联合索引idx_school_age的字段顺序是先school再age,按照age做条件查询,通常不走索引:

这里写图片描述

但是,如果保持条件不变,查询所有字段改为查询条目数:

1 select count(*) from student where age > 10 and age < 15

优化器会选择这个联合索引:

这里写图片描述

联合索引

联合索引是指对表上的多个列进行索引。

以下为创建联合索引idx_a_b的示例:

这里写图片描述

联合索引的内部结构:

这里写图片描述

联合索引也是一棵B+树,其键值数量大于等于2。键值都是排序的,通过叶子节点可以逻辑上顺序的读出所有数据。数据(1,1)(1,2)(2,1)(2,4)(3,1)(3,2)是按照(a,b)先比较a再比较b的顺序排列。

基于上面的结构,对于以下查询显然是可以使用(a,b)这个联合索引的:

1
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select * from table where a=xxx and b=xxx ;
 
select * from table where a=xxx;

但是对于下面的sql是不能使用这个联合索引的,因为叶子节点的b值,1,2,1,4,1,2显然不是排序的。

1 select * from table where b=xxx

联合索引的第二个好处是对第二个键值已经做了排序。举个例子:

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create table buy_log(
    userid int not null,
    buy_date DATE
)ENGINE=InnoDB;
 
insert into buy_log values(1, '2009-01-01');
insert into buy_log values(2, '2009-02-01');
 
alter table buy_log add key(userid);
alter table buy_log add key(userid, buy_date);

当执行

1 select * from buy_log where user_id = 2;

时,优化器会选择key(userid);但是当执行以下sql:

1 select * from buy_log where user_id = 2 order by buy_date desc;

时,优化器会选择key(userid, buy_date),因为buy_date是在userid排序的基础上做的排序。

如果把key(userid,buy_date)删除掉,再执行:

1 select * from buy_log where user_id = 2 order by buy_date desc;

优化器会选择key(userid),但是对查询出来的结果会进行一次filesort,即按照buy_date重新排下序。所以联合索引的好处在于可以避免filesort排序。

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