生产上用对了这些场景下的索引，技术总监夸我有点东西
作者：互联网
前言
生产上为了高效地查询数据库中的数据，我们常常会给表中的字段添加索引，大家是否有考虑过如何添加索引才能使索引更高效，考虑如下问题
- 添加的索引是越多越好吗
- 为啥有时候明明添加了索引却不生效。
- 如何评判一个索引设计的好坏
看了本文相信你会对索引的原理有更清晰的认识。本文将会从以下几个方面来讲述索引的相关知识，相信大家耐心看了之后肯定有收获，码字不易，别忘了「在看」，「转发」哦。
- 什么是索引，索引的作用
- 索引的种类
- 高性能索引策略
- 索引设计准则：三星索引
- 索引有时候为啥不生效
什么是索引，索引的作用
当我们要在新华字典里查某个字（如「先」）具体含义的时候，通常都会拿起一本新华字典来查，你可以先从头到尾查询每一页是否有「先」这个字，这样做（对应数据库中的全表扫描）确实能找到，但效率无疑是非常低下的，更高效的方相信大家也都知道，就是在首页的索引里先查找「先」对应的页数，然后直接跳到相应的页面查找，这样查询时候大大减少了，可以为是 O(1)。
数据库中的索引也是类似的，通过索引定位到要读取的页，大大减少了需要扫描的行数，能极大的提升效率，简而言之，索引主要有以下几个作用
- 即上述所说，索引能极大地减少扫描行数
- 索引可以帮助服务器避免排序和临时表
- 索引可以将随机 IO 变成顺序 IO
第一点上文已经解释了，我们来看下第二点和第三点
先来看第二点，假设我们不用索引，试想运行如下语句
SELECT * FROM user order by age desc;
则 MySQL 的流程是这样的，扫描所有行，把所有行加载到内存后，再按 age 排序生成一张临时表，再把这表排序后的行数返回给客户端，更糟的，如果这张临时表的大小大于 tmp_table_size 的值（默认为 16 M），内存临时表会转为磁盘临时表，性能会更差，如果加了索引，索引本身是有序的 ，所以从磁盘读的行数本身就是按 age 排序好的，也就不会生成临时表，就不用再额外排序 ，无疑提升了性能。
再来看随机 IO 和顺序 IO。先来解释下这两个概念。
相信不少人应该吃过旋转火锅，服务员把一盘盘的菜放在旋转传输带上，然后等到这些菜转到我们面前，我们就可以拿到菜了，假设装一圈需要 4 分钟，则最短等待时间是 0（即菜就在你跟前），最长等待时间是 4 分钟（菜刚好在你跟前错过），那么平均等待时间即为 2 分钟，假设我们现在要拿四盘菜，这四盘菜随机分配在传输带上，则可知拿到这四盘菜的平均等待时间是 8 分钟（随机 IO），如果这四盘菜刚好紧邻着排在一起，则等待时间只需 2 分钟（顺序 IO）。
上述中传输带就类比磁道，磁道上的菜就类比扇区（sector）中的信息，磁盘块（block）是由多个相邻的扇区组成的，是操作系统读取的最小单元，这样如果信息能以 block 的形式聚集在一起，就能极大减少磁盘 IO 时间,这就是顺序 IO 带来的性能提升，下文中我们将会看到 B+ 树索引就起到这样的作用。
如图示：多个扇区组成了一个 block，如果要读的信息都在这个 block 中，则只需一次 IO 读
而如果信息在一个磁道中分散地分布在各个扇区中，或者分布在不同磁道的扇区上（寻道时间是随机IO主要瓶颈所在），将会造成随机 IO，影响性能。
我们来看一下一个随机 IO 的时间分布：
- seek Time: 寻道时间，磁头移动到扇区所在的磁道
- Rotational Latency：完成步骤 1 后，碰头移动到同一磁道扇区对应的位置所需求时间
- Transfer Time 从磁盘读取信息传入内存时间
这其中寻道时间占据了绝大多数的时间（大概占据随机 IO 时间的占 40%）。
随机 IO 和顺序 IO 大概相差百倍 (随机 IO：10 ms/ page, 顺序 IO 0.1ms / page)，可见顺序 IO 性能之高，索引带来的性能提升显而易见！
索引的种类
索引主要分为以下几类
- B+树索引
- 哈希索引
B+树索引
B+ 树索引之前在此文中详细阐述过，强烈建议大家看一遍，对理解 B+ 树有很大的帮助，简单回顾一下吧
B+ 树是以 N 叉树的形式存在的，这样有效降低了树的高度，查找数据也不需要全表扫描了，顺着根节点层层往下查找能很快地找到我们的目标数据，每个节点的大小即一个磁盘块（页）的大小，一次 IO 会将一个磁盘块的数据都读入（即磁盘预读，程序局部性原理:读到了某个值，很大可能这个值周围的数据也会被用到，干脆一起读入内存），叶子节点通过指针的相互指向连接，能有效减少顺序遍历时的随机 IO，而且我们也可以看到，叶子节点都是按索引的顺序排序好的，这也意味着根据索引查找或排序都是排序好了的，不会再在内存中形成临时表。
哈希索引
哈希索引基本散列表实现，散列表（也称哈希表）是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构，它让码值经过哈希函数的转换映射到散列表对应的位置上，查找效率非常高。假设我们对名字建立了哈希索引，则查找过程如下图所示：
对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列（上图中的 name 列）计算一个哈希码（上图散列表的位置），散列表里的每个元素指向数据行的指针，由于索引自身只存储对应的哈希值，所以索引的结构十分紧凑，这让哈希索引查找速度非常快！
当然了哈希表的劣势也是比较明显的，不支持区间查找，不支持排序，所以更多的时候哈希表是与 B Tree等一起使用的，在 InnoDB引擎中就有一种名为「自适应哈希索引」的特殊索引，当 innoDB 注意到某些索引值使用非常频繁时，就会内存中基于 B-Tree 索引之上再创建哈希索引，这样也就让 B+ 树索引也有了哈希索引的快速查找等优点，这是完全自动，内部的行为，用户无法控制或配置，不过如果有必要，可以关闭该功能。
innoDB 引擎本身是不支持显式创建哈希索引的，我们可以在 B+ 树的基础上创建一个伪哈希索引，它与真正的哈希索引不是一回事，它是以哈希值而非键本身来进行索引查找的，这种伪哈希索引的使用场景是怎样的呢，假设我们在 db 某张表中有个 url 字段，我们知道每个 url 的长度都很长，如果以 url 这个字段创建索引，无疑要占用很大的存储空间，如果能通过哈希（比如CRC32）把此 url 映射成 4 个字节，再以此哈希值作索引 ，索引占用无疑大大缩短！不过在查询的时候要记得同时带上 url 和 url_crc,主要是为了避免哈希冲突，导致 url_crc 的值可能一样
SELECT id FROM url WHERE url = "http://www.baidu.com" AND url_crc = CRC32("http://www.baidu.com")
这样做把基于 url 的字符串索引改成了基于 url_crc 的整型索引，效率更高，同时索引占用的空间也大大减少，一举两得，当然人可能会说需要手动维护索引太麻烦了，那可以改进触发器实现。
除了上文说的两个索引 ，还有空间索引（R-Tree），全文索引等，由生产中不是很常用，这里不作过多阐述
高性能索引策略
不同的索引设计选择能对性能产生很大的影响，有人可能会发现生产中明明加了索引却不生效，有时候加了虽然生效但对搜索性能并没有提升多少，对于多列联合索引，哪列在前，哪列在后也是有讲究的，我们一起来看看
加了索引，为何却不生效
加了索引却不生效可能会有以下几种原因
1、索引列是表示式的一部分，或是函数的一部分
如下 SQL：
SELECT book_id FROM BOOK WHERE book_id + 1 = 5;
或者
SELECT book_id FROM BOOK WHERE TO_DAYS(CURRENT_DATE) - TO_DAYS(gmt_create) <= 10
上述两个 SQL 虽然在列 book_id 和 gmt_create 设置了索引 ，但由于它们是表达式或函数的一部分，导致索引无法生效，最终导致全表扫描。
2、隐式类型转换
以上两种情况相信不少人都知道索引不能生效，但下面这种隐式类型转换估计会让不少人栽跟头，来看下下面这个例子:
假设有以下表:
CREATE TABLE `tradelog` (
`id` int(11) NOT NULL,
`tradeid` varchar(32) DEFAULT NULL,
`operator` int(11) DEFAULT NULL,
`t_modified` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `tradeid` (`tradeid`),
KEY `t_modified` (`t_modified`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
执行 SQL 语句
SELECT * FROM tradelog WHERE tradeid=110717;
交易编号 tradeid 上有索引，但用 EXPLAIN 执行却发现使用了全表扫描，为啥呢，tradeId 的类型是 varchar(32), 而此 SQL 用 tradeid 一个数字类型进行比较，发生了隐形转换，会隐式地将字符串转成整型，如下:
mysql> SELECT * FROM tradelog WHERE CAST(tradid AS signed int) = 110717;
这样也就触发了上文中第一条的规则 ，即：索引列不能是函数的一部分。
3、隐式编码转换
这种情况非常隐蔽，来看下这个例子
CREATE TABLE `trade_detail` (
`id` int(11) NOT NULL,
`tradeid` varchar(32) DEFAULT NULL,
`trade_step` int(11) DEFAULT NULL, /*操作步骤*/
`step_info` varchar(32) DEFAULT NULL, /*步骤信息*/
PRIMARY KEY (`id`), KEY `tradeid` (`tradeid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
trade_defail 是交易详情， tradelog 是操作此交易详情的记录，现在要查询 id=2 的交易的所有操作步骤信息，则我们会采用如下方式
SELECT d.* FROM tradelog l, trade_detail d WHERE d.tradeid=l.tradeid AND l.id=2;
由于 tradelog 与 trade_detail 这两个表的字符集不同，且 tradelog 的字符集是 utf8mb4，而 trade_detail 字符集是 utf8, utf8mb4 是 utf8 的超集，所以会自动将 utf8 转成 utf8mb4。即上述语句会发生如下转换:
SELECT d.* FROM tradelog l, trade_detail d WHERE (CONVERT(d.traideid USING utf8mb4)))=l.tradeid AND l.id=2;
自然也就触发了 「索引列不能是函数的一部分」这条规则。怎么解决呢，第一种方案当然是把两个表的字符集改成一样，如果业务量比较大，生产上不方便改的话，还有一种方案是把 utf8mb4 转成 utf8，如下
mysql> SELECT d.* FROM tradelog l , trade_detail d WHERE d.tradeid=CONVERT(l.tradeid USING utf8) AND l.id=2;
这样索引列就生效了。
4、使用 order by 造成的全表扫描
SELECT * FROM user ORDER BY age DESC
上述语句在 age 上加了索引，但依然造成了全表扫描，这是因为我们选择了 **SELECT ***,导致回表查询，MySQL 认为回表的代价比全表扫描更大，所以不选择使用索引，如果想使用到 age 的索引，我们可以用覆盖索引来代替:
SELECT age FROM user ORDER BY age DESC
或者加上 limit 的条件（数据比较小）
SELECT * FROM user ORDER BY age DESC limit 10
这样就能利用到索引。
无法避免对索引列使用函数，怎么使用索引
有时候我们无法避免对索引列使用函数，但这样做会导致全表索引，是否有更好的方式呢。
比如我现在就是想记录 2016 ~ 2018 所有年份 7月份的交易记录总数
mysql> SELECT count(*) FROM tradelog WHERE month(t_modified)=7;
由于索引列是函数的参数，所以显然无法用到索引，我们可以将它改造成基本字段区间的查找如下
SELECT count(*) FROM tradelog WHERE
-> (t_modified >= '2016-7-1' AND t_modified<'2016-8-1') or
-> (t_modified >= '2017-7-1' AND t_modified<'2017-8-1') or
-> (t_modified >= '2018-7-1' AND t_modified<'2018-8-1');
前缀索引与索引选择性
之前我们说过，如于长字符串的字段（如 url），我们可以用伪哈希索引的形式来创建索引，以避免索引变得既大又慢，除此之外其实还可以用前缀索引（字符串的部分字符）的形式来达到我们的目的，那么这个前缀索引应该如何选取呢，这叫涉及到一个叫索引选择性的概念
索引选择性：不重复的索引值（也称为基数，cardinality）和数据表的记录总数的比值，比值越高，代表索引的选择性越好，唯一索引的选择性是最好的，比值是 1。
画外音：我们可以通过 SHOW INDEXES FROM table 来查看每个索引 cardinality 的值以评估索引设计的合理性
怎么选择这个比例呢，我们可以分别取前 3，4，5，6，7 的前缀索引，然后再比较下选择这几个前缀索引的选择性，执行以下语句
SELECT
COUNT(DISTINCT LEFT(city,3))/COUNT(*) as sel3,
COUNT(DISTINCT LEFT(city,4))/COUNT(*) as sel4,
COUNT(DISTINCT LEFT(city,5))/COUNT(*) as sel5,
COUNT(DISTINCT LEFT(city,6))/COUNT(*) as sel6,
COUNT(DISTINCT LEFT(city,7))/COUNT(*) as sel7
FROM city_demo
得结果如下
| sel3 | sel4 | sel5 | sel6 | sel7 |
|---|---|---|---|---|
| 0.0239 | 0.0293 | 0.0305 | 0.0309 | 0.0310 |
可以看到当前缀长度为 7 时，索引选择性提升的比例已经很小了，也就是说应该选择 city 的前六个字符作为前缀索引，如下
ALTER TABLE city_demo ADD KEY(city(6))
我们当前是以平均选择性为指标的，有时候这样是不够的，还得考虑最坏情况下的选择性，以这个 demo 为例，可能一些人看到选择 4，5 的前缀索引与选择 6，7 的选择性相差不大，那就得看下选择 4，5 的前缀索引分布是否均匀了
SELECT
COUNT(*) AS cnt,
LEFT(city, 4) AS pref
FROM city_demo GROUP BY pref ORDER BY cnt DESC LIMIT 5
可能会出现以下结果
| cnt | pref |
|---|---|
| 305 | Sant |
| 200 | Toul |
| 90 | Chic |
| 20 | Chan |
可以看到分布极不均匀，以 Sant，Toul 为前缀索引的数量极多，这两者的选择性都不是很理想，所以要选择前缀索引时也要考虑最差的选择性的情况。
前缀索引虽然能实现索引占用空间小且快的效果，但它也有明显的弱点，MySQL 无法使用前缀索引做 ORDER BY 和 GROUP BY ，而且也无法使用前缀索引做覆盖扫描，前缀索引也有可能增加扫描行数。
假设有以下表数据
| id | |
|---|---|
| 1 | zhangssxyz@163.com |
| 2 | zhangs1@163.com |
| 3 | zhangs1@163.com |
| 4 | zhangs1@163.com |
SELECT id,email FROM user WHERE email='zhangssxyz@xxx.com';
如果我们针对 email 设置的是整个字段的索引，则上表中根据 「zhangssxyz@163.com」查询到相关记记录后,再查询此记录的下一条记录，发现没有，停止扫描，此时可知只扫描一行记录，如果我们以前六个字符（即 email(6)）作为前缀索引，则显然要扫描四行记录，并且获得行记录后不得不回到主键索引再判断 email 字段的值，所以使用前缀索引要评估它带来的这些开销。
另外有一种情况我们可能需要考虑一下，如果前缀基本都是相同的该怎么办，比如现在我们为某市的市民建立一个人口信息表，则这个市人口的身份证虽然不同，但身份证前面的几位数都是相同的，这种情况该怎么建立前缀索引呢。
一种方式就是我们上文说的，针对身份证建立哈希索引，另一种方式比较巧妙，将身份证倒序存储，查的时候可以按如下方式查询:
SELECT field_list FROM t WHERE id_card = reverse('input_id_card_string');
这样就可以用身份证的后六位作前缀索引了，是不是很巧妙 ^_^
实际上上文所述的索引选择性同样适用于联合索引的设计，如果没有特殊情况，我们一般建议在建立联合索引时，把选择性最高的列放在最前面，比如，对于以下语句：
SELECT * FROM payment WHERE staff_id = xxx AND customer_id = xxx;
单就这个语句而言， (staff_id，customer_id) 和 (customer_id, staff_id) 这两个联合索引我们应该建哪一个呢，可以统计下这两者的选择性。
SELECT
COUNT(DISTINCT staff_id)/COUNT(*) as staff_id_selectivity,
COUNT(DISTINCT customer_id)/COUNT(*) as customer_id_selectivity,
COUNT(*)
FROM payment
结果为:
;
staff_id_selectivity: 0.0001
customer_id_selectivity: 0.0373
COUNT(*): 16049
从中可以看出 customer_id 的选择性更高，所以应该选择 customer_id 作为第一列。
索引设计准则：三星索引
上文我们得出了一个索引列顺序的经验 法则：将选择性最高的列放在索引的最前列，这种建立在某些场景可能有用，但通常不如避免随机 IO 和 排序那么重要，这里引入索引设计中非常着名的一个准则：三星索引。
如果一个查询满足三星索引中三颗星的所有索引条件，理论上可以认为我们设计的索引是最好的索引。什么是三星索引
第一颗星：WHERE 后面参与查询的列可以组成了单列索引或联合索引
第二颗星：避免排序，即如果 SQL 语句中出现 order by colulmn，那么取出的结果集就已经是按照 column 排序好的，不需要再生成临时表
第三颗星：SELECT 对应的列应该尽量是索引列，即尽量避免回表查询。
所以对于如下语句:
SELECT age, name, city where age = xxx and name = xxx order by age
设计的索引应该是 (age, name,city) 或者 (name, age,city)
当然 了三星索引是一个比较理想化的标准，实际操作往往只能满足期中的一颗或两颗星，考虑如下语句:
SELECT age, name, city where age >= 10 AND age <= 20 and city = xxx order by name desc
假设我们分别为这三列建了联合索引，则显然它符合第三颗星（使用了覆盖索引），如果索引是（city, age, name)，则虽然满足了第一颗星，但排序无法用到索引，不满足第二颗星，如果索引是 (city, name, age)，则第二颗星满足了，但此时 age 在 WHERE 中的搜索条件又无法满足第一星，
另外第三颗星（尽量使用覆盖索引）也无法完全满足，试想我要 SELECT 多列，要把这多列都设置为联合索引吗，这对索引的维护是个问题，因为每一次表的 CURD 都伴随着索引的更新，很可能频繁伴随着页分裂与页合并。
综上所述，三星索引只是给我们构建索引提供了一个参考，索引设计应该尽量靠近三星索引的标准，但实际场景我们一般无法同时满足三星索引，一般我们会优先选择满足第三颗星（因为回表代价较大）至于第一，二颗星就要依赖于实际的成本及实际的业务场景考虑。
总结
本文简述了索引的基本原理，索引的几种类型，以及分析了一下设计索引尽量应该遵循的一些准则，相信我们对索引的理解又更深了一步。另外强烈建议大家去学习一下附录中的几本书。文中的挺多例子都是在文末的参考资料中总结出来的，读经典书籍，相信大家会受益匪浅！
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巨人的肩膀
《高性能 MySQL》
《Relational Database index design and the optimizers》
《MySQL 实战 45讲》https://time.geekbang.org/column/article/71492
标签：场景,IO,age,索引,上用,哈希,id,SELECT 来源： https://blog.51cto.com/u_15175267/2833198