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  • MySQL索引失效原理

    2020-09-18 11:33:04
    索引B+树图 单值索引B+树图 单值索引在B+树的结构里,一个节点只存一个键值对。 如图 联合索引B+树图 由数据库的a字段和b字段组成一个联合索引 从本质上来说,联合索引也是一个B+树,和单值索引不同的是,联合...

    索引B+树图

    • 单值索引B+树图

      单值索引在B+树的结构里,一个节点只存一个键值对。
      如图
      在这里插入图片描述

    • 联合索引B+树图

      由数据库的a字段和b字段组成一个联合索引
      在这里插入图片描述

      从本质上来说,联合索引也是一个B+树,和单值索引不同的是,联合索引的键值对不是1,而是大于1个。

    a, b 排序分析

    a顺序:1,1,2,2,3,3
    b顺序:1,2,1,4,1,2

    大家可以发现a字段是有序排列,b字段是无序排列(因为B+树只能选一个字段来构建有序的树)

    一不小心又会发现,在a相等的情况下,b字段是有序的。

    大家想想平时编程中我们要对两个字段排序,是不是先按照第一个字段排序,如果第一个字段出现相等的情况,就用第二个字段排序。这个排序方式同样被用到了B+树里。

    分析最佳左前缀原理

    举例:

    select * from testTable where a=1 and b=2

    首先a字段在B+树上是有序的,所以我们可以通过二分查找法来定位到a=1的位置。

    其次在a确定的情况下,b是相对有序的,因为有序,所以同样可以通过二分查找法找到b=2的位置。

    再来看看不遵循最佳左前缀的例子

    select * from testTable where b=2

    分析:
    b有顺序的前提:在a确定的情况下。

    现在a都没了,那b肯定是不能确定顺序的,在一个无序的B+树上是无法用二分查找来定位到b字段的。所以这个时候,是用不上索引的。

    范围查询右边失效原理

    举例:

    select * from testTable where a>1 and b=2

    分析:
    首先a字段在B+树上是有序的,所以可以用二分查找法定位到1,然后将所有大于1的数据取出来,a可以用到索引。

    b有序的前提是a是确定的值,那么现在a的值是取大于1的,可能有10个大于1的a,也可能有一百个a。

    大于1的a那部分的B+树里,b字段是无序的,所以b不能在无序的B+树里用二分查找来查询,b用不到索引。

    like索引失效原理

    举例:

    where name like "a%"
    
    where name like "%a%"
    
    where name like "%a"

    我们先来了解一下%的用途

    • %放在右边,代表查询以"a"开头的数据,如:abc
    • 两个%%,代表查询数据中包含"a"的数据,如:cab、cba、abc
    • %放在左边,代表查询以"a"为结尾的数据,如cba

    为什么%放在右边有时候能用到索引

    • %放右边叫做:前缀
    • %%叫做:中缀
    • %放在左边叫做:后缀

    没错,这里依然是最佳左前缀法则这个概念
    在这里插入图片描述
    大家可以看到,上面的B+树是由字符串组成的。

    字符串的排序方式:先按照第一个字母排序,如果第一个字母相同,就按照第二个字母排序。。。以此类推

    分析:

    1. %号放右边(前缀)

      由于B+树的索引顺序,是按照首字母的大小进行排序,前缀匹配又是匹配首字母。所以可以在B+树上进行有序的查找,查找首字母符合要求的数据。所以有些时候可以用到索引.

    2. %号放左边

      是匹配字符串尾部的数据,我们上面说了排序规则,尾部的字母是没有顺序的,所以不能按照索引顺序查询,就用不到索引。

    3. 两个%%号

      这个是查询任意位置的字母满足条件即可,只有首字母是进行索引排序的,其他位置的字母都是相对无序的,所以查找任意位置的字母是用不上索引的。

    .

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  • 索引的底层是一颗B+树,那么联合索引当然还是一颗B+树,只不过联合索引的健值数量不是一个,而是多个。构建一颗B+树只能根据一个值来构建,因此数据库依据联合索引最左的字段来构建B+树。 例子:假如创建一个(a,b)...

    索引的底层是一颗B+树,那么联合索引当然还是一颗B+树,只不过联合索引的健值数量不是一个,而是多个。构建一颗B+树只能根据一个值来构建,因此数据库依据联合索引最左的字段来构建B+树。
    例子:假如创建一个(a,b)的联合索引,那么它的索引树是这样的
    在这里插入图片描述

    可以看到a的值是有顺序的,1,1,2,2,3,3,而b的值是没有顺序的1,2,1,4,1,2。所以b = 2这种查询条件没有办法利用索引,因为联合索引首先是按a排序的,b是无序的。

    同时我们还可以发现在a值相等的情况下,b值又是按顺序排列的,但是这种顺序是相对的。所以最左匹配原则遇上范围查询就会停止,剩下的字段都无法使用索引。例如a = 1 and b = 2 a,b字段都可以使用索引,因为在a值确定的情况下b是相对有序的,而a>1and b=2,a字段可以匹配上索引,但b值不可以,因为a的值是一个范围,在这个范围中b是无序的。

    最左匹配原则:最左优先,以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上。同时遇到范围查询(>、<、between、like)就会停止匹配。

    假如建立联合索引(a,b,c)

    1 全值匹配查询时

    select * from table_name where a = '1' and b = '2' and c = '3' 
    select * from table_name where b = '2' and a = '1' and c = '3' 
    select * from table_name where c = '3' and b = '2' and a = '1' 
    ......
    

    用到了索引

    where子句几个搜索条件顺序调换不影响查询结果,因为Mysql中有查询优化器,会自动优化查询顺序

    2 匹配左边的列时

    select * from table_name where a = '1' 
    select * from table_name where a = '1' and b = '2'  
    select * from table_name where a = '1' and b = '2' and c = '3'
    

    都从最左边开始连续匹配,用到了索引

    select * from table_name where  b = '2' 
    select * from table_name where  c = '3'
    select * from table_name where  b = '1' and c = '3' 
    

    这些没有从最左边开始,最后查询没有用到索引,用的是全表扫描

    select * from table_name where a = '1' and c = '3' 
    

    如果不连续时,只用到了a列的索引,b列和c列都没有用到

    3 匹配列前缀

    如果列是字符型的话它的比较规则是先比较字符串的第一个字符,第一个字符小的哪个字符串就比较小,如果两个字符串第一个字符相通,那就再比较第二个字符,第二个字符比较小的那个字符串就比较小,依次类推,比较字符串。

    如果a是字符类型,那么前缀匹配用的是索引,后缀和中缀只能全表扫描了

    select * from table_name where a like 'As%'; //前缀都是排好序的,走索引查询
    select * from table_name where  a like '%As'//全表查询
    select * from table_name where  a like '%As%'//全表查询
    

    4 匹配范围值

    select * from table_name where  a > 1 and a < 3
    

    可以对最左边的列进行范围查询

    select * from table_name where  a > 1 and a < 3 and b > 1;
    

    多个列同时进行范围查找时,只有对索引最左边的那个列进行范围查找才用到B+树索引,也就是只有a用到索引,在1<a<3的范围内b是无序的,不能用索引,找到1<a<3的记录后,只能根据条件 b > 1继续逐条过滤

    5 精确匹配某一列并范围匹配另外一列

    如果左边的列是精确查找的,右边的列可以进行范围查找

    select * from table_name where  a = 1 and b > 3;
    

    a=1的情况下b是有序的,进行范围查找走的是联合索引

    6 排序

    一般情况下,我们只能把记录加载到内存中,再用一些排序算法,比如快速排序,归并排序等在内存中对这些记录进行排序,有时候查询的结果集太大不能在内存中进行排序的话,还可能暂时借助磁盘空间存放中间结果,排序操作完成后再把排好序的结果返回客户端。Mysql中把这种再内存中或磁盘上进行排序的方式统称为文件排序。文件排序非常慢,但如果order子句用到了索引列,就有可能省去文件排序的步骤

    select * from table_name order by a,b,c limit 10;
    

    因为b+树索引本身就是按照上述规则排序的,所以可以直接从索引中提取数据,然后进行回表操作取出该索引中不包含的列就好了

    order by的子句后面的顺序也必须按照索引列的顺序给出,比如

    select * from table_name order by b,c,a limit 10;
    

    这种颠倒顺序的没有用到索引

    select * from table_name order by a limit 10;
    select * from table_name order by a,b limit 10;
    

    这种用到部分索引

    select * from table_name where a =1 order by b,c limit 10;
    

    联合索引左边列为常量,后边的列排序可以用到索引

    原文链接:https://blog.csdn.net/sinat_41917109/article/details/88944290

    展开全文
  • 索引失效like 以%开头,索引失效组合索引,不是使用第一列索引,索引失效数据类型出现隐式转化,索引失效其它情况不推荐使用索引的情况覆盖索引组合索引最左匹配原则注意组合索引数据结构索引下推谓

    索引实现

    https://www.cnblogs.com/jiawen010/p/11805241.html

    目前MySQL的Innodb、Myisam存储引擎都是使用的B+树作为存储结构;

    但是 memory存储引擎 确是 hash索引,所以索引数据结构要 结合 具体的存储引擎;


    InnoDB索引实现

    注意:一个索引节点就表示一个磁盘页

    InnoDB的主键索引

    InnoDB的聚簇索引 的 data域 存的是 行数据(具体数据)

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-sMwjYEUR-1620884626733)(13DC14EF3A9442128286BAE31CC79783)]

    非叶子节点存的是 索引,叶子节点存的是数据;


    InnoDB的辅助索引

    InnoDB的所有辅助索引 的 data域 存的是 主键

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-mHz5XTXi-1620884626737)(3B629EC68CE2496D8BB00F3FBA1F6FFE)]

    辅助索引搜索需要检索两遍索引:首先检索辅助索引获得主键,然后用主键到主索引中检索获得记录


    MyISAM索引实现

    MyISAM索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-aNT5Fp98-1620884626738)(AFC02E2F4DB44003868185B63BDF8708)]

    在MyISAM中,主键索引和辅助索引(Secondary key)在结构上没有任何区别,只是主索引要求key是唯一的,而辅助索引的key可以重复;


    Innodb索引和MyISAM索引的区别

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-iFsIHrc7-1620884626740)(0C273E2279E748E3834821AD30FE4352)]

    1. Innodb 主键使用的是聚簇索引,MyISam主键索引使用的是非聚簇索引;
    2. Innodb主键索引的叶子节点存放的是行记录,是具体的数据,Innodb非聚簇索引 叶子节点(data域)存放的是主键;而MyISam的聚簇索引和非聚簇索引都存放的是行数据的具体地址;

    其它索引数据结构

    hash索引的缺点

    缺点: 因为底层数据结构是散列的,无法进行比较大小,不能进行范围查找

    B+树和二叉查找树的性能对比

    B树包括B+树的设计思想都是尽可能的降低树的高度,以此降低磁盘IO的次数,因为一个索引节点就表示一个磁盘页

    一个索引节点就表示一个磁盘页;
    假设一个节点可以容纳100个值,那么3层的B+树可以容纳100万个数据。
    根节点100,第二层100*100,第三次存数据就是100x100x100,z三层只需3次io;

    而如果使用二叉查找树,则需要将近20层,也就是进行20次磁盘IO;


    B+对比B树的优点

    B树的每个节点除了存储指向子节点的索引之外,还有data域,因此单一节点存储的指向子节点的索引并不是很多,树高度较高,磁盘IO次数较多,

    个人理解,B树的索引节点,既存索引也存数据,一次io读取的数据是有限的,所以b树存的索引相对于b+树少,在数据量大的情况下,b树io次数多;

    假设 一个索引可以存100单位数据,索引和data分别需要1单位,那么3层b树能存50+50x50+50x50*50个索引,而3层b+树可以存100x100x100,故b+树可以存更多索引;

    总结:b+树的节点可以存更多索引数据,而b树的节点既要存索引,又要存数据,因此存的索引少;

    其它关于索引数据结构的问题

    为什么数据库索引不用红黑树而用B+树

    红黑树在插入删除操作时需要 通过旋转和变色操作 来恢复二叉树性质;

    但是当数据量较小,数据完全可以放入内存中,不需要进行磁盘IO,这时候,红黑树时间复杂度比B+树低。


    索引失效

    https://www.cnblogs.com/wdss/p/11186411.html

    条件中or前后没有同时使用索引,索引失效

    例如select * from user where name="zhsngsan" or id=29527;其中id是主键,那么id是主键索引,而name不是索引,则索引失效;

    在这里插入图片描述

    like 以%开头,索引失效

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-7J8m91zo-1620884626743)(43C01175C79542B497BF88341C497E4E)]

    当like前缀没有%,后缀有%时,索引有效。

    组合索引,不是使用第一列索引,索引失效

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/108179618

    例如 create index test2 on emp(ename , empno,job);,其中ename就是第一列索引,只要条件中不含ename组合索引就会失效;

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ibTUXQEc-1620884626743)(4334FEC056244E41B8727FF598B28E06)]

    数据类型出现隐式转化,索引失效

    如varchar不加单引号的话可能会自动转换为int型,使索引无效;

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-w6SbE4Gw-1620884626744)(ACCAF859AD184449803B5D2E8AD58B3A)]

    其它情况


    不推荐使用索引的情况

    1. 数据唯一性差(一个字段的取值只有几种时)的字段不要使用索引

    比如性别,只有两种可能数据。意味着索引的二叉树级别少,多是平级。这样的二叉树查找无异于全表扫描。

    1. 频繁更新的字段不要使用索引

    比如logincount登录次数,频繁变化导致索引也频繁变化,增大数据库工作量,降低效率。

    1. 字段不在where语句出现时不要添加索引,如果where后含IS NULL /IS NOT NULL/ like ‘%输入符%’等条件,不建议使用索引

    只有在where语句出现,mysql才会去使用索引

    4) where 子句里对索引列使用不等于(<>),使用索引效果一般



    覆盖索引

    只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据的索引成为覆盖索引(Covering Index),无需回表,速度更快。

    //id是主键、name是索引,则下面sql需要回表,因为需要通过id回表获取sex;
    select id,name,sex from user where name='shenjian';
    
    但是,如果再创建一个联合索引(name,sex),那么上面的sql就不需要回表;因为通过(name,sex)的索引可以获取id,name,sex 不需要回表;
    

    组合索引

    最左匹配原则

    https://chensj.blog.csdn.net/article/details/108540362

    组合索引abc_index:(a,b,c),只会在where条件中带有(a)、(a,b)、(a,b,c)的三种类型的查询中使用使用索引。

    当where条件只有(a,c)时也会走,但是只走a字段索引,不会走c字段。


    注意

    • 当遇到范围查询(>、<、between、like)就会停止匹配。
    (a,b,c,d)建立索引,  
    where后条件为a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4  
    那么,a,b,c三个字段能用到索引,而d就匹配不到。因为遇到了范围查询!
    

    组合索引数据结构

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-OCh7stYQ-1620884626744)(E3042C65C58B417A9E99505B1706E97D)]

    联合索引中的索引项会先根据第一个索引列进行排序,第一个索引列相同的情况下,会再按照第二个索引列进行排序,依次类推。

    例如联合索引abc_index:(a,b,c),sql where a=1and b=2 and c=3;
    先根据a查询,a相同的情况下,b是排好序的,因此可以定位到b,同理c;

    但是如果sql是where a=1,c=3;a会走索引得出主键,再根据主键回表查c;
    因为a相同时,c是乱序的;

    总结
    联合索引(a,b,c)可以直接定位到a,ab,abc,至于ac需要2次定位;


    索引下推

    https://blog.csdn.net/luxiaoruo/article/details/106637231

    https://blog.csdn.net/qq_34162294/article/details/105260154

    在不使用索引下推的情况下,使用非主键索引进行查询时,存储引擎 通过索引检索到数据,然后返回给MySQL服务器,服务器做最后的筛选

    例如查询gander=男 and age>20的数据,
    不使用索引下推时,存储引擎将gander=男的数据直接返回 给mysql服务层,再由 服务层 根据age>20筛选出最终数据返回Clint;

    使用索引下推后,存储引擎 直接筛选gander=男 and age>20的数据返回 给mysql服务层;


    谓词下推

    什么是谓词

    谓词下推概念中的谓词指返回bool值即true和false的函数,或是隐式转换为bool的函数:

    SQL中的谓词主要有 LKIE、BETWEEN、IS NULL、IS NOT NULL、IN、EXISTS。


    谓词下推

    https://blog.csdn.net/EdwardWong_/article/details/105970779

    谓词下推 Predicate Pushdown:基本策略是,始终将过滤表达式尽可能移至靠近数据源的位置。

    简而言之,就是在不影响结果的情况下,尽量将过滤条件提前执行。

    • 例如
    select count(1) from A Join B on A.id = B.id where A.a > 10 and B.b < 100;
    

    在处理Join操作之前需要首先对A和B执行TableScan操作,然后再进行Join,再执行过滤,最后计算聚合函数返回,但是如果把过滤条件A.a > 10和B.b < 100分别移到A表的TableScan和B表的TableScan的时候执行,可以大大降低Join操作的输入数据。优化后的语句如下:

    select count(1) from (select *  from A  where a>10)A1 Join (select *  from B  where b<100)B1 on A1.id = B1.id;
    
    展开全文
  • 今天文章就会仔细的分析下,什么情况下mysql的索引会失效,我们都知道,索引失效的情况下都是针对联合索引 如下图: 一个联合索引的节点上面有两个键值对,现在假设联合索引的字段是有a和b组成的,那么现在从...

    mysql的索引在使用不当情况下会失效.

        比如:使用最佳左前缀法则,大于号右边的索引会失效,使用like索引会失效,当准备面试的时候我们为了应付面试的的时候往往会去找到这些面试题目的答案,但是往往不会去思考,为什么会失效?

          今天文章就会仔细的分析下,什么情况下mysql的索引会失效,我们都知道,索引失效的情况下都是针对联合索引

    如下图:

          一个联合索引的节点上面有两个键值对,现在假设联合索引的字段是有a和b组成的,那么现在从上面的图可以看到:2 和 4 就代表我们的a和b连个字段组合成了一个联合索引,然后可以仔细观察叶子节点,左边的叶子节点都是有序排列的,并且由小到大,所以可以看到a的优先级大于b的优先级,而右边的则是无序的

     

    好的,现在我们可以分析下,为什么是最左前缀法则失效?为什么大于号右边的会失效?为什么like会失效?

     

    我现在新建一个测试用户表;

    创建了一个复合索引由 phone和len_id和region_id组成的idx_phone_lan_region,然后我们可是测试一下

    首先我们测试一个遵循最佳做前缀法则;

    执行结果如下;

    explan可以看到这条sql是执行了索引的,rows等于1,type=ref

     

    然后我们去掉 手机号再查询一次;

    可以看到rows是扫描了一行数据,当然我这个用户表是没有数据的,所以只能看到rows=1,然后type=all,说明这条sql没有走索引,

    所以我们分析下,为什么没有走索引,还是由上面的那个图我们可以看出;

    我们知道联合索引再b+树上的排序是先排a,当a相等的情况下再排b,然后我们刚刚看到了,条件查询存在手机号的遵循最佳左前缀法则,首先a字段再b+树上面是有序的,就能定位到a所在的节点,就是通过二分查找发找到a,当我们查找了第一个字段,然后再来查找第二个字段b,从图可以看出,当a相同的情况下b也是有序的,这是时候,我们的a已经确定了,那么我们就可以再a的基础上用二分查找发去查找b,这种情况下b也是有序的,所以它也能查找到,所以这个遵循最佳做前缀法则的sql分析下来是没有问题的,然后我们来分析不遵循最佳最佳左前缀法则的sql;

    问题出在哪里?

    只有当我们a相等的情况下,b才是有序的,而上面的当我们把电话号码去掉的情况下,b就是无序的,缺少b执行的索引的存在条件,没有a的情况下,b肯定是无序的,所以在无序情况下我们无法找到b这个值,所以只能进行全表扫描,不会搜索引

    这就是为什么要遵循最佳左前缀法则了

     

    然后我们看看,范围查找的右边,为什么索引会失效;还是看这个图

    首先我们看叶子节点,查找a>1 b=1的数据,可以看到a大于1的数据由2,3,4,分别在叶子节点可以看到,然后我们再去找b=1的数据,而a>1的数据对应的b的数据是没有序的,这个无序的不仅仅体现在叶子节点上而且还体现在非叶子节点上,所以这种情况下b无序,还是无法进行索引匹配,

    当我们% 放在左边,放在右边都是不走索引的,那么这又是什么原因呢?

    首先解释下% 的含义,首先我们这个%放在右边,是去查找以1 开头的数据,例如,111222,这个数据就可以查询出来,但是当我们变成222111,就查询不出来,所以这个%的意思就是这个意思,所以百分号分别在左边,右边,还是两边,分别叫做,前缀,后缀,中缀,当我们一个字符串存在b+树里面存储的时候,也是按照字母的大小去排序的,如下图

    你去查找以a开头的字符串,可以按照a的顺序查找到。所以当你加上%就不是前缀法则了,所以这就是like失效的原理,所以这里就可以推理出in 为什么会失效,or 为什么会失效!

    所以可以总结下;

    1. 如果是复合索引,叶子节点不仅保存了复合索引的值,还有主键的值,这就是当你使用覆盖索引的时候,加上主键也会用到索引的原因

    2. 如果是模糊查询,如果查询字段不包括索引字段,只有当%放到左边时候才会用到索引,但如果是覆盖索引,则会用到覆盖索引,

    3. 返回查询如果复合做前缀法则,而且查询的数据比较少的情况下,即使没有用到覆盖索引,也会走索引,但是如果数据过多,则会全表扫描

    凡事不能二分查找的情况下都属于索引失效的情况

    展开全文
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    千次阅读 2018-11-25 20:22:26
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  • 1:or 条件什么情况下导致索引失效,什么情况下索引不会失效,为什么会失效? (251条消息) 为什么where条件中使用or索引不起作用?_azhegps的博客-CSDN博客 or会导致MySQL索引失效的原因 - it610....MySQL索引失效
  • Mysql索引失效问题

    2021-05-23 18:23:29
    mysql索引有时候会失效,比如大于号右边的索引会失效,使用like索引会失效。 这时候需要了解到联合索引 我们可以看到以a字段排列是有序的 1-2-3这样子 但是以b字段排序就是无序的 1-2-4-8-1-2 是因为b字段排序是...

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