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  • Mysql 索引覆盖,索引下推,索引合并
    2022-04-12 11:26:05
    索引覆盖索引下推索引合并
    查询的字段在命中的联合索引里查询条件命中了联合索引的第一个字段,后续条件可以根据联合索引其它字段直接进行过滤对多个索引进行分别扫描,然后根据结果进行集合操作(如取交集和并集)

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    一、前言

    上一节我们讲解了聚集索引和非聚集索引的区别(索引知识系列一:聚集索引与非索引详解 ),我们知道非聚集索引在查询过程中有回表的过程,这就造成了效率的下降。那如何不用回表或者减少回表以提高查询速度呢?这就是本章要讲的内容。

    二、联合索引

    联合索引(也叫组合索引、复合索引、多列索引)是指对表上的多个列进行索引。联合索引的创建方法跟单个索引的创建方法一样,不同之处仅在于有多个索引列。

    开讲之前我们先弄一张学生表,表数据如下:
    在这里插入图片描述
    下面我们给出一个需求:查询表中以字母"L"开头的姓名及年龄。

    1、常规的写法(回表查询)

    SELECT name,age FROM `t_user` where name like 'l%' ;
    

    这种写法,明显效率是低下的,我们用explain 分析一下:
    在这里插入图片描述
    由图中可以看出,在数据库中进行了全表扫描。下面我们看一下数据库中的执行过程。

    第一步:全表扫描数据,找出以“l”开头的主键id.
    第二步:将所有查询出来的数据每一个都回表,根据id来查询出想要的数据。
    

    2.优化写法(索引覆盖)
    因为我们要查询name和age。所以,我们对name和age建立了联合索引,建立后的索引图如下:
    在这里插入图片描述
    从图中我们可以看出,叶子节点中的键值都是按顺序存储的并且都包含了名字和年龄,即(“Ann”,36)、(“HanMeimei”,17)、(“Kate”,17)、(“LiLei”,18)、(“Lili”,16)、(“Lisa”,19)、(“Lucy”,17)、(“WeiHua”,32)、(“ZhangWei”,18)、(“ZhangWei”,25)。

    索引会先根据 name 排序,如果 name 相同,再根据 age 进行排序。

    我们对name和age建立索引后,当我们查询name和age二个字段时,直接会从索引中查出来而不需要回表查询,这种方式就是索引覆盖。执行步骤是这样的:

    第一步:使用联合索引(name,age)查询以“l”开头的数据
    第二步:在索引中取出name和age.
    

    这种方式是不是高效多了,你要是还不信,我们用explain看一下,如下图:

    EXPLAIN SELECT name,age FROM `t_user` where name like 'l%' ;
    

    在这里插入图片描述
    从图中我们看的出,使用了(name,age)索引。

    2.1 联合索引最左匹配原则

    联合索引在使用的时候一定要注意顺序,一定要注意符合最左匹配原则。

    最左匹配原则:在通过联合索引检索数据时,从索引中最左边的列开始,一直向右匹配,如果遇到范围查询(>、<、between、like等),就停止后边的匹配。

    这个定义不太好理解,我解释一下:

    假如对字段 (a, b, c) 建立联合索引,现在有这样一条查询语句:

    where a > xxx and b=yyy and c=zzz
    where a like 'xxx%' and b=yyy and c=zzz
    

    在这个条件语句中,只有a用到了索引,后面的b,c就不会用到索引。这就是“如果遇到范围查询(>、<、between、like等),就停止后边的匹配。”的意思。

    我们还是假如对字段 (a, b, c) 建立联合索引,

    1.如下查询语句可以使用到索引:

    where a = xxx
    where a = xxx and b = xxx
    where a = xxx and b = xxx and c = xxx
    where a like 'xxx%'
    where a > xxx
    where a = xxx order by b
    where a = xxx and b = xxx order by c group by a
    

    2.如下查询条件也会使用索引:

    where b = xxx and a = xxx
    where a = xxx and c = xxx and b = xxx
    

    虽然b和a的顺序换了,但是mysql中的优化器会帮助我们调整顺序。

    3.如下查询条件只用到联合索引的一部分:

    where a = xxx and c = xxx   可以用到 a 列的索引,用不到 c 列索引。
    where a like 'xxx%' and b = xxx 可以用到 a 列的索引,用不到 b 列的索引。
    where a > xxx and b = xxx 可以用到 a 列的索引,用不到 b 列的索引。
    

    4.如下查询条件完全用不到索引

    where b = xxx
    where c = xxx
    where a like '%xxx'			-- 不满足最左前缀
    where d = xxx order by a	-- 出现非排序使用到的索引列 d 
    where a + 1 = xxx	-- 使用函数、运算表达式及类型隐式转换等
    

    如何选择合适的联合索引

    1.where a = xxx and b = xxx and c = xxx 如果我们的查询是这样的,建索引时,就可以考虑将选择性高的列放在索引的最前列,选择性低的放后边。

    2.如果是 where a > xxx and b = xxx 或 where a like ‘xxx%’ and b = xxx 这样的语句,可以对 (b, a) 建立索引。

    3.如果是 where a = xxx order by b 这样的语句,可以对 (a, b) 建立索引。

    三、索引覆盖

    索引覆盖在上面我们已经介绍了。由上面的介绍我们知道,建立了联合索引后,直接在索引中就可以得到查询结果,从而不需要回表查询聚簇索引中的行数据信息。

    索引覆盖可以带来很多的好处:

    • 辅助索引不包含行数据的所有信息,故其大小远小于聚簇索引,因此可以减少大量的IO操作。
    • 索引覆盖只需要扫描一次索引树,不需要回表扫描聚簇索引树,所以性能比回表查询要高。
    • 索引中列值是按顺序存储的,索引覆盖能避免范围查询回表带来的大量随机IO操作。 判断一条语句是否用到索引覆盖:

    这个我们需要用explain查看一下。
    在这里插入图片描述
    Using index 就表示使用到了索引 , 并且所取的数据完全在索引中就能拿到,也就是用到了索引覆盖。

    四、索引下推

    索引下推是索引下推是 MySQL 5.6 及以上版本上推出的,用于对查询进行优化。

    索引下推是把本应该在 server 层进行筛选的条件,下推到存储引擎层来进行筛选判断,这样能有效减少回表。

    举例说明:

    首先使用联合索引(name,age),现在有这样一个查询语句:

    select *  from t_user where name like 'L%' and age = 17;
    

    这条语句从最左匹配原则上来说是不符合的,原因在于只有name用的索引,但是age并没有用到。

    不用索引下推的执行过程:

    第一步:利用索引找出name带'L'的数据行:LiLei、Lili、Lisa、Lucy 这四条索引数据
    第二步:再根据这四条索引数据中的 id 值,逐一进行回表扫描,从聚簇索引中找到相应的行数据,将找到的行数据返回给 server 层。
    第三步:在server层判断age = 17,进行筛选,最终只留下 Lucy 用户的数据信息。
    

    使用索引下推的执行过程:

    第一步:利用索引找出name带'L'的数据行:LiLei、Lili、Lisa、Lucy 这四条索引数据
    第二步:根据 age = 17 这个条件,对四条索引数据进行判断筛选,最终只留下 Lucy 用户的数据信息。
    (注意:这一步不是直接进行回表操作,而是根据 age = 17 这个条件,对四条索引数据进行判断筛选)
    第三步:将符合条件的索引对应的 id 进行回表扫描,最终将找到的行数据返回给 server 层。
    

    比较二者的第二步我们发现,索引下推的方式极大的减少了回表次数。

    索引下推需要注意的情况:

    下推的前提是索引中有 age 列信息,如果是其它条件,如 gender = 0,这个即使下推下来也没用

    开启索引下推:

    索引下推是 MySQL 5.6 及以上版本上推出的,用于对查询进行优化。默认情况下,索引下推处于启用状态。我们可以使用如下命令来开启或关闭。

    set optimizer_switch='index_condition_pushdown=off'; 	-- 关闭索引下推
    set optimizer_switch='index_condition_pushdown=on';		-- 开启索引下
    

    五、结尾

    好了,本章就讲到这里吧,下一章,我们对所有的知识进行一下总结。

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    前言
      InnoDB引擎中,B+树索引可以分为聚簇索引和辅助索引两大类。在介绍 “回表” 和 “索引覆盖” 之前,我们先来了解一下这两个概念。

    聚簇索引

      聚簇索引也叫聚集索引,它并不是一种单独的索引类型,在聚簇索引的叶子页中,保存了整张表的行数据信息,所以也将聚簇索引的叶子节点称为数据页。
      名词 “聚簇” 表示数据行和相邻的键值紧凑的存储在一起。因为不能同时把数据行存储在两个不同的地方,所以一个表只能有一个聚簇索引。

    InnoDB选取聚簇索引的规则如下:

    1. 如果表中定义了主键,则主键为聚簇索引;
    2. 如果没有主键,选择第一个非空的唯一索引为聚簇索引;
    3. 如果以上都没有,InnoDB会隐式定义一个6字节的rowid主键来作为聚簇索引。

    辅助索引

      辅助索引也叫非聚簇索引、非聚集索引、二级索引等。辅助索引跟聚簇索引的区别在于,聚簇索引叶子节点中保存了完整的行数据,而辅助索引叶子节点中保存的是聚簇索引中的索引键值。
      辅助索引的存在不影响数据在聚簇索引中的组织,因此每张表中可以有多个辅助索引。


    假如我们有这样一个表,建表语句如下:

    CREATE TABLE `t_user` (
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
      `name` varchar(32) NOT NULL COMMENT '姓名',
      `age` tinyint(3) unsigned NOT NULL COMMENT '年龄',
      `gender` tinyint(3) unsigned NOT NULL COMMENT '性别:1男,0女',
      PRIMARY KEY (`id`),
      KEY `idx_name` (`name`,`age`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
    

    表中数据:

    idnameagegender
    1LiLei181
    2HanMeimei170
    3Lucy170
    4Lili160
    5WeiHua320
    6ZhangWei251
    7Ann360
    8Lisa190
    9ZhangWei181
    10Kate171

    表中有两个索引,一个是主键索引 id,一个是普通索引 (name,age),根据前边介绍的聚簇索引和辅助索引的定义,这里主键索引就是聚簇索引,普通索引就是我们的辅助索引。

    两棵索引树的示意图如下

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    回表查询

    那么,什么是回表查询呢?

    假如我们需要查询姓名为Lucy的用户信息

    select * from t_user where name = 'Lucy';
    

    在这里插入图片描述
    会先通过(name,age)这课索引树找到主键id(这里是3),再根据id=3,回到主键索引树中,找到对应的行数据信息(“Lucy”,17,0),这个过程,就叫做 “回表查询”。通过执行计划,也能看到使用了辅助索引 idx_name

    回表查询需要扫描两次索引树,即先扫描辅助索引树,再扫描聚簇索引树,故它的性能比扫一遍索引树低。以上边的查询为例,辅助索引树高度为2,聚簇索引树高度也为2,因此一共需要4次逻辑IO才能得到最终的数据页。

    索引覆盖
      从上边我们知道了,通过辅助索引查询数据时,需要回到聚簇索引再扫描一遍,也就是需要 “回表查询” 。那有没有不需要回表查询的情况呢?
      InnoDB存储引擎支持 “索引覆盖” (也叫做 “覆盖索引” ),即从索引中就可以得到查询结果,从而不需要查询聚簇索引中的行数据信息。

    索引覆盖可以带来很多的好处:

    • 辅助索引不包含行数据的所有信息,故其大小远小于聚簇索引,因此可以减少大量的IO操作。
    • 索引覆盖只需要扫描一次索引树,不需要回表扫描聚簇索引树,所以性能比回表查询要高。
    • 索引中列值是按顺序存储的,索引覆盖能避免范围查询回表带来的大量随机IO操作。

    判断一条语句是否用到索引覆盖

    索引覆盖有这么多的好处,那平常开发中,我们怎么知道语句是否用到了索引覆盖呢?

    我们来看下这条语句的执行计划,

    EXPLAIN select * from t_user where name = 'Lucy';
    

    在这里插入图片描述
    通过执行计划,显示用到了索引 idx_name ,也就是(name,age) 这两字段对应的辅助索引。

    对这条语句做下修改,再来看下执行计划

    EXPLAIN select id,name from t_user where name = 'Lucy';
    

    在这里插入图片描述
    执行计划中有了变化啊,最后一列Extra中多了 Using index 。而这里Using index 就表示使用到了索引 , 并且所取的数据完全在索引中就能拿到,也就是用到了索引覆盖。

    这也容易理解,我们修改语句后,需要查询的只有 id 和 name ,而这俩字段在我们的辅助索引(name,age)树中都有,name 就是索引键值的一部分,id保存在叶子节点中,所以也就不需要再回表查询了。

    会用到索引覆盖的SQL示例:

    我们来看下这些例子

    EXPLAIN select id,name,age from t_user where name = 'Lucy';
    EXPLAIN select id,name,age from t_user where name = 'Lucy' and age = 17;
    EXPLAIN select count(*) from t_user where name = 'Lucy';
    

    这三条语句应该不难分析,name 就是索引键值的一部分,符合最左匹配原则,并且想要查询的数据从索引树中就能拿到。所以用到了索引覆盖。

    EXPLAIN select id,name,age from t_user where age = 17;
    EXPLAIN select count(*) from t_user ;
    

    上边这两条语句,也用到了索引覆盖。

    WHAT ?有同学可能就发现问题了,不对吧?第一条语句查询条件 where age = 17 不符合最左匹配原则,没办法使用索引啊。第二条语句都没有查询条件,也没办法使用索引啊。

    别急,我们先来看下执行计划。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    通过执行计划,我们会发现它们的 possible_keys 这列都没有值。执行计划中, possible_keys 这一列表示的是可能用到的索引,而我们之前截图中,这一列中都是有值的。但 key 这一列中都有值 idx_name, 并且 Extra 中也都有 Using index ,说明用到了索引覆盖。

    真实原因是这样的。MySQL优化器分析发现,查询语句无法使用到索引,只能通过全表扫描了。不过还发现一点,不管是只扫描聚簇索引对应的表,还是只扫描辅助索引对应的表,最终都能得到查询结果。而辅助索引对应的表远小于聚簇索引对应的表,这样就可以减少IO操作,所以优化器就选择了全表扫描辅助索引对应的表,也就用到了索引覆盖。

    EXPLAIN select id from t_user where id = '3';
    EXPLAIN select count(*) from t_user where id = '3';
    

    再继续来看上边这两条语句。先来说下结论,这两条也用到了索引覆盖。

    看下执行计划

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    这两条语句都是通过 id 来进行查询,所以会用到主键索引,但是为什么也会用到索引覆盖呢?它们已经不需要回表了呀?

    做出回答前,我们先再来看一条SQL执行计划

    EXPLAIN select name from t_user where id = '3';
    

    在这里插入图片描述
    这条语句跟前边的差别只在于,前边只查询了 id,而这里只查询了 name 。执行计划中就看到,这条查询 name 的语句就没有用到索引覆盖。

    我们再来体会一下:“索引覆盖” 指的是,从索引中就可以得到查询结果,从而不需要查询聚簇索引中的行数据信息。

    也就是说,如果只查询 ‘id’ 的话,从聚簇索引中就能得到结果,最终也不需要再查询行数据信息,也就是用到了索引覆盖。同样的,count(*) 也是这样的原理。

    总结

      索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率,就像书的目录一样。
      通常大家会根据查询的WHERE条件来创建合适的索引,不过这只是索引优化的一个方面。设计优秀的索引应该考虑到整个查询,而不单单是WHERE条件部分。

      最后,希望博主的文章能给大家带来一些帮助。也希望能跟朋友们一起互相学习,共同进步,加油!!

    展开全文
  • 主要介绍了MySQL 的覆盖索引与回表的使用方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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    聚簇索引

    • 介绍

      聚簇索引并不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式。InnoDB的聚簇索引实际上是通过一个结构中保存了B-Tree索引和数据行。因为无法同时把数据行存在两个不同的地方,所以一个表只能有一个聚簇索引(覆盖索引可以模拟多个聚簇索引的情况)

    • 索引的建立

      一个表有且只有一个聚簇索引;

      InnoDB一般是通过主键建立聚簇索引;

      如果没有定义主键,InnoDB会选择一个唯一的非空索引代替;

      如果没有这样的索引,InnoDB会隐式定义一个主键来作为局促索引;

      InnoDB只聚集在同一页面中的记录,包含相邻键值的页面可能会相距甚远;

    • 优点

      1.可以把相关数据保存在一起,减少I/O操作;

      2.数据访问更快。找到索引即找到数据;

      3.使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用叶节点的主键值;

    • 缺点

      1.插入速度严重依赖插入顺序。按主键顺序插入是加载数据到InnoDB表中最快的方式。如果不是按照主键顺序加载数据,那么在加载完成后最好使用OPTIMIZE TABLE命令重新组织一下表;

      2.更新聚簇索引列的代价很高,因为会强制InnoDB将每个被更新的列移动到新的位置;

      3.基于聚簇索引的表在插入新行,或者主键被更新导致需要移动行的时候,可能面临“页分裂”的问题;

      4.聚簇索引可能导致全表扫描变慢,尤其是比较稀疏,或者由于页分裂导致数据存储不连续的情况;

      5.二级索引(非聚簇索引)可能比想象的要更大,因为在二级索引的叶子节点包含了引用行的主键列。二级索引访问需要两次索引查找。

    聚簇索引

    非聚簇索引

    • 介绍

      也叫辅助索引或二级索引。一个表中可以有多个二级索引,其叶子节点存放的不是一整行数据,而是键值。叶子节点的索引行中,包含了一个指向聚簇索引的指针,从而在聚簇索引树中找到一整行数据。

    • 优点

      理论上可以有无限多个,不受限制。当然大家都知道,实际中并不是索引越多越好

    • 缺点

      非聚簇索引总是要进行二次查询,增加I/O操作
      非聚簇索引

    联合索引

    • 介绍

      包含多个字段的索引。当不需要考虑排序和分组时,将选择性最高的列放在前面同时是比较推荐的;

      选择性高是指:某列数据的散列性强,即重复值少。

    • 优点

      减少索引的建立和维护成本,符合最左匹配原则,参考

    覆盖索引

    • 介绍

      判断标准:使用explain,可以通过输出的extra列来判断,对于一个索引覆盖查询,显示为using index,MySQL查询优化器在执行查询前会决定是否有索引覆盖查询

      从辅助索引中就能获取到需要的记录,而不需要查找聚簇索引中的记录。使用覆盖索引的一个好处是因为辅助索引不包括一条记录的整行信息,所以数据量较聚集索引较少,可以减少大量I/O操作

      查询联合索引中的某个或某几个字段的时候,where语句最好是根据最左匹配来定义,那么就会出现覆盖索引

      select语句中,如果要查询的结果列,都在联合索引的列中,那么一般都会出现覆盖索引,即explain的时候,会出现Using Index

    • 注意

      1、覆盖索引也并不适用于任意的索引类型,索引必须存储列的值

      2、Hash 和full-text索引不存储值,因此MySQL只能使用B-TREE

      3、并且不同的存储引擎实现覆盖索引都是不同的

      4、并不是所有的存储引擎都支持它们,Memory不支持

      5、如果要使用覆盖索引,一定要注意SELECT 列表值取出需要的列,不可以是SELECT *,因为如果将所有字段一起做索引会导致索引文件过大,查询性能下降,不能为了利用覆盖索引而这么做

      6:遇到以下情况,执行计划不会选择覆盖查询
      select选择的字段中含有不在索引中的字段 ,即索引没有覆盖全部的列。
      where条件中不能含有对索引进行like的操作。

    总结

    聚簇索引:有且只有一个,通常是主键,推荐是id自增主键

    非聚簇索引:只能通过聚簇索引,找到对应的整行数据

    辅助索引:遵循最左匹配原则,列顺序有一定的经验和讲究

    覆盖索引:是数据库后台自动处理的

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  • 覆盖索引

    千次阅读 2021-03-04 22:09:33
    1、当发起一个被索引覆盖的查询时,在explain的extra列可以看到using index的信息,此时就使用了覆盖索引 mysql> explain select store_id,film_id from inventory\G *************************** 1. row *******...
  • 回表查询和索引覆盖 有如下一张InnoDB表: CREATE TABLE `user` ( `id` INT NOT NULL , `name` VARCHAR NOT NULL , `age` INT NOT NULL); 1 2 3 4 其中id为自增主键,name是一个普通索引。在执行select * from user...

空空如也

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索引覆盖

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