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  • mysql索引下推原理

    2021-03-21 12:15:23
    前段时间有读者提议讲讲索引下推,这期就把这事儿安排上。多余的前言就不赘述了,我们直接开始。 列位坐好! - 思维导图 - 回表操作 对于数据库来说,只要涉及到索引,必然绕不过去回表操作。当然这也是我们...

    前段时间有读者提议讲讲索引下推,这期就把这事儿安排上。多余的前言就不赘述了,我们直接开始。

    列位坐好!

    - 思维导图 -

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    回表操作

    对于数据库来说,只要涉及到索引,必然绕不过去回表操作。当然这也是我们今天所讲内容的前调基础。

    说到回表,我们需要从索引开始说起。别担心,不会长篇大论,这里只是简单讲下主键索引与普通索引,目的是让大家对回表操作有个认识。如果你对回表操作很熟悉了,那么可以跳过这一段。

    这里我们只以 Innodb 存储引擎作为讲解对象。

    主键索引

    主键索引在底层的数据存储是通过 B+ 树来实现的。简单来说,就是除叶子节之外的其他节点都存储的是主键值。而叶子节点上存储的是整行的数据。

    大体结构如下图所示。

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    非主键索引

    除了主键索引外,其它的索引都被称为非主键索引。与主键索引不同的是,非主键索引的叶子节点上存储的是主键的值。

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    那让我们再回到开始的问题,什么是回表操作?

    当我们在非主键索引上查找一行数据的时候,此时的查找方式是先搜索非主键索引树,拿到对应的主键值,再到主键索引树上查找对应的行数据。

    这种操作就叫作回表操作。

    好了,这里你应该了解了什么是回表操作了。简单来讲,就是在非主键索引树上拿到对应的主键值,然后回到主键索引上找到对应的行数据。

    这样做的前提条件是,所要查找的字段不存在于非主键索引树上。

    低版本操作

    讲完了回表操作,让我们继续回到这篇文章的主题——索引下推。

    其实在 Mysql 5.6 版本之前是没有索引下推这个功能的,从 5.6 版本后才加上了这个优化项。所以在引出索引下推前还是先回顾下没有这个功能时是怎样一种处理方式。

    我们以一个真实例子来进行讲解。

    在这里有张用户表 user,记录着用户的姓名,性别,身高,年龄等信息。表中 id 是自增主键,(name,sex) 是联合索引。在这里用 1 表示男,2 表示女。现在需要查找所有姓王的男性信息。

    SQL 实现起来很简单:

    2ad4280098ea469d21c896b673885117.png

    但是它的实现原理是什么呢?

    根据联合索引最左前缀原则,我们在非主键索引树上找到第一个满足条件的值时,通过叶子节点记录的主键值再回到主键索引树上查找到对应的行数据,再对比是否为当前所要查找的性别。

    整个原理可以用下边的图进行表示。

    50d213badeff9a90273d2d98c5bcff12.png

    看到了吧,低版本中需要每条数据都进行回表,增加了树的搜索次数。如果遇到所要查找的数据量很大的话,性能必然有所缺失。

    高版本操作

    讲完了低版本操作,让我们继续回到这篇文章的主题——索引下推。

    知道了痛点,那么怎么解决。很简单,只有符合条件了再进行回表。结合我们的例子来说就是当满足了性别 sex = 1 了,再回表查找。这样原本可能需要进行回表查找 4 次,现在可能只需要 2 次就可以了。

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    所以本质来说,索引下推就是只有符合条件再进行回表,对索引中包含的字段先进行判断,不符合条件的跳过。减少了不必要的回表操作

    总结

    回表操作

    当所要查找的字段不在非主键索引树上时,需要通过叶子节点的主键值去主键索引上获取对应的行数据,这个过程称为回表操作。

    索引下推

    索引下推主要是减少了不必要的回表操作。对于查找出来的数据,先过滤掉不符合条件的,其余的再去主键索引树上查找。

    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

    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)

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    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;
    
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  • 我们都知道组合索引例如name_phone,名字和电话的组合索引,where name = xx and phone = 123这样严格的顺序才会使索引生效,像where phone = 123这样是不会走索引的。那么mysql是如何做的呢? 单值索引 联合索引 ...

    我们都知道组合索引例如name_phone,名字和电话的组合索引,where name = xx and phone = 123这样严格的顺序才会使索引生效,像where phone = 123这样是不会走索引的。那么mysql是如何做的呢?

    1. 单值索引
      在这里插入图片描述
    2. 联合索引
      在这里插入图片描述
      从上图可以看到:
      B+Tree 会优先比较 name 来确定下一步应该搜索的方向,往左还是往右。
      如果 name相同的时候再比较 phone。

    失效原因:
    但是如果查询条件没有name,就不知道第一步应该查哪个节点,因为建立搜索树的时候name是第一个比较因子,所以用不到索引。

    索引下推
    正是因为有了联合索引,才会有索引下推的优化,避免多次扫描磁盘读取数据。
    分析:where name like ‘L%’ and phone = 17;

    一般先根据name=xx 找到数据,叶子节点找到主键id,然后查询到主键索引叶子节点的数据,再来筛选phone=17的结果。

    使用索引下推的情况下,存储引擎层还是先根据 name like ‘L%’ 这个条件,查找到 LiLei、Lili、Lisa、Lucy 四条索引数据,不过接下来不是直接进行回表操作,而是根据 phone = 17 这个条件,对四条索引数据进行判断筛选,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。(也就是我们把本应该在 server 层进行筛选的条件,下推到存储引擎层来进行筛选判断了。这个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)

    展开全文
  • mysql 索引下推

    2021-05-31 10:41:07
    索引下推(index condition pushdown )简称ICP,在Mysql5.6的版本上推出,用于优化查询。 在不使用ICP的情况,在使用非主键索引(又叫普通索引或者二级索引)进行查询时,存储引擎通过索引检索到数据,然后返回...

    导读

    • 索引下推(index condition pushdown )简称ICP,在Mysql5.6的版本上推出,用于优化查询。

    • 在不使用ICP的情况下,在使用非主键索引(又叫普通索引或者二级索引)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,服务器然后判断数据是否符合条件

    • 在使用ICP的情况下,如果存在某些被索引的列的判断条件时,MySQL服务器将这一部分判断条件传递给存储引擎,然后由存储引擎通过判断索引是否符合MySQL服务器传递的条件,只有当索引符合条件时才会将数据检索出来返回给MySQL服务器

    • 索引条件下推优化可以减少存储引擎查询基础表的次数,也可以减少MySQL服务器从存储引擎接收数据的次数。

    开撸

    在开始之前先先准备一张用户表(user),其中主要几个字段有:id、name、age、address。建立联合索引(name,age)。

    假设有一个需求,要求匹配姓名第一个为陈的所有用户,sql语句如下:

    SELECT * from user where name like ‘陈%’
    根据 “最佳左前缀” 的原则,这里使用了联合索引(name,age)进行了查询,性能要比全表扫描肯定要高。

    问题来了,如果有其他的条件呢?假设又有一个需求,要求匹配姓名第一个字为陈,年龄为20岁的用户,此时的sql语句如下:

    SELECT * from user where name like ‘陈%’ and age=20
    这条sql语句应该如何执行呢?下面对Mysql5.6之前版本和之后版本进行分析。

    Mysql5.6之前的版本
    5.6之前的版本是没有索引下推这个优化的,因此执行的过程如下图:

    会忽略age这个字段,直接通过name进行查询,在(name,age)这课树上查找到了两个结果,id分别为2,1,然后拿着取到的id值一次次的回表查询,因此这个过程需要回表两次。

    Mysql5.6及之后版本
    5.6版本添加了索引下推这个优化,执行的过程如下图:

    InnoDB并没有忽略age这个字段,而是在索引内部就判断了age是否等于20,对于不等于20的记录直接跳过,因此在(name,age)这棵索引树中只匹配到了一个记录,此时拿着这个id去主键索引树中回表查询全部数据,这个过程只需要回表一次。

    实践
    当然上述的分析只是原理上的,我们可以实战分析一下,因此陈某装了Mysql5.6版本的Mysql,解析了上述的语句,如下图:

    根据explain解析结果可以看出Extra的值为Using index condition,表示已经使用了索引下推。

    总结
    索引下推在非主键索引上的优化,可以有效减少回表的次数,大大提升了查询的效率。

    关闭索引下推可以使用如下命令,配置文件的修改不再讲述了,毕竟这么优秀的功能干嘛关闭呢:

    set optimizer_switch=‘index_condition_pushdown=off’;

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  • Mysql 索引下推

    2021-04-16 17:19:52
    索引下推(index condition pushdown )简称ICP,在Mysql5.6的版本上推出,用于优化查询。 在不使用ICP的情况,在使用非主键索引(又叫普通索引或者二级索引)进行查询时,存储引擎通过索引检索到数据,然后...
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