【MySQL—优化】索引性能优化
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索引对于良好的性能非常关键。尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。在数据量较小且负载较低时，不恰当的索引对性能的影响可能还不明显，但当数据量逐渐增大时，性能则会急剧下降。
索引类型B-Tree索引当人们谈论索引的时候，如果没有特别指明类型，那多半说的是B-Tree索引。不过，底层的存储引擎也可能使用不同的存储结构，InnoDB则使用的是B+Tree。B-Tree通常意味着所有的值都是按顺序存储的，并且每一个叶子页到根的距离相同。下图展示了B-Tree索引的抽象表示，大致反映了InnoDB索引是如何工作的。
B-Tree索引能够加快访问数据的速度，因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取需要的数据，取而代之的是从索引的根节点（图示并未画出）开始进行搜索。根节点的槽中存放了指向子节点的指针，存储引擎根据这些指针向下层查找。通过比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入下层子节点，这些指针实际上定义了子节点页中值的上限和下限。最终存储引擎要么是找到对应的值，要么该记录不存在。
叶子节点比较特别，它们的指针指向的是被索引的数据，而不是其他的节点页。其实在根节点和叶子节点之间可能有很多层节点页，树的深度和表的大小直接相关。
B-Tree对索引列是顺序组织存储的，所以很适合查找范围数据。例如，在一个基于文本域的索引树上，按字母顺序传递连续的值进行查找是非常合适的，所以像“找出所有以I到K开头的名字”这样的查找效率会非常高。
假设有如下数据表：
CREATE TABLE people (
last_name varchar(50) not null,
first_name varchar(50) not null,
dob date not null,
gender enum('m', 'f') not null,
key(last_name, first_name, dob)
);对于表中的每一行数据，索引中包含了last_name、frst_name和dob列的值，下图显示了该索引是如何组织数据的存储的。
延伸阅读：
平衡二叉树、B树、B+树、B*树 理解其中一种你就都明白了
MySQL中B+Tree索引原理
全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配，例如前面提到的索引可用于查找姓名为Cuba Allen、出生于1960-01-01的人。
匹配最左前缀前面提到的索引可用于查找所有姓为Allen的人，即只使用索引的第一列。
匹配列前缀也可以只匹配某一列的值的开头部分。例如前面提到的索引可用于查找所有以J开头的姓的人。这里也只使用了索引的第一列。
匹配范围值例如前面提到的索引可用于查找姓在Allen和Barrymore之间的人。这里也只使用了索引的第一列。
精确匹配某一列并范围匹配另外一列前面提到的索引也可用于查找所有姓为Allen，并且名字是字母K开头（比如Kim、Karl等）的人。即第一列last_name全匹配，第二列frst_name范围匹配。
只访问索引的查询B-Tree通常可以支持“只访问索引的查询”，即查询只需要访问索引，而无须访问数据行。
因为索引树中的节点是有序的，所以除了按值查找之外，索引还可以用于查询中的ORDER BY操作（按顺序查找）。一般来说，如果B-Tree可以按照某种方式查找到值，那么也可以按照这种方式用于排序。所以，如果ORDER BY子句满足前面列出的几种查询类型，则这个索引也可以满足对应的排序需求。
B-Tree索引的限制如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引例如上面例子中的索引无法用于查找名字为Bill的人，也无法查找某个特定生日的人，因为这两列都不是最左数据列。类似地，也无法查找姓氏以某个字母结尾的人。
不能跳过索引中的列前面所述的索引无法用于查找姓为Smith并且在某个特定日期出生的人。如果不指定名（first_name），则MySQL只能使用索引的第一列。
如果查询中有某个列的范围查询，则其右边所有列都无法使用索引优化查找例如有查询WHERElast_name='Smith' AND frst_name LIKE 'J％' AND dob='1976-12-23'，这个查询只能使用索引的前两列，因为这里LIKE是一个范围条件（但是服务器可以把其余列用于其他目的）。如果范围查询列值的数量有限，那么可以通过使用多个等于条件来代替范围条件。
索引列的顺序很重要：这些限制都和索引列的顺序有关。在优化性能的时候，可能需要使用相同的列但顺序不同的索引来满足不同类型的查询需求。
哈希索引哈希索引（hash index）基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码（hash code），哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。
在MySQL中，只有Memory引擎显式支持哈希索引。这也是Memory引擎表的默认索引类型，Memory引擎同时也支持B-Tree索引。值得一提的是，Memory引擎是支持非唯一哈希索引的，这在数据库世界里面是比较与众不同的。如果多个列的哈希值相同，索引会以链表的方式存放多个记录指针到同一个哈希条目中。
因为索引自身只需存储对应的哈希值，所以索引的结构十分紧凑，这也让哈希索引查找的速度非常快。然而，哈希索引也有它的限制：
哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存储字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行。不过，访问内存中的行的速度很快，所以大部分情况下这一点对性能的影响并不明显。哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的，所以也就无法用于排序。哈希索引也不支持部分索引列匹配查找，因为哈希索引始终是使用索引列的全部内容来计算哈希值的。例如，在数据列（A,B）上建立哈希索引，如果查询只有数据列A，则无法使用该索引。哈希索引只支持等值比较查询，包括=、IN()、<=>（注意<>和<=>是不同的操作）。也不支持任何范围查询，例如WHERE price>100。访问哈希索引的数据非常快，除非有很多哈希冲突（不同的索引列值却有相同的哈希值）。当出现哈希冲突的时候，存储引擎必须遍历链表中所有的行指针，逐行进行比较，直到找到所有符合条件的行。如果哈希冲突很多的话，一些索引维护操作的代价也会很高。例如，如果在某个选择性很低（哈希冲突很多）的列上建立哈希索引，那么当从表中删除一行时，存储引擎需要遍历对应哈希值的链表中的每一行，找到并删除对应行的引用，冲突越多，代价越大。索引的优点总结下来索引有如下三个优点：
索引大大减少了服务器需要扫描的数据量。索引可以帮助服务器避免排序和临时表。索引可以将随机I/O变为顺序I/O。索引的评级：
索引将相关的记录放到一起则获得一星；如果索引中的数据顺序和查找中的排列顺序一致则获得二星；如果索引中的列包含了查询中需要的全部列则获得三星。高性能的索引策略独立的列索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数。例如...where act_id + 1 = 5或...where to_days(current_date) - to_days(date_col) < 10。应该始终将索引列单独放在比较符号的一侧。
前缀索引和索引选择性有时候需要索引很长的字符列，这会让索引变得大且慢。通常可以索引开始的部分字符，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率，但这样也会降低索引的选择性。索引的选择性是指，不重复的索引值（也称为基数，cardinality）和数据表的记录总数（#T）的比值，范围从1/#T到1之间。索引的选择性越高则查询效率越高，因为选择性高的索引可以让MySQL在查找时过滤掉更多的行。唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。
诀窍在于要选择足够长的前缀以保证较高的选择性，同时又不能太长（以便节约空间）。前缀应该足够长，以使得前缀索引的选择性接近于索引整个列。换句话说，前缀的“基数”应该接近于完整列的“基数”。为了决定前缀的合适长度，需要找到最常见的值的列表，然后和最常见的前缀列表进行比较。假设表sakila.city_demo只有一个列city，类型为VARCHAR(50)。首先，我们找到最常见的城市列表：
现在查找到最频繁出现的城市前缀，先从3个前缀字母开始：
每个前缀都比原来的城市出现的次数更多，因此唯一前缀比唯一城市要少得多。然后我们增加前缀长度，直到这个前缀的选择性接近完整列的选择性。经过实验后发现前缀长度为7时比较合适：
计算合适的前缀长度的另外一个办法就是计算完整列的选择性，并使前缀的选择性接近于完整列的选择性。下面显示如何计算完整列的选择性：
通常来说（尽管也有例外情况），这个例子中如果前缀的选择性能够接近0.031，基本上就可用了。可以在一个查询中针对不同前缀长度进行计算，这对于大表非常有用。下面给出了如何在同一个查询中计算不同前缀长度的选择性：
查询显示当前缀长度到达7的时候，再增加前缀长度，选择性提升的幅度已经很小了。
只看平均选择性是不够的，也有例外的情况，需要考虑最坏情况下的选择性。平均选择性会让你认为前缀长度为4或者5的索引已经足够了，但如果数据分布很不均匀，可能就会有陷阱。
前缀索引是一种能使索引更小、更快的有效办法，但另一方面也有其缺点：MySQL无法使用前缀索引做ORDER BY和GROUP BY，也无法使用前缀索引做覆盖扫描。
多列索引在多个列上建立独立的单列索引大部分情况下并不能提高MySQL的查询性能。MySQL 5.0和更新版本引入了一种叫“索引合并”（index merge）的策略，一定程度上可以使用表上的多个单列索引来定位指定的行。索引合并策略有时候是一种优化的结果，但实际上更多时候说明了表上的索引建得很糟糕：
当出现服务器对多个索引做相交操作时（通常有多个AND条件），通常意味着需要一个包含所有相关列的多列索引，而不是多个独立的单列索引。当服务器需要对多个索引做联合操作时（通常有多个OR条件），通常需要耗费大量CPU和内存资源在算法的缓存、排序和合并操作上。特别是当其中有些索引的选择性不高，需要合并扫描返回的大量数据的时候。通常来说，将查询改写成UNION的方式往往更好。更重要的是，优化器不会把这些计算到“查询成本”（cost）中，优化器只关心随机页面读取。这会使得查询的成本被“低估”，导致该执行计划还不如直接走全表扫描。这样做不但会消耗更多的CPU和内存资源，还可能会影响查询的并发性，但如果是单独运行这样的查询则往往会忽略对并发性的影响。合适的索引列顺序正确的索引列顺序依赖于使用该索引的查询，并且同时需要考虑如何更好地满足排序和分组的需要。
对于如何选择索引的列顺序有一个经验法则：将选择性最高的列放到索引最前列。这个建议在某些场景可能有帮助，但通常不如避免随机IO和排序那么重要，考虑问题需要更全面。
当不需要考虑排序和分组时，将选择性最高的列放在前面通常是很好的。这时候索引的作用只是用于优化WHERE条件的查找。在这种情况下，这样设计的索引确实能够最快地过滤出需要的行，对于在WHERE子句中只使用了索引部分前缀列的查询来说选择性也更高。然而，性能不只是依赖于所有索引列的选择性（整体基数），也和查询条件的具体值有关，也就是和值的分布有关。这和前面介绍的选择前缀的长度需要考虑的地方一样。可能需要根据那些运行频率最高的查询来调整索引列的顺序，让这种情况下索引的选择性最高。
聚簇索引聚簇索引是一种数据存储方式，具体的细节依赖于其实现方式，InnoDB的聚簇索引实际上在同一个结构中保存了B-Tree索引和数据行。当表有聚簇索引时，它的数据行实际上存放在索引的叶子页（leaf page）中。术语“聚簇”表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起，通俗地说就是将索引与数据存放到了一起。因为无法同时把数据行存放在两个不同的地方，所以一个表只能有一个聚簇索引。
聚簇索引的优点有：
可以把相关数据保存在一起。例如实现电子邮箱时，可以根据用户ID来聚集数据，这样只需要从磁盘读取少数的数据页就能获取某个用户的全部邮件。如果没有使用聚簇索引，则每封邮件都可能导致一次磁盘I/O。数据访问更快。聚簇索引将索引和数据保存在同一个B-Tree中，因此从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中查找要快。使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用页节点中的主键值。聚簇索引的缺点有:
聚簇数据最大限度地提高了I/O密集型应用的性能，但如果数据全部都放在内存中，则访问的顺序就没那么重要了，聚簇索引也就没什么优势了。插入速度严重依赖于插入顺序。按照主键的顺序插入是加载数据到InnoDB表中速度最快的方式。但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。更新聚簇索引列的代价很高，因为会强制InnoDB将每个被更新的行移动到新的位置。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（pagesplit）”的问题。当行的主键值要求必须将这一行插入到某个已满的页中时，存储引擎会将该页分裂成两个页面来容纳该行，这就是一次页分裂操作。页分裂会导致表占用更多的磁盘空间。聚簇索引可能导致全表扫描变慢，尤其是行比较稀疏，或者由于页分裂导致数据存储不连续的时候。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，而不是一次。如果正在使用InnoDB表并且没有什么数据需要聚集，那么可以定义一个代理键（surrogate key）作为主键，这种主键的数据应该和应用无关，最简单的方法是使用AUTO_INCREMENT自增列。这样可以保证数据行是按顺序写入，对于根据主键做关联操作的性能也会更好。
最好避免随机的（不连续且值的分布范围非常大）聚簇索引，特别是对于I/O密集型的应用。例如，从性能的角度考虑，使用UUID来作为聚簇索引则会很糟糕：它使得聚簇索引的插入变得完全随机，导致页分裂和碎片，而且使得数据没有任何聚集特性。
使用InnoDB时应该尽可能地按主键顺序插入数据，并且尽可能地使用单调增加的聚簇键的值来插入新行。
当然，顺序的主键在某些时候也会造成更坏的结果。对于高并发工作负载，在InnoDB中按主键顺序插入可能会造成明显的争用。主键的上界会成为“热点”。因为所有的插入都发生在这里，所以并发插入可能导致间隙锁竞争。另一个热点可能是AUTO_INCREMENT锁机制，如果遇到这个问题，则可能需要考虑重新设计表或者应用，或者更改innodb_autoinc_lock_mode配置。
延伸阅读：高并发网站如何解决数据库主键自增的时候出现重复？
覆盖索引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。索引确实是一种查找数据的高效方式，但是MySQL也可以使用索引来直接获取列的数据，这样就不再需要读取数据行。如果索引的叶子节点中已经包含要查询的数据，那么还有什么必要再回表查询呢?如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”。
覆盖索引是非常有用的工具，能够极大地提高性能。考虑一下如果查询只需要扫描索引而无须回表，会带来多少好处：
索引条目通常远小于数据行大小，所以如果只需要读取索引，那MySQL就会极大地减少数据访问量。这对缓存的负载非常重要，因为这种情况下响应时间大部分花费在数据拷贝上。覆盖索引对于I/O密集型的应用也有帮助，因为索引比数据更小，更容易全部放入内存中。因为索引是按照列值顺序存储的（至少在单个页内是如此），所以对于I/O密集型的范围查询会比随机从磁盘读取每一行数据的I/O要少得多。一些存储引擎如MyISAM在内存中只缓存索引，数据则依赖于操作系统来缓存，因此要访问数据需要一次系统调用。这可能会导致严重的性能问题，尤其是那些系统调用占了数据访问中的最大开销的场景。由于InnoDB的聚簇索引，覆盖索引对InnoDB表特别有用。InnoDB的二级索引在叶子节点中保存了行的主键值，所以如果二级主键能够覆盖查询，则可以避免对主键索引的二次查询。使用索引扫描来做排序扫描索引本身是很快的，因为只需要从一条索引记录移动到紧接着的下一条记录。但如果索引不能覆盖查询所需的全部列，那就不得不每扫描一条索引记录就都回表查询一次对应的行。这基本上都是随机I/O，因此按索引顺序读取数据的速度通常要比顺序地全表扫描慢，尤其是在I/O密集型的工作负载时。
只有当索引的列顺序和ORDER BY子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方向（倒序或正序）都一样时，MySQL才能够使用索引来对结果做排序。如果查询需要关联多张表，则只有当ORDER BY子句引用的字段全部为第一个表时，才能使用索引做排序。ORDER BY子句和查找型查询的限制是一样的：需要满足索引的最左前缀的要求。否则，MySQL都需要执行排序操作，而无法利用索引排序。
有一种情况下ORDER BY子句可以不满足索引的最左前缀的要求，就是前导列为常量的时候。如果WHERE子句或者JOIN子句中对这些列指定了常量，就可以“弥补”索引的不足。
索引案例假设要设计一个在线约会网站，用户信息表有很多列，包括国家、地区、城市、性别、眼睛颜色，等等。网站必须支持上面这些特征的各种组合来搜索用户，还必须允许根据用户的最后在线时间、其他会员对用户的评分等对用户进行排序并对结果进行限制。那么应该如何设计索引满足上面的复杂需求?
支持多种过滤条件索引的顺序并不是盲目地使用选择性最高的列作为索引的前置列，还要综合考虑列的查找频率。例如在线交友网站可以把性别作为索引的第一列，因为几乎每个查询都会使用到性别，而且即使不用该列时也可以使用in（‘f’，‘m’）这样的方式来跳过。
避免多个范围条件对于含有多个范围条件查询的语句，MySQL无法同时使用列上的索引，也就是说对于范围条件查询，MySQL无法再使用范围列后面的其他索引列了。不过对于“多个等值条件查询”（IN）则没有这个限制。
如果有两个范围条件，可以尝试将其中一个通过应用改写成等值或列表查询。例如上面的最近一次上线时间在本周内的，可以维护一个active的字段，登录时设置为1，超过7天未登录设置为0，然后进行等值查询。
优化排序使用索引列来排序可以大大提升查询的效率，不过也不是每个排序语句都能利用索引来进行优化，有些时候还是不得不使用文件排序。使用文件排序对小数据集是很快的，但如果一个查询匹配的结果有上百万行的话会怎样？例如如果WHERE子句只有sex列，如何排序？
对于那些选择性非常低的列，可以增加一些特殊的索引来做排序。例如，可以创建（sex，rating）索引用于下面的查询：
SELECT <cols> FROM profiles WHERE sex='M' ORDER BY rating LIMIT 10;这个查询同时使用了ORDER BY和LIMIT，如果没有索引的话会很慢。即使有索引，如果用户界面上需要翻页，并且翻页翻到比较靠后时查询也可能非常慢。
无论如何创建索引，这种查询都是个严重的问题。因为随着偏移量的增加，MySQL需要花费大量的时间来扫描需要丢弃的数据。反范式化、预先计算和缓存可能是解决这类查询的仅有策略。一个更好的办法是限制用户能够翻页的数量，实际上这对用户体验的影响不大，因为用户很少会真正在乎搜索结果的第10000页。
优化这类索引的另一个比较好的策略是使用延迟关联，通过使用覆盖索引查询返回需要的主键，再根据这些主键关联原表获得需要的行。这可以减少MySQL扫描那些需要丢弃的行数。
总结在选择索引和编写利用这些索引的查询时，有如下三个原则始终需要记住：
单行访问是很慢的。特别是在机械硬盘存储中（SSD的随机I/O要快很多，不过这一点仍然成立）。如果服务器从存储中读取一个数据块只是为了获取其中一行，那么就浪费了很多工作。最好读取的块中能包含尽可能多所需要的行。使用索引可以创建位置引用以提升效率。按顺序访问范围数据是很快的，这有两个原因。第一，顺序I/O不需要多次磁盘寻道，所以比随机I/O要快很多（特别是对机械硬盘）。第二，如果服务器能够按需要顺序读取数据，那么就不再需要额外的排序操作，并且GROUP BY查询也无须再做排序和将行按组进行聚合计算了。索引覆盖查询是很快的。如果一个索引包含了查询需要的所有列，那么存储引擎就不需要再回表查找行。这避免了大量的单行访问，而上面的第1点已经写明单行访问是很慢的。Tags 标签
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