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數據庫索引

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摘要:通過增加額外的寫操作和存儲空間來維護數據庫索引,可以提高從數據庫中讀取數據的速度。數據庫索引的實現常見的數據庫索引實現有平衡樹樹樹哈希樹,樹參考,中的索引數據庫支持多種索引類型,如索引,哈希索引,全文索引等等。

數據庫索引簡介 數據庫索引的定義

數據庫索引是一種數據結構。通過增加額外的寫操作和存儲空間來維護數據庫索引,可以提高從數據庫中讀取數據的速度。通過索引,不需要搜索數據庫的每一條記錄,就可以快速地定位到特定的數據。索引可以建在在表中某一個字段或多個字段之上。總而言之:數據庫索引是一種數據結構

數據庫索引的作用

用于支持快速地查找到數據

若沒有索引,通常需要遍歷所有記錄才能找到相應地數據(O(N));而通過索引,一般只需要O(log(N))次就可以定位到數據,提高了查找效率

管理數據庫約束

索引通常還會被用于管理數據庫約束,例如UNIQUE, EXCLUSION, PRIMARY KEY 和 FOREIGN KEY。當一個索引被定義為UNIQUE時,數據庫同時創建一個隱式的約束。

Clustered Index & Non-clustered Index Clustered Index(聚集索引/聚簇索引)

聚集索引是指數據庫表行中數據的物理順序與鍵值的邏輯(索引)順序相同。一個表只能有一個聚集索引,因為一個表的物理順序只有一種情況,所以,對應的聚集索引只能有一個。如果某索引不是聚集索引,則表中的行物理順序與索引順序不匹配,與非聚集索引相比,聚集索引有著更快的檢索速度。如下圖,葉節點中直接包含了具體數據。

Non-clustered Index(非聚集索引/非聚簇索引)

與聚集索引不同,非聚集索引的邏輯順序與磁盤上行的物理存儲順序不同。磁盤上的數據可以隨意分布,而通過非聚集索引,可以在邏輯上為數據排序。如下圖,葉節點沒有包含具體的數據,而是包含了一個指向具體數據的指針。

區別

當索引通過二叉樹的形式進行描述時,我們可以這樣區分聚集與非聚集索引的區別:聚集索引的葉節點就是最終的數據節點,而非聚集索引的葉節仍然是索引節點,但它有一個指向最終數據的指針。

數據庫索引的實現

常見的數據庫索引實現有

平衡樹(B樹)

B+樹

Hashes(哈希)

B樹,B+樹

參考B-tree wiki,B+ tree wiki

Mysq中的索引

MySQL數據庫支持多種索引類型,如B+ Tree索引,哈希索引,全文索引等等。下面只分析B+ Tree索引。

MyISAM索引實現

MyISAM引擎使用B+Tree作為索引實現,并且所有的索引都是非聚集索引
下圖是主鍵索引:

若在Col2上建立輔助索引,其依然是一個非聚集索引,與主鍵索引類似:

MyISAM引擎中,使用索引查找數據時,先通過索引獲取到數據的物理地址,然后通過物理地址讀取數據。

InnoDB索引實現

InnoDB引擎同樣使用B+Tree作為索引實現,但與MyISAM不同,在InnoDB引擎中,主鍵索引是聚集索引,而輔助索引則是非聚集索引。下圖是主鍵索引:

若在Col2上建立輔助索引,則是一個非聚集索引,葉節點的值為數據的主鍵:

在InnoDB中,通過主鍵索引,可以直接獲取到具體的數據;而通過輔助索引,在葉節點獲取到的是數據的主鍵,然后再通過主鍵索引最終獲取到數據。

聯合索引/多列索引

在上面的介紹中,我們主要是針對一個字段建立索引,而實際上,可以建立一個基于多個字段的索引。假設某張表中有a,b,c,d四個字段。現在在a,b,c上建立索引(a,b,c)(注意: a,b,c順序不同建立的是不同的索引)。則索引首先會按a字段排序;在a字段相同的情況下按照b字段排序;在a,b字段相同的情況下按照c字段排序,以此類推。。。

最左前綴匹配原則

當建立聯合索引時,該索引的所有最左前綴匹配可以用于優化查找。以上面建立的(a,b,c)索引為例,其所有最左前綴匹配為(a),(a,b),(a,b,c)。即涉及到(a),(a,b),(a,b,c)的查找都可以利用索引(a,b,c),但涉及(a,c)的查找無法利用索引(a,b,c),因為(a,c)不滿足最左前綴匹配原則。

前綴索引

前綴索引就是針對字段的“前特定個字符”建立索引,而非對整個字段的值建立索引。顯然,因為沒有對完整的字段值建立索引,所以這樣建立的索引更小,查詢更快。MySQL的前綴索引能有效減小索引文件的大小,提高索引的速度。但是前綴索引也有它的壞處:MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前綴索引,也不能把它們用作覆蓋索引(Covering Index)。
可以通過下面的預發建立前綴索引:

ALTER TABLE table_name ADD KEY(column_name(prefix_length));
覆蓋索引

覆蓋索引(covering index)指一個查詢語句的執行只需要從輔助索引中就可以得到查詢記錄,而不需要查詢聚集索引中的記錄。也可以稱之為實現了索引覆蓋。輔助索引不包含一整行的記錄,因此可以大大減少IO操作。覆蓋索引是mysql dba常用的一種SQL優化手段。

Mysql中高性能的索引策略 獨立的列

如果查詢中的列不是獨立的,則MySQL就不會使用索引。“獨立的列”是指索引列不能是表達式的一部分,也不能是函數的參數。因此應該簡化WHERE條件,始終將索引列多帶帶放在比較符號的一側

SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id + 1 = 5;(無法使用actor_id列的索引)
SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id = 4;(可以使用actor_id列的索引)

前綴索引和索引選擇性

有時候需要索引很長的字符列,這會使索引變得大且慢。通常可以索引開始的部分字符,這樣可以大大節約索引空間,從而提高索引效率。但這樣也會降低索引的選擇性。索引的選擇性是指,不重復的索引值(也稱為基數)和數據的記錄總數(#T)的比值,范圍從1/#T到1之間。索引的選擇性越高則查詢效率越高。唯一索引的選擇性是1,這是最好的索引選擇性,性能也是最好的。

一般情況下某個列的前綴的選擇性也是足夠高的,足以滿足查詢性能。對于BLOB,TEXT或很長的VARCHAR類型的列,必須使用前綴索引,因為MySQL不允許索引這些列的完整長度。通常情況,我們應該盡量使前綴的“基數”接近于完整列的“基數”。

前綴索引的缺點 : MySQL無法使用前綴索引做ORDER BY和GROUP BY,也無法使用前綴索引做覆蓋掃描。


多列索引

在多個列上建立獨立的單列索引大部分情況下并不能提高MySQL的查詢性能。此時應該考慮建立多列索引。


選擇合適的索引列順序(針對B-Tree索引)

當不需要考慮排序和分組時,通常將選擇性最高的列放到索引最前列。
有時可能需要根據那些運行頻率最高的查詢來調整索引列的順序。


覆蓋索引

如果一個索引包含(或者說是覆蓋)所有需要查詢的字段的值,我們就稱為“覆蓋索引”,使用覆蓋索引能夠極大地提高性能。


使用索引來做排序

MySQL可以使用同一個索引既滿足排序,又用于查找行。因此,如果可能,涉及索引時應該盡可能地同時滿足這兩種任務。只有當索引的列順序和ORDER BY子句的順序完全一致,并且索引列的排序方向(倒序或正序)都一樣時,MySQL才能使用索引來對結果排序。如果查詢需要關聯多張表,則只有當ORDER BY子句引用的字段全部為第一個表時,才能使用索引做排序。ORDER BY子句和查找型查詢的限制是一樣的:需要滿足索引的最左前綴需求;否則,MySQL都需要執行排序操作,而無法利用索引排序。


冗余和重復索引

重復索引是指在相同的列上按照相同的順序創建相同類型的索引,應該避免這樣創建的重復索引,發現后也應該立即移除。MySQL允許在相同列上創建多個索引。MySQL需要多帶帶維護重復的索引,并且優化器在優化查詢的時候也需要逐個地進行考慮,這會影響性能。

冗余索引和重復索引又一些不同。如果創建了索引(A,B),再創建索引(A)就是冗余索引,因為這只是前一個索引的前綴索引。大多數情況下,都不需要冗余索引,應該盡可能擴展已有的索引而不是創建新索引。但也有時候出于性能方面的考慮需要冗余索引,因為擴展已有的索引會導致其變得太大,從而影響其他使用該索引的查詢的性能。


未使用的索引

若一個索引不再被使用,則應該考慮刪除。可以通過一些工具找到未使用的索引,如Percona Toolkit中的pt-index-usage

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