mysql sql索引执行计划 type filtered

作者：陌北有棵树

数据库是一个只要从事后端开发，就永远离不开的技术，大部分企业选择的数据库都是MySQL，所以需要我们对MySQL有着足够的了解。

而MySQL索引，我们都知道提高性能要加索引，也知道索引的结构是B-Tree，也都可以说出几条加索引的原则，但再深入一点，往往就会词穷，这可能就是知其然而不知其所以然的结果了。这会让我们在实际的开发中，涉及到究竟要给哪个字段加索引，就“拄杖落手心茫然”了。

于是我就问了自己这样几个问题，索引究竟是什么呢？索引是存在哪里的呢？MySQL是怎样通过索引，就优化了性能呢？

本文的研究对象是InnoDB存储引擎，其他存储引擎并没有涉及。

首先想要了解索引究竟存在哪里，如何发挥作用，就不能只研究索引，要结合整个数据库的存储结构，运行流程，来分析索引是如何优化查询过程的。

【一】MySQL的逻辑存储结构

• 表空间（tablespace）：可以默认为存储引擎逻辑结构的最高层，存放所有的数据。
• 段（segment）：包括数据段、索引段、回滚段，对于段的管理，由存储引擎自身完成。
• 区（extent）：1MB，一个区64个页，InnoDB一次从磁盘申请4~5个区，一个区中有连续的64个页。
• 页（page）/块（block）：每个页固定大小16KB。
• 行（row）：有Compact和Redundant两种行存储格式。

关于一个页的具体组成，可以从下图中有一个更直观的认识：

各个数据页之间通过双向链表连接，每个页内各条行记录用单链表连接。

如果没有任何索引优化，在查询数据时只能先遍历双向链表找到对应的页，加了索引，就可以通过索引的B+树结构定位对应的页。

【二】实验MySQL的数据存储

为了有更清晰的认识，我们在数据库中做一个实验，

在数据库创建member表，结构如下

DROP TABLE IF EXISTS `member`;CREATE TABLE `member` (  `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,  `sex` smallint(2) DEFAULT NULL,  `desc` text,  PRIMARY KEY (`id`),    UNIQUE KEY(`id`,`NAME`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

创建表后，member.ibd大小是112KB，可见有7个页，然后用《MySQL技术内幕-InnoDB存储引擎》中提到的python小工具，查看表空间中各个页的信息，其中有offset为3和4的两个数据页，此时还没有索引节点。

中间出现的小插曲，导入下面的数据，发现页信息是这样的，：

INSERT INTO `member` SELECT '1', '李白', '1', REPEAT('且放白鹿青崖间',500);INSERT INTO `member` SELECT '2', '苏轼', '1', REPEAT('暮云收尽溢清寒',500);INSERT INTO `member` SELECT '3', '白居易', '1',REPEAT('我寄人间雪满头',500);INSERT INTO `member` SELECT '4', '姜夔', '1',REPEAT('淮南皓月冷千山',500);

出现这种情况是因为，当行记录的长度超过行记录最大长度时，变长列（variable-length column）会选择外部溢出页（overflow page，一般是Uncompressed BLOB Page）进行存储，于是调整desc列的长度：

INSERT INTO `member` SELECT '1', '李白', '1', REPEAT('且放白鹿青崖间',300);INSERT INTO `member` SELECT '2', '苏轼', '1', REPEAT('暮云收尽溢清寒',300);INSERT INTO `member` SELECT '3', '白居易', '1',REPEAT('我寄人间雪满头'300);INSERT INTO `member` SELECT '4', '姜夔', '1',REPEAT('淮南皓月冷千山',300);

我们知道，InnoDB中，表是根据主键顺序存储的（索引组织表），

上图是page offset为3的数据构成，蓝框的部分是File Header和Page Header,红框的部分是Infimum Records，后面是Supremum Records。

通过Infimum Records可以找到主键为1的键值，就是绿框的部分，后面的值00 00 00 05就是数据页页号，再后面分别是主键为2和4对应的Pointer。

【三】聚集索引

InnoDB存储引擎中，表是索引组织表，所以准确来讲，聚集索引不是一种索引类型，而是一种InnoDB中数据的存储方式，在这种存储结构中，同时保存了索引和数据行。

简要聚集索引特点：

1. 按照主键构建B+树
2. 叶子节点就是数据页（存了该行记录的所有数据）
3. 一张表只能有一个聚集索引

【四】索引的使用

• 不同应用中有区别：

1. 因为涉及多表连接，所以建索引是有意义的
2. 通常对时间字段建索引，因为需要按时间维度筛选数据
3. OLTP：只需通过索引获取表中少部分数据，建索引才有意义
4. OLAP：

联合索引

1. 联合索引的第一列可以直接使用这棵B+树
2. 对于“where col1=? order by col2 ” 的查询可以直接使用这棵B+树，因为已经对col2做了排序处理
3. 本质是键值数量大于等于2的B+树
4. 优点：

覆盖索引

1. 直接从辅助索引查询，不需查询聚集索引
2. 辅助索引：键+聚集索引键，通俗解释，会根据该索引列建一棵B+树，键是键索引的列，但值指向该条记录对应的聚集索引的页，
3. 覆盖索引：查找该条记录时，不用从头遍历聚集索引这棵B+树，可以从辅助索引这棵B+树，直接跳到聚集索引那棵B+树的中间
4. 由于辅助索引不会存储整行数据的信息，所以大小远远小于聚集索引，所以减少了大量的IO操作

一些老生常谈的索引使用建议，在日常使用时，要知其然并知其所以然，才能将索引用好

1. 一般为where和join中用到的列建立索引
2. B-Tree索引生效的场景：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及不以通配符开始的like
3. 索引字段尽量是简单数据类型
4. 尽量不要让索引值默认为NULL
5. 遵守“最左前缀”原则
6. order by也要遵守“最左前缀”原则

【五】几种类型索引的常用操作：

• 普通索引

# 创建索引CREATE INDEX idx_name ON member(name)# 修改表结构ALTER TABLE member ADD INDEX idx_name (name)#创建表直接指定CREATE TABLE mytable(  id INT NOT NULL,  username VARCHAR(16) NOT NULL,  INDEX idx_name (username(2)) )# 删除索引DROP INDEX idx_name ON member;

• 唯一索引：唯一索引与普通索引的不同点在于，普通索引列允许重复值，唯一索引列值必须唯一，但允许NULL值。

# 创建索引CREATE UNIQUE INDEX idx_name ON member(name)# 修改表结构ALTER TABLE member ADD UNIQUE INDEX idx_name (name)#创建表直接指定CREATE TABLE mytable(  id INT NOT NULL,  username VARCHAR(16) NOT NULL,  UNIQUE INDEX idx_name (username(2)) )

• 主键索引：是特殊的唯一索引，不允许NULL值，一个表中只有一个。

# 一般在建表时指定CREATE TABLE mytable(  id INT NOT NULL,  username VARCHAR(16) NOT NULL,PRIMARY KEY(id))

• 组合索引

ALTER TABLE member ADD INDEX idx_name_sex_desc (name,sex,`desc`(10));