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索引

当数据库中数据量比较少的时候，哪怕全部检索也可以很快，但如果数据量达到了百万，千万，上亿的时候，还是全表扫描，那么数据查询的速度会慢的让人无法忍受。

索引的作用，就是为了加快数据查询，类似于我们查不认识的字时，使用字典的目录一样，在字典里面快速查询出不认识的字。字典可以根据读音的首字母，偏旁部首，笔画来查询。同样的，索引也有Hash索引，B-Tree索引，GIN索引等不同索引类型，根据查询的场景不同，可以选择创建对应的索引类型。

索引分类

数据结构实现

Postgresql支持丰富的索引类型，并且根据索引框架支持用户开发自定义的索引，下面列举下常用的索引类型及适用范围

索引类型实现方法适用范围b-tree使用b-tree数据结构来存储索引数据等值查询或范围查询，以及in、between、is null、order by等，默认索引类型hash基于hash表实现等值查询，尤其索引列值非常长的情况gist使用一种平衡的树形结构访问方法多维数据类型和集合数据类型gin通用倒排索引，存储的是键值与倒排表数组、jsonb、全文检索、模糊查询等brin块范围索引索引列的值与物理存储相关性很强，比如时序数据

mysql的索引类型和数据库引擎相关性较强，不过最常用的B树索引是支持的

索引类型MyISAMInnoDBb-treeyesyeshashnonoR-TreeyesnoFull-Text(类似gin)yesno

聚簇索引与非聚簇索引

InnoDB 默认创建的主键索引是聚族索引（Clustered Index），其它索引都属于辅助索引（Secondary Index），也被称为二级索引或非聚族索引。

联合索引与单列索引

create index i1 on t2 (c1); create index i2 on t2 (c1,c2); 

pg的多列(联合)索引仅支持b-tree、gist、gin、brin类型，其中b-tree的多列索引，仅在索引的第一个字段出现在查询条件中才有效(最左匹配原则)，而其他类型的多列索引可以支持任意字段查询 对于多字段查询，多列索引要比单列索引的查询速度快，可以避免回表查询，但对于单字段查询，多列索引就要比单列索引查询速度慢了，这里需要根据表的实际查询sql类型、频率，综合考虑是否需要使用多列索引。

部分索引

部分索引是指支持在指定条件的记录上创建索引，通过where条件指定这部分记录，比如：

postgres=# create table test(id int, c1 varchar(10)); CREATE TABLE postgres=# insert into test select generate_series(,),'invalid'; INSERT 0 100 postgres=# create index i1 on test (c1) where c1 = 'invalid'; CREATE INDEX postgres=# explain analyze select * from test where c1 = 'invalid'; QUERY PLAN ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- Index Scan using i1 on t3 (cost=0.14..4.16 rows=1 width=11) (actual time=0.035..0.079 rows=100 loops=1) Planning Time: 0.485 ms Execution Time: 0.135 ms (3 rows) 

实际上对于数据分布不均的字段，创建正常的索引，在查询占比较小值时也是可以走索引的，查询占比较大值时无法走索引，如下所示，部分索引的优势在于索引体积小，维护代价也比较小

函数索引

函数索引指可以使用一个函数或者表达式的结果作为索引的字段，比如：

postgres=# create index i1 on test ((lower(c1))); CREATE INDEX postgres=# explain analyze select * from test where lower(c1) = 'xxx'; QUERY PLAN -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Bitmap Heap Scan on test (cost=20.29..783.05 rows=500 width=37) (actual time=0.063..0.063 rows=0 loops=1) Recheck Cond: (lower(c1) = 'xxx'::text) -> Bitmap Index Scan on i1 (cost=0.00..20.17 rows=500 width=0) (actual time=0.060..0.060 rows=0 loops=1) Index Cond: (lower(c1) = 'xxx'::text) Planning Time: 0.406 ms Execution Time: 0.095 ms (6 rows) postgres=# explain analyze select * from test where c1 = 'xxx'; QUERY PLAN -------------------------------------------------------------------------------------------------- Seq Scan on test (cost=0.00..2084.00 rows=1 width=37) (actual time=19.016..19.016 rows=0 loops=1) Filter: (c1 = 'xxx'::text) Rows Removed by Filter:  Planning Time: 0.121 ms Execution Time: 19.048 ms (5 rows) 

此时如果直接使用c1字段作为查询条件是无法走索引的，同理如果创建的是普通索引，在查询时对字段加上了函数或者表达式，都不会走索引，我们应始终避免出现这样的问题

排序索引

在涉及order by操作的sql时，b-tree索引返回的结果是有序的，可以直接返回，而其他索引类型，需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序，空值放在最后，创建索引时可以指定排序方式，如按倒序排序时，空值默认是放在最前的，但往往我们的查询并不想展示空值的结果，此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。

索引非银弹

索引需要占用额外的物理空间，如果表中的数据变化，也需要同步维护索引中的数据，对数据库的性能会有一定影响。考虑到索引的维护代价、空间占用和查询时回表的代价，不能认为索引越多越好。索引一定是按需创建的，并且要尽可能确保足够轻量。一旦创建了多字段的联合索引，我们要考虑尽可能利用索引本身完成数据查询，减少回表的成本。不能认为建了索引就一定有效，对于后缀的匹配查询、查询中不包含联合索引的第一列、查询条件涉及函数计算等情况无法使用索引。此外，即使SQL本身符合索引的使用条件，MySQL也会通过评估各种查询方式的代价，来决定是否走索引，以及走哪个索引。

数据库基于成本决定是否走索引

查询数据可以直接在聚簇索引上进行全表扫描，也可以走二级索引扫描后到聚簇索引回表。那么PostgreSQL/MySQL到底是怎么确定走哪种方案的呢。在满足能走索引的条件下，最终是否走索引由计划器生成的执行计划决定，PostgreSQL/MySQL中执行计划是完全基于代价估计的，如果估算的代价为全表扫描最优，则不会使用索引扫描

这里的代价，包括IO成本和CPU成本：

IO成本，是从磁盘把数据加载到内存的成本。默认情况下，读取数据页的IO成本常数是1（也就是读取1个页成本是1）。

CPU成本，是检测数据是否满足条件和排序等CPU操作的成本。默认情况下，检测记录的成本是0.2。基于此，我们分析下全表扫描的成本。

全表扫描，就是把聚簇索引中的记录依次和给定的搜索条件做比较，把符合搜索条件的记录加入结果集的过程。要计算全表扫描的代价需要两个信息：

1.聚簇索引占用的页面数，用来计算读取数据的IO成本；

2.表中的记录数，用来计算搜索的CPU成本。

有时会因为统计信息的不准确或成本估算的问题，实际开销会和MySQL统计出来的差距较大，导致MySQL选择错误的索引或是直接选择走全表扫描，这个时候就需要人工干预，使用强制索引了。

索引失效

• 对于 Hash 索引实现的列，如果使用到范围查询，那么该索引将无法被优化器使用到。Hash 索引只有在“=”的查询条件下，索引才会生效。如果涉及范围查询则应建立b-tree索引
• 以 % 开头的 LIKE 查询将无法利用节点查询数据，这种情况下需要考虑gin索引或者es这种全文检索的方式
• 使用复合索引时，需要使用索引中的最左边的列进行查询，才能使用到复合索引。

例如我们在 order 表中建立一个复合索引 idx_user_order_status(order_no, status, user_id)，如果我们使用 order_no、order_no+status、order_no+status+user_id 以及 order_no+user_id 组合查询，则能利用到索引；而如果我们用 status、status+user_id 查询，将无法使用到索引，这也是我们经常听过的最左匹配原则。

• 如果查询条件中使用 or，且 or 的前后条件中有一个列没有索引，那么涉及的索引都不会被使用到。

常见慢sql情况

• 没有创建索引，建表的时候一定不要忘记建立可能的索引，创建索引需要按照ESR原则进行
• 索引失效的情况，如查询字段上使用表达式导致索引失效比如在c1字段上存在一个b-tree索引，where c1+1 > 10000这个查询条件不会走索引，而where c1 > 10000-1可以走索引。
• 查询列表数据不分页，对于列表展现数据，在数据量特别大的情况，一次性返回所有数据一般不具有实际的业务意义，此时应通过limit offset进行分页，这样有机会利用到索引扫描和排序，降低全表扫描的影响，同时也能减小返回数据包过大的负担。
• count (*) 时order by做无用排序由于列表展现与列表查数经常成对儿出现，有可能在复用列表展现的sql时在查数时也加入了排序操作，此时无论是否加上排序操作，得到的最终结果是一致的，但加上排序时大大增加了得到目标结果的代价。
• 跨表进行分组、排序，当涉及到跨表分组、排序时，需要把两个表的结果集汇总到一起进行排序、分组，这里的消耗是非常大的，此时可以考虑去冗余部分字段，使分组、排序操作在一个表中完成，这样能够利用到索引，起到优化效果。
• 慢sql对数据库cpu消耗极大，严重时甚至会宕机

索引优化

子查询优化

实际的业务sql中，往往要涉及多个表进行关联查询，这里既可以使用子查询，也可以使用表连接，一般我们认为子查询方式的查询层次较多，且关联时的结果集较大，所以性能会差一些，执行计划器会对子查询进行逻辑优化，将子查询上提到父查询中，与父查询合并，过滤出较小的结果集再进行关联

子查询类型是否支持优化

any，some，exists，not exists基本支持,in部分情况支持,all,not in不支持.

写法优化

• 连接优化裁剪 利用left join消除无用的连接，当连表查询时，只输出左表字段，且连接条件的右表字段具有唯一性，那么可以使用left join消除部分连接
• union all 代替 unionunion all不会进行去重，union会去重，如果在明确查询结果不存在重复数据时，union all的效率会高很多
• 避免使用select * 首先，如果select的字段被索引字段覆盖，那么可能就会使用仅索引扫描，这种扫描性能会更高一些。其次，select字段的多少直接影响着结果集数据包的大小，对于前台来说数据包越大，返回就越慢。还有对于一些复杂的查询，比如涉及子查询、连接、分组、聚合、排序等，过程中如果select字段过多，那么大概率会影响sql整体使用的work_mem，超出work_mem时则需使用磁盘，性能更低。

创建合适的索引

单表索引不应该超过5个。复合索引字段数量一定不可超过4个。复合索引字段数量多主要有以下2个影响：1.字段数量越多，对查询的要求越苛刻。查询必须按照索引的命中规则来安排。2.字段数量越多，索引的体积越大。数据的扇出度（单次IO能得到的数据条数）越低，IO效率也越低，而且索引被更新的概率越大，由于二级索引大部分情况下是随机更新，所以会引起B+树的平衡维护操作。

• ESR原则

E 即Equal。查询中等于条件的字段优先考虑。S 即Sort,排序字段其次考虑。R 即Range,范围查询字段最后考虑 在经常用于查询的字段上创建索引,在经常用于连接的字段上创建索引,在经常用于排序的字段上创建索引

• 在选择性好的字段上创建索引

低基数字段不应该建立单独的索引。（该字段的不重复值个数低于总行数的 10%的称为低基数字段）。比如性别字段，只有男、女两种取值，认为选择性不好，不建议创建索引分布不均匀的字段不应该建立索引。如果一定需要，应该避免使用分布较高的值作为查询条件。分布不均匀指不同的列值占总体的比例差异很大（通常超过50%），即某一个列值或者某几个列值在整个数据集合中占比非常大。例如幼儿园学生年龄分段：年龄段占比3~5：95% ，6~8：3%， 9~12：1%，12~20：1%，20以上0%

• 适当创建联合索引，并将选择性好的字段作为第一个字段
• 对于频繁更新的表避免创建过多索引

高频更新字段不应该建立索引,高频更新字段，会以更新频率同步去更新索引。这会引起索引的删除、插入操作。频繁地删除索引上的数据，索引页会造成大量的空洞，进而引发树的平衡维护。

• 不建议在小表上创建索引
• 一定不可存在冗余索引。

例如 同时存在 idx_A_B(A,B) ,idx_A(A) 两个索引

• 索引单行长度不应该 超过200字节

按数据页16K计算，我们期望单个索引页至少应该存纳70个索引。默认的innodb的页上会留有1/16的空闲区域。这个空闲区域的主要作用是减少树的平衡操作。

InnoDB是如何存储和查询数据的

MySQL把数据存储和查询操作抽象成了存储引擎，不同的存储引擎，对数据的存储和读取方式各不相同。MySQL支持多种存储引擎，并且可以以表为粒度设置存储引擎。因为支持事务，我们最常使用的是InnoDB。

• 虽然数据保存在磁盘中，但其处理是在内存中进行的。为了减少磁盘随机读取次数，InnoDB采用页而不是行的粒度来保存数据，即数据被分成若干页，以页为单位保存在磁盘中。InnoDB的页大小，一般是16KB。
• 各个数据页组成一个双向链表

每个数据页中的记录按照主键顺序组成单向链表；每一个数据页中有一个页目录，方便按照主键查询记录。

• 数据页的结构如下：

页目录通过槽把记录分成不同的小组，每个小组有若干条记录。如图所示，记录中最前面的小方块中的数字，代表的是当前分组的记录条数，最小和最大的槽指向2个特殊的伪记录。有了槽之后，我们按照主键搜索页中记录时，就可以采用二分法快速搜索，无需从最小记录开始遍历整个页中的记录链表。

如果要搜索主键（PK）=15的记录：先二分得出槽中间位是(0+6)/2=3，看到其指向的记录是12＜15，所以需要从#3槽后继续搜索记录；再使用二分搜索出#3槽和#6槽的中间位是(3+6)/2=4.5取整4，#4槽对应的记录是16＞15，所以记录一定在#4槽中；再从#3槽指向的12号记录开始向下搜索3次，定位到15号记录。

• B+树

B+树的特点包括：1.最底层的节点叫做叶子节点，用来存放数据；2.其他上层节点叫作非叶子节点，仅用来存放目录项，作为索引；3.非叶子节点分为不同层次，通过分层来降低每一层的搜索量；4.所有节点按照索引键大小排序，构成一个双向链表，加速范围查找。因此，InnoDB使用B+树，既可以保存实际数据，也可以加速数据搜索，这就是聚簇索引。如果把上图叶子节点下面方块中的省略号看作实际数据的话，那么它就是聚簇索引的示意图。由于数据在物理上只会保存一份，所以包含实际数据的聚簇索引只能有一个,这也就是为什么主键只能有一个的原因。

• InnoDB会自动使用主键

（唯一定义一条记录的单个或多个字段）作为聚簇索引的索引键（如果没有主键，就选择第一个不包含NULL值的唯一列）。上图方框中的数字代表了索引键的值，对聚簇索引而言一般就是主键。

• 我们再看看B+树如何实现快速查找主键。

比如，我们要搜索PK=4的数据，通过根节点中的索引可以知道数据在第一个记录指向的2号页中，通过2号页的索引又可以知道数据在5号页，5号页就是实际的数据页，然后再通过二分法查找页目录马上可以找到记录的指针。

• 为了实现非主键字段的快速搜索，就引出了二级索引，也叫作非聚簇索引、辅助索引。

二级索引，也是利用的B+树的数据结构，如下图所示：

这次二级索引的叶子节点中保存的不是实际数据，而是主键，获得主键值后去聚簇索引中获得数据行。这个过程就叫作回表。比如有个索引是针对用户名字段创建的，索引记录上面方块中的字母是用户名，按照顺序形成链表。如果我们要搜索用户名为b的数据，经过两次定位可以得出在#5数据页中，查出所有的主键为7和6，再拿着这两个主键继续使用聚簇索引进行两次回表得到完整数据。

总结

以上就是索引的创建及使用时注意事项，最后汇总了一些索引优化方式，并分析InnoDB是如何存储和查询数据的。下一期，我们将用两个真实案例分析索引在实际生产中的注意事项，敬请期待~~