MySql索引实现原理
前两天经历了武汉一行腾讯面试，数据库索引是一个面试热点，在此搜集相关资料，以备学习之用。html
下面是一位牛人写得关于数据库索引的精品之做，由于很好，不敢修饰，转载至此与博友共享。node
原文连接：MySQL索引背后的数据结构及算法原理mysql
本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别须要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各类存储引擎对索引的支持也各不相同，所以MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了不混乱，本文将只关注于BTree索引，由于这是日常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。面试
文章主要内容分为三个部分。算法
第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础。sql
第二部分结合MySQL数据库中MyISAM和InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论汇集索引、非汇集索引及覆盖索引等话题。数据库
第三部分根据上面的理论基础，讨论MySQL中高性能使用索引的策略。缓存
数据结构及算法基础
索引的本质
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就能够获得索引的本质：索引是一种数据结构。数据结构
数据库查询是数据库的主要功能之一，最基本的查询算法是顺序查找（linear search）时间复杂度为O(n)，显然在数据量很大时效率很低。优化的查找算法如二分查找（binary search）、二叉树查找（binary tree search）等，虽然查找效率提升了。可是各自对检索的数据都有要求：二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，可是数据自己的组织结构不可能彻底知足各类数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织）。因此，在数据以外，数据库系统还维护着知足特定查找算法的数据结构。这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就能够在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构就是索引。架构
看一个例子：
图1
图1展现了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并非必定物理相邻的）。为了加快Col2的查找，能够维护一个右边所示的二叉查找树，每一个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就能够运用二叉查找在O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。
虽然这是一个货真价实的索引，可是实际的数据库系统几乎没有使用二叉查找树或其进化品种红黑树（red-black tree）实现的，缘由会在下文介绍。
B-Tree和B+Tree
关于B树和B+树请参考关于B树的一些总结，这篇文章介绍的比较详细，同时容易理解。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree做为索引结构，在本文的下一节会结合存储器原理及计算机存取原理讨论为何B-Tree和B+Tree在被如此普遍用于索引，这一节先单纯从数据结构角度描述它们。
B-Tree
为了描述B-Tree，首先定义一条数据记录为一个二元组[key, data]，key为记录的键值，对于不一样数据记录，key是互不相同的；data为数据记录除key外的数据。那么B-Tree是知足下列条件的数据结构：
- d>=2，即B-Tree的度；
- h为B-Tree的高；
- 每一个非叶子结点由n-1个key和n个指针组成，其中d<=n<=2d；
- 每一个叶子结点至少包含一个key和两个指针，最多包含2d-1个key和2d个指针，叶结点的指针均为NULL；
- 全部叶结点都在同一层，深度等于树高h；
- key和指针相互间隔，结点两端是指针；
- 一个结点中的key从左至右非递减排列；
- 若是某个指针在结点node最左边且不为null，则其指向结点的全部key小于v(key1)，其中v(key1)为node的第一个key的值。
- 若是某个指针在结点node最右边且不为null，则其指向结点的全部key大于v(keym)，其中v(keym)为node的最后一个key的值。
- 若是某个指针在结点node的左右相邻key分别是keyi和keyi+1且不为null，则其指向结点的全部key小于v(keyi+1)且大于v(keyi)。
图2是一个d=2的B-Tree示意图。
图2
因为B-Tree的特性，在B-Tree中按key检索数据的算法很是直观：首先从根节点进行二分查找，若是找到则返回对应节点的data，不然对相应区间的指针指向的节点递归进行查找，直到找到节点或找到null指针，前者查找成功，后者查找失败。B-Tree上查找算法的伪代码以下：
BTree_Search(node, key) { if(node == null) return null; foreach(node.key) { if(node.key[i] == key) return node.data[i]; if(node.key[i] > key) return BTree_Search(point[i]->node); } return BTree_Search(point[i+1]->node); } data = BTree_Search(root, my_key);
关于B-Tree有一系列有趣的性质，例如一个度为d的B-Tree，设其索引N个key，则其树高h的上限为logd((N+1)/2)，检索一个key，其查找结点个数的渐进复杂度为O(logdN)。从这点能够看出，B-Tree是一个很是有效率的索引数据结构。
B+Tree
B-Tree有许多变种，其中最多见的是B+Tree，例如MySQL就广泛使用B+Tree实现其索引结构。
与B-Tree相比，B+Tree有如下不一样点：
- 每一个结点的指针上限为2d而不是2d+1。
- 内结点不存储data，只存储key；叶子结点不存储指针。
图3是一个简单的B+Tree示意。
图3
因为并非全部节点都具备相同的域，所以B+Tree中叶结点和内结点通常大小不一样。这点与B-Tree不一样，虽然B-Tree中不一样节点存放的key和指针可能数量不一致，可是每一个结点的域和上限是一致的，因此在实现中B-Tree每每对每一个结点申请同等大小的空间。
通常来讲，B+Tree比B-Tree更适合实现外存储索引结构，具体缘由与外存储器原理及计算机存取原理有关，将在下面讨论。
带有顺序访问指针的B+Tree
通常在数据库系统或文件系统中使用的B+Tree结构都在经典B+Tree的基础上进行了优化，增长了顺序访问指针。
图4
如图4所示，在B+Tree的每一个叶子结点增长一个指向相邻叶子结点的指针，就造成了带有顺序访问指针的B+Tree。作这个优化的目的是为了提升区间访问的性能，例如图4中若是要查询key为从18到49的全部数据记录，当找到18后，只需顺着结点和指针顺序遍历就能够一次性访问到全部数据结点，极大提到了区间查询效率。
这一节对B-Tree和B+Tree进行了一个简单的介绍，下一节结合存储器存取原理介绍为何目前B+Tree是数据库系统实现索引的首选数据结构。
为何使用B-Tree（B+Tree）
上文说过，红黑树等数据结构也能够用来实现索引，可是文件系统及数据库系统广泛采用B-/+Tree做为索引结构，这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree做为索引的理论基础。
通常来讲，索引自己也很大，不可能所有存储在内存中，所以索引每每以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程当中就要产生磁盘I/O消耗，相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级，因此评价一个数据结构做为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程当中磁盘I/O操做次数的渐进复杂度。换句话说，索引的结构组织要尽可能减小查找过程当中磁盘I/O的存取次数。下面先介绍内存和磁盘存取原理，而后再结合这些原理分析B-/+Tree做为索引的效率。
主存存取原理
目前计算机使用的主存基本都是随机读写存储器（RAM），现代RAM的结构和存取原理比较复杂，这里本文抛却具体差异，抽象出一个十分简单的存取模型来讲明RAM的工做原理。
图5
从抽象角度看，主存是一系列的存储单元组成的矩阵，每一个存储单元存储固定大小的数据。每一个存储单元有惟一的地址，现代主存的编址规则比较复杂，这里将其简化成一个二维地址：经过一个行地址和一个列地址能够惟必定位到一个存储单元。图5展现了一个4 x 4的主存模型。
主存的存取过程以下：
当系统须要读取主存时，则将地址信号放到地址总线上传给主存，主存读到地址信号后，解析信号并定位到指定存储单元，而后将此存储单元数据放到数据总线上，供其它部件读取。
写主存的过程相似，系统将要写入单元地址和数据分别放在地址总线和数据总线上，主存读取两个总线的内容，作相应的写操做。
这里能够看出，主存存取的时间仅与存取次数呈线性关系，由于不存在机械操做，两次存取的数据的“距离”不会对时间有任何影响，例如，先取A0再取A1和先取A0再取D3的时间消耗是同样的。
磁盘存取原理
上文说过，索引通常以文件形式存储在磁盘上，索引检索须要磁盘I/O操做。与主存不一样，磁盘I/O存在机械运动耗费，所以磁盘I/O的时间消耗是巨大的。
图6是磁盘的总体结构示意图。
图6
一个磁盘由大小相同且同轴的圆形盘片组成，磁盘能够转动（各个磁盘必须同步转动）。在磁盘的一侧有磁头支架，磁头支架固定了一组磁头，每一个磁头负责存取一个磁盘的内容。磁头不能转动，可是能够沿磁盘半径方向运动（实际是斜切向运动），每一个磁头同一时刻也必须是同轴的，即从正上方向下看，全部磁头任什么时候候都是重叠的（不过目前已经有多磁头独立技术，可不受此限制）。
图7是磁盘结构的示意图。
图7
盘片被划分红一系列同心环，圆心是盘片中心，每一个同心环叫作一个磁道，全部半径相同的磁道组成一个柱面。磁道被沿半径线划分红一个个小的段，每一个段叫作一个扇区，每一个扇区是磁盘的最小存储单元。为了简单起见，咱们下面假设磁盘只有一个盘片和一个磁头。
当须要从磁盘读取数据时，系统会将数据逻辑地址传给磁盘，磁盘的控制电路按照寻址逻辑将逻辑地址翻译成物理地址，即肯定要读的数据在哪一个磁道，哪一个扇区。为了读取这个扇区的数据，须要将磁头放到这个扇区上方，为了实现这一点，磁头须要移动对准相应磁道，这个过程叫作寻道，所耗费时间叫作寻道时间，而后磁盘旋转将目标扇区旋转到磁头下，这个过程耗费的时间叫作旋转时间。
局部性原理与磁盘预读
因为存储介质的特性，磁盘自己存取就比主存慢不少，再加上机械运动耗费，磁盘的存取速度每每是主存的几百分分之一，所以为了提升效率，要尽可能减小磁盘I/O。为了达到这个目的，磁盘每每不是严格按需读取，而是每次都会预读，即便只须要一个字节，磁盘也会从这个位置开始，顺序向后读取必定长度的数据放入内存。这样作的理论依据是计算机科学中著名的局部性原理：
当一个数据被用到时，其附近的数据也一般会立刻被使用。
程序运行期间所须要的数据一般比较集中。
因为磁盘顺序读取的效率很高（不须要寻道时间，只需不多的旋转时间），所以对于具备局部性的程序来讲，预读能够提升I/O效率。
预读的长度通常为页（page）的整倍数。页是计算机管理存储器的逻辑块，硬件及操做系统每每将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块，每一个存储块称为一页（在许多操做系统中，页得大小一般为4k），主存和磁盘以页为单位交换数据。当程序要读取的数据不在主存中时，会触发一个缺页异常，此时系统会向磁盘发出读盘信号，磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中，而后异常返回，程序继续运行。
B-/+Tree索引的性能分析
从使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣性：根据B-Tree的定义，可知检索一次最多须要访问h个结点。数据库系统的设计者巧妙的利用了磁盘预读原理，将一个结点的大小设为等于一个页面，这样每一个结点只须要一次I/O就能够彻底载入。为了达到这个目的，在实际实现B-Tree还须要使用以下技巧：
每次新建结点时，直接申请一个页面的空间，这样能够保证一个结点的大小等于一个页面，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个node只需一次I/O。
B-Tree中一次检索最多须要h-1次I/O（根结点常驻内存），渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。通常实际应用中，出读d是很是大的数字，一般超过100，所以h很是小。
综上所述，用B-Tree做为索引结构效率是很是高的。
而红黑树结构，h明显要深得多。因为逻辑上很近的结点（父子结点）物理上可能离得很远，没法利用局部性原理。因此即便红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h)，可是查找效率明显比B-Tree差得多。
B+Tree更适合外存索引，是和内结点出度d有关。从上面分析能够看到，d越大索引的性能越好，而出度的上限取决于结点内key和data的大小：dmax=floor(pagesize/(keysize+datasize+pointsize))。
floor表示向下取整。因为B+Tree内结点去掉了data域，所以能够拥有更大的出度，拥有更好的性能。
这一章从理论角度讨论了与索引相关的数据结构与算法问题，下一章将讨论B+Tree是如何具体实现为MySQL中索引，同时将结合MyISAM和InnDB存储引擎介绍非汇集索引和汇集索引两种不一样的索引实现形式。
MySQL索引实现
在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不一样存储引擎对索引的实现方式是不一样的，本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎(MySQL数据库MyISAM和InnoDB存储引擎的比较)的索引实现方式。
MyISAM索引实现
MyISAM引擎使用B+Tree做为索引结构，叶结点的data域存放的是数据记录的地址。下面是MyISAM索引的原理图：
图8
这里设表一共有三列，假设咱们以Col1为主键，则图8是一个MyISAM表的主索引（Primary key）示意。能够看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址。在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是惟一的，而辅助索引的key能够重复。若是咱们在Col2上创建一个辅助索引，则此索引的结构以下图所示：
图9
一样也是一颗B+Tree，data域保存数据记录的地址。所以，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，若是指定的Key存在，则取出其data域的值，而后以data域的值为地址，读取相应数据记录。
MyISAM的索引方式也叫作“非汇集”的，之因此这么称呼是为了与InnoDB的汇集索引区分。
InnoDB索引实现
虽然InnoDB也使用B+Tree做为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM大相径庭。
第一个重大区别是InnoDB的数据文件自己就是索引文件。从上文知道，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。而在InnoDB中，表数据文件自己就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶结点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，所以InnoDB表数据文件自己就是主索引。
图10
图10是InnoDB主索引（同时也是数据文件）的示意图，能够看到叶结点包含了完整的数据记录。这种索引叫作汇集索引。由于InnoDB的数据文件自己要按主键汇集，因此InnoDB要求表必须有主键（MyISAM能够没有），若是没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个能够惟一标识数据记录的列做为主键，若是不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段做为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。
第二个与MyISAM索引的不一样是InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说，InnoDB的全部辅助索引都引用主键做为data域。例如，图11为定义在Col3上的一个辅助索引：
图11
这里以英文字符的ASCII码做为比较准则。汇集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，可是辅助索引搜索须要检索两遍索引：首先检索辅助索引得到主键，而后用主键到主索引中检索得到记录。
了解不一样存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都很是有帮助，例如知道了InnoDB的索引实现后，就很容易明白为何不建议使用过长的字段做为主键，由于全部辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得过大。再例如，用非单调的字段做为主键在InnoDB中不是个好主意，由于InnoDB数据文件自己是一颗B+Tree，非单调的主键会形成在插入新记录时数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整，十分低效，而使用自增字段做为主键则是一个很好的选择。
下一章将具体讨论这些与索引有关的优化策略。
索引使用策略及优化
MySQL的优化主要分为结构优化（Scheme optimization）和查询优化（Query optimization）。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容彻底基于上文的理论基础，实际上一旦理解了索引背后的机制，那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理，而且能够理解这些策略背后的逻辑。
示例数据库
为了讨论索引策略，须要一个数据量不算小的数据库做为示例。本文选用MySQL官方文档中提供的示例数据库之一：employees。这个数据库关系复杂度适中，且数据量较大。下图是这个数据库的E-R关系图（引用自MySQL官方手册）：
图12
最左前缀原理与相关优化
高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引，这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关，下面经过例子说明最左前缀原理。
这里先说一下联合索引的概念。在上文中，咱们都是假设索引只引用了单个的列，实际上，MySQL中的索引能够以必定顺序引用多个列，这种索引叫作联合索引，通常的，一个联合索引是一个有序元组<a1, a2, …, an>，其中各个元素均为数据表的一列，实际上要严格定义索引须要用到关系代数，可是这里我不想讨论太多关系代数的话题，由于那样会显得很枯燥，因此这里就再也不作严格定义。另外，单列索引能够当作联合索引元素数为1的特例。
以employees.titles表为例，下面先查看其上都有哪些索引：
SHOW INDEX FROM employees.titles; +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Null | Index_type | +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+ | titles | 0 | PRIMARY | 1 | emp_no | A | NULL | | BTREE | | titles | 0 | PRIMARY | 2 | title | A | NULL | | BTREE | | titles | 0 | PRIMARY | 3 | from_date | A | 443308 | | BTREE | | titles | 1 | emp_no | 1 | emp_no | A | 443308 | | BTREE | +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+
从结果中能够到titles表的主索引为<emp_no, title, from_date>，还有一个辅助索引<emp_no>。为了不多个索引使事情变复杂（MySQL的SQL优化器在多索引时行为比较复杂），这里咱们将辅助索引drop掉：
ALTER TABLE employees.titles DROP INDEX emp_no;
这样就能够专心分析索引PRIMARY的行为了。
全列匹配
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title='Senior Engineer' AND from_date='1986-06-26'; +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+ | 1 | SIMPLE | titles | const | PRIMARY | PRIMARY | 59 | const,const,const | 1 | | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
很明显，当按照索引中全部列进行精确匹配（这里精确匹配指“=”或“IN”匹配）时，索引能够被用到。这里有一点须要注意，理论上索引对顺序是敏感的，可是因为MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引，例如咱们将where中的条件顺序颠倒：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date='1986-06-26' AND emp_no='10001' AND title='Senior Engineer'; +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+ | 1 | SIMPLE | titles | const | PRIMARY | PRIMARY | 59 | const,const,const | 1 | | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
效果是同样的。
最左前缀匹配
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001'; +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+ | 1 | SIMPLE | titles | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | | +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
当查询条件精确匹配索引的左边连续一个或几个列时，如<emp_no>或<emp_no, title>，因此能够被用到，可是只能用到一部分，即条件所组成的最左前缀。上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引，可是key_len为4，说明只用到了索引的第一列前缀。
查询条件用到了索引中列的精确匹配，可是中间某个条件未提供
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND from_date='1986-06-26'; +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | Using where | +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
此时索引使用状况和状况二相同，由于title未提供，因此查询只用到了索引的第一列，然后面的from_date虽然也在索引中，可是因为title不存在而没法和左前缀链接，所以须要对结果进行扫描过滤from_date（这里因为emp_no惟一，因此不存在扫描）。若是想让from_date也使用索引而不是where过滤，能够增长一个辅助索引<emp_no, from_date>，此时上面的查询会使用这个索引。除此以外，还可使用一种称之为“隔离列”的优化方法，将emp_no与from_date之间的“坑”填上。
首先咱们看下title一共有几种不一样的值：
SELECT DISTINCT(title) FROM employees.titles; +--------------------+ | title | +--------------------+ | Senior Engineer | | Staff | | Engineer | | Senior Staff | | Assistant Engineer | | Technique Leader | | Manager | +--------------------+
只有7种。在这种成为“坑”的列值比较少的状况下，能够考虑用“IN”来填补这个“坑”从而造成最左前缀：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title IN ('Senior Engineer', 'Staff', 'Engineer', 'Senior Staff', 'Assistant Engineer', 'Technique Leader', 'Manager') AND from_date='1986-06-26'; +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 59 | NULL | 7 | Using where | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
此次key_len为59，说明索引被用全了，可是从type和rows看出IN实际上执行了一个range查询，这里检查了7个key。看下两种查询的性能比较：
SHOW PROFILES; +----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+ | Query_ID | Duration | Query | +----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+ | 10 | 0.00058000 | SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND from_date='1986-06-26'| | 11 | 0.00052500 | SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title IN ... | +----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+
“填坑”后性能提高了一点。若是通过emp_no筛选后余下不少数据，则后者性能优点会更加明显。固然，若是title的值不少，用填坑就不合适了，必须创建辅助索引。
查询条件没有指定索引第一列
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date='1986-06-26'; +----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 443308 | Using where | +----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
因为不是最左前缀，索引这样的查询显然用不到索引。
匹配某列前缀字符串
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title LIKE 'Senior%'; +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 56 | NULL | 1 | Using where | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
此时能够用到索引，可是若是通配符不是只出如今末尾，则没法使用索引。（原文表述有误，若是通配符%不出如今开头，则能够用到索引，但根据具体状况不一样可能只会用其中一个前缀）
范围查询
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no < '10010' and title='Senior Engineer'; +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 16 | Using where | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
范围列能够用到索引（必须是最左前缀），可是范围列后面的列没法用到索引。同时，索引最多用于一个范围列，所以若是查询条件中有两个范围列则没法全用到索引。
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no < '10010' AND title='Senior Engineer' AND from_date BETWEEN '1986-01-01' AND '1986-12-31'; +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 16 | Using where | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
能够看到索引对第二个范围索引无能为力。这里特别要说明MySQL一个有意思的地方，那就是仅用explain可能没法区分范围索引和多值匹配，由于在type中这二者都显示为range。同时，用了“between”并不意味着就是范围查询，例以下面的查询：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no BETWEEN '10001' AND '10010' AND title='Senior Engineer' AND from_date BETWEEN '1986-01-01' AND '1986-12-31'; +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 59 | NULL | 16 | Using where | +----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
看起来是用了两个范围查询，但做用于emp_no上的“BETWEEN”实际上至关于“IN”，也就是说emp_no实际是多值精确匹配。能够看到这个查询用到了索引所有三个列。所以在MySQL中要谨慎地区分多值匹配和范围匹配，不然会对MySQL的行为产生困惑。
查询条件中含有函数或表达式
很不幸，若是查询条件中含有函数或表达式，则MySQL不会为这列使用索引（虽然某些在数学意义上可使用）。例如：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND left(title, 6)='Senior'; +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | Using where | +----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
虽然这个查询和状况五中功能相同，可是因为使用了函数left，则没法为title列应用索引，而状况五中用LIKE则能够。再如：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no - 1='10000'; +----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 443308 | Using where | +----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
显然这个查询等价于查询emp_no为10001的函数，可是因为查询条件是一个表达式，MySQL没法为其使用索引。看来MySQL尚未智能到自动优化常量表达式的程度，所以在写查询语句时尽可能避免表达式出如今查询中，而是先手工私下代数运算，转换为无表达式的查询语句。
索引选择性与前缀索引
既然索引能够加快查询速度，那么是否是只要是查询语句须要，就建上索引？答案是否认的。由于索引虽然加快了查询速度，但索引也是有代价的：索引文件自己要消耗存储空间，同时索引会加剧插入、删除和修改记录时的负担，另外，MySQL在运行时也要消耗资源维护索引，所以索引并非越多越好。通常两种状况下不建议建索引。
第一种状况是表记录比较少，例如一两千条甚至只有几百条记录的表，不必建索引，让查询作全表扫描就行了。至于多少条记录才算多，这个我的有我的的见解，我我的的经验是以2000做为分界线，记录数不超过 2000能够考虑不建索引，超过2000条能够酌情考虑索引。
另外一种不建议建索引的状况是索引的选择性较低。所谓索引的选择性（Selectivity），是指不重复的索引值（也叫基数，Cardinality）与表记录数（#T）的比值：
Index Selectivity = Cardinality / #T
显然选择性的取值范围为(0, 1]，选择性越高的索引价值越大，这是由B+Tree的性质决定的。
这个问题就像是面试时提问个人一个问题：性别列适不适合创建索引？
例如，上文用到的employees.titles表，若是title字段常常被单独查询，是否须要建索引，咱们看一下它的选择性：
SELECT count(DISTINCT(title))/count(*) AS Selectivity FROM employees.titles; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.0000 | +-------------+
title的选择性不足0.0001（精确值为0.00001579），因此实在没有什么必要为其单独建索引。
有一种与索引选择性有关的索引优化策略叫作前缀索引，就是用列的前缀代替整个列做为索引key，当前缀长度合适时，能够作到既使得前缀索引的选择性接近全列索引，同时由于索引key变短而减小了索引文件的大小和维护开销。下面以employees.employees表为例介绍前缀索引的选择和使用。
从图12能够看到employees表只有一个索引<emp_no>，那么若是咱们想按名字搜索一我的，就只能全表扫描了：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido'; +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | 1 | SIMPLE | employees | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 300024 | Using where | +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
若是频繁按名字搜索员工，这样显然效率很低，所以咱们能够考虑建索引。有两种选择，建<first_name>或<first_name, last_name>，看下两个索引的选择性：
SELECT count(DISTINCT(first_name))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.0042 | +-------------+ SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, last_name)))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.9313 | +-------------+
<first_name>显然选择性过低，<first_name, last_name>选择性很好，可是first_name和last_name加起来长度为30，有没有兼顾长度和选择性的办法？能够考虑用first_name和last_name的前几个字符创建索引，例如<first_name, left(last_name, 3)>，看看其选择性：
SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 3))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.7879 | +-------------+
选择性还不错，但离0.9313仍是有点距离，那么把last_name前缀加到4：
SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 4))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.9007 | +-------------+
这时选择性已经很理想了，而这个索引的长度只有18，比<first_name, last_name>短了接近一半，咱们把这个前缀索引 建上：
ALTER TABLE employees.employees ADD INDEX first_name_last_name4 (first_name, last_name(4));
此时再执行一遍按名字查询，比较分析一下与建索引前的结果：
SHOW PROFILES; +----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+ | Query_ID | Duration | Query | +----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+ | 87 | 0.11941700 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido' | | 90 | 0.00092400 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido' | +----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+
性能的提高是显著的，查询速度提升了120多倍。
前缀索引兼顾索引大小和查询速度，可是其缺点是不能用于ORDER BY和GROUP BY操做，也不能用于Covering index（即当索引自己包含查询所需所有数据时，再也不访问数据文件自己）。
InnoDB的主键选择与优化
在使用InnoDB存储引擎时，若是没有特别的须要，请永远使用一个与业务无关的自增字段做为主键。
常常看到有帖子或博客讨论主键选择问题，有人建议使用业务无关的自增主键，有人以为没有必要，彻底可使用如学号或身份证号这种惟一字段做为主键。不论支持哪一种论点，大多数论据都是业务层面的。若是从数据库索引优化角度看，使用InnoDB引擎而不使用自增主键绝对是一个糟糕的主意。
上文讨论过InnoDB的索引实现，InnoDB使用汇集索引，数据记录自己被存于主索引（一颗B+Tree）的叶子节点上。这就要求同一个叶子节点内（大小为一个内存页或磁盘页）的各条数据记录按主键顺序存放，所以每当有一条新的记录插入时，MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置，若是页面达到装载因子（InnoDB默认为15/16），则开辟一个新的页（节点）。
若是表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页。以下图所示：
图13
这样就会造成一个紧凑的索引结构，近似顺序填满。因为每次插入时也不须要移动已有数据，所以效率很高，也不会增长不少开销在维护索引上。
若是使用非自增主键（若是身份证号或学号等），因为每次插入主键的值近似于随机，所以每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置：
图14
此时MySQL不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据，甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉，此时又要从磁盘上读回来，这增长了不少开销，同时频繁的移动、分页操做形成了大量的碎片，获得了不够紧凑的索引结构，后续不得不经过OPTIMIZE TABLE来重建表并优化填充页面。
所以，只要能够，请尽可能在InnoDB上采用自增字段作主键。
后记
这篇文章断断续续写了半个月，主要内容就是上面这些了。不能否认，这篇文章在必定程度上有纸上谈兵之嫌，由于我本人对MySQL的使用属于菜鸟级别，更没有太多数据库调优的经验，在这里大谈数据库索引调优有点大言不惭。就当是我我的的一篇学习笔记了。
其实数据库索引调优是一项技术活，不能仅仅靠理论，由于实际状况变幻无穷，并且MySQL自己存在很复杂的机制，如查询优化策略和各类引擎的实现差别等都会使状况变得更加复杂。但同时这些理论是索引调优的基础，只有在明白理论的基础上，才能对调优策略进行合理推断并了解其背后的机制，而后结合实践中不断的实验和摸索，从而真正达到高效使用MySQL索引的目的。
另外，MySQL索引及其优化涵盖范围很是广，本文只是涉及到其中一部分。如与排序（ORDER BY）相关的索引优化及覆盖索引（Covering index）的话题本文并未涉及，同时除B-Tree索引外MySQL还根据不一样引擎支持的哈希索引、全文索引等等本文也并未涉及。若是有机会，但愿再对本文未涉及的部分进行补充吧。