[转帖]第四章节索引及执行计划

第四,章节,索引,执行,计划 · 浏览次数 : 0

小编点评

**索引优化** **索引应用规范** * 必须要有主键,业务无关列。 * 经常做为where条件列 order by group by join on, distinct 的条件。 * 最好使用唯一值多的列作为索引列，如果索引列重复值较多,可以考虑使用联合索引。 * 列值长度较长的索引列，我们建议使用前缀索引。 * 降低索引条目,一方面不要创建没用索引，不常使用的索引清理，percona toolkit(xxxxx)。 * 联合索引最左原则，12.2 不走索引的情况。 **索引失效** * 索引本身失效，统计信息不真实。 * 对于表内容变化比较频繁的情况下，有可能会出现索引失效。 **索引优化建议** * 使用索引列进行查询。 * 创建索引时，使用最左原则。 * 在索引中创建唯一索引。 * 使用联合索引来建立索引。 * 降低索引条目数量。 * 优化索引更新策略。 **索引失效原因** *索引本身失效。 * 统计信息不真实。 * 索引中创建唯一索引。 * 在索引中创建联合索引。

正文

第四章节索引及执行计划

https://www.jianshu.com/p/fdd3c5e815e9

本课程，适合具备一定Linux运维或者开发基础的朋友，课程定级中、高级DBA。
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课程内容均来自与MySQL官网+MySQL源码。
配套精品视频(2021 5月全新录制，版权所有：郭加磊 oldguo。)，获取方法私聊。

1. 介绍

相当于一本书中的目录,可以加速查询(select ,update,delete ).

2. 种类

Btree (平衡多叉树): b-tree b+tree(b*tree),优点:范围查找
HASH : 优点,比较适合随机的等值.
Rtree

3. Btree的细分

聚簇索引 : 主键索引
辅助索引 :
单列
联合
唯一
前缀

4. 索引的管理

4.0 索引建立之前压测:

mysqlslap --defaults-file=/etc/my.cnf \
--concurrency=100 --iterations=1 --create-schema='test' \
--query="select * from test.t100w where k2='VWlm'" engine=innodb \
--number-of-queries=2000 -uroot -p123 -verbose

4.1 查询索引

a. desc city;
PRI : 主键索引 
MUL : 普通索引
UNI : 唯一索引

b. show index from city;
Table         表名
Key_name      索引名
Column_name   列名
Cardinality   基数(选择度),位置值的多少

Cardinality   建立索引之前,基数如何计算的?  
select count(distinct countrycode) from city;

4.2 创建

alter table city add index i_name(name);
alter table city add index i_d_p(distinct,population);
alter table city add index i_x(name(10));
alter table t1 add unique index i_a(a);

4.3 删除

alter table city  drop index i_name;

4.4 8.0新特性--> invisible index 不可见索引

mysql> alter table city alter index idx_name invisible;

SELECT INDEX_NAME, IS_VISIBLE
       FROM INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS
       WHERE TABLE_SCHEMA = 'world' AND table_name='city';

5. B+tree查找算法介绍

5.1 平衡

不管查找哪个数,需要查找次数理论上是相同的.对于一个三层b树来讲,理论上查找每个值都是三次IO.

5.2 擅长范围查找

讲究快速锁定范围.
B+tree,加入了双向指针(头尾相接),进一步增强范围查找.减少对于ROOT和NON-LEAF的访问次数.

5.3 构建过程

叶子: 先将数据排序,生成叶子节点.
枝 : 保存叶子节点的范围(>=1 <5)+指针(→)
根 : 保存枝节点范围+指针
叶子节点和枝节点都有双向指针.

6. MySQL中如何应用B+TREE ******

6.1 名词解释

区(簇)extent : 连续的64pages ,默认是1M存储空间.
page页 : 16KB大小,MySQL中最小的IO单元.

6.2 IOT 组织表

数据应该按照索引结构有序(顺序)组织和存储数据.
MySQL使用聚簇索引组织存储数据.

6.3 聚簇(区)索引

6.3.1 构建条件

a. 如果表中有主键,主键就被作为聚簇索引.
b. 没有主键,第一个不为空的唯一键.
c. 什么都没有,自动生成一个6字节的隐藏列,作为聚簇索引.
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-index-types.html

6.3.2 如何形成B树结构.

叶子节点: 聚簇索引组织表,存数据时,已经是按照ID列有序存储数据到各个连续的数据页中.原表数据存储结构就是叶子节点.
枝节点 : 叶子节点中ID范围+指针
根节点 : 枝节点的ID范围+指针

6.3.3 优化了哪些查询?

只能优化基于ID作为条件.索引单纯使用ID列查询,很局限.

6.4 辅助索引

6.4.1 构建条件

需要人为按照需求创建辅助索引.

6.4.2 如何形成B树结构

alter table t1 add index idx(name);

叶子节点 : 将辅助索引列值(name)+ID提取出来,按照辅助索引列值从小到大排序,存储到各个page中,生成叶子节点.
枝节点 : 存储了叶子节点中,name列范围+指针.
根节点 : 枝节点的name的范围+指针.

6.4.3 优化了哪些查询?

如果查询条件使用了name列,都会先扫描辅助索引,获得ID,再回到聚簇索引(回表),按照ID进行聚簇索引扫描,最终获取到数据行.
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-index-types.html

6.5 联合辅助索引结构

6.5.1 构建过程

alter  table t1 add index idx_n_g(a,b)

叶子节点 : 提取a+b+id列值,按照a,b联合排序(从小到大),生成叶子节点.
枝节点 : 叶子节点最左列范围+指针
根节点 : 枝节点的范围+指针.

6.5.2 优化了哪些查询?

查询条件中必须包含最左列条件(a),先通过 a条件扫描联合索引的根节点和枝节点,从而得到叶子节点范围.再拿b作为条件过滤一次.
最终目的,得到更精确的ID .理论上减少回表的次数.

6.5.3 最左原则

建立联合索引时,选择基数大(重复值少)作为最左列.
查询条件中必须要包含最左列条件.

7. 索引树高度影响因素

一般建议3-4层为佳,3层b树,2000w+.

a. 数据行多

分区表.
定期归档: 一般按照时间字段,定期归档到历史库中. pt-archiver.
分库分表:分布式

b. 索引列长度过长

前缀索引.

c. 数据类型

足够
简短
合适

8. 回表问题

8.1 回表是什么?

辅助索引扫描之后,得到ID,再回到聚簇索引查找的过程.

8.2 回表会带来什么问题?

IO : 次数和量会增加.
IOPS : 1000次/s
吞吐量 : 300M/s

8.3 怎么减少回表

a. 建索引使用联合索引(覆盖),尽可能多将查询条件的数据包含联合索引中.
b. 精细查询条件(业务方面,> and < ,limit)
c. 查询条件要符合联合索引规则,覆盖的列越多越好.

9. 扩展项: 索引自优化AHI(自适应hash索引)\change buffer

AHI : 索引的索引. 为内存中的热点索引页,做了一个HASH索引表,能够快速找到需要的索引页地址.
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-adaptive-hash.html
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-architecture.html

change buffer :
对于辅助索引的变化,不会立即更新到索引中.暂存至change buffer .
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-change-buffer.html

10. 分析执行计划

10.1 是什么?

优化器(算法)最终得出的,代价最低的,SQL语句的执行方案.

10.2 为什么要分析执行计划?

场景一: 分析比较慢的语句.
场景二: 上线新业务,可能会包含很多select update delete...,提前发现问题.

10.3 如何抓取执行计划

a. 抓取目标

select  update  delete

b. 方法

mysql> desc   select * from world.city where countrycode='CHN';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key         | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | city  | NULL       | ref  | CountryCode   | CountryCode | 3       | const |  363 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+

10.4 如何分析执行计划

table : 操作的表
type : 操作类型(全表\索引) ,ALL index range ref eq_ref const(system)
possible_keys : 有可能用的索引
key : 真正要用是哪索引
key_len: 索引覆盖长度(联合索引)
rows : 预估需要扫描的行数
Extra : using where using index using index condition using filesort sort using temp

10.5 type 详解

a. ALL 全表扫描

mysql> explain   select * from world.city ;
mysql> explain   select * from world.city where countrycode !='chn';
mysql> explain   select * from world.city where countrycode like '%hn%';
mysql> explain   select * from world.city where countrycode not in ('chn','usa');

b. index 全索引扫描

需要扫描整颗索引树,才能得到想要的结果. 
desc select id ,countrycode from world.city;

c. range 索引范围

是我们应用索引优化的底线,也是应用最多的.
mysql> desc select * from city where id<10;
mysql> desc select * from city where countrycode like 'ch%';
mysql> desc select * from city where countrycode in ('CHN','USA');

SQL 改写为:  
desc 
select * from city where countrycode='CHN' union  all  select * from city where countrycode='USA'


mysqlslap --defaults-file=/etc/my.cnf \
--concurrency=100 --iterations=1 --create-schema='world' \
--query=" select * from city where countrycode in ('CHN','USA')" engine=innodb \
--number-of-queries=2000 -uroot -p123 -verbose

mysqlslap --defaults-file=/etc/my.cnf \
--concurrency=100 --iterations=1 --create-schema='world' \
--query="select * from city where countrycode='CHN' union  all  select * from city where countrycode='USA'" engine=innodb \
--number-of-queries=2000 -uroot -p123 -verbose

小经验:   
    索引列基数多少 +  压测结果,最终评估是否需要使用union .

d. ref : 辅助索引等值查询

mysql> desc  select * from city where countrycode='CHN';

e. eq_ref : 非驱动表,连接条件是主键或唯一键.

mysql> desc select a.name, b.name,a.countrycode,a.population  
from city  as a 
join country as b 
on a.countrycode=b.code where a.population<100;


补充: 
    多表连接时,小结果集的表驱动大表.
    优化会自动判断查询语句中的谁做为驱动表更合适.有可能会出现选择错误.
    我们可以通过left join 强制驱动表干预执行计划.

彩蛋：如何判断一条连接语句中,谁是驱动表?

1. 优化器的判断 
mysql> desc  select * from city  join country on city.countrycode=country.code where city.population<100000   and country.SurfaceArea>10000000;
    
2. 人为判断 
mysql> select count(*) from  country where country.SurfaceArea>10000000;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|        2 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select count(*) from city where city.population<100000 ;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|      517 |
+----------+    
补充: 如果 where后的列中都有索引,会选择结果集小的作为驱动表.
3. 压测.

f. const(system)

mysql> desc select * from city where id=1;

10.6 key_len详解

a. 介绍

(联合)索引覆盖长度 
idx(a,b,c)   ----> a (10)  b(20)  c(30)

b. 如何计算索引列的key_len

key_len 和每个列的最大预留长度(字节)有关.

数据类型    utf8mb4       没有 not null 
tinyint      1              1
int          4              1
char(10)     4*10           1
varchar(10)  4*10+2         1

c. 联合索引应用细节

idx(a,b,c)    ---->   a  ab   abc 
完全覆盖 : 
    a=  and b=   and c=
    a=  and c=  and  b=  等值打乱顺序的
    a=  and b=  and  c范围 
    a=  anb b字符范围 and c=
        
部分覆盖 
    a=  and b= 
    a= 
    a=  and c=
    a=  anb b数字范围 and c=
完全不覆盖  bc  --> bc  b   
    b  
    c
    bc
    cb 

优化案例: 
    idx(k1,num,k2)
    1. mysql> desc select * from t100w where k1='Vs' and num<27779  and k2='mnij' 
    
优化方案: 修改索引为idx(k1,k2,num)

10.7 extra

using index 使用了索引覆盖扫描
using where 使用where回表扫描数据行,说明目标表的索引没有设计好.
a. table ----> 获取到出问题的表
b. 看原始查询语句中的where条件列
c. 查询列的索引情况-----> show index from t1;
d. 按需优化索引.
using filesort 使用了额外排序.
a. table ---->获取到出问题的表
b. 查看原始语句中的: order by group by distinct
c. 查看列的索引情况
d. 按需优化索引.

优化案例: 
mysql> desc select *from city where countrycode='CHN' order by population;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key         | key_len | ref   | rows | filtered | Extra          |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | city  | NULL       | ref  | CountryCode   | CountryCode | 3       | const |  363 |   100.00 | Using filesort |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+----------------+
mysql> show index from city;
+-------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
| Table | Non_unique | Key_name    | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | Expression |
+-------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
| city  |          0 | PRIMARY     |            1 | ID          | A         |        4188 |     NULL |   NULL |      | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
| city  |          1 | CountryCode |            1 | CountryCode | A         |         232 |     NULL |   NULL |      | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
+-------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+    
mysql> alter table city add index idx(population);
    
mysql> desc select *from city where countrycode='CHN' order by population;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key         | key_len | ref   | rows | filtered | Extra          |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | city  | NULL       | ref  | CountryCode   | CountryCode | 3       | const |  363 |   100.00 | Using filesort |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+----------------+ 
mysql> alter table city add index idx_c_p(countrycode,population);
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> desc select *from city where countrycode='CHN' order by population;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys       | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | city  | NULL       | ref  | CountryCode,idx_c_p | idx_c_p | 3       | const |  363 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+    

查看冗余索引
mysql> select table_schema,table_name , redundant_index_name , redundant_index_columns  from sys.schema_redundant_indexes;  
    
    
using temp   --->  
a. 条件范围是不是过大. 
b. having  order by 额外排序
c. 子查询

大几率开发需要改写语句了.

11. 扩展项: 关于索引的优化器算法:ICP \ MRR

11.1 ICP : Index Condition Pushdown

优化器算法: 
    a. 查询优化器算法:
    mysql> select @@optimizer_switch;
    b. 设置优化器算法: 
    mysql> set global optimizer_switch='index_condition_pushdown=off';
    hits方式: 
    https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/optimizer-hints.html
    配置文件: 
    my.cnf
        
例子 : 
mysql> set global optimizer_switch='index_condition_pushdown=off';

mysql> desc select * from t100w where k1='Vs'  and num<27779 and k2='mnij';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | t100w | NULL       | range | idx           | idx  | 14      | NULL |   29 |    10.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> set global optimizer_switch='index_condition_pushdown=on';

mysql> desc select * from t100w where k1='Vs'  and num<27779 and k2='mnij';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | t100w | NULL       | range | idx           | idx  | 14      | NULL |   29 |    10.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

压测:
    a.  开ICP 2000次语句压测  索引顺序不调整
mysqlslap --defaults-file=/etc/my.cnf \
--concurrency=100 --iterations=1 --create-schema='test' \
--query=" select * from t100w where k1='Vs'  and num<27779 and k2='mnij'" engine=innodb \
--number-of-queries=2000 -uroot -p123 -verbose

4.580 seconds
4.569 seconds
4.431 seconds
4.433 seconds
4.391 seconds

b.  关 ICP 2000次语句压测  索引顺序不调整
5.327 
5.516
5.267
5.330
5.293 seconds

c. 索引顺序优化 压测 
4.251
4.143

11.2 MRR

https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/mrr-optimization.html

12. 索引应用规范

12.1 建立索引的原则（DBA运维规范）

(1) 必须要有主键,业务无关列。
(2) 经常做为where条件列 order by group by join on, distinct 的条件(业务:产品功能+用户行为)
(3) 最好使用唯一值多的列作为索引列,如果索引列重复值较多,可以考虑使用联合索引
(4) 列值长度较长的索引列,我们建议使用前缀索引.
(5) 降低索引条目,一方面不要创建没用索引,不常使用的索引清理,percona toolkit(xxxxx)
(6) 索引维护要避开业务繁忙期，建议用pt-osc。
(7) 联合索引最左原则

12.2 不走索引的情况（开发规范）

12.2.1 没有查询条件，或者查询条件没有建立索引

select * from t1  ;
select * from t1 where id=1001 or 1=1;
作业: 
SQL审核和审计. yearning.io  github, inception

12.2.2 查询结果集是原表中的大部分数据，应该是15-25%以上。

查询的结果集，超过了总数行数25%，优化器觉得就没有必要走索引了。
MySQL的预读功能有关。

可以通过精确查找范围，达到优化的效果。
1000000

>500000 and

12.2.3 索引本身失效，统计信息不真实（过旧）

索引有自我维护的能力。
对于表内容变化比较频繁的情况下，有可能会出现索引失效。
一般是删除重建

现象:
有一条select语句平常查询时很快,突然有一天很慢,会是什么原因
select?  --->索引失效,统计数据不真实

innodb_index_stats  
innodb_table_stats  

mysql> ANALYZE TABLE world.city;

12.2.4 查询条件使用函数在索引列上，或者对索引列进行运算，运算包括(+，-，*，/，! 等)

例子：
错误的例子：select * from test where id-1=9;
正确的例子：select * from test where id=10;
算术运算
函数运算
子查询

12.2.5 隐式转换导致索引失效.这一点应当引起重视.也是开发中经常会犯的错误.

mysql> desc select * from b where telnum=110;
mysql> desc select * from b where telnum='110';

[转帖]第四章节 索引及执行计划