MySQL InnoDB 索引


二月的第一周，来学习 InnoDB 的索引设计。

本周的学习来源还是《MySQL 是怎样运行的：从根儿上理解 MySQL》，瑞思拜。

InnoDB 为每个索引创建一个 B+ 树，每个节点都是一个索引页，其中包含若干 Compact 数据行。

InnoDB-B+树

有两种索引，一种是主键（聚簇索引），一种是其他索引（二级索引）。

聚簇索引

比如一张表有 10000 行记录，用于区分每一行记录的唯一标记，就被叫做聚簇索引。

  • 如果这张表有主键，就用主键做聚簇索引
  • 如果这张表没有主键，选一个 Unique 键做聚簇索引
  • 如果连 Unique 键都没有，InnoDB 生成一个隐藏键，做聚簇索引

每张表都必有聚簇索引，而且只有一份，通过它可以找到这张表的任意一条记录。

二级索引

除了聚簇索引之外，其他索引都是二级索引。

每个二级索引，可以包含一个或多个键（多个键也就是联合索引）。

索引数据结构

索引的作用是快速查找数据，如果没有索引，在数据库中查询一条记录，只能遍历全表（时间复杂度 O(N)），有了索引之后，数据库的存储结构变成一个 B+ 树，查询时类似于二分查找（时间复杂度 O(lgN)），查询速度大大提高。

InnoDB 使用 B+ 树作为索引的数据结构，这棵 B+ 树的作用就是快速查询，因此为了不浪费多余的空间，B+ 树除了叶子节点之外的节点，都不需要存储具体的数据信息，只需要存储“如何找到子节点”的信息（也就是页号）。换句话说，一个数据库可能有多个索引，有多少索引就有多少棵 B+ 树，但是所有的 B+ 树都不需要存储具体数据信息，即使需要，存一份也就够了，不要浪费空间。

具体存储信息如下：

非叶子节点 叶子节点
聚簇索引 主键 + 子节点指针 全部信息
二级索引（单字段） 索引字段 + 子节点指针 索引字段 + 主键 + 子节点指针
二级索引（联合索引） 索引字段1 + 索引字段2 + … + 子节点指针 索引字段1 + 索引字段2 + … + 主键 + 子节点指针

索引查询逻辑

聚簇索引和二级索引，查询的主逻辑都是相同的，都是从 B+ 树的根节点，一层层查下去，一直查到叶子节点，整体查询效率是 O(lgN)。

以掘金小册中的配图为例（这只是示意图），查询索引值为 6 的记录，从第一层的页 44，查到第二层的页 42，再查到第三层的页 36，发现该记录在页 36 的第二条。

InnoDB小册B+树

聚簇索引和二级索引的查询稍有不同，体现在最终如何找到完整的数据。

聚簇索引

下图是聚簇索引的查询过程，每一个方框都是一页，里面存放多个索引行。查询主键为某值的记录时，从根节点开始查找，最终找到叶子节点中的记录（这里一共三层）。

聚簇索引查询过程

要注意的是，除了最下面一层的叶子节点，包含记录的全部信息之外，其他层的非叶子节点，都是不包含全部信息的，只包含了主键和页号信息（当然还有一些头信息，但这里略过），这样做是既是为了节省查询空间，也是为了节省查询次数。

在 InnoDB 的聚簇索引实现中，叶子节点包含了记录的全部信息，也就是说顺着聚簇索引一直查下去，就直接能查到这条记录的全部信息。还有一些存储引擎不是这么做的，比如 MyISAM 就把记录的全部信息单独存放在另外一片区域，通过聚簇索引查询到最后，还需要通过指针，到另一片存储区域找到记录的全部信息。

二级索引

二级索引的查询逻辑，比聚簇索引复杂一点点。

下图是二级索引的查询过程，整体跟聚簇索引基本一样，但查到叶子节点时，只有这条记录的主键值，而没有这条记录的全部信息。还需要再通过主键的值，去聚簇索引那里查到记录的全部信息，这一步被称为 回表。

二级索引查询过程

回表是为了省空间，如果一张表有 10 个索引，为每个索引都单独存储一份完整的记录信息，实在是太浪费空间了。聚簇索引通常只有几层而已，查询速度很快，回表并不会增加多少查询时间。

但是当查询数据的数量变多时，例如查询年龄在 18-60 岁之间的人群，可能会查到数万条记录，每条记录都要回表查询，这样查询的代价就大多了。因此查询时不要写 select * from ...，而是写到确切的字段 select age from ...，这样不需要查到全部信息，也就不需要回表，省下了大量的查询时间。

记录一些常见的问题。

为什么 InnoDB 使用 B+ 树

通常回答的原因是，因为 B+ 树比 B 树层数少了很多，能够减少查询次数，减少 I/O 操作，此外还支持范围查询。

我自己的看法是，这个问题要放在整个 InnoDB 的设计中来看，InnoDB 的最小单位是页，一页 16 KB，按照页这一存储单位来设计数据结构，好像也只能设计出 B+ 树了，这是很顺理应当的事情。

使用索引有什么规范

以下内容都来源自《MySQL 是怎样运行的：从根儿上理解 MySQL》

  1. B+ 树索引在空间和时间上都有代价，所以没事儿别瞎建索引。
  2. B+ 树索引适用于下边这些情况：
    • 全值匹配
    • 匹配左边的列
    • 匹配范围值
    • 精确匹配某一列并范围匹配另外一列
    • 用于排序
    • 用于分组
  3. 在使用索引时需要注意下边这些事项：
    • 只为用于搜索、排序或分组的列创建索引
    • 为列的基数大的列创建索引
    • 索引列的类型尽量小
    • 可以只对字符串值的前缀建立索引
    • 只有索引列在比较表达式中单独出现才可以适用索引
    • 为了尽可能少的让聚簇索引发生页面分裂和记录移位的情况，建议让主键拥有AUTO_INCREMENT属性。
    • 定位并删除表中的重复和冗余索引
    • 尽量使用覆盖索引进行查询，避免回表带来的性能损耗。


（2021.04.11 补）

B+ 树和 B 树有什么区别，为什么使用 B+ 树？

首先，B 树也可以叫做 B- 树，因为 B 树的英文名是 B-tree。

B+ 树是 B 树的一种变种，它们都是多路平衡查找树，但是 B 树的每个节点都有 key 和 value，而 B+ 数只有最深层的节点有 key 和 value，其他层都只有 key。

下图是《Difference between B tree and B+ tree》中的配图：

B树与B+树结构1

下图是《What are the differences between B trees and B+ trees?》中的配图：

B树与B+树结构2

B+ 树相比 B 树的优势在于：

  1. B+ 树由于非叶子节点只存 key，因此每一层可以存更多组，树的深度变少了
  2. B+ 树的叶子节点是链表，可以方便地实现范围查找，而 B 树范围查找需要 DFS。