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索引模型有序数组：在等值查询和范围查询场景中的性能都非常优秀，但插入和删除数据需要进行数据移动，成本太高。因此，只适用于静态存储引擎二叉平衡树：每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子，时间复杂度是 O(log(N))多叉平衡树：索引不止存在内存中，还要写到磁盘上。为了让一个查询尽量少的读磁盘，就必须让查询过程访问尽量少的数据块。因此，要使用“N 叉”树。B+Tree
B-Tree 与 B+Tree
InnoDB 使用了 B+ 树索引模型。假设，我们有一个主键列为 ID 地表，表中有字段 k，并且在 k 上有索引，如下所示：
注意事项
// 假设一个数据页16K、一行数据1K、索引间指针6字节、索引字段bigint类型(8字节)
// 索引个数
K = 16*1024/(8+6) =1170
// 单个叶子节点记录数
N = 16/1 = 16
// 三层B+记录数
V = K*K*N = 21902400
MyISAM也是使用B+Tree索引，区别在于不区分主键和非主键索引，均是非聚簇索引，叶子节点保存的是数据文件的指针
索引选择
优化器选择索引的目的，是找到一个最优的执行方案，并用最小的代价去执行语句。在数据库里面，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少。
当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
扫描行数如何计算
一个索引上不同的值越多，这个索引的区分度就越好。而一个索引上不同的值的个数，称之为“基数”（cardinality）。
-- 查看当前索引基数
mysql> show index from test;
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| test | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 100256 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| test | 1 | index_a | 1 | a | A | 98199 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
从性能的角度考虑，InnoDB 使用 采样统计 ，默认会选择 N 个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。因此，上述两个索引显示的基数并不相同。
而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。所以，当变更的数据行数超过 1/M 的时候(innodb_stats_persistent=on时默认10，反之16)，会自动触发重新做一次索引统计。
mysql> show variables like '%innodb_stats_persistent%';
+--------------------------------------+-------------+
| Variable_name | Value |
+--------------------------------------+-------------+
-- 是否自动触发更新统计信息，当被修改的数据超过10%时就会触发统计信息重新统计计算
| innodb_stats_auto_recalc | ON |
-- 控制在重新计算统计信息时是否会考虑删除标记的记录
| innodb_stats_include_delete_marked | OFF |
-- 对null值的统计方法，当变量设置为nulls_equal时，所有NULL值都被视为相同
| innodb_stats_method | nulls_equal |
-- 操作元数据时是否触发更新统计信息
| innodb_stats_on_metadata | OFF |
-- 统计信息是否持久化存储
| innodb_stats_persistent | ON |
-- innodb_stats_persistent=on，持久化统计信息采样的抽样页数
| innodb_stats_persistent_sample_pages | 20 |
-- 不推荐使用，已经被innodb_stats_transient_sample_pages替换
| innodb_stats_sample_pages | 8 |
-- 瞬时抽样page数
| innodb_stats_transient_sample_pages | 8 |
+--------------------------------------+-------------+
-- 重新统计索引信息
mysql> analyze table t;
排序对索引选择的影响
-- 创建表
mysql> CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`a` int(11) DEFAULT NULL,
`b` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `a` (`a`),
KEY `b` (`b`)
) ENGINE=InnoDB;
-- 定义测试数据存储过程
mysql> delimiter ;
CREATE PROCEDURE idata ()
BEGIN
DECLARE i INT ;
SET i = 1 ;
WHILE (i <= 100000) DO
INSERT INTO t
VALUES
(i, i, i) ;
SET i = i + 1 ;
END
WHILE ;
END;
delimiter ;
-- 执行存储过程，插入测试数据
mysql> CALL idata ();
-- 查看执行计划，使用了字段a上的索引
mysql> explain select * from t where a between 10000 and 20000;
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+-------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+-------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | t | range | a | a | 5 | NULL | 10000 | Using index condition |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+-------+-----------------------+
-- 由于需要进行字段b排序，虽然索引b需要扫描更多的行数，但本身是有序的，综合扫描行数和排序，优化器选择了索引b，认为代价更小
mysql> explain select * from t where (a between 1 and 1000) and (b between 50000 and 100000) order by b limit 1;
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+-------+------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+-------+------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | t | range | a,b | b | 5 | NULL | 50128 | Using index condition; Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+-------+------------------------------------+
-- 方案1：通过force index强制走索引a，纠正优化器错误的选择，不建议使用（不通用，且索引名称更变语句也需要变）
mysql> explain select * from t force index(a) where (a between 1 and 1000) and (b between 50000 and 100000) order by b limit 1;
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | t | range | a | a | 5 | NULL | 999 | Using index condition; Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------------------------------------------------+
-- 方案2：引导 MySQL 使用我们期望的索引，按b,a排序，优化器需要考虑a排序的代价
mysql> explain select * from t where (a between 1 and 1000) and (b between 50000 and 100000) order by b,a limit 1;
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | t | range | a,b | a | 5 | NULL | 999 | Using index condition; Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------------------------------------------------+
-- 方案3：有些场景下，我们可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择，或删掉误用的索引
ALTER TABLE `t`
DROP INDEX `a`,
DROP INDEX `b`,
ADD INDEX `ab` (`a`,`b`) ;
索引优化索引选择性索引选择性 = 基数 / 总行数
-- 表t中字段xxx的索引选择性
select count(distinct xxx)/count(id) from t;
索引的选择性，指的是不重复的索引值（基数）和表记录数的比值。选择性是索引筛选能力的一个指标，索引的取值范围是 0~1 ，当选择性越大，索引价值也就越大。
在使用普通索引查询时，会先加载普通索引，通过普通索引查询到实际行的主键，再使用主键通过聚集索引查询相应的行，以此循环查询所有的行。若直接全量搜索聚集索引，则不需要在普通索引和聚集索引中来回切换，相比两种操作的总开销可能扫描全表效率更高。
实际工作中mysql索引表，还是要看业务情况，如果数据分布不均衡，实际查询条件总是查询数据较少的部分，在索引选择较低的列上加索引，效果可能也很不错。
覆盖索引
覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段
-- 只需要查 ID 的值，而 ID 的值已经在 k 索引树上了，因此可以直接提供查询结果，不需要回表
select ID from T where k between 3 and 5
-- 增加字段V，每次查询需要返回V，可考虑把k、v做成联合索引
select ID,V from T where k between 3 and 5
最左前缀原则+索引下推
-- id、name、age三列，name、age上创建联合索引
-- 满足最左前缀原则，name、age均走索引
select * from T where name='xxx' and age=12
-- Mysql自动优化，调整name、age顺序，，name、age均走索引
select * from T where age=12 and name='xxx'
-- name满足最左前缀原则走索引，MySQL5.6引入索引下推优化（index condition pushdown)，即索引中先过滤掉不满足age=12的记录再回表
select * from T where name like 'xxx%' and age=12
-- 不满足最左前缀原则，均不走索引
select * from T where name like '%xxx%' and age=12
-- 满足最左前缀原则，name走索引
select * from T where name='xxx'
-- 不满足最左前缀原则，不走索引
select * from T where age=12
联合索引建立原则：
前缀索引
mysql> create table SUser(
ID bigint unsigned primary key,
name varchar(64),
email varchar(64),
...
)engine=innodb;
-- 以下查询场景
mysql> select name from SUser where email='xxx';
-- 方案1：全文本索引，回表次数由符合条件的数据量决定
mysql> alter table SUser add index index1(email);
-- 方案2：前缀索引，回表次数由前缀匹配结果决定
mysql> alter table SUser add index index2(email(6));
前缀索引可以节省空间，但需要注意前缀长度的定义，在节省空间的同时，不能增加太多查询成本，即减少回表验证次数
如何设置合适的前缀长度？
-- 预设一个可以接受的区分度损失比，选择满足条件中最小的前缀长度
select count(distinct left(email,n))/count(distinct email) from SUser;
如果合适的前缀长度较长？
比如身份证号，如果满足区分度要求，可能需要12位以上的前缀索引，节约的空间有限，又增加了查询成本，就没有必要使用前缀索引。此时，我们可以考虑使用以下方式：
-- 查询时字符串反转查询
mysql> select field_list from t where id_card = reverse('input_id_card_string');
以上两种方式的缺点：
前缀索引对覆盖索引的影响？
-- 使用前缀索引就用不上覆盖索引对查询性能的优化
select id,email from SUser where email='xxx';
唯一索引
建议使用普通索引，唯一索引无法使用change buffer，内存命中率低
索引失效
%xxx
原文链接：
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（编辑：徐州站长网）
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