本篇文章给大家带来了mysql如何设计索引更高效的相关知识，那接下来我们就来看一下如何设计索引，使用索引才能提降低接口的rt，提高用户体检，希望对大家有帮助。
我们知道，索引是一个基于链表实现的树状tree结构，能够快速的检索数据，目前几乎所rdbms数据库都实现了索引特性，比如mysql的b+tree索引，mongodb的btree索引等。
在业务开发过程中，索引设计高效与否决定了接口对应sql的执行效率，高效的索引可以降低接口的response time，同时还可以降低成本，我们要现实的目标是：索引设计->降低接口响应时间->降低服务器配置->降低成本，最终要落实到成本上来，因为老板最关心的是成本。
今天就跟大家聊聊mysql中的索引以及如何设计索引，使用索引才能提降低接口的rt，提高用户体检。
mysql中的索引mysql中的innodb引擎使用b+tree结构来存储索引，可以尽量减少数据查询时磁盘io次数，同时树的高度直接影响了查询的性能，一般树的高度维持在 3~4 层。
b+tree由三部分组成：根root、枝branch以及leaf叶子，其中root和branch不存储数据，只存储指针地址，数据全部存储在leaf node，同时leaf node之间用双向链表链接，结构如下：
从上面可以看到，每个leaf node是三部分组成的，即前驱指针p_prev，数据data以及后继指针p_next，同时数据data是有序的，默认是升序asc，分布在b+tree右边的键值总是大于左边的，同时从root到每个leaf的距离是相等的，也就是访问任何一个leaf node需要的io是一样的，即索引树的高度level + 1次io操作。
我们可以将mysql中的索引可以看成一张小表，占用磁盘空间，创建索引的过程其实就是按照索引列排序的过程，先在sort_buffer_size进行排序，如果排序的数据量大，sort_buffer_size容量不下，就需要通过临时文件来排序，最重要的是通过索引可以避免排序操作（distinct，group by，order by）。
聚集索引mysql中的表是iot（index organization table，索引组织表)，数据按照主键id顺序存储（逻辑上是连续，物理上不连续），而且主键id是聚集索引（clustered index），存储着整行数据，如果没有显示的指定主键，mysql会将所有的列组合起来构造一个row_id作为primary key，例如表users(id, user_id, user_name, phone, primary key(id))，id是聚集索引，存储了id, user_id, user_name, phone整行的数据。
辅助索引
辅助索引也称为二级索引，索引中除了存储索引列外，还存储了主键id，对于user_name的索引idx_user_name(user_name)而言，其实等价于idx_user_name(user_name, id)，mysql会自动在辅助索引的最后添加上主键id，熟悉oracle数据库的都知道，索引里除了索引列还存储了row_id（代表数据的物理位置，由四部分组成：对象编号+数据文件号+数据块号+数据行号），我们在创建辅助索引也可以显示添加主键id。
-- 创建user_name列上的索引mysql> create index idx_user_name on users(user_name);-- 显示添加主键id创建索引mysql> create index idx_user_name_id on users(user_name,id);-- 对比两个索引的统计数据mysql> select a.space as tbl_spaceid, a.table_id, a.name as table_name, row_format, space_type, b.index_id , b.name as index_name, n_fields, page_no, b.type as index_type from information_schema.innodb_tables a left join information_schema.innodb_indexes b on a.table_id =b.table_id where a.name = 'test/users';+-------------+----------+------------+------------+------------+----------+------------------+----------+------| tbl_spaceid | table_id | table_name | row_format | space_type | index_id | index_name | n_fields | page_no | index_type |+-------------+----------+------------+------------+------------+----------+------------------+----------+------| 518 | 1586 | test/users | dynamic | single | 1254 | primary | 9 | 4 | 3 || 518 | 1586 | test/users | dynamic | single | 4003 | idx_user_name | 2 | 5 | 0 || 518 | 1586 | test/users | dynamic | single | 4004 | idx_user_name_id | 2 | 45 | 0 |mysql> select index_name, last_update, stat_name, stat_value, stat_description from mysql.innodb_index_stats where index_name in ('idx_user_name','idx_user_name_id');+------------------+---------------------+--------------+------------+-----------------------------------+| index_name | last_update | stat_name | stat_value | stat_description |+------------------+---------------------+--------------+------------+-----------------------------------+ | idx_user_name | 2021-01-02 17:14:48 | n_leaf_pages | 1358 | number of leaf pages in the index || idx_user_name | 2021-01-02 17:14:48 | size | 1572 | number of pages in the index || idx_user_name_id | 2021-01-02 17:14:48 | n_leaf_pages | 1358 | number of leaf pages in the index || idx_user_name_id | 2021-01-02 17:14:48 | size | 1572 | number of pages in the index |
对比一下两个索引的结果，n_fields表示索引中的列数，n_leaf_pages表示索引中的叶子页数，size表示索引中的总页数，通过数据比对就可以看到，辅助索引中确实包含了主键id，也说明了这两个索引时完全一致。
index_namen_fieldsn_leaf_pagessize
idx_user_name 2 1358 1572
idx_user_name_id 2 1358 1572
索引回表上面证明了辅助索引包含主键id，如果通过辅助索引列去过滤数据有可能需要回表，举个例子：业务需要通过用户名user_name去查询用户表users的信息，业务接口对应的sql：
select user_id, user_name, phone from users where user_name = 'laaa';
我们知道，对于索引idx_user_name而言，其实就是一个小表idx_user_name(user_name, id)，如果只查询索引中的列，只需要扫描索引就能获取到所需数据，是不需要回表的，如下sql语句：
sql 1: select id, user_name from users where user_name = 'laaa';
sql 2: select id from users where user_name = 'laaa';
mysql> explain select id, name from users where name = 'laaa';+----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+-------| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+-------| 1 | simple | users | null | ref | idx_user_name | idx_user_name | 82 | const | 1 | 100.00 | using index |mysql> explain select id from users where name = 'laaa';+----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+-------| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+-------| 1 | simple | users | null | ref | idx_user_name | idx_user_name | 82 | const | 1 | 100.00 | using index |
sql 1和sql 2的执行计划中的extra=using index 表示使用覆盖索引扫描，不需要回表，再来看上面的业务sql：
select user_id, user_name, phone from users where user_name = 'laaa';
可以看到select后面的user_id，phone列不在索引idx_user_name中，就需要通过主键id进行回表查找，mysql内部分如下两个阶段处理：
section 1： select **id** from users where user_name = 'laaa' //id = 100101
section 2: select user_id, user_name, phone from users where id = 100101;
将section 2的操作称为回表，即通过辅助索引中的主键id去原表中查找数据。
索引高度mysql的索引时b+tree结构，即使表里有上亿条数据，索引的高度都不会很高，通常维持在3-4层左右，我来计算下索引idx_name的高度，从上面知道索引信息：index_id = 4003， page_no = 5，它的偏移量offset就是page_no x innodo_page_size + 64 = 81984，通过hexdump进行查看
$hexdump -s 81984 -n 10 /usr/local/var/mysql/test/users.ibd0014040 00 02 00 00 00 00 00 00 0f a3 001404a
其中索引的page_level为00，即idx_user_name索引高度为1，0f a3 代表索引编号，转换为十进制是4003，正是index_id。
数据扫描方式全表扫描
从左到右依次扫描整个b+tree获取数据，扫描整个表数据，io开销大，速度慢，锁等严重，影响mysql的并发。
对于olap的业务场景，需要扫描返回大量数据，这时候全表扫描的顺序io效率更高。
索引扫描
通常来讲索引比表小，扫描的数据量小，消耗的io少，执行速度块，几乎没有锁等，能够提高mysql的并发。
对于oltp系统，希望所有的sql都能命中合适的索引总是美好的。
主要区别就是扫描数据量大小以及io的操作，全表扫描是顺序io，索引扫描是随机io，mysql对此做了优化，增加了change buffer特性来提高io性能。
索引优化案例分页查询优化
业务要根据时间范围查询交易记录，接口原始的sql如下：
select * from trade_info where status = 0 and create_time >= '2020-10-01 00:00:00' and create_time <= '2020-10-07 23:59:59' order by id desc limit 102120, 20;
表trade_info上有索引idx_status_create_time(status,create_time)，通过上面分析知道，等价于索引**（status,create_time,id)**，对于典型的分页limit m, n来说，越往后翻页越慢，也就是m越大会越慢，因为要定位m位置需要扫描的数据越来越多，导致io开销比较大，这里可以利用辅助索引的覆盖扫描来进行优化，先获取id，这一步就是索引覆盖扫描，不需要回表，然后通过id跟原表trade_info进行关联，改写后的sql如下：
select * from trade_info a ,(select id from trade_info where status = 0 and create_time >= '2020-10-01 00:00:00' and create_time <= '2020-10-07 23:59:59' order by id desc limit 102120, 20) as b //这一步走的是索引覆盖扫描，不需要回表 where a.id = b.id;
很多同学只知道这样写效率高，但是未必知道为什么要这样改写，理解索引特性对编写高质量的sql尤为重要。
分而治之总是不错的
营销系统有一批过期的优惠卷要失效，核心sql如下：
-- 需要更新的数据量500wupdate coupons set status = 1 where status =0 and create_time >= '2020-10-01 00:00:00' and create_time <= '2020-10-07 23:59:59';
在oracle里更新500w数据是很快，因为可以利用多个cpu core去执行，但是mysql就需要注意了，一个sql只能使用一个cpu core去处理，如果sql很复杂或执行很慢，就会阻塞后面的sql请求，造成活动连接数暴增，mysql cpu 100%，相应的接口timeout，同时对于主从复制架构，而且做了业务读写分离，更新500w数据需要5分钟，master上执行了5分钟，binlog传到了slave也需要执行5分钟，那就是slave延迟5分钟，在这期间会造成业务脏数据，比如重复下单等。
优化思路：先获取where条件中的最小id和最大id，然后分批次去更新，每个批次1000条，这样既能快速完成更新，又能保证主从复制不会出现延迟。
优化如下：
先获取要更新的数据范围内的最小id和最大id（表没有物理delete，所以id是连续的）mysql> explain select min(id) min_id, max(id) max_id from coupons where status =0 and create_time >= '2020-10-01 00:00:00' and create_time <= '2020-10-07 23:59:59'; +----+-------------+-------+------------+-------+------------------------+------------------------+---------+---| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |+----+-------------+-------+------------+-------+------------------------+------------------------+---------+---| 1 | simple | users | null | range | idx_status_create_time | idx_status_create_time | 6 | null | 180300 | 100.00 | using where; using index |
extra=using where; using index使用了索引idx_status_create_time，同时需要的数据都在索引中能找到，所以不需要回表查询数据。
以每次1000条commit一次进行循环update，主要代码如下：current_id = min_id;for current_id < max_id do update coupons set status = 1 where id >=current_id and id <= current_id + 1000; //通过主键id更新1000条很快commit;current_id += 1000;done
这两个案例告诉我们，要充分利用辅助索引包含主键id的特性，先通过索引获取主键id走覆盖索引扫描，不需要回表，然后再通过id去关联操作是高效的，同时根据mysql的特性使用分而治之的思想既能高效完成操作，又能避免主从复制延迟产生的业务数据混乱。
mysql索引设计熟悉了索引的特性之后，就可以在业务开发过程中设计高质量的索引，降低接口的响应时间。
前缀索引对于使用redundant或者compact格式的innodb表，索引键前缀长度限制为767字节。如果text或varchar列的列前缀索引超过191个字符，则可能会达到此限制，假定为utf8mb4字符集，每个字符最多4个字节。
可以通过设置参数innodb_large_prefix来开启或禁用索引前缀长度的限制，即是设置为off，索引虽然可以创建成功，也会有一个警告，主要是因为index size会很大，效率大量的io的操作，即使mysql优化器命中了该索引，效率也不会很高。
-- 设置innodb_large_prefix=off禁用索引前缀限制，虽然可以创建成功，但是有警告。mysql> create index idx_nickname on users(nickname); // `nickname` varchar(255)records: 0 duplicates: 0 warnings: 1mysql> show warnings;+---------+------+---------------------------------------------------------+| level | code | message |+---------+------+---------------------------------------------------------+| warning | 1071 | specified key was too long; max key length is 767 bytes |
业务发展初期，为了快速实现功能，对一些数据表字段的长度定义都比较宽松，比如用户表users的昵称nickname定义为varchar(128)，而且有业务接口需要通过nickname查询，系统运行了一段时间之后，查询users表最大的nickname长度为30，这个时候就可以创建前缀索引来减小索引的长度提升性能。
-- `nickname` varchar(128) default null定义的执行计划mysql> explain select * from users where nickname = 'laaa';+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------------+---------+-------+------+--------| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------------+---------+-------+------+--------| 1 | simple | users | null | ref | idx_nickname | idx_nickname | 515 | const | 1 | 100.00 | null |
key_len=515，由于表和列都是utf8mb4字符集，每个字符占4个字节，变长数据类型+2bytes，允许null额外+1bytes，即128 x 4 + 2 + 1 = 515bytes。创建前缀索引，前缀长度也可以不是当前表的数据列最大值，应该是区分度最高的那部分长度，一般能达到90%以上即可，例如email字段存储都是类似这样的值xxxx@yyy.com，前缀索引的最大长度可以是xxxx这部分的最大长度即可。
-- 创建前缀索引，前缀长度为30mysql> create index idx_nickname_part on users(nickname(30));-- 查看执行计划mysql> explain select * from users where nickname = 'laaa';+----+-------------+-------+------------+------+--------------------------------+-------------------+---------+-| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |+----+-------------+-------+------------+------+--------------------------------+-------------------+---------+-| 1 | simple | users | null | ref | idx_nickname_part,idx_nickname | idx_nickname_part | 123 | const | 1 | 100.00 | using where |
可以看到优化器选择了前缀索引，索引长度为123，即30 x 4 + 2 + 1 = 123 bytes，大小不到原来的四分之。
前缀索引虽然可以减小索引的大小，但是不能消除排序。
mysql> explain select gender,count(*) from users where nickname like 'user100%' group by nickname limit 10;+----+-------------+-------+------------+-------+--------------------------------+--------------+---------+-----| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |+----+-------------+-------+------------+-------+--------------------------------+--------------+---------+-----| 1 | simple | users | null | range | idx_nickname_part,idx_nickname | idx_nickname | 515 | null | 899 | 100.00 | using index condition |--可以看到extra= using index condition表示使用了索引，但是需要回表查询数据，没有发生排序操作。mysql> explain select gender,count(*) from users where nickname like 'user100%' group by nickname limit 10;+----+-------------+-------+------------+-------+-------------------+-------------------+---------+------+------| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |+----+-------------+-------+------------+-------+-------------------+-------------------+---------+------+------| 1 | simple | users | null | range | idx_nickname_part | idx_nickname_part | 123 | null | 899 | 100.00 | using where; using temporary |--可以看到extra= using where; using temporaryn表示在使用了索引的情况下，需要回表去查询所需的数据，同时发生了排序操作。
复合索引在单列索引不能很好的过滤数据的时候，可以结合where条件中其他字段来创建复合索引，更好的去过滤数据，减少io的扫描次数，举个例子：业务需要按照时间段来查询交易记录，有如下的sql：
select * from trade_info where status = 1 and create_time >= '2020-10-01 00:00:00' and create_time <= '2020-10-07 23:59:59';
开发同学根据以往复合索引的设计的经验：唯一值多选择性好的列作为复合索引的前导列，所以创建复合索idx_create_time_status是高效的，因为create_time是一秒一个值，唯一值很多，选择性很好，而status只有离散的6个值，所以认为这样创建是没问题的，但是这个经验只适合于等值条件过滤，不适合有范围条件过滤的情况，例如idx_user_id_status(user_id，status)这个是没问题的，但是对于包含有create_time范围的复合索引来说，就不适应了，我们来看下这两种不同索引顺序的差异，即idx_status_create_time和idx_create_time_status。
-- 分别创建两种不同的复合索引mysql> create index idx_status_create_time on trade_info(status, create_time);mysql> create index idx_create_time_status on trade_info(create_time,status);-- 查看sql的执行计划mysql> explain select * from users where status = 1 and create_time >='2021-10-01 00:00:00' and create_time <= '2021-10-07 23:59:59';+----+-------------+-------+------------+-------+-----------------------------------------------+---------------| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |+----+-------------+-------+------------+-------+-----------------------------------------------+---------------| 1 | simple | trade_info | null | range | idx_status_create_time,idx_create_time_status | idx_status_create_time | 6 | null | 98518 | 100.00 | using index condition |
从执行计划可以看到，两种不同顺序的复合索引都存在的情况，mysql优化器选择的是idx_status_create_time索引，那为什么不选择idx_create_time_status，我们通过optimizer_trace来跟踪优化器的选择。
-- 开启optimizer_trace跟踪mysql> set session optimizer_trace=enabled=on,end_markers_in_json=on;-- 执行sql语句mysql> select * from trade_info where status = 1 and create_time >='2021-10-01 00:00:00' and create_time <= '2021-10-07 23:59:59';-- 查看跟踪结果mysql>select trace from information_schema.optimizer_trace\g;
对比下两个索引的统计数据，如下所示：
复合索引typerows参与过滤索引列chosencause
idx_status_create_time index range scan 98518 status and create_time true cost低
idx_create_time_status index range scan 98518 create_time false cost高
mysql优化器是基于cost的，cost主要包括io_cost和cpu_cost，mysql的cbo（cost-based optimizer基于成本的优化器）总是选择cost最小的作为最终的执行计划去执行，从上面的分析，cbo选择的是复合索引idx_status_create_time，因为该索引中的status和create_time都能参与了数据过滤，成本较低；而idx_create_time_status只有create_time参数数据过滤，status被忽略了，其实cbo将其简化为单列索引idx_create_time，选择性没有复合索引idx_status_create_time好。
复合索引设计原则
将范围查询的列放在复合索引的最后面，例如idx_status_create_time。列过滤的频繁越高，选择性越好，应该作为复合索引的前导列，适用于等值查找，例如idx_user_id_status。这两个原则不是矛盾的，而是相辅相成的。
跳跃索引一般情况下，如果表users有复合索引idx_status_create_time，我们都知道，单独用create_time去查询，mysql优化器是不走索引，所以还需要再创建一个单列索引idx_create_time。用过oracle的同学都知道，是可以走索引跳跃扫描（index skip scan），在mysql 8.0也实现oracle类似的索引跳跃扫描，在优化器选项也可以看到skip_scan=on。
| optimizer_switch |use_invisible_indexes=off,skip_scan=on,hash_join=on |
适合复合索引前导列唯一值少，后导列唯一值多的情况，如果前导列唯一值变多了，则mysql cbo不会选择索引跳跃扫描，取决于索引列的数据分表情况。
mysql> explain select id, user_id，status, phone from users where create_time >='2021-01-02 23:01:00' and create_time <= '2021-01-03 23:01:00';+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----| 1 | simple | users | null | range | idx_status_create_time | idx_status_create_time | null | null | 15636 | 11.11 | using where; using index for skip scan|
也可以通过optimizer_switch='skip_scan=off’来关闭索引跳跃扫描特性。
总结本位为大家介绍了mysql中的索引，包括聚集索引和辅助索引，辅助索引包含了主键id用于回表操作，同时利用覆盖索引扫描可以更好的优化sql。
同时也介绍了如何更好做mysql索引设计，包括前缀索引，复合索引的顺序问题以及mysql 8.0推出的索引跳跃扫描，我们都知道，索引可以加快数据的检索，减少io开销，会占用磁盘空间，是一种用空间换时间的优化手段，同时更新操作会导致索引频繁的合并分裂，影响索引性能，在实际的业务开发中，如何根据业务场景去设计合适的索引是非常重要的，今天就聊这么多，希望对大家有所帮助。
【推荐：mysql视频教程】
以上就是怎样使mysql的索引更高效？的详细内容。