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  • Mysql覆盖索引

    1. 什么是覆盖索引

    在了解覆盖索引之前我们先大概了解一下什么是聚集索引(主键索引)和辅助索引(二级索引)

    聚集索引（主键索引）：

    • 聚集索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的即为整张表的记录数据。
    • 聚集索引的叶子节点称为数据页，聚集索引的这个特性决定了索引组织表中的数据也是索引的一部分。

    辅助索引（二级索引）：

    • 非主键索引，叶子节点=键值+书签。Innodb存储引擎的书签就是相应行数据的主键索引值。

    再来看看什么是覆盖索引，有下面三种理解：

    • 解释一： 就是select的数据列只用从索引中就能够取得，不必从数据表中读取，换句话说查询列要被所使用的索引覆盖。
    • 解释二： 索引是高效找到行的一个方法，当能通过检索索引就可以读取想要的数据，那就不需要再到数据表中读取行了。如果一个索引包含了（或覆盖了）满足查询语句中字段与条件的数据就叫 做覆盖索引。
    • 解释三：是非聚集组合索引的一种形式，它包括在查询里的Select、Join和Where子句用到的所有列（即建立索引的字段正好是覆盖查询语句[select子句]与查询条件[Where子句]中所涉及的字段，也即，索引包含了查询正在查找的所有数据）。

    不是所有类型的索引都可以成为覆盖索引。覆盖索引必须要存储索引的列，而哈希索引、空间索引和全文索引等都不存储索引列的值，所以MySQL只能使用B-Tree索引做覆盖索引。

    当发起一个被索引覆盖的查询(也叫作索引覆盖查询)时，在EXPLAIN的Extra列可以看到“Using index”的信息。

    从执行结果上看，这个SQL语句只通过索引，就取到了所需要的数据，这个过程就叫做索引覆盖。

    2. 几种优化场景

    2.1 无where条件的查询优化

    执行计划中，type 为ALL，表示进行了全表扫描。

    如何改进？优化措施很简单，就是对这个查询列建立索引。如下：

    ALERT TABLE t1 ADD KEY(staff_id);

    再看一下执行计划：

    explain select sql_no_cache count(staff_id) from t1
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
         type: index
possible_keys: NULL
          key: staff_id
      key_len: 1
          ref: NULL
         rows: 1023849　　　　　 Extra: Using index
1 row in set (0.00 sec)

    possible_key : NULL，说明没有WHERE条件时查询优化器无法通过索引检索数据，这里使用了索引的另外一个优点，即从索引中获取数据，减少了读取的数据块的数量。 无where条件的查询，可以通过索引来实现索引覆盖查询，但前提条件是，查询返回的字段数足够少，更不用说select *之类的了。毕竟，建立key length过长的索引，始终不是一件好事情。

    查询消耗：

     从时间上看，少了0.13s。

    2.2 二次检索优化

    如下这个查询：

    select sql_no_cache rental_date from t1 where inventory_id<80000;
…
…
| 2005-08-23 15:08:00 |
| 2005-08-23 15:09:17 |
| 2005-08-23 15:10:42 |
| 2005-08-23 15:15:02 |
| 2005-08-23 15:15:19 |
| 2005-08-23 15:16:32 |
+---------------------+
79999 rows in set (0.13 sec)

    执行计划：

    explain select sql_no_cache rental_date from t1 where inventory_id<80000
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
         type: range
possible_keys: inventory_id
          key: inventory_id
      key_len: 3
          ref: NULL
         rows: 153734
        Extra: Using index condition
1 row in set (0.00 sec)

    Extra：Using index condition 表示使用的索引方式为二级检索，即79999个书签值被用来进行回表查询。可想而知，还是会有一定的性能消耗的。

    尝试针对这个SQL建立联合索引，如下：

    alter table t1 add key(inventory_id,rental_date);

    执行计划：

    explain select sql_no_cache rental_date from t1 where inventory_id<80000
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
         type: range
possible_keys: inventory_id,inventory_id_2
          key: inventory_id_2
      key_len: 3
          ref: NULL
         rows: 162884
        Extra: Using index
1 row in set (0.00 sec)

    Extra：Using index 表示没有回表查询的过程，实现了索引覆盖。

    2.3 分页查询优化

    如下这个查询场景：

    select tid,return_date from t1 order by inventory_id limit 50000,10;
+-------+---------------------+
| tid   | return_date         |
+-------+---------------------+
| 50001 | 2005-06-17 23:04:36 |
| 50002 | 2005-06-23 03:16:12 |
| 50003 | 2005-06-20 22:41:03 |
| 50004 | 2005-06-23 04:39:28 |
| 50005 | 2005-06-24 04:41:20 |
| 50006 | 2005-06-22 22:54:10 |
| 50007 | 2005-06-18 07:21:51 |
| 50008 | 2005-06-25 21:51:16 |
| 50009 | 2005-06-21 03:44:32 |
| 50010 | 2005-06-19 00:00:34 |
+-------+---------------------+
10 rows in set (0.75 sec)

    在未优化之前，我们看到它的执行计划是如此糟糕：

    explain select tid,return_date from t1 order by inventory_id limit 50000,10
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 1023675
        
1 row in set (0.00 sec)

    看出是全表查询，加上额外的排序，性能消耗是不低的。

    如何通过覆盖索引优化呢？

    我们创建一个索引，包含排序类及返回列，由于tid是主键字段，因此，下面的复合所以就包含了tid的字段值。

    alter table t1 add index liu(inventory_id,return_date);

    那么，效果如何？

    select tid,return_date from t1 order by inventory_id limit 50000,10;
+-------+---------------------+
| tid   | return_date         |
+-------+---------------------+
| 50001 | 2005-06-17 23:04:36 |
| 50002 | 2005-06-23 03:16:12 |
| 50003 | 2005-06-20 22:41:03 |
| 50004 | 2005-06-23 04:39:28 |
| 50005 | 2005-06-24 04:41:20 |
| 50006 | 2005-06-22 22:54:10 |
| 50007 | 2005-06-18 07:21:51 |
| 50008 | 2005-06-25 21:51:16 |
| 50009 | 2005-06-21 03:44:32 |
| 50010 | 2005-06-19 00:00:34 |
+-------+---------------------+
10 rows in set (0.03 sec)

    可以发现，添加复合索引后，速度提升0.7s！

     我们看一下改进后的执行计划：

    explain select tid,return_date from t1 order by inventory_id limit 50000,10G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
         type: index
possible_keys: NULL
          key: liu
      key_len: 9
          ref: NULL
         rows: 50010
　　　　Extra: Using index
1 row in set (0.00 sec)

    执行计划也可以看到，使用到了复合索引，并且不需要回表。

    对比一下如下的改写SQL，思想是通过索引消除排序：

    select a.tid,a.return_date from t1 a inner join (select tid from t1 order by inventory_id limit 800000,10) b on a.tid =b.tid;

    并在此基础上，我们为inventory_id 列创建索引，并删除之前创建的覆盖索引。

    alter table t1 add index idx_inid(inventory_id);
alter table t1 drop index liu;

    收集统计信息：

    select a.tid,a.return_date from t1 a inner join  (select tid from t1 order by inventory_id limit 800000,10) b on a.tid=b.tid;
+--------+---------------------+
| tid    | return_date         |
+--------+---------------------+
| 800001 | 2005-08-24 13:09:34 |
| 800002 | 2005-08-27 11:41:03 |
| 800003 | 2005-08-22 18:10:22 |
| 800004 | 2005-08-22 16:47:23 |
| 800005 | 2005-08-26 20:32:02 |
| 800006 | 2005-08-21 14:55:42 |
| 800007 | 2005-08-28 14:45:55 |
| 800008 | 2005-08-29 12:37:32 |
| 800009 | 2005-08-24 10:38:06 |
| 800010 | 2005-08-23 12:10:57 |
+--------+---------------------+

    这种优化手段较前者时间多消耗了大约140ms。这种优化手段虽然使用索引消除了排序，但是还是要通过主键值回表查询。因此，在select返回列较少或列宽较小的时候，我们可以通过建立复合索引的方式优化分页查询，效果更佳，因为它不需要回表！

    2.4 建立了索引但是查询不走索引

    表结构：

    CREATE TABLE `t_order` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`order_code` char(12) NOT NULL,
`order_amount` decimal(12,2) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uni_order_code` (`order_code`) USING BTREE )
ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

    查询语句：

    select order_code,order_amount from t_order order by order_code limit 1000;

    发现虽然在order_code上建了索引，但是看查询计划却不走索引，为什么呢？因为数据行读取order_amount，所以是随机IO。那怎么办？重新建索引，使用覆盖索引。

    ALTER TABLE `t_order` ADD INDEX `idx_ordercode_orderamount` USING BTREE (`order_code` ASC, `order_amount` ASC);

    这样再查看SQL的执行计划，就发现可以走到索引了。

    2.5 总结：覆盖索引的优化及限制

     覆盖索引是一种非常强大的工具，能大大提高查询性能，只需要读取索引而不需要读取数据，有以下优点：

    • 索引项通常比记录要小，所以MySQL访问更少的数据。
    • 索引都按值得大小存储，相对于随机访问记录，需要更少的I/O。
    • 数据引擎能更好的缓存索引，比如MyISAM只缓存索引。
    • 覆盖索引对InnoDB尤其有用，因为InnoDB使用聚集索引组织数据，如果二级索引包含查询所需的数据，就不再需要在聚集索引中查找了。

    覆盖索引也存在一些限制：

    • 覆盖索引也并不适用于任意的索引类型，索引必须存储列的值。
    • Hash和full-text索引不存储值，因此MySQL只能使用BTree。
    • 不同的存储引擎实现覆盖索引都是不同的，并不是所有的存储引擎都支持覆盖索引。
    • 如果要使用覆盖索引，一定要注意SELECT列表值取出需要的列，不可以SELECT * ，因为如果将所有字段一起做索引会导致索引文件过大，查询性能下降。

    转自：https://www.cnblogs.com/happyflyingpig/p/7662881.html

    参考文献：

    【1】 袋鼠云技术团队博客，https://yq.aliyun.com/articles/62419

    【2】MySQL覆盖索引优化，https://yq.aliyun.com/articles/709783

    【3】MySQL SQL优化之索引覆盖

    【4】 Baron Schwartz等 著，宁海元等 译 ；《高性能MySQL》（第3版）； 电子工业出版社 ，2013
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  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/zjfjava/p/13801666.html
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