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 *** 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 *** 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_name | n_fIElds | n_leaf_pages | size |
|---|---|---|---|
| IDx_user_name | 2 | 1358 | 1572 |
| IDx_user_name_ID | 2 | 1358 | 1572 |
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 *** 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 *** 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 *** 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 *** 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 *** 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 *** 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 *** 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 | Type | Rows | 参与过滤索引列 | Chosen | Cause |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 *** 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 *** 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。
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