【MySQL性能优化 存储引擎及索引与优化

索引与优化

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前言

工作一段时间后，相信每个开发者也大多都是接触MySQL数据，然而也应该都遇到过查询慢等的问题而烦恼，如何对MySQL进行优化，那这就源于我们对MySQL的底层原理了解了多少，因此还是需要不断地学习来提升自己。

存储引擎

MySQL支持多种存储引擎（Storage Engine），每种引擎有不同的特性、优势和用途。存储引擎是MySQL用于处理数据的底层引擎，它负责数据的存储、检索和处理。也就是存储数据、建立索引、更新查询的实现方式。存储引擎是表的类型，之前也叫表的处理器，接受上层传来的指令，对数据进行操作。

我们可以通过SHOW ENGINES来显示当前 MySQL 实例支持的存储引擎及其状态。

可看到上图所支持的存储引擎类型，在 MySQL 5.5 之后（笔者的MySQL是8.0版本），InnoDB是默认的MySQL 存储引擎。

• Engine： 存储引擎的名称。
• Support： 表示该存储引擎是否被 MySQL 支持。值为 "YES" 表示支持，"NO" 表示不支持。
• Comment： 提供了关于存储引擎的一些额外信息或注释。
• Transactions： 表示存储引擎是否支持事务。如果支持，值为 "YES"，否则为 "NO"。
• XA： 表示存储引擎是否支持分布式事务。如果支持，值为 "YES"，否则为 "NO"。
• Savepoints： 表示存储引擎是否支持保存点（Savepoints）。如果支持，值为 "YES"，否则为 "NO"。

*这里主要介绍的是MyISAM存储引擎与InnoDB存储引擎，这里做简单的描述，后文会在索引的底层实现进行阐述。

MyISAM存储引擎

MyISAM是另一种常见的存储引擎，它不支持事务，但对于读密集型操作有很好的性能，也不支持行级锁与外键。MyISAM适用于一些只读或很少更新的应用，例如数据仓库和报表生成。MyISAM支持全文索引和压缩表格，但不支持事务和外键。在MySQL5.5之前，MyISAM是MySQL默认的引擎，因为不支持行级锁和外键，故在增加/更新的操作会锁定全表，对新增/更新的效率比较差，但是对查询的效率会高点。

InnoDB存储引擎

在MySQL5.5之后，InnoDB是MySQL的默认存储引擎，它支持ACID事务和行级锁定。InnoDB还提供了外键约束、回滚日志和崩溃恢复等高级特性，使其适用于大多数应用场景。对于需要事务支持和高并发读写操作的应用，InnoDB通常是首选的存储引擎。

以上存储引擎是我们最长见的存储引擎，其结构在后文将会继续介绍，这里就只是简单阐述。

其他存储引擎

除了以上存储引擎，还有其他的一些存储引擎，这里简单的描述。

• MEMORY： MEMORY存储引擎将表格存储在内存中，适用于需要快速访问的临时表格或缓存表格。由于数据存储在内存中，MEMORY存储引擎在某些情况下可以提供很高的性能，但注意数据在服务器重启时会丢失。
• Archive： Archive存储引擎用于存储大量归档数据，通常在只读环境中使用，不支持索引。它具有高度的压缩特性，适合于大量历史数据的存储。
• CSV： CSV存储引擎将数据存储为逗号分隔值文件，适用于导入和导出数据。
• Blackhole： Blackhole存储引擎是一个“无操作”引擎，它接受写操作但不保存数据，对于数据复制和日志记录很有用。
• TokuDB： TokuDB是一个专注于性能和压缩的存储引擎，适用于需要处理大量数据并具有高写入速度的场景。

InnoDB与MyISAM的区别

用以下表格简单明了查看两种存储引擎的区别：

索引底层原理

什么是索引？

在MySQL中，索引是一种用于提高数据库查询效率的数据结构。就好比如是书上的目录，方便我们快速的定位到哪一页面，即让MySQL快速的找到数据的所在位置，而不必扫描整个表。

合理使用索引是能够帮助我们快速定位到查询的数据。先用一个简单的例子来认识一下索引。首先创建了一张表，表中有字段id、name、age，三个字段。如图，我们假设以age建立索引，假设索引的底层结构是二叉搜索树，mysql就会将age的值构建成一颗如图右边的二叉树。当我们有一条根据age查询的语句，当不加索引的时候，将会再磁盘中按顺序一条条查询比对，而每次的查询都会伴随着一次的IO交互。当我们查找age=25的数据时候，不使用索引，就会进行全表扫描，好在这条在第一条数据，再加上索引后，也是第一条，这样的效果就不是很明显。当我们要查询age=22的数据，不加索引需要查询3次，而加了索引就只需要查询2次，在一定程度是提高了速率。当然，mysql的底层并不是二叉树，而是使用B+树，这里只是简单模拟索引的作用。

索引的数据结构

要了解索引的数据结构，我们先要了解以下几种数据结构。

• 二叉树
• 红黑树
• Hash表
• B-Tree

我们知道，mysql是使用B+树(B-树的一种变形)，为什么mysql不考虑使用二叉树呢？这肯定是二叉树在某种程度上效率不高，要理解这些，我们就需要渐进学习。学习数据结构，我们可以通过一个可视化的数据结构网站配合学习。Data Structure Visualization

二叉树

首先我们先来介绍二叉树，二叉树是其中每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。我们主要来讨论二叉搜索树。二叉搜索树二叉搜索树（二叉查找树），这种二叉树的特点就是会根据加进来节点的大小进行排序（默认是左小右大）。如以上的例子，通过id来建立索引，如果使用的是二叉查找树作为数据结构建立的索引。如图，我们可以清晰看到，因为id是有序的，如果使用二叉搜索树就会使得树的度非常高，这样的结构也就变成了链表了，假如需要查询id=5的数据，查询全表也是5次，查询二叉树也是5次，显然这样的效率并没有得到提升。

红黑树

红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，它在二叉搜索树的基础上引入了额外的颜色属性，并通过一系列规则来确保树的平衡，从而保持各种操作的高效性。受过408摧残的小伙伴们应该都看过王道视频，听过这么一句话：左根右、根叶黑、不红红、黑路同，这句”名言“就是攘括了红黑树的特点。

左根右：左子树节点值<根节点值<右子树节点值
根叶黑：根节点和叶子节点（NIL节点）都是黑色
不红红：不能出现红色节点的子节点是红色
黑路同：任意节点到其叶子节点的每条路径上，黑色节点的数量相同

简单了解红黑树之后，假设我们根据id建立了一棵红黑树作为索引。当我们查询id=5的数据，通过红黑树去查询就只要3次，查询效率明显有所提高。但是为什么MySQL底层也不是以红黑树作为底层结构呢？ 红黑树对于高度的敏感度较低，有时可能导致树高相对较高，从而增加了查询的复杂性。如果树越高，查询效率也就会越低。在现实中，当数据库存储了几百万条数据，这时候树的高度会非常高，假设查询的数据在高度为10的位置，那么mysql也要进行10次的查询，也就需要进行了10次磁盘I/O，这样的效率是不高的。

B-树

B树（B-tree）是一种自平衡的树状数据结构，用于组织和存储有序数据。

B树是一种平衡的多分树，通常我们说m阶的B树，它必须满足如下条件：

• 每个节点最多只有m个子节点。
• 每个非叶子节点（除了根）具有至少⌈ m/2⌉子节点。
• 如果根不是叶节点，则根至少有两个子节点。
• 具有k个子节点的非叶节点包含k -1个键。
• 叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空。

B树的高度是可控的，每个节点可以存放许多索引。所以当同样存放几百万数据的时候，树的高度也就不至于特别高，查询的效率会比红黑树高。如上草图可以清晰看到以id创建索引使用B树作为数据结构的样子，数据都是存储到每个节点中。然而，mysql底层也不是以B树作为数据结构，而是使用B+树，我们直到，B+树就是B树的一种，它是B树的一种改进。B+树的效率会比B树的效率来得高。

B+树

B+树与B树大差不差，B+树的非叶子节点只包含键值信息，而不包含实际的数据。这减少了非叶子节点的大小，我们知道，存储数据是会占用磁盘，然而B+树将非叶子节点的数据都移动到叶子节点，使得一个磁盘页可以容纳更多的节点，提高了存储效率。叶子节点是包含了所有的索引字段，并且是有序的，有序性使得范围查询效率更高。叶子节点用指针连接，提高了区间访问的性能。上图就是mysql索引的底层结构，叶子节点是存储了所有的索引字段，并且不在将数据存储在非叶子节点，而是采取只存在叶子节点中。那么，这种数据结构在MySQL数据量太大的时候会导致高度太高嘛？我们先来查看mysql文件页大小：SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_page_size';就会看到输出16384字节，即16KB，也就是每个节点分配的磁盘空间是16KB。这里，我来详细阐述一下，如以下图加入说索引类型是bigint（8字节），存储下一层磁盘地址大小是6字节（MySQL默认分配大小），也就是一个节点最多能存放16KB/(8+6)B=1170个索引键值。假设高度是3，并且元素把节点撑满，这里需要注意下，叶子节点可能是存放着数据以及索引键值，我们就假设一共是1KB大小，也就是一个节点可以存放16个，那么总共就是1170117016等于两千多万。那也就意味着，当有两千多万行数据，只要合理的走了索引，那么效率是非常高的，如果需要查找索引值是30的数据，那么走索引也就只需要进行3次的磁盘I/O。MySQL的B+树结构索引，其叶子节点是有序依次递增，并且是双向指针（子节点也有存储指针的位置），这也就使得B+树结构是能给满足IN(范围查找)。假设需要查找20<col<49的数据，只需要定位到20，依次递增查找，直到找到49为止，遍历的数据都是需要的数据，这样就不用查找全表。

Hash

我们在创建索引的时候，索引方法还有一种，就是哈希索引，使用哈希函数将键映射到索引的存储位置，结构也就是一维数组+二维链表。与传统的B+树索引不同，哈希索引在理想情况下可以提供O(1)的查找复杂度。其采用通过索引键值进行哈希计算，在进行取模运算的到数据存储位置。如上图，我们假设计算出来的存放位置如图。哈希索引在一定程度的速度会比B+树来的快，但是仅能满足"="，不能满足"IN"。如图可以看出来，还有一个问题，就是会发生hash冲突，当冲突比较多的时候，需要进行冲突解决，就会用链表追加到后面，查询的时候也是需要再去遍历，而哈希索引存储的除了哈希key，还有对应的磁盘地址，还需要根据地址再去查询一编，整体的效率是没有B+树来得好，所以在日常开发基本不会使用hash索引。

MySQL索引的底层存储

MySQL索引的底层存储实现取决于所使用的存储引擎，不同的存储引擎，其索引结构也是有所区别。MySQL支持多种存储引擎，其中两个常用的引擎是InnoDB和MyISAM。这里也是介绍这两种存储引擎的索引结构。首先，我们先要知道MySQL的索引文件存储在我们MySQL文件下的data文件夹下面。在data下面会根据表名创建了对应的文件夹名。

D:ProgramFilesmysql-8.0.30datatest

聚簇索引与非聚簇索引

这里简单了解一下聚簇索引与非聚簇索引。

• 聚簇索引（Clustered Index）
  • 聚簇索引就是叶子节点存放了索引键值以及对应行的全部数据
• 非聚簇索引（Non-clustered Index）
  • 非聚簇索引的索引键值与实际数据是分开存储的，叶子节点只是存储了指向存放数据块的指针。

MyISAM存储引擎索引

MyISAM中的索引是非聚簇索引，即索引和实际数据行是分开存储的。叶子节点存储索引键值和指向实际数据行的指针。在索引文件存储的目录下，我们可以看到MyISAM存储引擎创建的两个文件：xxx.MYD和xxx.MYI文件，我们知道MyISAM存储引擎是非聚簇索引，也就是索引文件和数据文件是相互分开的。

• xxx.MYD: 存储叶子节点对应的地址中数据
• xxx.MYI: 存储的索引的结点数据

假设我们要查询表中id=5的数据，其SQL语句：

SELECT * FROM `test_innodb` WHERE id = 5

我们需要了解其底层查找原理。在MySQL中，首先会先看查询条件，判断查询条件是不是索引列，这里创建了id的主键索引，所以它是索引列，这样就会走索引。在MyISAM存储引擎中，会先到.MYI根据索引值查找对应的磁盘地址，再到.MYD文件查找数据，这样的操作就是回表（"Bookmark Lookup"）。

回表：简单描述回表就是非聚簇索引根据索引值获取到磁盘地址，再根据地址去获取数据。

当一个表上存在非聚簇索引，而查询语句需要检索表中的数据行时，数据库引擎首先使用非聚簇索引找到匹配的行的主键值（或者聚簇索引的键值）。然后，使用这些主键值再次在表的聚簇索引（或堆表）中进行查找，以获取实际的数据行。这个两步的过程，第一步通过非聚簇索引找到主键值的过程称为“索引扫描”或“索引查找”，而第二步通过主键值再次在表中查找的过程称为“回表”。

回表的过程可能会导致额外的磁盘I/O和性能开销，因为它需要在两个不同的地方进行查找。

InnoDB存储引擎索引

InnoDB存储引擎表的数据和索引存储在.idb文件中，所以在数据文件夹下就会看到有这么一个文件。InnoDB存储引擎是B+树组织的索引结构文件，它的实现是聚簇索引。叶子节点不仅记录了索引键值，还记录着行的各个字段数据。如图，当阶数=3的时候。如上SQL：SELECT * FROM test_innodb WHERE id = 5，通过索引定位到的叶子节点，就直接获取了数据。上面创建的索引是主键索引，那如果我们不用主键来创建索引。如上图，通过name字段来创建一个普通索引，那么这个索引树的叶子节点存储的是主键值，这种也是非聚簇索引。查询的时候，会根据普通索引去定位到主键值，再通过主键值去主键索引定位到具体数据，这里也就是发生了回表。当我们通过name查找数据的时候

SELECT * FROM `test_innodb` WHERE `name` = 'Jane Smith'

这条SQL就会走name构建的普通索引，从而获得主键值：2，再去主键索引去查找得到数据。以上两个例子也就很好的阐述了什么是聚簇索引，什么是非聚簇索引。

疑问散开

然而，知道了MyISAM存储引擎与InnoDB存储引擎，也了解了聚簇/非聚簇索引，以及知道了索引是怎么走的，结构是如何的，那么这就会引发出一些疑问。而这些疑问恰好也是我们得以提升的点，知其然知其所以然。

1)、InnoDB表建议要有主键，并且是整型、自增

首先，我们得先明确，为什么InnoDB需要有主键呢？因为InnoDB表在构建的时候就必须要用B+树来存储数据，而这个B+树需要有个索引结构，也就是会用主键来创建。如果没有索引，mysql会将唯一主键来创建主键索引，但如果一个主键都没有，又没有唯一索引，MySQL就会使用隐藏列(RowId，这是MySQL自己维护的隐藏列)来创建B+树存储整张表的数据。这样是会降低性能的。这就是为什么建议创建主键。其次，为什么需要整型的呢？主要还是在查找数据的时候，会根据索引去比较，如果是整型的就会直接进行比较。但如果是字符串，比较的时候是将字符一位一位进行比较，如果还是使用了uuid，那比较速度显然就没有整型的快。为什么要有序自增？当不是自增的时候，mysql底层构建的b+树就会自动平衡，这个操作是会消耗性能的，如果是自增的情况，只会往后面插入，就不会说是会有变化的操作。在日常开发中，大多都是会使用雪花算法，虽然雪花算法不是严格递增的，但其趋势是递增的。如果插入的数据不是自增的，在插入的时候，是先查找定位到相应的位置，如果定位到两数之间，而B+树是一种自平衡的结构，能够动态地调整结构以保持平衡，会自动维护成有序的结构，在中间插入数据的时候可能需要进行分裂操作，这个操作是会消耗性能的。如果是自增的，那就会往后一直插入，分裂操作就不会那么频繁。这个对于插入操作的效率是比较高。

2)、为什么不建议使用uuid而推荐id自增作为主键

正如以上1) 所介绍的那样，uuid不是自增也不是整型，需要尽量用整型数据，因为需要比较大小，整型比较速度在一定程度上会快点。而uuid是字符串，需要逐位比较，会影响效率。

联合索引

联合索引是指在数据库表中针对多个列创建的索引。与单列索引不同，联合索引涵盖了多个列，以提高多列查询的性能。当查询条件涉及到联合索引中的列时，数据库可以更有效地定位数据。那么联合索引的结构又是什么样子呢？实际上，在B+树中，联合索引的每个节点上的索引元素是设定的联合索引对应的字段。

CREATE INDEX idx_name_address ON test_innodb (`name`, address) USING BTREE;

如以上语句创建了name、address的联合索引，那么索引的结构会先根据name排序再跟address排序。最后叶子节点会存储主键，在通过主键去获取数据。大致结构如图

最左前缀优化

先来看几条sql语句，我们可以通过EXPLAIN来查看SQL是否走了索引，对于EXPLAIN的使用，下篇文章会对其的使用进行详细的阐述。

CREATE INDEX idx_name_address ON test_innodb (`name`, address) USING BTREE;

EXPLAIN SELECT * FROM test_innodb WHERE `name` = 'John Doe' AND address = 'fj';
EXPLAIN SELECT * FROM test_innodb WHERE age = 25 AND address = 'fj';
EXPLAIN SELECT * FROM test_innodb WHERE address = 'fj';

可见只有第一句走了索引，这就是最左前缀规则。当我们创建name、address联合索引，要想用到address索引就必须先用name索引，这是因为在联合索引的底层结构是先根据name排序后才根据address进行排序。在联合索引，需要先走前面的索引。比如有联合索引(col1, col2, col3)，比如 WHERE col2 = 'value' 或者 WHERE col3 = 'value'。这些都是不会走索引的，那么如果是 WHERE col1 ='value' AND col3 = 'value'，这条语句只会走col1这个索引。
:::info
这个规则的原因在于，B+树索引的结构决定了最左前缀的性质。B+树的分支节点包含了索引的最左边的值，而在树的内部节点和叶子节点上，索引的其余部分按顺序存储。
:::
在设计联合索引时，可以根据实际查询的情况来考虑列的顺序，以使得最常用的查询条件能够利用最左前缀规则。

总结

此次学习了索引的底层原理，对比了各种数据结构充当索引的利弊。对MyISAM存储引擎索引和InnoDB存储引擎索引进行细化学习分析。也对联合索引的构成和最左前缀优化进行阐述，只有EXPLAIN的使用没有在本文章体现，这个将会在下篇文章进行描述。