MySQL的索引与优化(3)

注:左边为行号(row number),从0开始。因为元组的大小固定,所以MyISAM可以很容易的从表的开始位置找到某一字节的位置。
据些建立的primary key的索引结构大致如下:

MySQL的索引与优化

注:MyISAM不支持聚簇索引,索引中每一个叶子节点仅仅包含行号(row number),且叶子节点按照col1的顺序存储。
来看看col2的索引结构:

MySQL的索引与优化

实际上,在MyISAM中,primary key和其它索引没有什么区别。Primary key仅仅只是一个叫做PRIMARY的唯一,非空的索引而已。

(2)   InnoDB的数据布局
InnoDB按聚簇索引的形式存储数据,所以它的数据布局有着很大的不同。它存储表的结构大致如下:

MySQL的索引与优化

注:聚簇索引中的每个叶子节点包含primary key的值,事务ID和回滚指针(rollback pointer)——用于事务和MVCC,和余下的列(如col2)。

相对于MyISAM,二级索引与聚簇索引有很大的不同。InnoDB的二级索引的叶子包含primary key的值,而不是行指针(row pointers),这减小了移动数据或者数据页面分裂时维护二级索引的开销,因为InnoDB不需要更新索引的行指针。其结构大致如下:

MySQL的索引与优化

聚簇索引和非聚簇索引表的对比:

MySQL的索引与优化

3.1.2、按primary key的顺序插入行(InnoDB)

如果你用InnoDB,而且不需要特殊的聚簇索引,一个好的做法就是使用代理主键(surrogate key)——独立于你的应用中的数据。最简单的做法就是使用一个AUTO_INCREMENT的列,这会保证记录按照顺序插入,而且能提高使用primary key进行连接的查询的性能。应该尽量避免随机的聚簇主键,例如,字符串主键就是一个不好的选择,它使得插入操作变得随机。

3.2、覆盖索引(Covering Indexes)
如果索引包含满足查询的所有数据,就称为覆盖索引。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用读取数据有以下一些优点:
(1)索引项通常比记录要小,所以MySQL访问更少的数据;
(2)索引都按值的大小顺序存储,相对于随机访问记录,需要更少的I/O;
(3)大多数据引擎能更好的缓存索引。比如MyISAM只缓存索引。
(4)覆盖索引对于InnoDB表尤其有用,因为InnoDB使用聚集索引组织数据,如果二级索引中包含查询所需的数据,就不再需要在聚集索引中查找了。
覆盖索引不能是任何索引,只有B-TREE索引存储相应的值。而且不同的存储引擎实现覆盖索引的方式都不同,并不是所有存储引擎都支持覆盖索引(Memory和Falcon就不支持)。
对于索引覆盖查询(index-covered query),使用EXPLAIN时,可以在Extra一列中看到“Using index”。例如,在sakila的inventory表中,有一个组合索引(store_id,film_id),对于只需要访问这两列的查询,MySQL就可以使用索引,如下:

mysql> EXPLAIN SELECT store_id, film_id FROM sakila.inventory\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: inventory

type: index

possible_keys: NULL

key: idx_store_id_film_id

key_len: 3

ref: NULL

rows: 5007

Extra: Using index

1 row in set (0.17 sec)

 

在大多数引擎中,只有当查询语句所访问的列是索引的一部分时,索引才会覆盖。但是,InnoDB不限于此,InnoDB的二级索引在叶子节点中存储了primary key的值。因此,sakila.actor表使用InnoDB,而且对于是last_name上有索引,所以,索引能覆盖那些访问actor_id的查询,如:

mysql> EXPLAIN SELECT actor_id, last_name

-> FROM sakila.actor WHERE last_name = 'HOPPER'\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: actor

type: ref

possible_keys: idx_actor_last_name

key: idx_actor_last_name

key_len: 137

ref: const

rows: 2

Extra: Using where; Using index

 

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