mysql 45讲 索引的使用 09-11

09讲普通索引和唯一索引，应该怎么选择

在前面的基础篇文章中，我给你介绍过索引的基本概念，相信你已经了解了唯一索引和普通索引的区别。今天我们就继续来谈谈，在不同的业务场景下，应该选择普通索引，还是唯一索引？

假设你在维护一个市民系统，每个人都有一个唯一的身份证号，而且业务代码已经保证了不会写入两个重复的身份证号。如果市民系统需要按照身份证号查姓名，就会执行类似这样的SQL语句：

select name from CUser where id_card = 'xxxxxxxyyyyyyzzzzz';

所以，你一定会考虑在id_card字段上建索引。

由于身份证号字段比较大，我不建议你把身份证号当做主键，那么现在你有两个选择，要么给id_card字段创建唯一索引，要么创建一个普通索引。如果业务代码已经保证了不会写入重复的身份证号，那么这两个选择逻辑上都是正确的。

现在我要问你的是，从性能的角度考虑，你选择唯一索引还是普通索引呢？选择的依据是什么呢？

简单起见，我们还是用第4篇文章《深入浅出索引（上）》中的例子来说明，假设字段 k 上的值都不重复。

图1 InnoDB的索引组织结构

接下来，我们就从这两种索引对查询语句和更新语句的性能影响来进行分析。

查询过程

假设，执行查询的语句是 select id from T where k=5。这个查询语句在索引树上查找的过程，先是通过B+树从树根开始，按层搜索到叶子节点，也就是图中右下角的这个数据页，然后可以认为数据页内部通过二分法来定位记录。

• 对于普通索引来说，查找到满足条件的第一个记录(5,500)后，需要查找下一个记录，直到碰到第一个不满足k=5条件的记录。
• 对于唯一索引来说，由于索引定义了唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续检索。

那么，这个不同带来的性能差距会有多少呢？答案是，微乎其微。(普通索引会多查一次 )

你知道的，InnoDB的数据是按数据页为单位来读写的。也就是说，当需要读一条记录的时候，并不是将这个记录本身从磁盘读出来，而是以页为单位，将其整体读入内存。在InnoDB中，每个数据页的大小默认是16KB。

因为引擎是按页读写的，所以说，当找到k=5的记录的时候，它所在的数据页就都在内存里了。那么，对于普通索引来说，要多做的那一次“查找和判断下一条记录”的操作，就只需要一次指针寻找和一次计算。

当然，如果k=5这个记录刚好是这个数据页的最后一个记录，那么要取下一个记录，必须读取下一个数据页，这个操作会稍微复杂一些。

但是，我们之前计算过，对于整型字段，一个数据页可以放近千个key，因此出现这种情况的概率会很低。所以，我们计算平均性能差异时，仍可以认为这个操作成本对于现在的CPU来说可以忽略不计。

更新过程（change buffer）

为了说明普通索引和唯一索引对更新语句性能的影响这个问题，我需要先跟你介绍一下change buffer。

当需要更新一个数据页时，如果数据页在内存中就直接更新，而如果这个数据页还没有在内存中的话，在不影响数据一致性的前提下，InooDB会将这些更新操作缓存在change buffer中，这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了。在下次查询需要访问这个数据页的时候，将数据页读入内存，然后执行change buffer中与这个页有关的操作。通过这种方式就能保证这个数据逻辑的正确性。

需要说明的是，虽然名字叫作change buffer，实际上它是可以持久化的数据。也就是说，change buffer在内存中有拷贝，也会被写入到磁盘上。

将change buffer中的操作应用到原数据页，得到最新结果的过程称为merge。除了访问这个数据页会触发merge外，系统有后台线程会定期merge。在数据库正常关闭（shutdown）的过程中，也会执行merge操作。

显然，如果能够将更新操作先记录在change buffer，减少读磁盘，语句的执行速度会得到明显的提升。而且，数据读入内存是需要占用buffer pool的，所以这种方式还能够避免占用内存，提高内存利用率。

那么，什么条件下可以使用change buffer呢？

对于唯一索引来说，所有的更新操作都要先判断这个操作是否违反唯一性约束（判断需要在内存中操作，change buffer 处于 磁盘 和内存之间）。比如，要插入(4,400)这个记录，就要先判断现在表中是否已经存在k=4的记录，而这必须要将数据页读入内存才能判断。如果都已经读入到内存了，那直接更新内存会更快，就没必要使用change buffer了。

因此，唯一索引的更新就不能使用change buffer，实际上也只有普通索引可以使用。

change buffer用的是buffer pool里的内存，因此不能无限增大。change buffer的大小，可以通过参数innodb_change_buffer_max_size来动态设置。这个参数设置为50的时候，表示change buffer的大小最多只能占用buffer pool的50%。

现在，你已经理解了change buffer的机制，那么我们再一起来看看如果要在这张表中插入一个新记录(4,400)的话，InnoDB的处理流程是怎样的。

第一种情况是，这个记录要更新的目标页在内存中。这时，InnoDB的处理流程如下：

• 对于唯一索引来说，找到3和5之间的位置，判断到没有冲突，插入这个值，语句执行结束；
• 对于普通索引来说，找到3和5之间的位置，插入这个值，语句执行结束。

这样看来，普通索引和唯一索引对更新语句性能影响的差别，只是一个判断，只会耗费微小的CPU时间。

但，这不是我们关注的重点。

第二种情况是，这个记录要更新的目标页不在内存中。这时，InnoDB的处理流程如下：

• 对于唯一索引来说，需要将数据页读入内存，判断到没有冲突，插入这个值，语句执行结束；
• 对于普通索引来说，则是将更新记录在change buffer，语句执行就结束了。

将数据从磁盘读入内存涉及随机IO的访问，是数据库里面成本最高的操作之一。change buffer因为减少了随机磁盘访问，所以对更新性能的提升是会很明显的。

之前我就碰到过一件事儿，有个DBA的同学跟我反馈说，他负责的某个业务的库内存命中率突然从99%降低到了75%，整个系统处于阻塞状态，更新语句全部堵住。而探究其原因后，我发现这个业务有大量插入数据的操作，而他在前一天把其中的某个普通索引改成了唯一索引。

要理解change buffer还得先理解buffer pool是啥，顾名思义，硬盘在读写速度上相比内存有着数量级差距，如果每次读写都要从磁盘加载相应数据页，DB的效率就上不来，因而为了化解这个困局，几乎所有的DB都会把缓存池当做标配（在内存中开辟的一整块空间，由引擎利用一些命中算法和淘汰算法负责维护和管理），change buffer则更进一步，把在内存中更新就能可以立即返回执行结果并且满足一致性约束（显式或隐式定义的约束条件）的记录也暂时放在缓存池中，这样大大减少了磁盘IO操作的几率

change buffer的使用场景

通过上面的分析，你已经清楚了使用change buffer对更新过程的加速作用，也清楚了change buffer只限于用在普通索引的场景下，而不适用于唯一索引。那么，现在有一个问题就是：普通索引的所有场景，使用change buffer都可以起到加速作用吗？

因为merge的时候是真正进行数据更新的时刻，而change buffer的主要目的就是将记录的变更动作缓存下来，所以在一个数据页做merge之前，change buffer记录的变更越多（也就是这个页面上要更新的次数越多），收益就越大。

因此，对于写多读少的业务来说，页面在写完以后马上被访问到的概率比较小，此时change buffer的使用效果最好。这种业务模型常见的就是账单类、日志类的系统。

反过来，假设一个业务的更新模式是写入之后马上会做查询，那么即使满足了条件，将更新先记录在change buffer，但之后由于马上要访问这个数据页，会立即触发merge过程。这样随机访问IO的次数不会减少，反而增加了change buffer的维护代价。所以，对于这种业务模式来说，change buffer反而起到了副作用。

索引选择和实践

回到我们文章开头的问题，普通索引和唯一索引应该怎么选择。其实，这两类索引在查询能力上是没差别的，主要考虑的是对更新性能的影响。所以，我建议你尽量选择普通索引。

如果所有的更新后面，都马上伴随着对这个记录的查询，那么你应该关闭change buffer。而在其他情况下，change buffer都能提升更新性能。

在实际使用中，你会发现，普通索引和change buffer的配合使用，对于数据量大的表的更新优化还是很明显的。

特别地，在使用机械硬盘时，change buffer这个机制的收效是非常显著的。所以，当你有一个类似“历史数据”的库，并且出于成本考虑用的是机械硬盘时，那你应该特别关注这些表里的索引，尽量使用普通索引，然后把change buffer 尽量开大，以确保这个“历史数据”表的数据写入速度。

change buffer 和 redo log

理解了change buffer的原理，你可能会联想到我在前面文章中和你介绍过的redo log和WAL。

在前面文章的评论中，我发现有同学混淆了redo log和change buffer。WAL 提升性能的核心机制，也的确是尽量减少随机读写，这两个概念确实容易混淆。所以，这里我把它们放到了同一个流程里来说明，便于你区分这两个概念。

备注：这里，你可以再回顾下第2篇文章《日志系统：一条SQL更新语句是如何执行的？》中的相关内容。

现在，我们要在表上执行这个插入语句：

mysql> insert into t(id,k) values(id1,k1),(id2,k2);

这里，我们假设当前k索引树的状态，查找到位置后，k1所在的数据页在内存(InnoDB buffer pool)中，k2所在的数据页不在内存中。如图2所示是带change buffer的更新状态图。

图2 带change buffer的更新过程

分析这条更新语句，你会发现它涉及了四个部分：内存、redo log（ib_log_fileX）、 数据表空间（t.ibd）、系统表空间（ibdata1）。

系统表空间就是用来放系统信息的，比如数据字典什么的，对应的磁盘文件是ibdata1,
数据表空间就是一个个的表数据文件，对应的磁盘文件就是 表名.ibd

这条更新语句做了如下的操作（按照图中的数字顺序）：

1. Page 1在内存中，直接更新内存；

2. Page 2没有在内存中，就在内存的change buffer区域，记录下“我要往Page 2插入一行”这个信息

3. 将上述两个动作记入redo log中（图中3和4）。

做完上面这些，事务就可以完成了。所以，你会看到，执行这条更新语句的成本很低，就是写了两处内存，然后写了一处磁盘（两次操作合在一起写了一次磁盘），而且还是顺序写的。

同时，图中的两个虚线箭头，是后台操作，不影响更新的响应时间。

那在这之后的读请求，要怎么处理呢？

比如，我们现在要执行 select * from t where k in (k1, k2)。这里，我画了这两个读请求的流程图。

如果读语句发生在更新语句后不久，内存中的数据都还在，那么此时的这两个读操作就与系统表空间（ibdata1）和 redo log（ib_log_fileX）无关了。所以，我在图中就没画出这两部分。

图3 带change buffer的读过程

从图中可以看到：

1. 读Page 1的时候，直接从内存返回。有几位同学在前面文章的评论中问到，WAL之后如果读数据，是不是一定要读盘，是不是一定要从redo log里面把数据更新以后才可以返回？其实是不用的。你可以看一下图3的这个状态，虽然磁盘上还是之前的数据，但是这里直接从内存返回结果，结果是正确的。

2. 要读Page 2的时候，需要把Page 2从磁盘读入内存中，然后应用change buffer里面的操作日志，生成一个正确的版本并返回结果。

可以看到，直到需要读Page 2的时候，这个数据页才会被读入内存。

所以，如果要简单地对比这两个机制在提升更新性能上的收益的话，redo log 主要节省的是随机写磁盘的IO消耗（转成顺序写），而change buffer主要节省的则是随机读磁盘的IO消耗。

小结

今天，我从普通索引和唯一索引的选择开始，和你分享了数据的查询和更新过程，然后说明了change buffer的机制以及应用场景，最后讲到了索引选择的实践。

由于唯一索引用不上change buffer的优化机制（磁盘 change buffer 内存），因此如果业务可以接受，从性能角度出发我建议你优先考虑非唯一索引。

最后，又到了思考题时间。

通过图2你可以看到，change buffer一开始是写内存的，那么如果这个时候机器掉电重启，会不会导致change buffer丢失呢？change buffer丢失可不是小事儿，再从磁盘读入数据可就没有了merge过程，就等于是数据丢失了。会不会出现这种情况呢？

解答：

我在上一篇文章最后留给你的问题是，如果某次写入使用了change buffer机制，之后主机异常重启，是否会丢失change buffer和数据。

这个问题的答案是不会丢失，留言区的很多同学都回答对了。虽然是只更新内存，但是在事务提交的时候，我们把change buffer的操作也记录到redo log里了，所以崩溃恢复的时候，change buffer也能找回来。

在评论区有同学问到，merge的过程是否会把数据直接写回磁盘，这是个好问题。这里，我再为你分析一下。

merge的执行流程是这样的：

1. 从磁盘读入数据页到内存（老版本的数据页）；

2. 从change buffer里找出这个数据页的change buffer 记录(可能有多个），依次应用，得到新版数据页；

3. 写redo log。这个redo log包含了数据的变更和change buffer的变更。

到这里merge过程就结束了。这时候，数据页和内存中change buffer对应的磁盘位置都还没有修改，属于脏页，之后各自刷回自己的物理数据，就是另外一个过程了。

你可以把你的思考和观点写在留言区里，我会在下一篇文章的末尾和你讨论这个问题。感谢你的收听，也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。

补充：
评论区大家对“是否使用唯一索引”有比较多的讨论，主要是纠结在“业务可能无法确保”的情况。这里，我再说明一下：

• 首先，业务正确性优先。咱们这篇文章的前提是“业务代码已经保证不会写入重复数据”的情况下，讨论性能问题。如果业务不能保证，或者业务就是要求数据库来做约束，那么没得选，必须创建唯一索引。这种情况下，本篇文章的意义在于，如果碰上了大量插入数据慢、内存命中率低的时候，可以给你多提供一个排查思路。
• 然后，在一些“归档库”的场景，你是可以考虑使用唯一索引的。比如，线上数据只需要保留半年，然后历史数据保存在归档库。这时候，归档数据已经是确保没有唯一键冲突了。要提高归档效率，可以考虑把表里面的唯一索引改成普通索引。

10讲MySQL为什么有时候会选错索引

前面我们介绍过索引，你已经知道了在MySQL中一张表其实是可以支持多个索引的。但是，你写SQL语句的时候，并没有主动指定使用哪个索引。也就是说，使用哪个索引是由MySQL来确定的。

不知道你有没有碰到过这种情况，一条本来可以执行得很快的语句，却由于MySQL选错了索引，而导致执行速度变得很慢？

我们一起来看一个例子吧。

我们先建一个简单的表，表里有a、b两个字段，并分别建上索引：

CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `a` int(11) DEFAULT NULL,
  `b` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `a` (`a`),
  KEY `b` (`b`)
) ENGINE=InnoDB；

然后，我们往表t中插入10万行记录，取值按整数递增，即：(1,1,1)，(2,2,2)，(3,3,3) 直到(100000,100000,100000)。

我是用存储过程来插入数据的，这里我贴出来方便你复现：

delimiter ;;
create procedure idata()
begin
  declare i int;
  set i=1;
  while(i<=100000)do
    insert into t values(i, i, i);
    set i=i+1;
  end while;
end;;
delimiter ;
call idata();

接下来，我们分析一条SQL语句：

mysql> select * from t where a between 10000 and 20000;

你一定会说，这个语句还用分析吗，很简单呀，a上有索引，肯定是要使用索引a的。

你说得没错，图1显示的就是使用explain命令看到的这条语句的执行情况。

图1 使用explain命令查看语句执行情况

从图1看上去，这条查询语句的执行也确实符合预期，key这个字段值是’a’，表示优化器选择了索引a。

不过别急，这个案例不会这么简单。在我们已经准备好的包含了10万行数据的表上，我们再做如下操作。

图2 session A和session B的执行流程

这里，session A的操作你已经很熟悉了，它就是开启了一个事务。随后，session B把数据都删除后，又调用了 idata这个存储过程，插入了10万行数据。

这时候，session B的查询语句select * from t where a between 10000 and 20000就不会再选择索引a了。我们可以通过慢查询日志（slow log）来查看一下具体的执行情况。

为了说明优化器选择的结果是否正确，我增加了一个对照，即：使用force index(a)来让优化器强制使用索引a（这部分内容，我还会在这篇文章的后半部分中提到）。

下面的三条SQL语句，就是这个实验过程。

set long_query_time=0;
select * from t where a between 10000 and 20000; /*Q1*/
select * from t force index(a) where a between 10000 and 20000;/*Q2*/

• 第一句，是将慢查询日志的阈值设置为0，表示这个线程接下来的语句都会被记录入慢查询日志中；
• 第二句，Q1是session B原来的查询；
• 第三句，Q2是加了force index(a)来和session B原来的查询语句执行情况对比。

如图3所示是这三条SQL语句执行完成后的慢查询日志。

图3 slow log结果

可以看到，Q1扫描了10万行，显然是走了全表扫描，执行时间是40毫秒。Q2扫描了10001行，执行了21毫秒。也就是说，我们在没有使用force index的时候，MySQL用错了索引，导致了更长的执行时间。

这个例子对应的是我们平常不断地删除历史数据和新增数据的场景。这时，MySQL竟然会选错索引，是不是有点奇怪呢？今天，我们就从这个奇怪的结果说起吧。

优化器的逻辑

在第一篇文章中，我们就提到过，选择索引是优化器的工作。

而优化器选择索引的目的，是找到一个最优的执行方案，并用最小的代价去执行语句。在数据库里面，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的CPU资源越少。

当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。

我们这个简单的查询语句并没有涉及到临时表和排序，所以MySQL选错索引肯定是在判断扫描行数的时候出问题了。

那么，问题就是：扫描行数是怎么判断的？

MySQL在真正开始执行语句之前，并不能精确地知道满足这个条件的记录有多少条，而只能根据统计信息来估算记录数。

这个统计信息就是索引的“区分度”。显然，一个索引上不同的值越多，这个索引的区分度就越好。而一个索引上不同的值的个数，我们称之为“基数”（cardinality）。也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。

我们可以使用show index方法，看到一个索引的基数。如图4所示，就是表t的show index 的结果 。虽然这个表的每一行的三个字段值都是一样的，但是在统计信息中，这三个索引的基数值并不同，而且其实都不准确。

图4 表t的show index 结果

那么，MySQL是怎样得到索引的基数的呢？这里，我给你简单介绍一下MySQL采样统计的方法。

为什么要采样统计呢？因为把整张表取出来一行行统计，虽然可以得到精确的结果，但是代价太高了，所以只能选择“采样统计”。

采样统计的时候，InnoDB默认会选择N个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。

而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。所以，当变更的数据行数超过1/M的时候，会自动触发重新做一次索引统计。

在MySQL中，有两种存储索引统计的方式，可以通过设置参数innodb_stats_persistent的值来选择：

• 设置为on的时候，表示统计信息会持久化存储。这时，默认的N是20，M是10。
• 设置为off的时候，表示统计信息只存储在内存中。这时，默认的N是8，M是16。

由于是采样统计，所以不管N是20还是8，这个基数都是很容易不准的。

但，这还不是全部。

你可以从图4中看到，这次的索引统计值（cardinality列）虽然不够精确，但大体上还是差不多的，选错索引一定还有别的原因。

其实索引统计只是一个输入，对于一个具体的语句来说，优化器还要判断，执行这个语句本身要扫描多少行。

接下来，我们再一起看看优化器预估的，这两个语句的扫描行数是多少。

图5 意外的explain结果

rows这个字段表示的是预计扫描行数。

其中，Q1的结果还是符合预期的，rows的值是104620；但是Q2的rows值是37116，偏差就大了。而图1中我们用explain命令看到的rows是只有10001行，是这个偏差误导了优化器的判断。

到这里，可能你的第一个疑问不是为什么不准，而是优化器为什么放着扫描37000行的执行计划不用，却选择了扫描行数是100000的执行计划呢？

这是因为，如果使用索引a，每次从索引a上拿到一个值，都要回到主键索引上查出整行数据，这个代价优化器也要算进去的。

而如果选择扫描10万行，是直接在主键索引上扫描的，没有额外的代价。

优化器会估算这两个选择的代价，从结果看来，优化器认为直接扫描主键索引更快。当然，从执行时间看来，这个选择并不是最优的。

使用普通索引需要把回表的代价算进去，在图1执行explain的时候，也考虑了这个策略的代价 ，但图1的选择是对的。也就是说，这个策略并没有问题。

所以冤有头债有主，MySQL选错索引，这件事儿还得归咎到没能准确地判断出扫描行数。至于为什么会得到错误的扫描行数，这个原因就作为课后问题，留给你去分析了。

既然是统计信息不对，那就修正。analyze table t 命令，可以用来重新统计索引信息。我们来看一下执行效果。

图6 执行analyze table t 命令恢复的explain结果

这回对了。

所以在实践中，如果你发现explain的结果预估的rows值跟实际情况差距比较大，可以采用这个方法来处理。（解决索引统计不准确，选错索引）

其实，如果只是索引统计不准确，通过analyze命令可以解决很多问题，但是前面我们说了，优化器可不止是看扫描行数。

依然是基于这个表t，我们看看另外一个语句：

mysql> select * from t where (a between 1 and 1000)  and (b between 50000 and 100000) order by b limit 1;

从条件上看，这个查询没有符合条件的记录，因此会返回空集合。

在开始执行这条语句之前，你可以先设想一下，如果你来选择索引，会选择哪一个呢？

为了便于分析，我们先来看一下a、b这两个索引的结构图。

图7 a、b索引的结构图

如果使用索引a进行查询，那么就是扫描索引a的前1000个值，然后取到对应的id，再到主键索引上去查出每一行，然后根据字段b来过滤。显然这样需要扫描1000行。

如果使用索引b进行查询，那么就是扫描索引b的最后50001个值，与上面的执行过程相同，也是需要回到主键索引上取值再判断，所以需要扫描50001行。

所以你一定会想，如果使用索引a的话，执行速度明显会快很多。那么，下面我们就来看看到底是不是这么一回事儿。

图8是执行explain的结果。

mysql> explain select * from t where (a between 1 and 1000) and (b between 50000 and 100000) order by b limit 1;

图8 使用explain方法查看执行计划 2

可以看到，返回结果中key字段显示，这次优化器选择了索引b，而rows字段显示需要扫描的行数是50198。

从这个结果中，你可以得到两个结论：

1. 扫描行数的估计值依然不准确；

2. 这个例子里MySQL又选错了索引。

索引选择异常和处理

其实大多数时候优化器都能找到正确的索引，但偶尔你还是会碰到我们上面举例的这两种情况：原本可以执行得很快的SQL语句，执行速度却比你预期的慢很多，你应该怎么办呢？

一种方法是，像我们第一个例子一样，采用force index强行选择一个索引。MySQL会根据词法解析的结果分析出可能可以使用的索引作为候选项，然后在候选列表中依次判断每个索引需要扫描多少行。如果force index指定的索引在候选索引列表中，就直接选择这个索引，不再评估其他索引的执行代价。

我们来看看第二个例子。刚开始分析时，我们认为选择索引a会更好。现在，我们就来看看执行效果：

图9 使用不同索引的语句执行耗时

可以看到，原本语句需要执行2.23秒，而当你使用force index(a)的时候，只用了0.05秒，比优化器的选择快了40多倍。

也就是说，优化器没有选择正确的索引，force index起到了“矫正”的作用。

不过很多程序员不喜欢使用force index，一来这么写不优美，二来如果索引改了名字，这个语句也得改，显得很麻烦。而且如果以后迁移到别的数据库的话，这个语法还可能会不兼容。

但其实使用force index最主要的问题还是变更的及时性。因为选错索引的情况还是比较少出现的，所以开发的时候通常不会先写上force index。而是等到线上出现问题的时候，你才会再去修改SQL语句、加上force index。但是修改之后还要测试和发布，对于生产系统来说，这个过程不够敏捷。

所以，数据库的问题最好还是在数据库内部来解决。那么，在数据库里面该怎样解决呢？

既然优化器放弃了使用索引a，说明a还不够合适，所以第二种方法就是，我们可以考虑修改语句，引导MySQL使用我们期望的索引。比如，在这个例子里，显然把“order by b limit 1” 改成 “order by b,a limit 1” ，语义的逻辑是相同的。

我们来看看改之后的效果：

图10 order by b,a limit 1 执行结果

之前优化器选择使用索引b，是因为它认为使用索引b可以避免排序（b本身是索引，已经是有序的了，如果选择索引b的话，不需要再做排序，只需要遍历），所以即使扫描行数多，也判定为代价更小。

现在order by b,a 这种写法，要求按照b,a排序，就意味着使用这两个索引都需要排序。因此，扫描行数成了影响决策的主要条件，于是此时优化器选了只需要扫描1000行的索引a。

当然，这种修改并不是通用的优化手段，只是刚好在这个语句里面有limit 1，因此如果有满足条件的记录， order by b limit 1和order by b,a limit 1 都会返回b是最小的那一行，逻辑上一致，才可以这么做。

如果你觉得修改语义这件事儿不太好，这里还有一种改法，图11是执行效果。

mysql> select * from  (select * from t where (a between 1 and 1000)  and (b between 50000 and 100000) order by b limit 100)alias limit 1;

图11 改写SQL的explain

在这个例子里，我们用limit 100让优化器意识到，使用b索引代价是很高的。其实是我们根据数据特征诱导了一下优化器，也不具备通用性。

第三种方法是，在有些场景下，我们可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择，或删掉误用的索引。

不过，在这个例子中，我没有找到通过新增索引来改变优化器行为的方法。这种情况其实比较少，尤其是经过DBA索引优化过的库，再碰到这个bug，找到一个更合适的索引一般比较难。

如果我说还有一个方法是删掉索引b，你可能会觉得好笑。但实际上我碰到过两次这样的例子，最终是DBA跟业务开发沟通后，发现这个优化器错误选择的索引其实根本没有必要存在，于是就删掉了这个索引，优化器也就重新选择到了正确的索引。

小结

今天我们一起聊了聊索引统计的更新机制，并提到了优化器存在选错索引的可能性。

对于由于索引统计信息不准确导致的问题，你可以用analyze table来解决。

而对于其他优化器误判的情况，你可以在应用端用force index来强行指定索引，也可以通过修改语句来引导优化器，还可以通过增加或者删除索引来绕过这个问题。

你可能会说，今天这篇文章后面的几个例子，怎么都没有展开说明其原理。我要告诉你的是，今天的话题，我们面对的是MySQL的bug，每一个展开都必须深入到一行行代码去量化，实在不是我们在这里应该做的事情。

所以，我把我用过的解决方法跟你分享，希望你在碰到类似情况的时候，能够有一些思路。

你平时在处理MySQL优化器bug的时候有什么别的方法，也发到评论区分享一下吧。

最后，我给你留下一个思考题。前面我们在构造第一个例子的过程中，通过session A的配合，让session B删除数据后又重新插入了一遍数据，然后就发现explain结果中，rows字段从10001变成37000多。

而如果没有session A的配合，只是单独执行delete from t 、call idata()、explain这三句话，会看到rows字段其实还是10000左右。你可以自己验证一下这个结果。

这是什么原因呢？也请你分析一下吧。

delete 语句删掉了所有的数据，然后再通过call idata()插入了10万行数据，看上去是覆盖了原来的10万行。

但是，session A开启了事务并没有提交，所以之前插入的10万行数据是不能删除的。这样，之前的数据每一行数据都有两个版本，旧版本是delete之前的数据，新版本是标记为deleted的数据。

这样，索引a上的数据其实就有两份。

然后你会说，不对啊，主键上的数据也不能删，那没有使用force index的语句，使用explain命令看到的扫描行数为什么还是100000左右？（潜台词，如果这个也翻倍，也许优化器还会认为选字段a作为索引更合适）

是的，不过这个是主键，主键是直接按照表的行数来估计的。而表的行数，优化器直接用的是show table status的值。

这个值的计算方法，我会在后面有文章为你详细讲解。

斜面镜子 Bill

问题的思考：
我理解 session A 开启的事务对 session B的delete操作后的索引数据的统计时效产生了影响，因为需要保证事务A的重复读，在数据页没有实际删除，而索引的统计选择了N个数据页，这部分数据页不受到前面事务的影响，所以整体统计值会变大，直接影响了索引选择的准确性；

 

Tony Du

对于上一期的问题的回答，“索引 a 上的数据其实就有两份”，是不是这样理解，
其中一份是已经被标记为deleted的数据，另一份是新插入的数据，对索引数据的预估把已经被标记为deleted的数据也算上去了？MySQL对索引数据的预估为什么不去check 被标记为deleted的数据？
这种场景一旦发生，就会导致预估索引数据不准确，有什么好的方法去避免和解决？

2018-12-07 10:51

作者回复

理解对的，

方法就是避免长事务（session A 就是模拟一个长事务）

11讲怎么给字符串字段加索引

现在，几乎所有的系统都支持邮箱登录，如何在邮箱这样的字段上建立合理的索引，是我们今天要讨论的问题。

假设，你现在维护一个支持邮箱登录的系统，用户表是这么定义的：

mysql> create table SUser(
ID bigint unsigned primary key,
email varchar(64), 
... 
)engine=innodb; 

由于要使用邮箱登录，所以业务代码中一定会出现类似于这样的语句：

mysql> select f1, f2 from SUser where email='xxx';

从第4和第5篇讲解索引的文章中，我们可以知道，如果email这个字段上没有索引，那么这个语句就只能做全表扫描。

同时，MySQL是支持前缀索引的，也就是说，你可以定义字符串的一部分作为索引。默认地，如果你创建索引的语句不指定前缀长度，那么索引就会包含整个字符串。

比如，这两个在email字段上创建索引的语句：

mysql> alter table SUser add index index1(email);
或
mysql> alter table SUser add index index2(email(6));

第一个语句创建的index1索引里面，包含了每个记录的整个字符串；而第二个语句创建的index2索引里面，对于每个记录都是只取前6个字节。

那么，这两种不同的定义在数据结构和存储上有什么区别呢？如图2和3所示，就是这两个索引的示意图。

图1 email 索引结构

图2 email(6) 索引结构

从图中你可以看到，由于email(6)这个索引结构中每个邮箱字段都只取前6个字节（即：zhangs），所以占用的空间会更小，这就是使用前缀索引的优势。

但，这同时带来的损失是，可能会增加额外的记录扫描次数。

接下来，我们再看看下面这个语句，在这两个索引定义下分别是怎么执行的。

select id,name,email from SUser where email='zhangssxyz@xxx.com';

如果使用的是index1（即email整个字符串的索引结构），执行顺序是这样的：

1. 从index1索引树找到满足索引值是’zhangssxyz@xxx.com’的这条记录，取得ID2的值；

2. 到主键上查到主键值是ID2的行，判断email的值是正确的，将这行记录加入结果集；（此处非覆盖索引）

3. 取index1索引树上刚刚查到的位置的下一条记录，发现已经不满足email='zhangssxyz@xxx.com’的条件了，循环结束。

这个过程中，只需要回主键索引取一次数据，所以系统认为只扫描了一行。

如果使用的是index2（即email(6)索引结构），执行顺序是这样的：

1. 从index2索引树找到满足索引值是’zhangs’的记录，找到的第一个是ID1；

2. 到主键上查到主键值是ID1的行，判断出email的值不是’zhangssxyz@xxx.com’，这行记录丢弃；

3. 取index2上刚刚查到的位置的下一条记录，发现仍然是’zhangs’，取出ID2，再到ID索引上取整行然后判断，这次值对了，将这行记录加入结果集；

4. 重复上一步，直到在idxe2上取到的值不是’zhangs’时，循环结束。

在这个过程中，要回主键索引取4次数据，也就是扫描了4行。

通过这个对比，你很容易就可以发现，使用前缀索引后，可能会导致查询语句读数据的次数变多。

但是，对于这个查询语句来说，如果你定义的index2不是email(6)而是email(7），也就是说取email字段的前7个字节来构建索引的话，即满足前缀’zhangss’的记录只有一个，也能够直接查到ID2，只扫描一行就结束了。

也就是说使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本。

于是，你就有个问题：当要给字符串创建前缀索引时，有什么方法能够确定我应该使用多长的前缀呢？

实际上，我们在建立索引时关注的是区分度，区分度越高越好。因为区分度越高，意味着重复的键值越少。因此，我们可以通过统计索引上有多少个不同的值来判断要使用多长的前缀。

首先，你可以使用下面这个语句，算出这个列上有多少个不同的值：

mysql> select count(distinct email) as L from SUser;

然后，依次选取不同长度的前缀来看这个值，比如我们要看一下4~7个字节的前缀索引，可以用这个语句：

mysql> select 
  count(distinct left(email,4)）as L4,
  count(distinct left(email,5)）as L5,
  count(distinct left(email,6)）as L6,
  count(distinct left(email,7)）as L7,
from SUser;

当然，使用前缀索引很可能会损失区分度，所以你需要预先设定一个可以接受的损失比例，比如5%。然后，在返回的L4~L7中，找出不小于 L * 95%的值，假设这里L6、L7都满足，你就可以选择前缀长度为6。

操作：假设不同值为N，受损比例是R，找出满足N*R的长度来作为索引的前缀

前缀索引对覆盖索引的影响

前面我们说了使用前缀索引可能会增加扫描行数，这会影响到性能。其实，前缀索引的影响不止如此，我们再看一下另外一个场景。

你先来看看这个SQL语句：

select id,email from SUser where email='zhangssxyz@xxx.com';

与前面例子中的SQL语句

select id,name,email from SUser where email='zhangssxyz@xxx.com';

相比，这个语句只要求返回id和email字段。

所以，如果使用index1（即email整个字符串的索引结构）的话，可以利用覆盖索引，从index1查到结果后直接就返回了，不需要回到ID索引再去查一次。而如果使用index2（即email(6)索引结构）的话，就不得不回到ID索引再去判断email字段的值。（解答前面的疑问）

即使你将index2的定义修改为email(18)的前缀索引，这时候虽然index2已经包含了所有的信息，但InnoDB还是要回到id索引再查一下，因为系统并不确定前缀索引的定义是否截断了完整信息。（即使全部包含，也要进行一次回表）

也就是说，使用前缀索引就用不上覆盖索引对查询性能的优化了，这也是你在选择是否使用前缀索引时需要考虑的一个因素。

其他方式

对于类似于邮箱这样的字段来说，使用前缀索引的效果可能还不错。但是，遇到前缀的区分度不够好的情况时，我们要怎么办呢？

比如，我们国家的身份证号，一共18位，其中前6位是地址码，所以同一个县的人的身份证号前6位一般会是相同的。

假设你维护的数据库是一个市的公民信息系统，这时候如果对身份证号做长度为6的前缀索引的话，这个索引的区分度就非常低了。

按照我们前面说的方法，可能你需要创建长度为12以上的前缀索引，才能够满足区分度要求。

但是，索引选取的越长，占用的磁盘空间就越大，相同的数据页能放下的索引值就越少，搜索的效率也就会越低。

那么，如果我们能够确定业务需求里面只有按照身份证进行等值查询的需求，还有没有别的处理方法呢？这种方法，既可以占用更小的空间，也能达到相同的查询效率。

答案是，有的。

第一种方式是使用倒序存储。如果你存储身份证号的时候把它倒过来存，每次查询的时候，你可以这么写：

mysql> select field_list from t where id_card = reverse('input_id_card_string');

由于身份证号的最后6位没有地址码这样的重复逻辑，所以最后这6位很可能就提供了足够的区分度。当然了，实践中你不要忘记使用count(distinct)方法去做个验证。

第二种方式是使用hash字段。你可以在表上再创建一个整数字段，来保存身份证的校验码，同时在这个字段上创建索引。

mysql> alter table t add id_card_crc int unsigned, add index(id_card_crc);

然后每次插入新记录的时候，都同时用crc32()这个函数得到校验码填到这个新字段。由于校验码可能存在冲突，也就是说两个不同的身份证号通过crc32()函数得到的结果可能是相同的，所以你的查询语句where部分要判断id_card的值是否精确相同。

mysql> select field_list from t where id_card_crc=crc32('input_id_card_string') and id_card='input_id_card_string'

这样，索引的长度变成了4个字节，比原来小了很多。

接下来，我们再一起看看使用倒序存储和使用hash字段这两种方法的异同点。

首先，它们的相同点是，都不支持范围查询。倒序存储的字段上创建的索引是按照倒序字符串的方式排序的，已经没有办法利用索引方式查出身份证号码在[ID_X, ID_Y]的所有市民了。同样地，hash字段的方式也只能支持等值查询。

它们的区别，主要体现在以下三个方面：

1. 从占用的额外空间来看，倒序存储方式在主键索引上，不会消耗额外的存储空间，而hash字段方法需要增加一个字段。当然，倒序存储方式使用4个字节的前缀长度应该是不够的，如果再长一点，这个消耗跟额外这个hash字段也差不多抵消了。

2. 在CPU消耗方面，倒序方式每次写和读的时候，都需要额外调用一次reverse函数，而hash字段的方式需要额外调用一次crc32()函数。如果只从这两个函数的计算复杂度来看的话，reverse函数额外消耗的CPU资源会更小些。

3. 从查询效率上看，使用hash字段方式的查询性能相对更稳定一些。因为crc32算出来的值虽然有冲突的概率，但是概率非常小，可以认为每次查询的平均扫描行数接近1。而倒序存储方式毕竟还是用的前缀索引的方式，也就是说还是会增加扫描行数。

小结

在今天这篇文章中，我跟你聊了聊字符串字段创建索引的场景。我们来回顾一下，你可以使用的方式有：

1. 直接创建完整索引，这样可能比较占用空间；

2. 创建前缀索引，节省空间，但会增加查询扫描次数，并且不能使用覆盖索引；

3. 倒序存储，再创建前缀索引，用于绕过字符串本身前缀的区分度不够的问题；

4. 创建hash字段索引，查询性能稳定，有额外的存储和计算消耗，跟第三种方式一样，都不支持范围扫描。

在实际应用中，你要根据业务字段的特点选择使用哪种方式。

好了，又到了最后的问题时间。

如果你在维护一个学校的学生信息数据库，学生登录名的统一格式是”学号@gmail.com", 而学号的规则是：十五位的数字，其中前三位是所在城市编号、第四到第六位是学校编号、第七位到第十位是入学年份、最后五位是顺序编号。

系统登录的时候都需要学生输入登录名和密码，验证正确后才能继续使用系统。就只考虑登录验证这个行为的话，你会怎么设计这个登录名的索引呢？

你可以把你的分析思路和设计结果写在留言区里，我会在下一篇文章的末尾和你讨论这个问题。感谢你的收听，也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。

由于这个学号的规则，无论是正向还是反向的前缀索引，重复度都比较高。因为维护的只是一个学校的，因此前面6位（其中，前三位是所在城市编号、第四到第六位是学校编号）其实是固定的，邮箱后缀都是@gamil.com，因此可以只存入学年份加顺序编号，它们的长度是9位。

而其实在此基础上，可以用数字类型来存这9位数字。比如201100001，这样只需要占4个字节。其实这个就是一种hash，只是它用了最简单的转换规则：字符串转数字的规则，而刚好我们设定的这个背景，可以保证这个转换后结果的唯一性。

评论区中，也有其他一些很不错的见解。

评论用户@封建的风 说，一个学校的总人数这种数据量，50年才100万学生，这个表肯定是小表。为了业务简单，直接存原来的字符串。这个答复里面包含了“优化成本和收益”的思想，我觉得值得at出来。

封建的风

原谅我偷懒的想法，一个学校每年预估2万新生，50年才100万记录，能节省多少空间，直接全字段索引。省去了开发转换及局限性风险，碰到超大量迫不得已再用后两种办法