基础架构：查询语句执行过程

连接器

查询缓存

分析器

优化器

执行器

日志系统：一条SQL更新语句是如何执行的

重要的日志模块：redo log

重要的日志模块：binlog

两阶段提交

事务隔离

隔离性与隔离级别

事务隔离的实现

事务的启动方式

索引理论（一）

索引的常见模型

InnoDB 的索引模型

索引维护

索引理论（2）

覆盖索引

最左前缀原则

索引下推

总结

基础架构：查询语句执行过程

Server层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。

而存储引擎层负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是InnoDB，它从MySQL 5.5.5版本开始成为了默认存储引擎。

不同的存储引擎共用一个Server层，也就是从连接器到执行器的部分。

连接器

第一步，你会先连接到这个数据库上，这时候接待你的就是连接器。连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。

mysql -h$ip -P$port -u$user -p

连接命令中的mysql是客户端工具，用来跟服务端建立连接。在完成经典的TCP握手后，连接器就要开始认证你的身份，这个时候用的就是你输入的用户名和密码。

如果用户名或密码不对，你就会收到一个"Access denied for user"的错误，然后客户端程序结束执行。
如果用户名密码认证通过，连接器会到权限表里面查出你拥有的权限。之后，这个连接里面的权限判断逻辑，都将依赖于此时读到的权限。

这就意味着，一个用户成功建立连接后，即使你用管理员账号对这个用户的权限做了修改，也不会影响已经存在连接的权限。修改完成后，只有再新建的连接才会使用新的权限设置。

连接完成后，如果你没有后续的动作，这个连接就处于空闲状态，你可以在show processlist命令中看到它。

客户端如果太长时间没动静，连接器就会自动将它断开。这个时间是由参数wait_timeout控制的，默认值是8小时。

如果在连接被断开之后，客户端再次发送请求的话，就会收到一个错误提醒： Lost connection to MySQL server during query。

数据库里面，长连接是指连接成功后，如果客户端持续有请求，则一直使用同一个连接。短连接则是指每次执行完很少的几次查询就断开连接，下次查询再重新建立一个。

尽量使用长连接；

但是全部使用长连接后，你可能会发现，有些时候MySQL占用内存涨得特别快，这是因为MySQL在执行过程中临时使用的内存是管理在连接对象里面的。这些资源会在连接断开的时候才释放。所以如果长连接累积下来，可能导致内存占用太大，被系统强行杀掉（OOM），从现象看就是MySQL异常重启了。

怎么解决这个问题呢？你可以考虑以下两种方案。

定期断开长连接。使用一段时间，或者程序里面判断执行过一个占用内存的大查询后，断开连接，之后要查询再重连。
如果你用的是MySQL 5.7或更新版本，可以在每次执行一个比较大的操作后，通过执行 mysql_reset_connection来重新初始化连接资源。这个过程不需要重连和重新做权限验证，但是会将连接恢复到刚刚创建完时的状态。

查询缓存

连接建立完成后，你就可以执行select语句了。执行逻辑就会来到第二步：查询缓存。

MySQL拿到一个查询请求后，会先到查询缓存看看，之前是不是执行过这条语句。之前执行过的语句及其结果可能会以key-value对的形式，被直接缓存在内存中。key是查询的语句，value是查询的结果。如果你的查询能够直接在这个缓存中找到key，那么这个value就会被直接返回给客户端。

如果语句不在查询缓存中，就会继续后面的执行阶段。执行完成后，执行结果会被存入查询缓存中。你可以看到，如果查询命中缓存，MySQL不需要执行后面的复杂操作，就可以直接返回结果，这个效率会很高。

但是大多数情况下建议不要使用查询缓存，为什么呢？因为查询缓存往往弊大于利。

查询缓存都会被清空。因此很可能你费劲地把结果存起来，还没使用呢，就被一个更新全清空了。对于更新压力大的数据库来说，查询缓存的命中率会非常低。

除非你的业务就是有一张静态表，很长时间才会更新一次。比如，一个系统配置表，那这张表上的查询才适合使用查询缓存。

好在MySQL也提供了这种“按需使用”的方式。你可以将参数query_cache_type设置成DEMAND，这样对于默认的SQL语句都不使用查询缓存。而对于你确定要使用查询缓存的语句，可以用SQL_CACHE显式指定，像下面这个语句一样：

mysql> select SQL_CACHE * from T where ID=10；

需要注意的是，MySQL 8.0版本直接将查询缓存的整块功能删掉了，也就是说8.0开始彻底没有这个功能了。

分析器

如果没有命中查询缓存，就要开始真正执行语句了。首先，MySQL需要知道你要做什么，因此需要对SQL语句做解析。

分析器先会做“词法分析”。你输入的是由多个字符串和空格组成的一条SQL语句，MySQL需要识别出里面的字符串分别是什么，代表什么。

MySQL从你输入的"select"这个关键字识别出来，这是一个查询语句。它也要把字符串“T”识别成“表名T”，把字符串“ID”识别成“列ID”。

做完了这些识别以后，就要做“语法分析”。根据词法分析的结果，语法分析器会根据语法规则，判断你输入的这个SQL语句是否满足MySQL语法。

如果你的语句不对，就会收到“You have an error in your SQL syntax”的错误提醒，比如下面这个语句select少打了开头的字母“s”。

mysql> elect * from t where ID=1;ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'elect * from t where ID=1' at line 1

一般语法错误会提示第一个出现错误的位置，所以你要关注的是紧接“use near”的内容。

还会做语义解析；

优化器

经过了分析器，MySQL就知道你要做什么了。在开始执行之前，还要先经过优化器的处理。

优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引；或者在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序。比如你执行下面这样的语句，这个语句是执行两个表的join：

mysql> select * from t1 join t2 using(ID)  where t1.c=10 and t2.d=20;

既可以先从表t1里面取出c=10的记录的ID值，再根据ID值关联到表t2，再判断t2里面d的值是否等于20。
也可以先从表t2里面取出d=20的记录的ID值，再根据ID值关联到t1，再判断t1里面c的值是否等于10。

这两种执行方法的逻辑结果是一样的，但是执行的效率会有不同，而优化器的作用就是决定选择使用哪一个方案。

优化器阶段完成后，这个语句的执行方案就确定下来了，然后进入执行器阶段。

执行器

MySQL通过分析器知道了你要做什么，通过优化器知道了该怎么做，于是就进入了执行器阶段，开始执行语句。

开始执行的时候，要先判断一下你对这个表T有没有执行查询的权限，如果没有，就会返回没有权限的错误，如下所示(在工程实现上，如果命中查询缓存，会在查询缓存放回结果的时候，做权限验证。查询也会在优化器之前调用precheck验证权限)。

mysql> select * from T where ID=10;ERROR 1142 (42000): SELECT command denied to user 'b'@'localhost' for table 'T'

如果有权限，就打开表继续执行。打开表的时候，执行器就会根据表的引擎定义，去使用这个引擎提供的接口。

比如我们这个例子中的表T中，ID字段没有索引，那么执行器的执行流程是这样的：

调用InnoDB引擎接口取这个表的第一行，判断ID值是不是10，如果不是则跳过，如果是则将这行存在结果集中；
调用引擎接口取“下一行”，重复相同的判断逻辑，直到取到这个表的最后一行。
执行器将上述遍历过程中所有满足条件的行组成的记录集作为结果集返回给客户端

在数据库的慢查询日志中看到一个rows_examined的字段，表示这个语句执行过程中扫描了多少行。这个值就是在执行器每次调用引擎获取数据行的时候累加的。在有些场景下，执行器调用一次，在引擎内部则扫描了多行，因此引擎扫描行数跟rows_examined并不是完全相同的。（覆盖索引……）

如果表T中没有字段k，而你执行了这个语句 select * from T where k=1, 那肯定是会报“不存在这个列”的错误： “Unknown column ‘k’ in ‘where clause’”。你觉得这个错误是在我们上面提到的哪个阶段报出来的呢？（分析器）

日志系统：一条SQL更新语句是如何执行的

首先，可以确定的说，查询语句的那一套流程，更新语句也是同样会走一遍。

与查询流程不一样的是，更新流程还涉及两个重要的日志模块，它们正是我们今天要讨论的主角：redo log（重做日志，InnoDB特有）和 binlog（归档日志，Server）。

重要的日志模块：redo log

当有一条记录需要更新的时候，InnoDB引擎就会先把记录写到redo log（粉板）里面，并更新内存，这个时候更新就算完成了。同时，InnoDB引擎会在适当的时候，将这个操作记录更新到磁盘里面，而这个更新往往是在系统比较空闲的时候做，这就像打烊以后掌柜做的事。但如果某天赊账的特别多，粉板写满了，又怎么办呢？这个时候掌柜只好放下手中的活儿，把粉板中的一部分赊账记录更新到账本中，然后把这些记录从粉板上擦掉，为记新账腾出空间。

InnoDB的redo log是固定大小的，比如可以配置为一组4个文件，每个文件的大小是1GB，那么这块“粉板”总共就可以记录4GB的操作。从头开始写，写到末尾就又回到开头循环写，如下面这个图所示。

write pos是当前记录的位置，一边写一边后移，写到第3号文件末尾后就回到0号文件开头。
checkpoint是当前要擦除的位置，也是往后推移并且循环的，擦除记录前要把记录更新到数据文件。

write pos和checkpoint之间的是“粉板”上还空着的部分，可以用来记录新的操作。如果write pos追上checkpoint，表示“粉板”满了，这时候不能再执行新的更新，得停下来先擦掉一些记录，把checkpoint推进一下。

有了redo log，InnoDB就可以保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为crash-safe。

重要的日志模块：binlog

MySQL整体来看，其实就有两块：一块是Server层，它主要做的是MySQL功能层面的事情；还有一块是引擎层，负责存储相关的具体事宜。上面我们聊到的粉板redo log是InnoDB引擎特有的日志，而Server层也有自己的日志，称为binlog（归档日志）。

最开始MySQL里并没有InnoDB引擎。MySQL自带的引擎是MyISAM，但是MyISAM没有crash-safe的能力，binlog日志只能用于归档。而InnoDB是另一个公司以插件形式引入MySQL的，既然只依靠binlog是没有crash-safe能力的，所以InnoDB使用另外一套日志系统——也就是redo log来实现crash-safe能力。

这两种日志有以下三点不同。

redo log是InnoDB引擎特有的；binlog是MySQL的Server层实现的，所有引擎都可以使用。
redo log是物理日志，记录的是“在某个数据页上做了什么修改”；binlog是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如“给ID=2这一行的c字段加1 ”。
redo log是循环写的，空间固定会用完；binlog是可以追加写入的。“追加写”是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。

执行器和InnoDB引擎在执行这个简单的update语句时的内部流程。

执行器先找引擎取ID=2这一行。ID是主键，引擎直接用树搜索找到这一行。如果ID=2这一行所在的数据页本来就在内存中，就直接返回给执行器；否则，需要先从磁盘读入内存，然后再返回。
执行器拿到引擎给的行数据，把这个值加上1，比如原来是N，现在就是N+1，得到新的一行数据，再调用引擎接口写入这行新数据。
引擎将这行新数据更新到内存中，同时将这个更新操作记录到redo log里面，此时redo log处于prepare状态。然后告知执行器执行完成了，随时可以提交事务。
执行器生成这个操作的binlog，并把binlog写入磁盘。
执行器调用引擎的提交事务接口，引擎把刚刚写入的redo log改成提交（commit）状态，更新完成。

两阶段提交

——redo log和binlog都可以用于表示事务的提交状态，而两阶段提交就是让这两个状态保持逻辑上的一致

当需要恢复到指定的某一秒时，比如某天下午两点发现中午十二点有一次误删表，需要找回数据，那你可以这么做：

首先，找到最近的一次全量备份，如果你运气好，可能就是昨天晚上的一个备份，从这个备份恢复到临时库；
然后，从备份的时间点开始，将备份的binlog依次取出来，重放到中午误删表之前的那个时刻。

由于redo log和binlog是两个独立的逻辑，如果不用两阶段提交，要么就是先写完redo log再写binlog，或者采用反过来的顺序。我们看看这两种方式会有什么问题。

先写redo log后写binlog。假设在redo log写完，binlog还没有写完的时候，MySQL进程异常重启。由于我们前面说过的，redo log写完之后，系统即使崩溃，仍然能够把数据恢复回来，所以恢复后这一行c的值是1。
但是由于binlog没写完就crash了，这时候binlog里面就没有记录这个语句。因此，之后备份日志的时候，存起来的binlog里面就没有这条语句。
然后你会发现，如果需要用这个binlog来恢复临时库的话，由于这个语句的binlog丢失，这个临时库就会少了这一次更新，恢复出来的这一行c的值就是0，与原库的值不同。
先写binlog后写redo log。如果在binlog写完之后crash，由于redo log还没写，崩溃恢复以后这个事务无效，所以这一行c的值是0。但是binlog里面已经记录了“把c从0改成1”这个日志。所以，在之后用binlog来恢复的时候就多了一个事务出来，恢复出来的这一行c的值就是1，与原库的值不同。

如果不使用“两阶段提交”，那么数据库的状态就有可能和用它的日志恢复出来的库的状态不一致。

在什么场景下，一天一备会比一周一备更有优势呢？或者说，它影响了这个数据库系统的哪个指标？

在一天一备的模式里，最坏情况下需要应用一天的binlog。比如，你每天0点做一次全量备份，而要恢复出一个到昨天晚上23点的备份。一周一备最坏情况就要应用一周的binlog了。

更频繁全量备份需要消耗更多存储空间，所以这个RTO恢复目标时间）是成本换来的，就需要你根据业务重要性来评估了。

事务隔离

事务就是要保证一组数据库操作，要么全部成功，要么全部失败。在MySQL中，事务支持是在引擎层实现的。你现在知道，MySQL是一个支持多引擎的系统，但并不是所有的引擎都支持事务。比如MySQL原生的MyISAM引擎就不支持事务，这也是MyISAM被InnoDB取代的重要原因之一。

隔离性与隔离级别

特性：ACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability，即原子性、一致性、隔离性、持久性），今天我们就来说说其中I，也就是“隔离性”。

当数据库上有多个事务同时执行的时候，就可能出现脏读（dirty read）、不可重复读（non-repeatable read）、幻读（phantom read）的问题，为了解决这些问题，就有了“隔离级别”的概念。

在谈隔离级别之前，你首先要知道，你隔离得越严实，效率就会越低。因此很多时候，我们都要在二者之间寻找一个平衡点。

SQL标准的事务隔离级别包括：读未提交（read uncommitted）、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（serializable ）。

读未提交是指，一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到。
读提交是指，一个事务提交之后，它做的变更才会被其他事务看到。
可重复读是指，一个事务执行过程中看到的数据，总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的。当然在可重复读隔离级别下，未提交变更对其他事务也是不可见的。
串行化，顾名思义是对于同一行记录，“写”会加“写锁”，“读”会加“读锁”。当出现读写锁冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行。

假设数据表T中只有一列，其中一行的值为1，下面是按照时间顺序执行两个事务的行为。

若隔离级别是“读未提交”，则V1的值就是2。这时候事务B虽然还没有提交，但是结果已经被A看到了。因此，V2、V3也都是2。
若隔离级别是“读提交”，则V1是1，V2的值是2。事务B的更新在提交后才能被A看到。所以， V3的值也是2。
若隔离级别是“可重复读”，则V1、V2是1，V3是2。之所以V2还是1，遵循的就是这个要求：事务在执行期间看到的数据前后必须是一致的。
若隔离级别是“串行化”，则在事务B执行“将1改成2”的时候，会被锁住。直到事务A提交后，事务B才可以继续执行。所以从A的角度看， V1、V2值是1，V3的值是2。

在实现上，数据库里面会创建一个视图，访问的时候以视图的逻辑结果为准。

在“可重复读”隔离级别下，这个视图是在事务启动时创建的，整个事务存在期间都用这个视图。

在“读提交”隔离级别下，这个视图是在每个SQL语句开始执行的时候创建的。

这里需要注意的是，“读未提交”隔离级别下直接返回记录上的最新值，没有视图概念；

而“串行化”隔离级别下直接用加锁的方式来避免并行访问。

Oracle数据库的默认隔离级别其实就是“读提交”，因此对于一些从Oracle迁移到MySQL（默认的事务处理隔离级别是可重复读）的应用，为保证数据库隔离级别的一致，一定要记得将MySQL的隔离级别设置为“读提交”。将启动参数transaction-isolation的值设置成READ-COMMITTED

show variables like 'transaction_isolation';

事务隔离的实现

在MySQL中，实际上每条记录在更新的时候都会同时记录一条回滚操作。记录上的最新值，通过回滚操作，都可以得到前一个状态的值。

假设一个值从1被按顺序改成了2、3、4，在回滚日志里面就会有类似下面的记录。

当前值是4，但是在查询这条记录的时候，不同时刻启动的事务会有不同的read-view。如图中看到的，在视图A、B、C里面，这一个记录的值分别是1、2、4，同一条记录在系统中可以存在多个版本，就是数据库的多版本并发控制（MVCC）。

同时你会发现，即使现在有另外一个事务正在将4改成5，这个事务跟read-view A、B、C对应的事务是不会冲突的。

系统会判断，当没有事务再需要用到这些回滚日志时，回滚日志会被删除。就是当系统里没有比这个回滚日志更早的read-view（一个保存事务ID的list列表。记录的是本事务执行时，MySQL还有哪些事务在执行，且还没有提交。）的时候。

为什么建议你尽量不要使用长事务？

长事务意味着系统里面会存在很老的事务视图。由于这些事务随时可能访问数据库里面的任何数据，所以这个事务提交之前，数据库里面它可能用到的回滚记录都必须保留，这就会导致大量占用存储空间。

在MySQL 5.5及以前的版本，回滚日志是跟数据字典一起放在ibdata文件里的，即使长事务最终提交，回滚段被清理，文件也不会变小。

除了对回滚段的影响，长事务还占用锁资源，也可能拖垮整个库。

事务的启动方式

MySQL的事务启动方式有以下几种：

显式启动事务语句， begin 或 start transaction。配套的提交语句是commit，回滚语句是rollback。
set autocommit=0，这个命令会将这个线程的自动提交关掉。意味着如果你只执行一个select语句，这个事务就启动了，而且并不会自动提交。这个事务持续存在直到你主动执行commit 或 rollback 语句，或者断开连接。

有些客户端连接框架会默认连接成功后先执行一个set autocommit=0的命令。这就导致接下来的查询都在事务中，如果是长连接，就导致了意外的长事务。

因此，建议总是使用set autocommit=1, 通过显式语句的方式来启动事务。

对于一个需要频繁使用事务的业务，第二种方式每个事务在开始时都不需要主动执行一次 “begin”，减少了语句的交互次数。如果你也有这个顾虑，我建议你使用commit work and chain语法。

在autocommit为1的情况下，用begin显式启动的事务，如果执行commit则提交事务。如果执行 commit work and chain，则是提交事务并自动启动下一个事务，这样也省去了再次执行begin语句的开销。同时带来的好处是从程序开发的角度明确地知道每个语句是否处于事务中。

可以在information_schema库的innodb_trx这个表中查询长事务，用于查找持续时间超过60s的事务
select * from information_schema.innodb_trx where TIME_TO_SEC(timediff(now(),trx_started))>60

有什么方案来避免出现或者处理长呢？

首先，从应用开发端来看：

确认是否使用了set autocommit=0。这个确认工作可以在测试环境中开展，把MySQL的general_log开起来，然后随便跑一个业务逻辑，通过general_log的日志来确认。一般框架如果会设置这个值，也就会提供参数来控制行为，你的目标就是把它改成1。
确认是否有不必要的只读事务。有些框架会习惯不管什么语句先用begin/commit框起来。我见过有些是业务并没有这个需要，但是也把好几个select语句放到了事务中。这种只读事务可以去掉。
业务连接数据库的时候，根据业务本身的预估，通过SET MAX_EXECUTION_TIME命令，来控制每个语句执行的最长时间，避免单个语句意外执行太长时间。

其次，从数据库端来看：

监控 information_schema.Innodb_trx表，设置长事务阈值，超过就报警/或者kill；
Percona的pt-kill这个工具不错，推荐使用；
在业务功能测试阶段要求输出所有的general_log，分析日志行为提前发现问题；
如果使用的是MySQL 5.6或者更新版本，把innodb_undo_tablespaces设置成2（或更大的值）。如果真的出现大事务导致回滚段过大，这样设置后清理起来更方便。

索引理论（一）

索引的常见模型

索引的出现是为了提高查询效率，但是实现索引的方式却有很多种，所以这里也就引入了索引模型的概念。

可以用于提高读写效率的数据结构很多，先介绍三种常见、也比较简单的数据结构，它们分别是哈希表、有序数组和搜索树。

从使用的角度，为你简单分析一下这三种模型的区别。

哈希表是一种以键-值（key-value）存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，就可以找到其对应的值即Value。哈希的思路很简单，把值放在数组里，用一个哈希函数把key换算成一个确定的位置，然后把value放在数组的这个位置。

不可避免地，多个key值经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方法是，拉出一个链表。

假设，你现在维护着一个身份证信息和姓名的表，需要根据身份证号查找对应的名字，这时对应的哈希索引的示意图如下所示：

图中，User2和User4根据身份证号算出来的值都是N，但没关系，后面还跟了一个链表。假设，这时候你要查ID_card_n2对应的名字是什么，处理步骤就是：首先，将ID_card_n2通过哈希函数算出N；然后，按顺序遍历，找到User2。

需要注意的是，图中四个ID_card_n的值并不是递增的，这样做的好处是增加新的User时速度会很快，只需要往后追加。但缺点是，因为不是有序的，所以哈希索引做区间查询的速度是很慢的。

你可以设想下，如果你现在要找身份证号在[ID_card_X, ID_card_Y]这个区间的所有用户，就必须全部扫描一遍了。

所以，哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景，比如Memcached及其他一些NoSQL引擎。

而有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀。

还是上面这个根据身份证号查名字的例子，如果我们使用有序数组来实现的话，示意图如下所示：

这里我们假设身份证号没有重复，这个数组就是按照身份证号递增的顺序保存的。这时候如果你要查ID_card_n2对应的名字，用二分法就可以快速得到，这个时间复杂度是O(log(N))。

同时很显然，这个索引结构支持范围查询。你要查身份证号在[ID_card_X, ID_card_Y]区间的User，可以先用二分法找到ID_card_X（如果不存在ID_card_X，就找到大于ID_card_X的第一个User），然后向右遍历，直到查到第一个大于ID_card_Y的身份证号，退出循环。

如果仅仅看查询效率，有序数组就是最好的数据结构了。但是，在需要更新数据的时候就麻烦了，你往中间插入一个记录就必须得挪动后面所有的记录，成本太高。

所以，有序数组索引只适用于静态存储引擎，比如你要保存的是2017年某个城市的所有人口信息，这类不会再修改的数据。

二叉搜索树也是课本里的经典数据结构了。还是上面根据身份证号查名字的例子，如果我们用二叉搜索树来实现的话，示意图如下所示：

二叉搜索树的特点是：每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子。这样如果你要查ID_card_n2的话，按照图中的搜索顺序就是按照UserA -> UserC -> UserF -> User2这个路径得到。这个时间复杂度是O(log(N))。

当然为了维持O(log(N))的查询复杂度，你就需要保持这棵树是平衡二叉树。为了做这个保证，更新的时间复杂度也是O(log(N))。

树可以有二叉，也可以有多叉。多叉树就是每个节点有多个儿子，儿子之间的大小保证从左到右递增。二叉树是搜索效率最高的，但是实际上大多数的数据库存储却并不使用二叉树。其原因是，索引不止存在内存中，还要写到磁盘上。

你可以想象一下一棵100万节点的平衡二叉树，树高20。一次查询可能需要访问20个数据块。在机械硬盘时代，从磁盘随机读一个数据块需要10 ms左右的寻址时间。也就是说，对于一个100万行的表，如果使用二叉树来存储，单独访问一个行可能需要20个10 ms的时间，这个查询可真够慢的。

为了让一个查询尽量少地读磁盘，就必须让查询过程访问尽量少的数据块。那么，我们就不应该使用二叉树，而是要使用“N叉”树。这里，“N叉”树中的“N”取决于数据块的大小。

以InnoDB的一个整数字段索引为例，这个N差不多是1200。这棵树高是4的时候，就可以存1200的3次方个值，这已经17亿了。考虑到树根的数据块总是在内存中的，一个10亿行的表上一个整数字段的索引，查找一个值最多只需要访问3次磁盘。其实，树的第二层也有很大概率在内存中，那么访问磁盘的平均次数就更少了。

N叉树由于在读写上的性能优点，以及适配磁盘的访问模式，已经被广泛应用在数据库引擎中了。

在MySQL中，索引是在存储引擎层实现的，所以并没有统一的索引标准，即不同存储引擎的索引的工作方式并不一样。而即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层的实现也可能不同。

树高其实取决于叶子树（数据行数）和“N叉树”的N。而N是由页大小和索引大小决定的。

InnoDB 的索引模型

在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表。又因为前面我们提到的，InnoDB使用了B+树索引模型，所以数据都是存储在B+树中的。

每一个索引在InnoDB里面对应一棵B+树。

根据叶子节点的内容，索引类型分为主键索引和非主键索引。

主键索引的叶子节点存的是整行数据。在InnoDB里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。

非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在InnoDB里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）。

基于主键索引和普通索引的查询有什么区别？

如果语句是select * from T where ID=500，即主键查询方式，则只需要搜索ID这棵B+树；
如果语句是select * from T where k=5，即普通索引查询方式，则需要先搜索k索引树，得到ID的值为500，再到ID索引树搜索一次。这个过程称为回表。

索引维护

B+树为了维护索引有序性，在插入新值的时候需要做必要的维护。建立的每个索引都有要维护一个数据段, 新插入一行值，每个索引段都会维护这个值。

以上面这个图为例，如果插入新的行ID值为700，则只需要在R5的记录后面插入一个新记录。如果新插入的ID值为400，就相对麻烦了，需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置。

而更糟的情况是，如果R5所在的数据页已经满了，根据B+树的算法，这时候需要申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去（插入表的首(尾)会检查前(后)两个表可不可以插入）。这个过程称为页分裂。在这种情况下，性能自然会受影响。

除了性能外，页分裂操作还影响数据页的利用率。原本放在一个页的数据，现在分到两个页中，整体空间利用率降低大约50%。

当然有分裂就有合并。当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并。合并的过程，可以认为是分裂过程的逆过程。

分析一下哪些场景下应该使用自增主键，而哪些场景下不应该。

自增主键是指自增列上定义的主键，在建表语句中一般是这么定义的： NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT。

插入新记录的时候可以不指定ID的值，系统会获取当前ID最大值加1作为下一条记录的ID值。

也就是说，自增主键的插入数据模式，正符合了我们前面提到的递增插入的场景。每次插入一条新记录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。

而有业务逻辑的字段做主键，则往往不容易保证有序插入，这样写数据成本相对较高。

除了考虑性能外，我们还可以从存储空间的角度来看。假设你的表中确实有一个唯一字段，比如字符串类型的身份证号，那应该用身份证号做主键，还是用自增字段做主键呢？

由于每个非主键索引的叶子节点上都是主键的值。如果用身份证号做主键，那么每个二级索引的叶子节点占用约20个字节，而如果用整型做主键，则只要4个字节，如果是长整型（bigint）则是8个字节。

显然，主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小。

所以，从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择。

有没有什么场景适合用业务字段直接做主键的呢？

比如，有些业务的场景需求是这样的：

只有一个索引；
该索引必须是唯一索引。

你一定看出来了，这就是典型的KV场景。

由于没有其他索引，所以也就不用考虑其他索引的叶子节点大小的问题。

这时候我们就要优先考虑上一段提到的“尽量使用主键查询”原则，直接将这个索引设置为主键，可以避免每次查询需要搜索两棵树。

对于上面例子中的InnoDB表T，如果你要重建索引 k，你的两个SQL语句可以这么写：

alter table T drop index k;
alter table T add index(k);

如果你要重建主键索引，也可以这么写：

alter table T drop primary key;
alter table T add primary key(id);

对于上面这两个重建索引的作法，说出你的理解。如果有不合适的，为什么，更好的方法是什么？

为什么要重建索引。文章里面有提到，索引可能因为删除，或者页分裂等原因，导致数据页有空洞，重建索引的过程会创建一个新的索引，把数据按顺序插入，这样页面的利用率最高，也就是索引更紧凑、更省空间。

重建索引k的做法是合理的，可以达到省空间的目的。但是，重建主键的过程不合理。不论是删除主键还是创建主键，都会将整个表重建。所以连着执行这两个语句的话，第一个语句就白做了。

可以用这个语句代替： alter table T engine=InnoDB。

索引理论（2）

select * from T where k between 3 and 5，需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？
mysql> create table T (
ID int primary key,
k int NOT NULL DEFAULT 0,
s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',
index k(k))
engine=InnoDB;insert into T values(100,1, 'aa'),(200,2,'bb'),(300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg');

这条SQL查询语句的执行流程：

在k索引树上找到k=3的记录，取得 ID = 300；
再到ID索引树查到ID=300对应的R3；
在k索引树取下一个值k=5，取得ID=500；
再回到ID索引树查到ID=500对应的R4；
在k索引树取下一个值k=6，不满足条件，循环结束。

在这个过程中，回到主键索引树搜索的过程，我们称为回表。可以看到，这个查询过程读了k索引树的3条记录（步骤1、3和5），回表了两次（步骤2和4）。

在不影响排序结果的情况下，在取出主键后，回表之前，会在对所有获取到的主键排序

覆盖索引

如果执行的语句是select ID from T where k between 3 and 5，这时只需要查ID的值，而ID的值已经在k索引树上了，因此可以直接提供查询结果，不需要回表。也就是说，在这个查询里面，索引k已经“覆盖了”我们的查询需求，我们称为覆盖索引。

由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。

需要注意的是，在引擎内部使用覆盖索引在索引k上其实读了三个记录，R3~R5（对应的索引k上的记录项），但是对于MySQL的Server层来说，它就是找引擎拿到了两条记录，因此MySQL认为扫描行数是2。

最左前缀原则

可以看到，索引项是按照索引定义里面出现的字段顺序排序的。

当你的逻辑需求是查到所有名字是“张三”的人时，可以快速定位到ID4，然后向后遍历得到所有需要的结果。

如果你要查的是所有名字第一个字是“张”的人，你的SQL语句的条件是"where name like ‘张%’"。这时，你也能够用上这个索引，查找到第一个符合条件的记录是ID3，然后向后遍历，直到不满足条件为止。

可以看到，不只是索引的全部定义，只要满足最左前缀，就可以利用索引来加速检索。这个最左前缀可以是联合索引的最左N个字段，也可以是字符串索引的最左M个字符。

在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段顺序。

这里我们的评估标准是，索引的复用能力。因为可以支持最左前缀，所以当已经有了(a,b)这个联合索引后，一般就不需要单独在a上建立索引了。因此，第一原则是，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。

那么，如果既有联合查询，又有基于a、b各自的查询呢？查询条件里面只有b的语句，是无法使用(a,b)这个联合索引的，这时候你不得不维护另外一个索引，也就是说你需要同时维护(a,b)、(b) 这两个索引。

这时候，我们要考虑的原则就是空间了。比如上面这个市民表的情况，name字段是比age字段大的，那我就建议你创建一个（name,age)的联合索引和一个(age)的单字段索引。

索引下推

上一段我们说到满足最左前缀原则的时候，最左前缀可以用于在索引中定位记录。这时，你可能要问，那些不符合最左前缀的部分，会怎么样呢？

我们还是以市民表的联合索引（name, age）为例。如果现在有一个需求：检索出表中“名字第一个字是张，而且年龄是10岁的所有男孩”。那么，SQL语句是这么写的：

mysql> select * from tuser where name like '张%' and age=10 and ismale=1;

你已经知道了前缀索引规则，所以这个语句在搜索索引树的时候，只能用 “张”，找到第一个满足条件的记录ID3。当然，这还不错，总比全表扫描要好。

然后呢？

当然是判断其他条件是否满足。

在MySQL 5.6之前，只能从ID3开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再对比字段值。
MySQL 5.6 引入的索引下推优化（index condition pushdown)，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。

图3和图4，是这两个过程的执行流程图。

在图3和4这两个图里面，每一个虚线箭头表示回表一次。

图3中，在(name,age)索引里面我特意去掉了age的值，这个过程InnoDB并不会去看age的值，只是按顺序把“name第一个字是’张’”的记录一条条取出来回表。因此，需要回表4次。

图4跟图3的区别是，InnoDB在(name,age)索引内部就判断了age是否等于10，对于不等于10的记录，直接判断并跳过。在我们的这个例子中，只需要对ID4、ID5这两条记录回表取数据判断，就只需要回表2次。

总结

1、覆盖索引：如果查询条件使用的是普通索引（或是联合索引的最左原则字段），查询结果是联合索引的字段或是主键，不用回表操作，直接返回结果，减少IO磁盘读写读取正行数据
2、最左前缀：联合索引的最左 N 个字段，也可以是字符串索引的最左 M 个字符
3、联合索引：根据创建联合索引的顺序，以最左原则进行where检索，比如（age，name）以age=1 或 age= 1 and name=‘张三’可以使用索引，单以name=‘张三’ 不会使用索引，考虑到存储空间的问题，还请根据业务需求，将查找频繁的数据进行靠左创建索引。
4、索引下推：like 'hello%’and age >10 检索，MySQL5.6版本之前，会对匹配的数据进行回表查询。5.6版本后，会先过滤掉age<10的数据，再进行回表查询，减少回表率，提升检索速度

实际上主键索引也是可以使用多个字段的。DBA小吕在入职新公司的时候，就发现自己接手维护的库里面，有这么一个表，表结构定义类似这样的：

CREATE TABLE `geek` (`a` int(11) NOT NULL,`b` int(11) NOT NULL,`c` int(11) NOT NULL,`d` int(11) NOT NULL,PRIMARY KEY (`a`,`b`),KEY `c` (`c`),KEY `ca` (`c`,`a`),KEY `cb` (`c`,`b`)
) ENGINE=InnoDB;

公司的同事告诉他说，由于历史原因，这个表需要a、b做联合主键，这个小吕理解了。

但是，学过本章内容的小吕又纳闷了，既然主键包含了a、b这两个字段，那意味着单独在字段c上创建一个索引，就已经包含了三个字段了呀，为什么要创建“ca”“cb”这两个索引？

同事告诉他，是因为他们的业务里面有这样的两种语句：

select * from geek where c=N order by a limit 1;
select * from geek where c=N order by b limit 1;

我给你的问题是，这位同事的解释对吗，为了这两个查询模式，这两个索引是否都是必须的？为什么呢？

如果c列上重复率很低的情况下,两个索引都可以不用建。因为如果过滤只剩下几条数据,排序也不影响
如果C列重复度比较高,就需要建立(c,b)的联合索引了,来消除排序了。因为在数据量大的情况下,排序是一个非常耗时的操作,
很有可能还需要磁盘临时表来做排序。而且如果没有(c,b)联合索引,limit 1仅仅表示返回给客户端一条数据,没有起到限制扫描行数的作用
ca列上的索引,由于满足最左前缀,不用加。因为c是固定值,那么a列就是有序的.那么这里limit 1就很好限制了只用精准扫描一条数据.
所以有时候如果在where条件建立索引的效率差的情况下,在order by limit这一列建索引也是很好的方案,排好序,在回表,只要过滤出满足条件的limit行,就能及时停止扫描。

主键 a，b的聚簇索引组织顺序相当于 order by a,b ，也就是先按a排序，再按b排序，c无序。

索引 ca 的组织是先按c排序，再按a排序，同时记录主键，这个跟索引c的数据是一模一样的。

索引 cb 的组织是先按c排序，在按b排序，同时记录主键

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MySQL实战45讲（前5讲）

基础架构：查询语句执行过程

连接器

查询缓存

分析器

优化器

执行器

日志系统：一条SQL更新语句是如何执行的

重要的日志模块：redo log

重要的日志模块：binlog

两阶段提交

事务隔离

隔离性与隔离级别

事务隔离的实现

事务的启动方式

索引理论（一）

索引的常见模型

InnoDB 的索引模型

索引维护

索引理论（2）

覆盖索引

最左前缀原则

索引下推

总结

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