MySQL前沿技术与新特性之：`MySQL 8.0`的`Invisible Indexes`：其在索引管理中的作用。

MySQL 8.0 Invisible Indexes：索引管理的利器

各位朋友，大家好！今天我们来聊聊MySQL 8.0引入的一个非常实用的特性：Invisible Indexes（不可见索引）。在数据库性能优化过程中，索引扮演着至关重要的角色。然而，随着业务发展和数据变化，一些索引可能不再有效，甚至会影响查询性能。如何安全地评估和管理这些潜在的“坏”索引，就成了数据库管理员和开发人员面临的挑战。Invisible Indexes正是为了解决这个问题而生的。

索引管理的痛点

在深入了解Invisible Indexes之前，我们先回顾一下索引管理中常见的一些痛点：

• 索引评估的困难： 直接删除一个索引可能会导致线上业务中断。在没有充分评估的情况下，贸然删除索引是非常危险的。
• 测试环境与生产环境的差异： 即使在测试环境中进行了索引删除测试，也难以完全模拟生产环境的真实情况，因为数据量、并发量和查询模式可能存在显著差异。
• 回滚的复杂性： 如果删除索引后发现性能受到影响，恢复索引的过程可能比较复杂，尤其是对于大型表来说，重建索引需要耗费大量时间和资源。

Invisible Indexes 的概念和作用

Invisible Indexes 允许我们将索引标记为“不可见”，这意味着优化器在执行查询时将忽略这些索引。但索引仍然存在于数据库中，并且会继续维护。

主要作用：

• 安全评估： 在删除索引之前，可以将索引设置为不可见，观察一段时间内的查询性能变化。如果性能没有明显下降，甚至有所提升，就可以安全地删除该索引。
• 在线测试： 可以在生产环境中对索引进行在线测试，而无需担心对现有查询造成负面影响。
• 快速回滚： 如果将索引设置为不可见后发现性能受到影响，可以立即将其恢复为可见状态，而无需重建索引。

Invisible Indexes 的语法和用法

1. 创建不可见索引：

在创建索引时，可以使用 INVISIBLE 关键字将其设置为不可见。

CREATE TABLE t1 (
  id INT PRIMARY KEY,
  c1 INT,
  c2 INT
);

CREATE INDEX idx_c1 ON t1 (c1) INVISIBLE;

2. 修改索引可见性：

可以使用 ALTER TABLE 语句修改索引的可见性。

-- 将索引设置为可见
ALTER TABLE t1 ALTER INDEX idx_c1 VISIBLE;

-- 将索引设置为不可见
ALTER TABLE t1 ALTER INDEX idx_c1 INVISIBLE;

3. 查看索引可见性：

可以通过查询 information_schema.statistics 表来查看索引的可见性。

SELECT INDEX_NAME, VISIBLE
FROM information_schema.statistics
WHERE TABLE_SCHEMA = 'your_database_name' AND TABLE_NAME = 't1' AND INDEX_NAME = 'idx_c1';

或者使用SHOW INDEXES 语句：

SHOW INDEXES FROM t1;

在结果中会显示VISIBLE列，值为YES或NO。

4. 使用 FORCE INDEX 忽略不可见索引的限制:

即使索引被设置为INVISIBLE，我们仍然可以使用 FORCE INDEX 提示来强制优化器使用该索引进行查询。这个功能在调试和验证索引的有效性时非常有用。

SELECT * FROM t1 FORCE INDEX (idx_c1) WHERE c1 = 10;

Invisible Indexes 的工作原理

MySQL 优化器在选择执行计划时，会考虑所有可见的索引。当索引被设置为不可见时，优化器会忽略该索引，就像它不存在一样。但是，索引仍然存在于数据库中，并且会随着数据的修改而更新。

更新维护： 不可见索引仍然会被维护，这意味着当表中的数据发生更改时，不可见索引也会同步更新。这确保了在将其恢复为可见状态时，索引的数据是最新的。

存储开销： 不可见索引会占用存储空间，与可见索引一样。因此，如果确定某个索引不再需要，最好将其删除，以释放存储空间。

Invisible Indexes 的使用场景

1. 评估潜在的冗余索引：

假设我们怀疑表 orders 上的 idx_customer_id 索引可能不再有效。我们可以先将其设置为不可见，然后观察一段时间内的查询性能。

ALTER TABLE orders ALTER INDEX idx_customer_id INVISIBLE;

之后，我们需要监控相关的查询语句，观察其执行时间和资源消耗。如果没有明显的性能下降，就可以考虑删除该索引。

2. 在线 A/B 测试：

假设我们想要测试添加一个新的索引 idx_order_date 是否能提升查询性能。我们可以先创建该索引，并将其设置为不可见。

CREATE INDEX idx_order_date ON orders (order_date) INVISIBLE;

然后，我们可以使用 FORCE INDEX 提示来强制一部分用户使用该索引，另一部分用户不使用该索引，比较两组用户的查询性能。

3. 临时禁用索引：

在某些情况下，我们可能需要临时禁用某个索引，例如在执行批量数据导入时。可以先将索引设置为不可见，导入完成后再将其恢复为可见。

ALTER TABLE orders ALTER INDEX idx_customer_id INVISIBLE;

-- 执行批量数据导入

ALTER TABLE orders ALTER INDEX idx_customer_id VISIBLE;

Invisible Indexes 的局限性

• 存储开销： 不可见索引仍然会占用存储空间，因此不应长期保留无用的索引。
• 维护开销： 不可见索引仍然会被维护，因此会增加数据库的维护开销。
• 需要监控： 在将索引设置为不可见后，需要持续监控查询性能，以确保不会对现有查询造成负面影响。
• 并非万能药: Invisible Indexes 仅仅是一个辅助工具，并不能自动解决所有索引相关的问题。需要结合实际情况进行分析和判断。

案例分析：电商订单查询优化

假设我们有一个电商平台的订单表 orders，表结构如下：

CREATE TABLE orders (
  order_id INT PRIMARY KEY,
  customer_id INT,
  order_date DATE,
  total_amount DECIMAL(10, 2),
  status ENUM('pending', 'processing', 'shipped', 'completed', 'cancelled')
);

目前，表上有一个索引 idx_customer_id，用于加速根据 customer_id 查询订单的语句。

CREATE INDEX idx_customer_id ON orders (customer_id);

随着业务发展，我们新增了一个需求：需要根据 order_date 和 status 查询订单。

SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31' AND status = 'shipped';

为了优化这个查询，我们创建了一个联合索引 idx_order_date_status。

CREATE INDEX idx_order_date_status ON orders (order_date, status);

但是，我们担心新的索引会影响现有的查询性能。为了安全起见，我们先将 idx_customer_id 设置为不可见。

ALTER TABLE orders ALTER INDEX idx_customer_id INVISIBLE;

然后，我们监控一段时间内根据 customer_id 查询订单的语句的执行时间。

SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;

如果发现执行时间没有明显增加，就可以安全地删除 idx_customer_id 索引。

代码示例：模拟索引评估过程

以下代码示例模拟了使用 Invisible Indexes 评估索引的过程。

import mysql.connector
import time

# 数据库连接信息
config = {
  'user': 'your_user',
  'password': 'your_password',
  'host': 'your_host',
  'database': 'your_database'
}

# 连接数据库
cnx = mysql.connector.connect(**config)
cursor = cnx.cursor()

# 表名和索引名
table_name = 'orders'
index_name = 'idx_customer_id'

# 查询语句
query = "SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123"

# 辅助函数：执行查询并返回执行时间
def execute_query(query):
  start_time = time.time()
  cursor.execute(query)
  cursor.fetchall()
  end_time = time.time()
  return end_time - start_time

# 1. 获取索引可见前的平均执行时间
execution_times = []
for i in range(5):
  execution_time = execute_query(query)
  execution_times.append(execution_time)
  time.sleep(0.1) # 模拟实际场景中的间隔
average_time_before = sum(execution_times) / len(execution_times)
print(f"索引可见前的平均执行时间：{average_time_before:.4f} 秒")

# 2. 将索引设置为不可见
sql = f"ALTER TABLE {table_name} ALTER INDEX {index_name} INVISIBLE"
cursor.execute(sql)
cnx.commit()
print(f"索引 {index_name} 已设置为不可见")

# 3. 获取索引不可见后的平均执行时间
execution_times = []
for i in range(5):
  execution_time = execute_query(query)
  execution_times.append(execution_time)
  time.sleep(0.1) # 模拟实际场景中的间隔
average_time_after = sum(execution_times) / len(execution_times)
print(f"索引不可见后的平均执行时间：{average_time_after:.4f} 秒")

# 4. 比较执行时间
time_difference = average_time_after - average_time_before
print(f"执行时间差异：{time_difference:.4f} 秒")

# 5. 根据执行时间差异做出判断
if time_difference > 0.1:
  print("索引不可见后，查询性能明显下降，不建议删除索引")
else:
  print("索引不可见后，查询性能没有明显下降，可以考虑删除索引")

# 6. 将索引恢复为可见 (可选)
sql = f"ALTER TABLE {table_name} ALTER INDEX {index_name} VISIBLE"
cursor.execute(sql)
cnx.commit()
print(f"索引 {index_name} 已恢复为可见")

# 关闭数据库连接
cursor.close()
cnx.close()

注意事项:

• 需要替换代码中的数据库连接信息。
• 该代码只是一个简单的示例，实际应用中需要更完善的监控和分析。
• 执行时间差异的阈值需要根据实际情况进行调整。

Invisible Indexes 在不同版本 MySQL 中的表现

特性	MySQL 8.0	MySQL 5.7	MySQL 5.6
Invisible Indexes	支持	不支持	不支持

从上表可以看出，Invisible Indexes 是 MySQL 8.0 引入的新特性，在之前的版本中无法使用。

使用 Invisible Indexes 的最佳实践

• 谨慎评估： 在将索引设置为不可见之前，务必仔细评估其可能带来的影响。
• 持续监控： 在将索引设置为不可见后，需要持续监控查询性能，以便及时发现问题。
• 合理设置阈值： 根据实际情况，合理设置执行时间差异的阈值。
• 及时清理： 如果确定某个索引不再需要，应及时将其删除，以释放存储空间。
• 结合其他工具： 可以结合其他性能分析工具，例如 Performance Schema 和 EXPLAIN，来更好地评估索引的效果。

总结:Invisible Indexes 让索引管理更安全灵活

Invisible Indexes 是 MySQL 8.0 中一个非常实用的特性，它提供了一种安全、灵活的方式来评估和管理索引。通过将索引设置为不可见，我们可以观察其对查询性能的影响，而无需担心对现有业务造成负面影响。但是，Invisible Indexes 并非万能药，需要结合实际情况进行分析和判断，才能发挥其最大的价值。