MySQL存储引擎内部之：`InnoDB`的`Adaptive Hash Index`：其在`查询`优化中的作用。

MySQL InnoDB Adaptive Hash Index：查询优化利器

大家好，今天我们来深入探讨 MySQL InnoDB 存储引擎中的一个重要特性：Adaptive Hash Index (AHI)。 很多时候，我们对 InnoDB 的 B+ 树索引耳熟能详，但往往忽略了 AHI 这个隐藏的性能优化武器。 通过理解 AHI 的工作原理和在查询优化中的作用，我们可以更好地设计数据库 Schema，编写高效的 SQL 语句，并更有效地进行性能调优。

1. AHI 的概念与原理

AHI，顾名思义，是一种自适应的哈希索引。 它的核心思想是： InnoDB 会监控对表数据的访问模式，当它发现某些索引键值对经常被访问时，就会自动地为这些键值对创建哈希索引。

与传统的 B+ 树索引不同，AHI 不是为整个表或索引列创建的，而是针对频繁访问的索引键值对动态创建的。 它的目标是提供更快的精确匹配查询，类似于在内存中维护一个哈希表。

工作原理可以概括为以下几点：

1. 监控访问模式： InnoDB 持续监控表数据的访问模式，特别是通过 B+ 树索引进行的查找操作。
2. 识别热点数据： InnoDB 会识别那些经常被访问的索引键值对，即"热点数据"。
3. 创建哈希索引： 当 InnoDB 认为某些索引键值对足够热门时，它会在内存中为这些键值对创建哈希索引。
4. 优化查询： 当查询条件能够利用到 AHI 时，InnoDB 会直接通过哈希索引定位到数据页，从而避免了遍历 B+ 树的过程，显著提高查询速度。

关键特性：

• 自适应性： AHI 是自动创建和删除的，无需 DBA 手动干预。
• 基于内存： AHI 存储在内存中，因此查找速度非常快。
• 针对索引前缀： AHI 只能用于整个索引键的前缀的精确匹配查询，不能用于范围查询、模糊查询或部分索引键的查询。
• 只读： AHI 只能用于 SELECT 查询，不能用于 UPDATE、DELETE 或 INSERT 操作。因为这些操作会改变数据，导致哈希索引失效。

AHI 的数据结构：

AHI 本质上是一个哈希表，它的 key 是索引键值对，value 是指向数据页的指针。 当查询条件能够利用 AHI 时，InnoDB 会根据查询条件计算出哈希值，然后在哈希表中查找对应的指针，直接定位到数据页。

举例说明：

假设我们有一个 users 表，包含 id (INT, PRIMARY KEY), name (VARCHAR(255)), age (INT), city (VARCHAR(255)) 等字段。

CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255),
  age INT,
  city VARCHAR(255),
  INDEX idx_name_age (name, age)
);

如果以下查询非常频繁：

SELECT * FROM users WHERE name = 'Alice' AND age = 30;

InnoDB 可能会为 idx_name_age 索引上 name = 'Alice' AND age = 30 这个键值对创建 AHI。 那么，下次执行相同的查询时，InnoDB 就可以直接通过 AHI 定位到包含 Alice, 30 的数据页，而无需遍历 idx_name_age 索引的 B+ 树。

2. AHI 的优点与缺点

优点：

• 显著提高精确匹配查询的速度： 尤其是在数据量大的情况下，AHI 可以避免遍历 B+ 树，大幅度降低查询延迟。
• 自动优化： 无需 DBA 手动创建或维护，降低了管理成本。
• 透明性： AHI 的创建和使用对用户是透明的，无需修改 SQL 语句。

缺点：

• 内存消耗： AHI 存储在内存中，会占用一定的内存资源。 如果热点数据过多，可能会导致内存不足。
• 适用场景有限： AHI 只能用于精确匹配查询，不能用于范围查询、模糊查询或部分索引键的查询。
• 额外开销： InnoDB 需要监控访问模式，并动态创建和删除哈希索引，这会带来一定的性能开销。
• 不可控： DBA 无法完全控制 AHI 的创建和删除，可能会出现不符合预期的优化效果。

总结：

AHI 是一种强大的查询优化工具，可以显著提高精确匹配查询的速度。 但是，它也有一些缺点，例如内存消耗、适用场景有限等。 在使用 AHI 时，需要权衡其优点和缺点，并根据实际情况进行调整。

3. AHI 的相关配置参数

以下是一些与 AHI 相关的 MySQL 配置参数：

参数名	默认值	描述
innodb_adaptive_hash_index	ON	控制是否启用 AHI。 可以设置为 ON 或 OFF。
innodb_adaptive_hash_index_parts	8	将AHI索引空间划分为一定数量的分区。 这个参数影响 AHI 的并发性能。 增加分区数量可以提高并发性能，但也会增加内存消耗。
innodb_adaptive_hash_index_stat_frequency	51200	InnoDB 在检查是否创建或者销毁 AHI 之前需要等待多少次索引查找操作。 一个更大的值会减少 AHI 的开销， 但可能延迟创建或销毁 AHI。 一个更小的值会增加开销， 但会更及时的调整 AHI。

如何查看 AHI 的状态？

可以通过以下 SQL 语句查看 AHI 的状态：

SHOW ENGINE INNODB STATUS;

在输出结果中，可以找到 "Adaptive hash index" 相关的部分，例如：

------------
SEMAPHORES
------------
...
Adaptive hash index 1553264512 : 17054032 probes 1703168159 matches
...

• probes 表示 AHI 被探测的次数。
• matches 表示 AHI 命中的次数。

通过比较 matches 和 probes 的比例，可以了解 AHI 的效率。 如果 matches 比例很高，说明 AHI 能够有效地提高查询速度。

如何禁用 AHI？

可以通过以下 SQL 语句禁用 AHI：

SET GLOBAL innodb_adaptive_hash_index = OFF;

注意： 禁用 AHI 可能会导致某些查询变慢。 在禁用 AHI 之前，应该仔细评估其影响。

何时应该禁用 AHI？

• 内存资源紧张： 如果服务器的内存资源非常紧张，可以考虑禁用 AHI 以节省内存。
• 适用场景有限： 如果应用程序中很少有精确匹配查询，可以考虑禁用 AHI 以减少性能开销。
• 性能不稳定： 在某些情况下，AHI 可能会导致性能不稳定。 如果发现 AHI 导致性能问题，可以考虑禁用它。
• 可预测性要求高： 如果需要对查询性能有非常高的可预测性， 禁用 AHI 可以消除 AHI 带来的潜在变化。

4. AHI 在查询优化中的应用

AHI 主要通过以下方式优化查询：

1. 减少 I/O 操作： 通过 AHI 可以直接定位到数据页，避免了遍历 B+ 树的过程，从而减少了 I/O 操作。
2. 提高 CPU 效率： 由于 AHI 是基于内存的哈希表，因此查找速度非常快，可以提高 CPU 效率。

示例：

假设我们有一个 orders 表，包含 order_id (INT, PRIMARY KEY), customer_id (INT), order_date (DATE) 等字段。

CREATE TABLE orders (
  order_id INT PRIMARY KEY,
  customer_id INT,
  order_date DATE,
  INDEX idx_customer_id (customer_id)
);

如果以下查询非常频繁：

SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;

InnoDB 可能会为 idx_customer_id 索引上 customer_id = 123 这个键值对创建 AHI。 那么，下次执行相同的查询时，InnoDB 就可以直接通过 AHI 定位到包含 customer_id = 123 的数据页，而无需遍历 idx_customer_id 索引的 B+ 树。

如何判断查询是否使用了 AHI？

可以通过 EXPLAIN 语句查看查询的执行计划。 如果 EXPLAIN 结果中显示 Using index 并且 Extra 列包含 Using where，则表示查询可能使用了 AHI。

示例：

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;

如果 EXPLAIN 结果如下：

+----+-------------+--------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table  | partitions | type  | possible_keys   | key             | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+--------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+-------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | orders | NULL       | ref   | idx_customer_id | idx_customer_id | 4       | const |    1 |   100.00 | Using where |
+----+-------------+--------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+-------+------+----------+-------------+
+----+-------------+--------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+-------+------+----------+-------------+

则表示查询使用了 idx_customer_id 索引，并且可能使用了 AHI。

注意： EXPLAIN 结果只能说明查询可能使用了 AHI，但不能完全确定。 最终是否使用 AHI 取决于 InnoDB 的内部优化策略。

5. AHI 的局限性与替代方案

尽管 AHI 在某些情况下可以显著提高查询速度，但它也存在一些局限性。 在某些情况下，可以考虑使用其他替代方案来优化查询：

• 范围查询： AHI 不适用于范围查询。 对于范围查询，应该使用 B+ 树索引或其他更适合范围查询的索引类型。
• 模糊查询： AHI 不适用于模糊查询。 对于模糊查询，可以考虑使用全文索引或其他专门用于模糊查询的索引类型。
• 部分索引键的查询： AHI 不适用于只使用部分索引键的查询。 在这种情况下，应该使用覆盖索引或调整索引的顺序。
• 内存数据库： 如果对查询性能有非常高的要求，并且可以承受较高的数据一致性风险，可以考虑使用内存数据库。 内存数据库将所有数据存储在内存中，因此查找速度非常快。
• 缓存： 可以使用缓存来缓存经常访问的数据。 当查询请求到达时，首先从缓存中查找数据。 如果缓存命中，则直接返回缓存中的数据。 否则，从数据库中读取数据，并将数据添加到缓存中。 常用的缓存技术包括 Memcached 和 Redis。

表格对比：AHI 与其他优化方案

特性	AHI	B+ 树索引	全文索引	内存数据库	缓存
存储介质	内存	磁盘/SSD	磁盘/SSD	内存	内存
适用场景	精确匹配查询	范围查询、排序、分组	模糊查询、文本搜索	所有查询	缓存频繁访问的数据
优点	速度快、自动优化	适用性广、支持多种查询类型	支持复杂的文本搜索	速度非常快、数据都在内存中	减少数据库访问、提高响应速度
缺点	内存消耗、适用场景有限、不可控	速度相对较慢、需要手动创建和维护	维护成本高、占用磁盘空间	成本高、数据一致性风险高	数据一致性问题、需要维护缓存
管理方式	自动	手动	手动	手动	手动

6. 实际案例分析

案例 1：电商网站的用户信息查询

假设一个电商网站需要根据用户 ID 查询用户信息。 用户信息存储在 users 表中，id 字段是主键。

CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255),
  email VARCHAR(255),
  ...
);

由于用户 ID 是主键，因此查询可以使用主键索引。 如果查询非常频繁，InnoDB 可能会为 id 字段创建 AHI。 这样，查询就可以直接通过 AHI 定位到用户数据，而无需遍历 B+ 树，从而提高查询速度。

案例 2：社交网络的好友关系查询

假设一个社交网络需要查询某个用户的好友列表。 好友关系存储在 friends 表中，包含 user_id 和 friend_id 两个字段。

CREATE TABLE friends (
  user_id INT,
  friend_id INT,
  PRIMARY KEY (user_id, friend_id)
);

如果需要查询用户 123 的好友列表，可以使用以下 SQL 语句：

SELECT friend_id FROM friends WHERE user_id = 123;

InnoDB 可能会为 friends 表的 (user_id, friend_id) 索引上 user_id = 123 这个键值对创建 AHI。 这样，查询就可以直接通过 AHI 定位到用户 123 的好友列表，而无需遍历 B+ 树，从而提高查询速度。

案例 3：在线游戏的排行榜查询

假设一个在线游戏需要查询某个玩家的排名。 玩家的得分存储在 scores 表中，包含 player_id 和 score 两个字段。

CREATE TABLE scores (
  player_id INT PRIMARY KEY,
  score INT
);

如果需要查询玩家 123 的排名，可以使用以下 SQL 语句：

SELECT COUNT(*) + 1 AS rank FROM scores WHERE score > (SELECT score FROM scores WHERE player_id = 123);

这个查询无法直接利用 AHI，因为它涉及子查询和范围查询。 为了优化这个查询，可以考虑以下方法：

1. 使用缓存： 将玩家的排名缓存起来，当查询请求到达时，直接从缓存中返回排名。
2. 预计算： 定期预计算玩家的排名，并将排名存储在 scores 表中。 这样，查询就可以直接从 scores 表中读取排名。
3. 优化 SQL 语句： 尝试使用其他 SQL 语句来优化查询。 例如，可以使用窗口函数来计算排名。

7. 总结：AHI 是性能优化的一块拼图

AHI 是 MySQL InnoDB 存储引擎中一个强大的查询优化特性。 它可以自动为频繁访问的索引键值对创建哈希索引，从而提高精确匹配查询的速度。 然而，AHI 也有其局限性，例如内存消耗、适用场景有限等。 在使用 AHI 时，需要权衡其优点和缺点，并根据实际情况进行调整。 此外，还可以结合其他优化方案，例如缓存、预计算、优化 SQL 语句等，来进一步提高查询性能。

希望今天的分享能够帮助大家更好地理解和应用 AHI，并在实际工作中取得更好的性能优化效果。 谢谢大家！