`MySQL` `索引`的`底层`选择：`优化器`如何基于`统计信息`选择最佳`索引`？

好的，我将以讲座模式，详细讲解MySQL索引底层选择及优化器如何基于统计信息选择最佳索引。

讲座：MySQL索引选择的艺术：统计信息与优化器

各位同学，大家好！今天我们来深入探讨MySQL索引选择这个核心话题。索引是提升数据库查询性能的关键，但并非所有索引都能带来优化，甚至错误的索引反而会降低性能。MySQL优化器会根据统计信息选择最佳索引，理解这个过程对于编写高效SQL至关重要。

一、索引的基础回顾

首先，我们简单回顾一下索引的基本概念。索引是一种数据结构，它允许数据库系统快速定位到表中的特定行，而无需扫描整个表。常见的索引类型包括B-Tree索引、哈希索引、全文索引等。MySQL中最常用的索引类型是B-Tree索引。

B-Tree索引是一种平衡树结构，它将数据分成多个页（通常是4KB或16KB），每个页包含多个键值和指向子页的指针。通过沿着树的路径搜索，可以快速找到包含目标键值的页，然后在该页内搜索目标行。

二、统计信息：优化器的眼睛

MySQL优化器在选择索引时，依赖于统计信息。统计信息是对表中数据分布情况的描述，包括：

• 表的大小（Table Size）： 表中的总行数。

• Cardinality： 索引中唯一值的数量。Cardinality越高，索引的选择性越好。

• 直方图（Histogram）： 描述索引列中值的分布情况，用于更精确地估计查询的成本。

这些统计信息存储在INFORMATION_SCHEMA数据库的TABLES和STATISTICS表中，以及MySQL内部的统计数据结构中。

1. 统计信息的收集

MySQL会定期自动更新统计信息，也可以手动执行ANALYZE TABLE语句来更新。

ANALYZE TABLE your_table_name;

执行ANALYZE TABLE会扫描表中的数据，计算并更新统计信息。这个过程可能会比较耗时，尤其对于大表，因此应避免在业务高峰期执行。

2. 统计信息的影响

优化器使用统计信息来估计不同索引的查询成本。成本是衡量查询执行所需资源（如CPU、IO）的指标。优化器会选择成本最低的执行计划。

举例说明：假设有一个名为users的表，包含id、name、age三个字段。id是主键，name和age上有单独的索引。

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

-- 插入一些示例数据
INSERT INTO users (id, name, age) VALUES
(1, 'Alice', 25),
(2, 'Bob', 30),
(3, 'Charlie', 25),
(4, 'David', 35),
(5, 'Eve', 30),
(6, 'Alice', 40);

现在执行以下查询：

SELECT * FROM users WHERE age = 25;

优化器会考虑使用idx_age索引。它会根据统计信息估计：

• idx_age索引的Cardinality。
• 表中age = 25的行数。

如果age列的Cardinality较低，并且age = 25的行数占比较大，优化器可能会认为全表扫描比使用索引更高效，因为它需要读取的索引页和数据页可能很多。反之，如果age列的Cardinality很高，且age = 25的行数占比较小，优化器会倾向于使用idx_age索引。

三、索引选择的算法

MySQL优化器使用基于成本的优化（Cost-Based Optimization，CBO）算法来选择最佳索引。CBO会考虑多种因素，包括：

• IO成本： 读取数据页和索引页的成本。
• CPU成本： 处理数据的成本。
• 内存成本： 使用内存的成本。

优化器会生成多个可能的执行计划，并为每个计划计算成本。然后，它会选择成本最低的计划。

1. 索引合并（Index Merge）

当查询条件涉及多个索引列时，优化器可能会使用索引合并技术。索引合并是指将多个索引的扫描结果合并起来，以找到满足所有条件的行。

例如：

SELECT * FROM users WHERE name = 'Alice' AND age = 25;

优化器可能会使用idx_name和idx_age索引进行索引合并。它会分别扫描这两个索引，找到满足name = 'Alice'和age = 25的行，然后将这两个结果集合并，找到同时满足两个条件的行。

索引合并有多种类型：

• Intersection Merge： 找到多个索引扫描结果的交集。
• Union Merge： 找到多个索引扫描结果的并集。
• Sort-Union Merge： 先对多个索引扫描结果排序，然后进行并集操作。

索引合并并非总是最优的。如果合并的索引过多，或者每个索引的选择性都很差，索引合并的成本可能会高于全表扫描。

2. 覆盖索引（Covering Index）

覆盖索引是指一个索引包含了查询所需的所有列，无需回表查询。回表查询是指在索引中找到目标行的主键值后，需要再次访问数据表才能获取其他列的值。

例如：

SELECT name, age FROM users WHERE age = 25;

如果有一个包含age和name列的复合索引，就可以避免回表查询：

CREATE INDEX idx_age_name ON users (age, name);

使用覆盖索引可以显著提高查询性能，因为它减少了IO操作的次数。

四、优化器提示（Optimizer Hints）

有时候，优化器选择的索引并非最佳。可以使用优化器提示来强制优化器使用特定的索引。

SELECT * FROM users USE INDEX (idx_name) WHERE name = 'Alice';

USE INDEX (idx_name)提示告诉优化器使用idx_name索引。

其他常用的优化器提示包括：

• FORCE INDEX (idx_name)：强制优化器使用指定的索引，即使优化器认为该索引不是最优的。
• IGNORE INDEX (idx_name)：告诉优化器忽略指定的索引。

警告： 优化器提示应该谨慎使用。过度使用优化器提示可能会导致查询性能下降，尤其是在数据分布发生变化时。

五、实战案例分析

我们通过一些实际案例来分析索引选择的过程。

案例1：范围查询

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

如果orders表有一个order_date列的索引，优化器会使用该索引进行范围查询。但是，如果查询的范围很大，例如查询一年的数据，优化器可能会选择全表扫描，因为它需要读取大量的索引页和数据页。

案例2：LIKE查询

SELECT * FROM products WHERE product_name LIKE '%keyword%';

对于以%开头的LIKE查询，索引通常无法使用，因为索引是按照顺序排列的，无法直接定位到包含keyword的行。这种情况下，只能进行全表扫描。

如果LIKE查询以非通配符开头，例如product_name LIKE 'keyword%'，索引可以部分使用。优化器可以先在索引中找到以keyword开头的行，然后再进行过滤。

案例3：JOIN查询

SELECT * FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.id;

在JOIN查询中，索引的选择非常重要。优化器会考虑使用哪个表的索引，以及使用哪种JOIN算法（如Nested-Loop Join、Hash Join）。

通常，优化器会选择在较小的表上进行全表扫描，而在较大的表上使用索引。

六、查看执行计划

可以使用EXPLAIN语句查看MySQL的执行计划。执行计划会显示优化器选择的索引、JOIN算法、以及其他执行细节。

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age = 25;

EXPLAIN语句的输出包含多个列，其中比较重要的包括：

• select_type： 查询的类型（如SIMPLE、PRIMARY、SUBQUERY）。
• table： 涉及的表。
• type： 访问类型（如index、range、ref、eq_ref、const、ALL）。type列的值越好，查询性能越高。
  • system: 表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例，平时不会出现，这个可以忽略不计。
  • const: 表示通过索引一次就找到了，const用于比较primary key 或者 unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快。如果将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量。
  • eq_ref: 唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键 或 唯一索引的所有类型连接。
  • ref: 非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。
  • range: 只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key列显示使用了哪个索引。一般就是在你的where语句中出现了between、<、>、in等的查询。
  • index: Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树。这通常比ALL快，因为索引文件通常比数据文件小。（也就是说虽然all和Index都是读全表，但index是从索引中读取的，而all是从硬盘中读的）
  • ALL: Full Table Scan，即全表扫描，意味着mysql需要从头到尾检查完一张表才能找到需要的数据。
• possible_keys： 可能使用的索引。
• key： 实际使用的索引。
• key_len： 索引的长度。
• ref： 用于索引查找的列或常量。
• rows： 估计需要扫描的行数。
• Extra： 额外信息，如Using index（使用了覆盖索引）、Using where（使用了WHERE子句过滤）。

通过分析执行计划，可以了解优化器是如何选择索引的，并找出性能瓶颈。

七、索引设计原则

在实际应用中，合理的索引设计至关重要。以下是一些常见的索引设计原则：

• 为经常用于查询的列创建索引。
• 考虑使用复合索引，以覆盖多个查询条件。
• 选择合适的索引类型（如B-Tree、哈希、全文）。
• 避免创建过多的索引，因为索引会增加写操作的成本。
• 定期检查和优化索引，删除不必要的索引。
• 注意索引的顺序，将选择性高的列放在前面。
• 对于长字符串列，可以考虑使用前缀索引。

示例：前缀索引

CREATE INDEX idx_name_prefix ON users (name(10));

这个索引只索引name列的前10个字符。前缀索引可以减小索引的大小，但会降低索引的选择性。

代码示例：存储过程模拟优化器索引选择

以下是一个简化的存储过程，用于模拟优化器基于统计信息选择索引的过程。这个例子仅仅是概念性的，实际的MySQL优化器要复杂得多。

DELIMITER //

CREATE PROCEDURE simulate_index_selection(
    IN table_name VARCHAR(255),
    IN where_clause VARCHAR(255)
)
BEGIN
    -- 获取表的大小
    SELECT table_rows INTO @table_size
    FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES
    WHERE table_schema = DATABASE() AND table_name = table_name;

    -- 获取所有可用索引
    SELECT index_name INTO @index_name FROM INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS WHERE table_schema = DATABASE() AND table_name = table_name AND seq_in_index = 1;

    -- 计算每个索引的成本（简化模型）
    -- 假设成本与Cardinality成反比，与表大小成正比
    SET @best_index = NULL;
    SET @min_cost = @table_size; -- 初始成本设置为表大小

    -- 循环遍历索引(这里简化为只有一个）
    --  这里简化为只有一个主键索引
   SELECT cardinality INTO @cardinality FROM INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS WHERE table_schema = DATABASE() AND table_name = table_name AND index_name = 'PRIMARY';

        SET @current_cost = @table_size / @cardinality;
        IF @current_cost < @min_cost THEN
            SET @min_cost = @current_cost;
            SET @best_index = 'PRIMARY';
        END IF;

    -- 如果没有找到合适的索引，则选择全表扫描
    IF @best_index IS NULL THEN
        SET @best_index = 'Full Table Scan';
    END IF;

    -- 输出选择结果
    SELECT CONCAT('Best index for ', where_clause, ' on table ', table_name, ' is: ', @best_index) AS result;

END //

DELIMITER ;

-- 使用示例
CALL simulate_index_selection('users', 'age = 25');

这个存储过程模拟了优化器根据表大小和Cardinality选择索引的过程。实际的优化器会考虑更多的因素，并使用更复杂的算法。

八、监控和调优

索引的监控和调优是一个持续的过程。可以使用以下工具和技术来监控和调优索引：

• MySQL Enterprise Monitor： 提供实时的性能监控和诊断功能。
• Performance Schema： 收集服务器的性能数据，可以用于分析查询性能。
• 慢查询日志： 记录执行时间超过阈值的查询，可以用于发现性能瓶颈。
• pt-query-digest： 分析慢查询日志，生成报告。
• 定期执行ANALYZE TABLE更新统计信息。

在监控和调优索引时，应该关注以下指标：

• 查询执行时间。
• 索引的使用率。
• 锁等待时间。
• IO负载。

九、避免索引失效的常见场景

• 模糊查询头部匹配：

  SELECT * FROM table_name WHERE column LIKE '%value%';
  当使用 LIKE 语句且模式以通配符（%）开头时，索引通常不会被使用，因为数据库无法从索引的开头进行匹配。

• 函数操作：
  SELECT * FROM table_name WHERE YEAR(date_column) = 2023;
  在索引列上使用函数（如 YEAR()、MONTH()、DATE() 等）会导致索引失效，因为数据库需要计算每一行的函数值才能进行比较。
• 类型转换：
  SELECT * FROM table_name WHERE id = '123';
  如果列 id 的类型是整数，但查询中使用了字符串 '123'，数据库可能会进行类型转换，导致索引失效。
• OR 条件：
  SELECT * FROM table_name WHERE column1 = 'value1' OR column2 = 'value2';
  当使用 OR 连接多个条件时，如果其中一个条件没有索引，或者优化器认为全表扫描更有效，索引可能不会被使用。
• NOT IN/!=/<>：
  SELECT * FROM table_name WHERE column NOT IN (1, 2, 3);
  使用 NOT IN、!= 或 <> 运算符时，索引通常不会被使用，因为数据库需要排除索引中的多个值。
• 计算操作：
  SELECT * FROM table_name WHERE column + 1 = 10;
  在索引列上进行计算操作会导致索引失效，因为数据库需要计算每一行的结果才能进行比较。
• 组合索引不满足最左前缀原则：
  假设你有一个组合索引 (col1, col2, col3)，那么以下查询可以使用该索引：
  SELECT * FROM table_name WHERE col1 = 'value1' AND col2 = 'value2' AND col3 = 'value3';
SELECT * FROM table_name WHERE col1 = 'value1' AND col2 = 'value2';
SELECT * FROM table_name WHERE col1 = 'value1';
  但是，以下查询将不会使用该索引：
  SELECT * FROM table_name WHERE col2 = 'value2' AND col3 = 'value3'; （缺少 col1）
  SELECT * FROM table_name WHERE col3 = 'value3'; （缺少 col1 和 col2）

尾声：理解索引选择，优化SQL性能

今天的讲座就到这里。希望通过今天的学习，大家对MySQL索引选择的底层原理有了更深入的理解。记住，索引不是银弹，合理的索引设计和优化需要结合实际的业务场景和数据分布情况。通过分析执行计划、监控性能指标，以及使用优化器提示，我们可以编写出更高效的SQL语句，提升数据库的整体性能。

总结：优化器基于统计信息选择索引，理解索引原理和设计原则至关重要。持续监控和调优索引，编写高效SQL，提升数据库性能。