数据库索引并不是万能的

InnoDB 是如何存储数据的？

MySQL 把数据存储和查询操作抽象成了存储引擎，不同的存储引擎，对数据的存储和读取方式各不相同。MySQL 支持多种存储引擎，并且可以以表为粒度设置存储引擎。因为支持事务，我们最常使用的是 InnoDB。

虽然数据保存在磁盘中，但其处理是在内存中进行的。为了减少磁盘随机读取次数，InnoDB 采用页而不是行的粒度来保存数据，即数据被分成若干页，以页为单位保存在磁盘中。InnoDB 的页大小，一般是 16KB。各个数据页组成一个双向链表，每个数据页中的记录按照主键顺序组成单向链表；每一个数据页中有一个页目录，方便按照主键查询记录。

如何建立合适的索引来方便定位记录所在的页？

页目录通过槽把记录分成不同的小组，每个小组有若干条记录。如图所示，记录中最前面的小方块中的数字，代表的是当前分组的记录条数，最小和最大的槽指向 2 个特殊的伪记录。有了槽之后，我们按照主键搜索页中记录时，就可以采用二分法快速搜索，无需从最小记录开始遍历整个页中的记录链表。

InnoDB 使用 B+ 树，既可以保存实际数据，也可以加速数据搜索，这就是聚簇索引。如果把上图叶子节点下面方块中的省略号看作实际数据的话，那么它就是聚簇索引的示意图。由于数据在物理上只会保存一份，所以包含实际数据的聚簇索引只能有一个。

InnoDB 会自动使用主键（唯一定义一条记录的单个或多个字段）作为聚簇索引的索引键，如果没有主键，就选择第一个不包含 NULL 值的唯一列，如果主键，唯一键都没有就会自动给你维护一个自增主键。上图方框中的数字代表了索引键的值，对聚簇索引而言一般就是主键。

B+ 树如何实现快速查找主键？

比如，我们要搜索上图中 PK=4 的数据，通过根节点中的索引可以知道数据在第一个记录指向的 2 号页中，通过 2 号页的索引又可以知道数据在 5 号页，5 号页就是实际的数据页，然后再通过二分法查找页目录马上可以找到记录的指针。

如何实现快速查找非主键字段？

二级索引，也叫作非聚簇索引、辅助索引。二级索引，也是利用的 B+ 树的数据结构，如下图所示：

这次二级索引的叶子节点中保存的不是实际数据，而是主键，获得主键值后去聚簇索引中获得数据行。这个过程就叫作回表。

额外创建二级索引的代价

创建二级索引的代价，主要表现在维护代价、空间代价和回表代价三个方面。

1. 维护代价

创建 N 个二级索引，就需要再创建 N 棵 B+ 树，新增数据时不仅要修改聚簇索引，还需要修改这 N 个二级索引。

页中的记录都是按照索引值从小到大的顺序存放的，新增记录就需要往页中插入数据，现有的页满了就需要新创建一个页，把现有页的部分数据移过去，这就是页分裂；

如果删除了许多数据使得页比较空闲，还需要进行页合并。

页分裂和合并，都会有 IO 代价，并且可能在操作过程中产生死锁。

2. 空间代价

虽然二级索引不保存原始数据，但要保存索引列的数据，所以会占用更多的空间。

3. 回表代价

二级索引不保存原始数据，通过索引找到主键后需要再查询聚簇索引，才能得到我们要的数据。

索引开销的最佳实践

第一，无需一开始就建立索引，可以等到业务场景明确后，或者是数据量超过 1 万、查询变慢后，再针对需要查询、排序或分组的字段创建索引。创建索引后可以使用 EXPLAIN 命令，确认查询是否可以使用索引。

第二，尽量索引轻量级的字段，比如能索引 int 字段就不要索引 varchar 字段。索引字段也可以是部分前缀，在创建的时候指定字段索引长度。针对长文本的搜索，可以考虑使用 Elasticsearch 等专门用于文本搜索的索引数据库。

第三，尽量不要在 SQL 语句中 SELECT *，而是 SELECT 必要的字段，甚至可以考虑使用联合索引来包含我们要搜索的字段，既能实现索引加速，又可以避免回表的开销。

索引失效

1. 索引只匹配列前缀，因为索引B+树中行数据按照索引值排序，只能根据前缀进行比较
2. 条件涉及函数操作无法走索引，因为索引保存的是索引的原始值，而不是经过函数计算后的值。
3. 联合索引只匹配左边的列，因为联合索引的数据是按照第一列排序，第一列数据相同时才会按照第二列排序。

数据库基于成本决定是否走索引

MySQL在查询数据之前，会先对可能的方案做执行计划，然后依据成本决定走哪个执行计划。

这里成本包括IO成本和CPU成本

• IO成本，是从磁盘把数据加载到内存的成本。默认情况下，读取数据页的IO成本常数是1（读一个页的成本是1）
• CPU成本，是检测数据是否满足条件和排序等CPU操作的成本。默认情况下，检测记录的成本是0.2

基于此，全表扫描的成本：聚簇索引中的记录依次和给定的搜索条件做比较，把符合搜索条件的记录加入结果集的过程。

成本=IO成本（页面数）+CPU成本（记录数）* 0.2