一只小海豚

# 索引的常见类型

底层

哈希表

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。如果计算后的哈希值相同，则以链表的形式存在。

但由于哈希表并不是顺序存储，因此哈希索引做区间查询的速度是很慢的，它更适用于等值查询，比如 Memcached 及其他一些 NoSQL 引擎。

有序数组

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，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。

二叉搜索树

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。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。

所以我们应该采用n叉树，减少磁盘IO。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。

InnoDB 的索引模型

每一个索引在 InnoDB 里面对应一棵 B+ 树。

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）。

根据上面的索引结构说明，我们来讨论一个问题：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。

也就是说，基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。

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。

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');

对于select * from T where k between 3 and 5，它会先根据K索引查找到对应的id，再根据id主键索引查找行。如果哦我们用select ID from T where k between 3 and 5，就直接根据K索引查找到对应的id，而不用再主键索引查找行了。

我们知道，身份证号是市民的唯一标识。也就是说，如果有根据身份证号查询市民信息的需求，我们只要在身份证号字段上建立索引就够了。而再建立一个（身份证号、姓名）的联合索引，是不是浪费空间？

如果现在有一个高频请求，要根据市民的身份证号查询他的姓名，这个联合索引就有意义了。它可以在这个高频请求上用到覆盖索引，不再需要回表查整行记录，减少语句的执行时间。

最左前缀原则

看到这里你一定有一个疑问，如果为每一种查询都设计一个索引，索引是不是太多了。如果我现在要按照市民的身份证号去查他的家庭地址呢？虽然这个查询需求在业务中出现的概率不高，但总不能让它走全表扫描吧？反过来说，单独为一个不频繁的请求创建一个（身份证号，地址）的索引又感觉有点浪费。应该怎么做呢？

这里，我先和你说结论吧。B+ 树这种索引结构，可以利用索引的“最左前缀”，来定位记录。

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

索引下锥

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：

1	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。

而 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。

图 3 无索引下推执行流程 b32aa8b1f75611e0759e52f5915539ac

图 4 索引下推执行流程

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。

change buffer 的使用场景

通过上面的分析，你已经清楚了使用 change buffer 对更新过程的加速作用，也清楚了 change buffer 只限于用在普通索引的场景下，而不适用于唯一索引。那么，现在有一个问题就是：普通索引的所有场景，使用 change buffer 都可以起到加速作用吗？

因为 merge 的时候是真正进行数据更新的时刻，而 change buffer 的主要目的就是将记录的变更动作缓存下来，所以在一个数据页做 merge 之前，change buffer 记录的变更越多（也就是这个页面上要更新的次数越多），收益就越大。

因此，对于写多读少的业务来说，页面在写完以后马上被访问到的概率比较小，此时 change buffer 的使用效果最好。这种业务模型常见的就是账单类、日志类的系统。

反过来，假设一个业务的更新模式是写入之后马上会做查询，那么即使满足了条件，将更新先记录在 change buffer，但之后由于马上要访问这个数据页，会立即触发 merge 过程。这样随机访问 IO 的次数不会减少，反而增加了 change buffer 的维护代价。所以，对于这种业务模式来说，change buffer 反而起到了副作用。

Count

对于 count(主键 id) 来说，InnoDB 引擎会遍历整张表，把每一行的 id 值都取出来，返回给 server 层。server 层拿到 id 后，判断是不可能为空的，就按行累加。

对于 count(1) 来说，InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。server 层对于返回的每一行，放一个数字“1”进去，判断是不可能为空的，按行累加。

单看这两个用法的差别的话，你能对比出来，count(1) 执行得要比 count(主键 id) 快。因为从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。

对于 count(字段) 来说：

如果这个“字段”是定义为 not null 的话，一行行地从记录里面读出这个字段，判断不能为 null，按行累加；
如果这个“字段”定义允许为 null，那么执行的时候，判断到有可能是 null，还要把值取出来再判断一下，不是 null 才累加。

也就是前面的第一条原则，server 层要什么字段，InnoDB 就返回什么字段。

但是 count(*) 是例外，并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值。count(*) 肯定不是 null，按行累加。

看到这里，你一定会说，优化器就不能自己判断一下吗，主键 id 肯定非空啊，为什么不能按照 count(*) 来处理，多么简单的优化啊。

当然，MySQL 专门针对这个语句进行优化，也不是不可以。但是这种需要专门优化的情况太多了，而且 MySQL 已经优化过 count(*) 了，你直接使用这种用法就可以了。

所以结论是：按照效率排序的话，count(字段)<count(主键 id)<count(1)≈count(*)，所以我建议你，尽量使用 count(*)

Order by 是怎么工作的？

在你开发应用的时候，一定会经常碰到需要根据指定的字段排序来显示结果的需求。还是以我们前面举例用过的市民表为例，假设你要查询城市是“杭州”的所有人名字，并且按照姓名排序返回前 1000 个人的姓名、年龄。

假设这个表的部分定义是这样的：

CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `city` varchar(16) NOT NULL,
  `name` varchar(16) NOT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  `addr` varchar(128) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `city` (`city`)
) ENGINE=InnoDB;

这时，你的 SQL 语句可以这么写：

1	select city,name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000 ;

这个语句看上去逻辑很清晰，但是你了解它的执行流程吗？今天，我就和你聊聊这个语句是怎么执行的，以及有什么参数会影响执行的行为。

全字段排序

前面我们介绍过索引，所以你现在就很清楚了，为避免全表扫描，我们需要在 city 字段加上索引。

在 city 字段上创建索引之后，我们用 explain 命令来看看这个语句的执行情况。

图 1 使用 explain 命令查看语句的执行情况

Extra 这个字段中的“Using filesort”表示的就是需要排序，MySQL 会给每个线程分配一块内存用于排序，称为 sort_buffer。

为了说明这个 SQL 查询语句的执行过程，我们先来看一下 city 这个索引的示意图。

图 2 city 字段的索引示意图

从图中可以看到，满足 city=’杭州’条件的行，是从 ID_X 到 ID_(X+N) 的这些记录。

通常情况下，这个语句执行流程如下所示：

初始化 sort_buffer，确定放入 name、city、age 这三个字段；
从索引 city 找到第一个满足 city=’杭州’条件的主键 id，也就是图中的 ID_X；
到主键 id 索引取出整行，取 name、city、age 三个字段的值，存入 sort_buffer 中；
从索引 city 取下一个记录的主键 id；
重复步骤 3、4 直到 city 的值不满足查询条件为止，对应的主键 id 也就是图中的 ID_Y；
对 sort_buffer 中的数据按照字段 name 做快速排序；
按照排序结果取前 1000 行返回给客户端。

我们暂且把这个排序过程，称为全字段排序，执行流程的示意图如下所示，下一篇文章中我们还会用到这个排序。

图 3 全字段排序

图中“按 name 排序”这个动作，可能在内存中完成，也可能需要使用外部排序，这取决于排序所需的内存和参数 sort_buffer_size。

sort_buffer_size，就是 MySQL 为排序开辟的内存（sort_buffer）的大小。如果要排序的数据量小于 sort_buffer_size，排序就在内存中完成。但如果排序数据量太大，内存放不下，则不得不利用磁盘临时文件辅助排序。

你可以用下面介绍的方法，来确定一个排序语句是否使用了临时文件。

/* 打开 optimizer_trace，只对本线程有效 */
SET optimizer_trace='enabled=on'; 
 
/* @a 保存 Innodb_rows_read 的初始值 */
select VARIABLE_VALUE into @a from  performance_schema.session_status where variable_name = 'Innodb_rows_read';
 
/* 执行语句 */
select city, name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000; 
 
/* 查看 OPTIMIZER_TRACE 输出 */
SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`\G
 
/* @b 保存 Innodb_rows_read 的当前值 */
select VARIABLE_VALUE into @b from performance_schema.session_status where variable_name = 'Innodb_rows_read';
 
/* 计算 Innodb_rows_read 差值 */
select @b-@a;

这个方法是通过查看 OPTIMIZER_TRACE 的结果来确认的，你可以从 number_of_tmp_files 中看到是否使用了临时文件。

图 4 全排序的 OPTIMIZER_TRACE 部分结果

number_of_tmp_files 表示的是，排序过程中使用的临时文件数。你一定奇怪，为什么需要 12 个文件？内存放不下时，就需要使用外部排序，外部排序一般使用归并排序算法。可以这么简单理解，MySQL 将需要排序的数据分成 12 份，每一份单独排序后存在这些临时文件中。然后把这 12 个有序文件再合并成一个有序的大文件。

如果 sort_buffer_size 超过了需要排序的数据量的大小，number_of_tmp_files 就是 0，表示排序可以直接在内存中完成。

否则就需要放在临时文件中排序。sort_buffer_size 越小，需要分成的份数越多，number_of_tmp_files 的值就越大。

接下来，我再和你解释一下图 4 中其他两个值的意思。

我们的示例表中有 4000 条满足 city=’杭州’的记录，所以你可以看到 examined_rows=4000，表示参与排序的行数是 4000 行。

sort_mode 里面的 packed_additional_fields 的意思是，排序过程对字符串做了“紧凑”处理。即使 name 字段的定义是 varchar(16)，在排序过程中还是要按照实际长度来分配空间的。

同时，最后一个查询语句 select @b-@a 的返回结果是 4000，表示整个执行过程只扫描了 4000 行。

这里需要注意的是，为了避免对结论造成干扰，我把 internal_tmp_disk_storage_engine 设置成 MyISAM。否则，select @b-@a 的结果会显示为 4001。

这是因为查询 OPTIMIZER_TRACE 这个表时，需要用到临时表，而 internal_tmp_disk_storage_engine 的默认值是 InnoDB。如果使用的是 InnoDB 引擎的话，把数据从临时表取出来的时候，会让 Innodb_rows_read 的值加 1。

rowid 排序

在上面这个算法过程里面，只对原表的数据读了一遍，剩下的操作都是在 sort_buffer 和临时文件中执行的。但这个算法有一个问题，就是如果查询要返回的字段很多的话，那么 sort_buffer 里面要放的字段数太多，这样内存里能够同时放下的行数很少，要分成很多个临时文件，排序的性能会很差。

所以如果单行很大，这个方法效率不够好。

那么，如果 MySQL 认为排序的单行长度太大会怎么做呢？

接下来，我来修改一个参数，让 MySQL 采用另外一种算法。

1	SET max_length_for_sort_data = 16;

max_length_for_sort_data，是 MySQL 中专门控制用于排序的行数据的长度的一个参数。它的意思是，如果单行的长度超过这个值，MySQL 就认为单行太大，要换一个算法。

city、name、age 这三个字段的定义总长度是 36，我把 max_length_for_sort_data 设置为 16，我们再来看看计算过程有什么改变。

新的算法放入 sort_buffer 的字段，只有要排序的列（即 name 字段）和主键 id。

但这时，排序的结果就因为少了 city 和 age 字段的值，不能直接返回了，整个执行流程就变成如下所示的样子：

初始化 sort_buffer，确定放入两个字段，即 name 和 id；
从索引 city 找到第一个满足 city=’杭州’条件的主键 id，也就是图中的 ID_X；
到主键 id 索引取出整行，取 name、id 这两个字段，存入 sort_buffer 中；
从索引 city 取下一个记录的主键 id；
重复步骤 3、4 直到不满足 city=’杭州’条件为止，也就是图中的 ID_Y；
对 sort_buffer 中的数据按照字段 name 进行排序；
遍历排序结果，取前 1000 行，并按照 id 的值回到原表中取出 city、name 和 age 三个字段返回给客户端。

这个执行流程的示意图如下，我把它称为 rowid 排序。

图 5 rowid 排序

对比图 3 的全字段排序流程图你会发现，rowid 排序多访问了一次表 t 的主键索引，就是步骤 7。

需要说明的是，最后的“结果集”是一个逻辑概念，实际上 MySQL 服务端从排序后的 sort_buffer 中依次取出 id，然后到原表查到 city、name 和 age 这三个字段的结果，不需要在服务端再耗费内存存储结果，是直接返回给客户端的。

根据这个说明过程和图示，你可以想一下，这个时候执行 select @b-@a，结果会是多少呢？

现在，我们就来看看结果有什么不同。

首先，图中的 examined_rows 的值还是 4000，表示用于排序的数据是 4000 行。但是 select @b-@a 这个语句的值变成 5000 了。

因为这时候除了排序过程外，在排序完成后，还要根据 id 去原表取值。由于语句是 limit 1000，因此会多读 1000 行。

图 6 rowid 排序的 OPTIMIZER_TRACE 部分输出

从 OPTIMIZER_TRACE 的结果中，你还能看到另外两个信息也变了。

sort_mode 变成了 <sort_key, rowid>，表示参与排序的只有 name 和 id 这两个字段。
number_of_tmp_files 变成 10 了，是因为这时候参与排序的行数虽然仍然是 4000 行，但是每一行都变小了，因此需要排序的总数据量就变小了，需要的临时文件也相应地变少了。

全字段排序 VS rowid 排序

我们来分析一下，从这两个执行流程里，还能得出什么结论。

如果 MySQL 实在是担心排序内存太小，会影响排序效率，才会采用 rowid 排序算法，这样排序过程中一次可以排序更多行，但是需要再回到原表去取数据。

如果 MySQL 认为内存足够大，会优先选择全字段排序，把需要的字段都放到 sort_buffer 中，这样排序后就会直接从内存里面返回查询结果了，不用再回到原表去取数据。

这也就体现了 MySQL 的一个设计思想：如果内存够，就要多利用内存，尽量减少磁盘访问。

对于 InnoDB 表来说，rowid 排序会要求回表多造成磁盘读，因此不会被优先选择。

这个结论看上去有点废话的感觉，但是你要记住它，下一篇文章我们就会用到。

看到这里，你就了解了，MySQL 做排序是一个成本比较高的操作。那么你会问，是不是所有的 order by 都需要排序操作呢？如果不排序就能得到正确的结果，那对系统的消耗会小很多，语句的执行时间也会变得更短。

其实，并不是所有的 order by 语句，都需要排序操作的。从上面分析的执行过程，我们可以看到，MySQL 之所以需要生成临时表，并且在临时表上做排序操作，其原因是原来的数据都是无序的。

你可以设想下，如果能够保证从 city 这个索引上取出来的行，天然就是按照 name 递增排序的话，是不是就可以不用再排序了呢？

确实是这样的。

所以，我们可以在这个市民表上创建一个 city 和 name 的联合索引，对应的 SQL 语句是：

1	alter table t add index city_user(city, name);

作为与 city 索引的对比，我们来看看这个索引的示意图。

图 7 city 和 name 联合索引示意图

在这个索引里面，我们依然可以用树搜索的方式定位到第一个满足 city=’杭州’的记录，并且额外确保了，接下来按顺序取“下一条记录”的遍历过程中，只要 city 的值是杭州，name 的值就一定是有序的。

这样整个查询过程的流程就变成了：

从索引 (city,name) 找到第一个满足 city=’杭州’条件的主键 id；
到主键 id 索引取出整行，取 name、city、age 三个字段的值，作为结果集的一部分直接返回；
从索引 (city,name) 取下一个记录主键 id；
重复步骤 2、3，直到查到第 1000 条记录，或者是不满足 city=’杭州’条件时循环结束。

图 8 引入 (city,name) 联合索引后，查询语句的执行计划

可以看到，这个查询过程不需要临时表，也不需要排序。接下来，我们用 explain 的结果来印证一下。

图 9 引入 (city,name) 联合索引后，查询语句的执行计划

从图中可以看到，Extra 字段中没有 Using filesort 了，也就是不需要排序了。而且由于 (city,name) 这个联合索引本身有序，所以这个查询也不用把 4000 行全都读一遍，只要找到满足条件的前 1000 条记录就可以退出了。也就是说，在我们这个例子里，只需要扫描 1000 次。

既然说到这里了，我们再往前讨论，这个语句的执行流程有没有可能进一步简化呢？不知道你还记不记得，我在第 5 篇文章[《深入浅出索引（下）》]中，和你介绍的覆盖索引。

这里我们可以再稍微复习一下。覆盖索引是指，索引上的信息足够满足查询请求，不需要再回到主键索引上去取数据。

按照覆盖索引的概念，我们可以再优化一下这个查询语句的执行流程。

针对这个查询，我们可以创建一个 city、name 和 age 的联合索引，对应的 SQL 语句就是：

1	alter table t add index city_user_age(city, name, age);

这时，对于 city 字段的值相同的行来说，还是按照 name 字段的值递增排序的，此时的查询语句也就不再需要排序了。这样整个查询语句的执行流程就变成了：

从索引 (city,name,age) 找到第一个满足 city=’杭州’条件的记录，取出其中的 city、name 和 age 这三个字段的值，作为结果集的一部分直接返回；
从索引 (city,name,age) 取下一个记录，同样取出这三个字段的值，作为结果集的一部分直接返回；
重复执行步骤 2，直到查到第 1000 条记录，或者是不满足 city=’杭州’条件时循环结束。

图 10 引入 (city,name,age) 联合索引后，查询语句的执行流程

然后，我们再来看看 explain 的结果。

图 11 引入 (city,name,age) 联合索引后，查询语句的执行计划

可以看到，Extra 字段里面多了“Using index”，表示的就是使用了覆盖索引，性能上会快很多。

当然，这里并不是说要为了每个查询能用上覆盖索引，就要把语句中涉及的字段都建上联合索引，毕竟索引还是有维护代价的。这是一个需要权衡的决定。

条件字段函数操作

B+ 树提供的这个快速定位能力，来源于同一层兄弟节点的有序性。但如果我们对字段进行函数操作，可能会破坏索引值的有序性，因此优化器就决定放弃走树搜索功能，但并不会放弃这个索引。

隐式类型转换

我们一起看一下这条 SQL 语句：

1	mysql> select * from tradelog where tradeid=110717;

交易编号 tradeid 这个字段上，本来就有索引，但是 explain 的结果却显示，这条语句需要走全表扫描。你可能也发现了，tradeid 的字段类型是 varchar(32)，而输入的参数却是整型，所以需要做类型转换。

转换规则示例：

1
2
3

看 select “10” > 9 的结果：
1. 如果规则是“将字符串转成数字”，那么就是做数字比较，结果应该是 1；
2. 如果规则是“将数字转成字符串”，那么就是做字符串比较，结果应该是 0。

对于优化器来说，这个语句相当于：

1	mysql> select * from tradelog where CAST(tradid AS signed int) = 110717;

也就是说，这条语句触发了我们上面说到的规则：对索引字段做函数操作，优化器会放弃走树搜索功能。

隐式字符编码转换

如果两个表join时，关联字段在两个表的编码格式不同，一个是utf8，一个是utf8mb4，则在查询的过程中，MySQL 内部的操作是，先把 utf8 字符串转成 utf8mb4 字符集，再做比较。这是无法使用索引的

这个设定很好理解，utf8mb4 是 utf8 的超集。类似地，在程序设计语言里面，做自动类型转换的时候，为了避免数据在转换过程中由于截断导致数据错误，也都是“按数据长度增加的方向”进行转换的。

过程SQL解读：

#建表语句
mysql> CREATE TABLE `tradelog` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `tradeid` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `operator` int(11) DEFAULT NULL,
  `t_modified` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `tradeid` (`tradeid`),
  KEY `t_modified` (`t_modified`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

mysql> CREATE TABLE `trade_detail` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `tradeid` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `trade_step` int(11) DEFAULT NULL, /* 操作步骤 */
  `step_info` varchar(32) DEFAULT NULL, /* 步骤信息 */
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `tradeid` (`tradeid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

#原查询语句
mysql> select d.* from tradelog l, trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and l.id=2;

#部分解析
mysql> select * from trade_detail where tradeid=$L2.tradeid.value; 

#等于
mysql> select * from trade_detail where CONVERT(traideid USING utf8mb4)=$L2.tradeid.value; 

#连接过程中要求在被驱动表的索引字段上加函数操作，是直接导致对被驱动表做全表扫描的原因

#新的查询语句
mysql> select l.operator from tradelog l , trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and d.id=4;

#部分解析
mysql> select operator from tradelog  where traideid =$R4.tradeid.value; 

#等于
select operator from tradelog  where traideid =CONVERT($R4.tradeid.value USING utf8mb4); 

#这里的 CONVERT 函数是加在输入参数上的，这样就可以用上被驱动表的 traideid 索引

因此，如果关联字段的编码不同，我们可以改变DDL语句，如果不方便改，可以改写sql，将编码转换应用在参数上，而不是索引字段上。

定义字段长度

表结构如下：

mysql> CREATE TABLE `table_a` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `b` varchar(10) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `b` (`b`)
) ENGINE=InnoDB;

假设现在表里面，有 100 万行数据，其中有 10 万行数据的 b 的值是’1234567890’，假设现在执行语句是这么写的:

1	mysql> select * from table_a where b='1234567890abcd';

这时候，MySQL 会怎么执行呢？

最理想的情况是，MySQL 看到字段 b 定义的是 varchar(10)，那肯定返回空呀。可惜，MySQL 并没有这么做。

那要不，就是把’1234567890abcd’拿到索引里面去做匹配，肯定也没能够快速判断出索引树 b 上并没有这个值，也很快就能返回空结果。

但实际上，MySQL 也不是这么做的。

这条 SQL 语句的执行很慢，流程是这样的：

在传给引擎执行的时候，做了字符截断。因为引擎里面这个行只定义了长度是 10，所以只截了前 10 个字节，就是’1234567890’进去做匹配；
这样满足条件的数据有 10 万行；
因为是 select *，所以要做 10 万次回表；
但是每次回表以后查出整行，到 server 层一判断，b 的值都不是’1234567890abcd’;
返回结果是空。

IO性能

binlog 的写入机制

其实，binlog 的写入逻辑比较简单：事务执行过程中，先把日志写到 binlog cache，事务提交的时候，再把 binlog cache 写到 binlog 文件中。

一个事务的 binlog 是不能被拆开的，因此不论这个事务多大，也要确保一次性写入。这就涉及到了 binlog cache 的保存问题。

系统给 binlog cache 分配了一片内存，每个线程一个，参数 binlog_cache_size 用于控制单个线程内 binlog cache 所占内存的大小。如果超过了这个参数规定的大小，就要暂存到磁盘。

事务提交的时候，执行器把 binlog cache 里的完整事务写入到 binlog 中，并清空 binlog cache。状态如图 1 所示。

图 1 binlog 写盘状态

可以看到，每个线程有自己 binlog cache，但是共用同一份 binlog 文件。

图中的 write，指的就是指把日志写入到文件系统的 page cache，并没有把数据持久化到磁盘，所以速度比较快。
图中的 fsync，才是将数据持久化到磁盘的操作。一般情况下，我们认为 fsync 才占磁盘的 IOPS。

write 和 fsync 的时机，是由参数 sync_binlog 控制的：

sync_binlog=0 的时候，表示每次提交事务都只 write，不 fsync；
sync_binlog=1 的时候，表示每次提交事务都会执行 fsync；
sync_binlog=N(N>1) 的时候，表示每次提交事务都 write，但累积 N 个事务后才 fsync。

因此，在出现 IO 瓶颈的场景里，将 sync_binlog 设置成一个比较大的值，可以提升性能。在实际的业务场景中，考虑到丢失日志量的可控性，一般不建议将这个参数设成 0，比较常见的是将其设置为 100~1000 中的某个数值。

但是，将 sync_binlog 设置为 N，对应的风险是：如果主机发生异常重启，会丢失最近 N 个事务的 binlog 日志。

redo log 的写入机制

接下来，我们再说说 redo log 的写入机制。

在专栏的[第 15 篇答疑文章]中，我给你介绍了 redo log buffer。事务在执行过程中，生成的 redo log 是要先写到 redo log buffer 的。

然后就有同学问了，redo log buffer 里面的内容，是不是每次生成后都要直接持久化到磁盘呢？

答案是，不需要。

如果事务执行期间 MySQL 发生异常重启，那这部分日志就丢了。由于事务并没有提交，所以这时日志丢了也不会有损失。

那么，另外一个问题是，事务还没提交的时候，redo log buffer 中的部分日志有没有可能被持久化到磁盘呢？

答案是，确实会有。

这个问题，要从 redo log 可能存在的三种状态说起。这三种状态，对应的就是图 2 中的三个颜色块。

图 2 MySQL redo log 存储状态

这三种状态分别是：

存在 redo log buffer 中，物理上是在 MySQL 进程内存中，就是图中的红色部分；
写到磁盘 (write)，但是没有持久化（fsync)，物理上是在文件系统的 page cache 里面，也就是图中的黄色部分；
持久化到磁盘，对应的是 hard disk，也就是图中的绿色部分。

日志写到 redo log buffer 是很快的，wirte 到 page cache 也差不多，但是持久化到磁盘的速度就慢多了。

为了控制 redo log 的写入策略，InnoDB 提供了 innodb_flush_log_at_trx_commit 参数，它有三种可能取值：

设置为 0 的时候，表示每次事务提交时都只是把 redo log 留在 redo log buffer 中 ;
设置为 1 的时候，表示每次事务提交时都将 redo log 直接持久化到磁盘；
设置为 2 的时候，表示每次事务提交时都只是把 redo log 写到 page cache。

InnoDB 有一个后台线程，每隔 1 秒，就会把 redo log buffer 中的日志，调用 write 写到文件系统的 page cache，然后调用 fsync 持久化到磁盘。

注意，事务执行中间过程的 redo log 也是直接写在 redo log buffer 中的，这些 redo log 也会被后台线程一起持久化到磁盘。也就是说，一个没有提交的事务的 redo log，也是可能已经持久化到磁盘的。

实际上，除了后台线程每秒一次的轮询操作外，还有两种场景会让一个没有提交的事务的 redo log 写入到磁盘中。

一种是，redo log buffer 占用的空间即将达到 innodb_log_buffer_size 一半的时候，后台线程会主动写盘。注意，由于这个事务并没有提交，所以这个写盘动作只是 write，而没有调用 fsync，也就是只留在了文件系统的 page cache。
另一种是，并行的事务提交的时候，顺带将这个事务的 redo log buffer 持久化到磁盘。假设一个事务 A 执行到一半，已经写了一些 redo log 到 buffer 中，这时候有另外一个线程的事务 B 提交，如果 innodb_flush_log_at_trx_commit 设置的是 1，那么按照这个参数的逻辑，事务 B 要把 redo log buffer 里的日志全部持久化到磁盘。这时候，就会带上事务 A 在 redo log buffer 里的日志一起持久化到磁盘。

这里需要说明的是，我们介绍两阶段提交的时候说过，时序上 redo log 先 prepare，再写 binlog，最后再把 redo log commit。

如果把 innodb_flush_log_at_trx_commit 设置成 1，那么 redo log 在 prepare 阶段就要持久化一次，因为有一个崩溃恢复逻辑是要依赖于 prepare 的 redo log，再加上 binlog 来恢复的。（如果你印象有点儿模糊了，可以再回顾下[第 15 篇文章]中的相关内容）。

每秒一次后台轮询刷盘，再加上崩溃恢复这个逻辑，InnoDB 就认为 redo log 在 commit 的时候就不需要 fsync 了，只会 write 到文件系统的 page cache 中就够了。

通常我们说 MySQL 的“双 1”配置，指的就是 sync_binlog 和 innodb_flush_log_at_trx_commit 都设置成 1。也就是说，一个事务完整提交前，需要等待两次刷盘，一次是 redo log（prepare 阶段），一次是 binlog。

这时候，你可能有一个疑问，这意味着我从 MySQL 看到的 TPS 是每秒两万的话，每秒就会写四万次磁盘。但是，我用工具测试出来，磁盘能力也就两万左右，怎么能实现两万的 TPS？

解释这个问题，就要用到组提交（group commit）机制了。

这里，我需要先和你介绍日志逻辑序列号（log sequence number，LSN）的概念。LSN 是单调递增的，用来对应 redo log 的一个个写入点。每次写入长度为 length 的 redo log， LSN 的值就会加上 length。

LSN 也会写到 InnoDB 的数据页中，来确保数据页不会被多次执行重复的 redo log。关于 LSN 和 redo log、checkpoint 的关系，我会在后面的文章中详细展开。

如图 3 所示，是三个并发事务 (trx1, trx2, trx3) 在 prepare 阶段，都写完 redo log buffer，持久化到磁盘的过程，对应的 LSN 分别是 50、120 和 160。

图 3 redo log 组提交

从图中可以看到，

trx1 是第一个到达的，会被选为这组的 leader；
等 trx1 要开始写盘的时候，这个组里面已经有了三个事务，这时候 LSN 也变成了 160；
trx1 去写盘的时候，带的就是 LSN=160，因此等 trx1 返回时，所有 LSN 小于等于 160 的 redo log，都已经被持久化到磁盘；
这时候 trx2 和 trx3 就可以直接返回了。

所以，一次组提交里面，组员越多，节约磁盘 IOPS 的效果越好。但如果只有单线程压测，那就只能老老实实地一个事务对应一次持久化操作了。

在并发更新场景下，第一个事务写完 redo log buffer 以后，接下来这个 fsync 越晚调用，组员可能越多，节约 IOPS 的效果就越好。

为了让一次 fsync 带的组员更多，MySQL 有一个很有趣的优化：拖时间。在介绍两阶段提交的时候，我曾经给你画了一个图，现在我把它截过来。

图 4 两阶段提交

图中，我把“写 binlog”当成一个动作。但实际上，写 binlog 是分成两步的：

先把 binlog 从 binlog cache 中写到磁盘上的 binlog 文件；
调用 fsync 持久化。

MySQL 为了让组提交的效果更好，把 redo log 做 fsync 的时间拖到了步骤 1 之后。也就是说，上面的图变成了这样：

图 5 两阶段提交细化

这么一来，binlog 也可以组提交了。在执行图 5 中第 4 步把 binlog fsync 到磁盘时，如果有多个事务的 binlog 已经写完了，也是一起持久化的，这样也可以减少 IOPS 的消耗。

不过通常情况下第 3 步执行得会很快，所以 binlog 的 write 和 fsync 间的间隔时间短，导致能集合到一起持久化的 binlog 比较少，因此 binlog 的组提交的效果通常不如 redo log 的效果那么好。

如果你想提升 binlog 组提交的效果，可以通过设置 binlog_group_commit_sync_delay 和 binlog_group_commit_sync_no_delay_count 来实现。

binlog_group_commit_sync_delay 参数，表示延迟多少微秒后才调用 fsync;
binlog_group_commit_sync_no_delay_count 参数，表示累积多少次以后才调用 fsync。

这两个条件是或的关系，也就是说只要有一个满足条件就会调用 fsync。

所以，当 binlog_group_commit_sync_delay 设置为 0 的时候，binlog_group_commit_sync_no_delay_count 也无效了。

之前有同学在评论区问到，WAL 机制是减少磁盘写，可是每次提交事务都要写 redo log 和 binlog，这磁盘读写次数也没变少呀？

现在你就能理解了，WAL 机制主要得益于两个方面：

redo log 和 binlog 都是顺序写，磁盘的顺序写比随机写速度要快；
组提交机制，可以大幅度降低磁盘的 IOPS 消耗。

最终解决方案

分析到这里，我们再来回答这个问题：如果你的 MySQL 现在出现了性能瓶颈，而且瓶颈在 IO 上，可以通过哪些方法来提升性能呢？

针对这个问题，可以考虑以下三种方法：

设置 binlog_group_commit_sync_delay 和 binlog_group_commit_sync_no_delay_count 参数，减少 binlog 的写盘次数。这个方法是基于“额外的故意等待”来实现的，因此可能会增加语句的响应时间，但没有丢失数据的风险。
将 sync_binlog 设置为大于 1 的值（比较常见是 100~1000）。这样做的风险是，主机掉电时会丢 binlog 日志。
将 innodb_flush_log_at_trx_commit 设置为 2。这样做的风险是，主机掉电的时候会丢数据。

我不建议你把 innodb_flush_log_at_trx_commit 设置成 0。因为把这个参数设置成 0，表示 redo log 只保存在内存中，这样的话 MySQL 本身异常重启也会丢数据，风险太大。而 redo log 写到文件系统的 page cache 的速度也是很快的，所以将这个参数设置成 2 跟设置成 0 其实性能差不多，但这样做 MySQL 异常重启时就不会丢数据了，相比之下风险会更小。

全表扫描的影响

对 server 层的影响

服务端并不需要保存一个完整的结果集。取数据和发数据的流程是这样的：

获取一行，写到 net_buffer 中。这块内存的大小是由参数 net_buffer_length 定义的，默认是 16k。
重复获取行，直到 net_buffer 写满，调用网络接口发出去。
如果发送成功，就清空 net_buffer，然后继续取下一行，并写入 net_buffer。
如果发送函数返回 EAGAIN 或 WSAEWOULDBLOCK，就表示本地网络栈（socket send buffer）写满了，进入等待。直到网络栈重新可写，再继续发送。

一个查询在发送过程中，占用的 MySQL 内部的内存最大就是 net_buffer_length 这么大，也就是说，MySQL 是“边读边发的”，这个概念很重要。这就意味着，如果客户端接收得慢，会导致 MySQL 服务端由于结果发不出去，这个事务的执行时间变长。

因此，对于正常的线上业务来说，如果一个查询的返回结果不会很多的话，我都建议你使用 mysql_store_result 这个接口，直接把查询结果保存到本地内存。

对 InnoDB 层的影响

InnoDB 内存的一个作用，是保存更新的结果，再配合 redo log，就避免了随机写盘。内存的数据页是在 Buffer Pool (BP) 中管理的，在 WAL （预写式日志 Write-Ahead Logging）里 Buffer Pool 起到了加速更新的作用。而实际上，Buffer Pool 还有一个更重要的作用，就是加速查询。

你可以在 show engine innodb status 结果中，查看一个系统当前的 BP 命中率。一般情况下，一个稳定服务的线上系统，要保证响应时间符合要求的话，内存命中率要在 99% 以上。执行 show engine innodb status ，可以看到“Buffer pool hit rate”字样，显示的就是当前的命中率。Buffer pool hit rate 990 / 1000，比如这个的命中率是99%

InnoDB Buffer Pool 的大小是由参数 innodb_buffer_pool_size 确定的，一般建议设置成可用物理内存的 60%~80%。

在大约十年前，单机的数据量是上百个 G，而物理内存是几个 G；现在虽然很多服务器都能有 128G 甚至更高的内存，但是单机的数据量却达到了 T 级别。

所以，innodb_buffer_pool_size 小于磁盘的数据量是很常见的。如果一个 Buffer Pool 满了，而又要从磁盘读入一个数据页，那肯定是要淘汰一个旧数据页的。

普通的LRU算法

InnoDB 内存管理用的是最近最少使用 (Least Recently Used, LRU) 算法，这个算法的核心就是淘汰最久未使用的数据。

假设按照这个算法，我们要扫描一个 200G 的表，而这个表是一个历史数据表，平时没有业务访问它。

那么，按照这个算法扫描的话，就会把当前的 Buffer Pool 里的数据全部淘汰掉，存入扫描过程中访问到的数据页的内容。也就是说 Buffer Pool 里面主要放的是这个历史数据表的数据。

对于一个正在做业务服务的库，这可不妙。你会看到，Buffer Pool 的内存命中率急剧下降，磁盘压力增加，SQL 语句响应变慢。

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所以，InnoDB 不能直接使用这个 LRU 算法。实际上，InnoDB 对 LRU 算法做了改进。

改进的 LRU 算法

在 InnoDB 实现上，按照 5:3 的比例把整个 LRU 链表分成了 young 区域和 old 区域。图中 LRU_old 指向的就是 old 区域的第一个位置，是整个链表的 5/8 处。也就是说，靠近链表头部的 5/8 是 young 区域，靠近链表尾部的 3/8 是 old 区域。

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改进后的 LRU 算法执行流程变成了下面这样。

图 7 中状态 1，要访问数据页 P3，由于 P3 在 young 区域，因此和优化前的 LRU 算法一样，将其移到链表头部，变成状态 2。
之后要访问一个新的不存在于当前链表的数据页，这时候依然是淘汰掉数据页 Pm，但是新插入的数据页 Px，是放在 LRU_old 处。
处于 old 区域的数据页，每次被访问的时候都要做下面这个判断：
- 若这个数据页在 LRU 链表中存在的时间超过了 1 秒，就把它移动到链表头部；
- 如果这个数据页在 LRU 链表中存在的时间短于 1 秒，位置保持不变。1 秒这个时间，是由参数 innodb_old_blocks_time 控制的。其默认值是 1000，单位毫秒。

这个策略，就是为了处理类似全表扫描的操作量身定制的。还是以刚刚的扫描 200G 的历史数据表为例，我们看看改进后的 LRU 算法的操作逻辑：

扫描过程中，需要新插入的数据页，都被放到 old 区域 ;
一个数据页里面有多条记录，这个数据页会被多次访问到，但由于是顺序扫描，这个数据页第一次被访问和最后一次被访问的时间间隔不会超过 1 秒，因此还是会被保留在 old 区域；
再继续扫描后续的数据，之前的这个数据页之后也不会再被访问到，于是始终没有机会移到链表头部（也就是 young 区域），很快就会被淘汰出去。

可以看到，这个策略最大的收益，就是在扫描这个大表的过程中，虽然也用到了 Buffer Pool，但是对 young 区域完全没有影响，从而保证了 Buffer Pool 响应正常业务的查询命中率。

Join语句

第一个问题：能不能使用 join 语句？

如果可以使用 Index Nested-Loop Join 算法，也就是说可以用上被驱动表上的索引，其实是没问题的；
如果使用 Block Nested-Loop Join 算法，扫描行数就会过多。尤其是在大表上的 join 操作，这样可能要扫描被驱动表很多次，会占用大量的系统资源。所以这种 join 尽量不要用。

所以你在判断要不要使用 join 语句时，就是看 explain 结果里面，Extra 字段里面有没有出现“Block Nested Loop”字样。

第二个问题是：如果要使用 join，应该选择大表做驱动表还是选择小表做驱动表？

如果是 Index Nested-Loop Join 算法，应该选择小表做驱动表；
如果是 Block Nested-Loop Join 算法：
- 在 join_buffer_size 足够大的时候，是一样的；
- 在 join_buffer_size 不够大的时候（这种情况更常见），应该选择小表做驱动表。

所以，更准确地说，在决定哪个表做驱动表的时候，应该是两个表按照各自的条件过滤，过滤完成之后，计算参与 join 的各个字段的总数据量，数据量小的那个表，就是“小表”，应该作为驱动表。