本篇是我阅读《MySQL是怎样运行的》一书的笔记，我简化了一些概念，删除了一些不容易新手入门理解的内容，增加了第八节MRR说明，在这里分享给大家。

文章目录

• 1.索引介绍
• 2.当你插入记录，页中有什么变化？
• 3.聚集索引
• 4.非聚集索引(二级索引)
• 5.联合索引
• 6.索引覆盖
• 7.非聚集索引一定会查询多次吗？如何避免回表？
• 8.MRR的原理（Disk-Sweep Multi-Range Read）
• 9.普通索引和唯一索引，应该建立哪个？（进阶选读）

• 9.1 查询过程
• 9.2 更新过程
• 9.3 change buffer的使用场景

• 10.B+树的应用场景

1.索引介绍

  你一定看到过这样的例子，索引是什么，你要查字典，不可能从第一页翻到最后一页去查找，你会先查找拼音或者偏旁部首，然后直接跳转到对应的页小范围的一条一条查找，这样会快得多。

  索引也是类似，建立索引就是按照某种规则建立一颗B+树，在B+树查询到符合要求的记录就类似于查询到拼音或者偏旁部首一样，最后回表就能很快的查找到完整具体的记录。在这里，我会带大家来看看记录的插入是如何变化的，记录原理是什么。

假设数据表index_demo是这样的：

CREATE TABLE index_demo(
    c1 INT,
    c2 INT,
    c3 CHAR(1),
    PRIMARY KEY(c1)
)charset=utf8mb4;

你插入的每条记录的行格式，我们将其简化为如下

• record_type：记录头信息的一项属性，表示记录的类型，0表示普通记录，1表示目录项记录，2表示Infimum记录(最小记录的上一条记录)，3表示Supremum记录(最大记录的下一条记录)。
• next_record：记录头信息的一项属性，表示下一条地址相对于本条记录的地址偏移量，为了方便大家理解，我们都会用箭头来表明下一条记录是谁。
• 各个列的值：这里只记录在index_demo表中的三个列，分别是c1、c2和c3。
• 其他信息：除了上述3种信息以外的所有信息，包括其他隐藏列的值以及记录的额外信息。

所以，你插入记录后，结构应该是这样的。

2.当你插入记录，页中有什么变化？

  我们假设每个数据页最多能存放3条记录（实际上一个数据页非常大，可以存放好多条记录）。

  向index_demo插入3条记录

INSERT INTO index_demo VALUES(1, 4, 'u'), (3, 9, 'd'), (5, 3, 'y');

变化如下:

可以看到，这些记录组成了单链表，并且按照主键值从小到大的顺序将记录排序。innodb要求插入记录必须这么做。

接着我们在插入一条记录

INSERT INTO index_demo VALUES(4, 4, 'a');

innodb还要求，下一个数据页用户记录的主键值大于上一个页中用户记录的主键值。

而页10最多存放3条数据记录，所以不得不再分配一个新页。

  细心的小伙伴看到此图主键值4的记录在5的后面，别急，下面马上讲到。

  这里分配的页号为什么是28而不是11呢？学过数据结构的人就知道，链表新增结点都是随机分配一块空间，在内存上并不是连续的，这里就假设为28，用来说明这个内存的不连续性。

  不管对页中的记录是增加、删除还是修改，我们必须遵守"下一个数据页用户记录的主键值大于上一个页中用户记录的主键值"这个规则。为了维持这个规则，往往伴随记录的移动，甚至需要为记录分配新页，这个过程也叫页分裂。

假设此时你往表中插入了很多条记录，如下

之前说过，查字典不可能从头开始一个个往后查，记录也是一样，不可能一条条顺序往后找，那么innodb是怎么做的呢？

那就是给这些记录一个目录！

文章开头就提到了的record_type属性，它的各个取值代表的意思如下：

0：普通的用户记录
1：目录项记录
2：Infimum记录
3：Supremum记录

可以看到，目录项记录的record_type值是1，而普通用户记录的record_type值是0。

  目录项记录只有主键值和页的编号两个列，而普通的用户记录的列是用户自己定义的，可能包含很多列，另外还有InnoDB自己添加的隐藏列。

那innodb怎么查询呢？

以查找主键为8的记录为例。

1. 先到存储目录项记录的页（页30）中通过二分法快速定位到用户记录页，因为5< 8< 12，所以定位到对应的记录所在的页就是页28。
2. 再到存储用户记录的页28中根据单链表遍历定位到主键值为8的用户记录。

目录项比较多一页放不下怎么办？那就和用户记录一样进行页分裂。

  我们假设一个目录页最多存放4条目录项记录(真实情况是可以存放很多条)，如果此时再插入一条主键值为320的用户记录，那就需要再分配一个新的页去存放目录了。

从图中可以看出，我们插入了一条主键值为320的用户记录之后需要两个新的数据页：

1. 为存储该用户记录而新生成了页31。
2. 因为原先存储目录项记录的页30的容量已满（我们前边假设只能存储4条目录项记录），所以不得不需要一个新的页32来存放页31对应的目录项。

假如还是查找主键为8的记录，此时innodb该如何查询？

1. 确定目录项在哪个页。页30的目录项记录的主键值的范围是[1, 320)，页32表示的目录项记录的主键值范围[320, +∞)，显然主键值为8的记录在页30中。
2. 通过目录页确定用户记录页。因为5< 8< 12，所以用户记录在页28中。
3. 在真正用户记录页中定位到具体记录。这个就是单链表遍历即可。

  如果表中的数据确实是很多，会产生很多存储目录项的页，那我们怎么根据主键值快速定位一个存储目录项记录的页呢？

  那就是为这些存储目录的页再生成一个更高级的目录页，就像是一个多级目录一样。

  我们生成了一个存储更高级目录项的页33，这个页中的两条记录分别代表页30和页32，如果用户记录的主键值在[1, 320)之间，则到页30中查找更详细的目录项记录，如果主键值范围是[320, +∞)，就到页32中查找更详细的目录项记录。随着表中记录的增加，这个目录的层级会继续增加。

有人做过这样一个计算，假如叶子结点代表的数据页可以存放100条用户记录，所有目录页可以存放1000条目录项记录，那么：
如果B+树只有1层，也就是只有1个用于存放用户记录的节点，最多能存放100条记录。
如果B+树有2层，最多能存放1000×100=100000条记录。
如果B+树有3层，最多能存放1000×1000×100=100000000条记录。
如果B+树有4层，最多能存放1000×1000×1000×100=100000000000条记录。（一千亿条记录）
一般都不会超过这个数字，也就是说B+树一般不超过4层，可以通过二分法快速定位记录，然后小范围遍历即可。

但实际开发中，一般单表数据不超过2000万！

3.聚集索引

  刚刚上面几节所画的B+树全部都是按照聚集索引(主键值)排序的，可以说B+树本身就是一个索引。聚集索引有以下2个特点

1.使用主键值大小进行记录和页的排序，都是按照主键值升序排列，记录之间是单链表结构，页与页之间是双链表结构。

2.B+树的叶子结点是完整的用户记录，也就是叶子结点存储了所有列的值(包括隐藏列)。

具有这2个特点的B+树称为聚集索引，聚集索引不需要显式使用INDEX语句创建，如下

CREATE INDEX 索引名称 ON 表名(字段);
ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名称(字段);

innodb自动为我们创建聚集索引。

注意：
  有一个点很容易混淆，走PRIMARY索引和全表扫描有什么区别呢？他们其实都是在聚集索引上操作的（聚集索引B+树的叶子结点是根据主键排好序的完整的用户记录，包含表里的所有字段），区别就在于

  全表扫描将聚集索引B+树的叶子结点依次顺序扫描并判断条件，在以下几种情况会走全表扫描：

• select * from demo_info这种无条件的查询语句
• select * from demo_info where common_field != 'a'这种条件字段common_field没有建索引的情况
• select * from demo_info order by key1 limit 10000, 1条件字段key1建了索引但是MySQL认为走二级索引的成本比全表扫描成本高的情况。

  PRIMARY索引是利用二分思想将聚集索引B+树到指定范围区间进行扫描，比如select * from demo_info where id in (1, 2)这种条件字段是主键id，可以很好的利用到索引进行二分的快速查询。

4.非聚集索引(二级索引)

  你肯定遇到过这样的情况，每次查询的时候，where条件并不是按照主键id去筛选条件，比如查询test表中的session_id是"abc"的记录

select * from test where session_id = "abc";

  很显然，除了主键使用默认聚集索引以外，你并没有手动添加其他的索引。那么根据条件去筛选的时候就只能沿着链表依次遍历了。有没有更好的方法呢？

  当然有！我们可以多建几颗B+树啊，不同的B+树可以采用不同的排序规则。比如刚刚的index_demo 表中的c2列的值的大小作为记录和页的排序规则，再建这样一个规则的B+树。

看看这个图，是不是和聚集索引很像？但是还是有点不同。

1. B+树的叶子结点存储的不是完整的用户记录，没有全部列的信息，只有c2列和主键列这两个列的值。
2. 目录项记录不再是主键+页号，而是c2列+页号。
3. 使用记录c2列的大小进行记录和页的排序。不管是用户记录页还是目录页，都是按照c2列的大小升序排列的单链表结构。

创建了非聚集索引后，现在想要查询where c2 = 4的记录的步骤如下：

1. 确定第一条符合c2 = 4的目录项所在的页。
2. 确定第一条符合c2 = 4的用户记录所在的页。
3. 找到符合c2 = 4的第一条用户记录。找到该记录后，由于只存储了c2列和主键c1，所以需要根据该记录的主键信息到聚集索引中查找完整的用户记录（回表）。然后返回非聚集索引的叶子节点处，找到刚才定位到的符合条件的记录，继续往后扫描，因为c2列没有唯一键unique约束，可能满足c2 = 4的有多条记录，搜索完本页就跳到下一页第一条记录继续往后扫描，每找到一条满足的记录就进行一次回表操作，重复这个过程，直到下一条记录不满足c2 = 4为止。

注意：值为NULL的非聚集索引记录都会被放到B+树的最左边。在上图中，如果插入c2 = NULL的记录，那么该B+树叶子节点中，将会在c2 = 2记录的左边，因为MySQL认为NULL值是最小的。

5.联合索引

  我们也可以同时以多个列的大小作为排序规则，也就是同时为多个列建立索引，比如说我们想让B+树按照c2和c3列的大小进行排序，那么

1. 先把各个记录和页按照c2列进行排序。
2. 在记录的c2列相同的情况下，采用c3列进行排序

为c2和c3列建立的索引，如下：

  每条目录项记录都由c2、c3、页号这三个部分组成，各条记录先按照c2列的值进行排序，如果记录的c2列相同，则按照c3列的值进行排序。可以看图中的页50和页55，当c2 = 4的时候，c3按照从小到大的顺序一次是"a"，"o"，"u"，

  每条用户记录由c2、c3和主键c1列组成。

6.索引覆盖

  explain查询sql执行计划时，Extra显示Using index时，能够触发索引覆盖。索引覆盖无需回表，需要查询的字段已经都在该B+树上了。索引已经“覆盖了”我们的查询需求，所以称为覆盖索引。

7.非聚集索引一定会查询多次吗？如何避免回表？

  比如有一个联合索引idx_c2_c3(c2, c3)，select c3 from 表名 where c2 = 4;就只需要查询一次辅助索引就可以了，因为我需要查询的值正好是索引之一，一棵索引树上就能获取SQL所需的列数据（索引覆盖），无需回表，速度更快。

注意：当你建立c2, c3联合索引之后却看到Extra显示Using index condition; Using filesort，一般是使用了where c2 = "xx" order by c3 desc这样的形式，有人认为Using filesort就是因为c3需要order by才导致外部排序，实际上是你联合索引顺序建反了，index(c2, c3)错误的写成了index(c3, c2)，导致B+树优先按照c3排序，c3相同时，才按照c2排序，这样和写的sql意义不符合，具体可以看上面联合索引的图片理解

8.MRR的原理（Disk-Sweep Multi-Range Read）

  每次根据主键回表时，虽然是按照非聚集索引排好序的，但是这些记录的主键id是无序的，也就是说，这些非聚集索引记录对应的聚集索引记录所在的页面也是无序的。每次回表都要重新定位页的位置，将聚集索引页读取出来，这些非连续I/O的性能开销很大。

  因为大多数的数据都是按照主键递增顺序插入得到的，所以我们可以认为，如果按照主键递增顺序查询的话，对磁盘的读比较接近顺序读，能够提升读性能。

  于是，便有了MRR(Disk-Sweep Multi-Range Read，多范围读取)的优化措施。即先读取一部分满足条件的非聚集索引记录，将它们的主键值排好序之后再统一回表，相比于每读取一条非聚集索引记录就回表，这样会节省一些I/O开销（比如记录更有可能在同一页）。

  MRR优化的设计思路如下：

1. 根据非聚集索引a，定位到满足条件的记录，将id值放入read_rnd_buffer中;
2. 将read_rnd_buffer中的id进行递增排序；
3. 排序后的id数组，依次到主键id索引中查记录，并作为结果返回。

  这里read_rnd_buffer的大小是由read_rnd_buffer_size参数控制的 (运行show variables like 'read_rnd_buffer_size'查看大小，默认256K)。如果步骤1 中，read_rnd_buffer放满了，就会先执行完步骤2和3，然后清空read_rnd_buffer。之后继续找索引a的下个记录，并继续循环。

  按照官方文档的说法，计算成本的时候，会更倾向于不使用MRR，把mrr_cost_based设置为'off'(默认是'on')，就是固定使用MRR了。经过我的测试，如果按照非主键id排序，则无论如何不会使用MRR。

默认情况下，mrr_cost_based是on，查看sql执行计划如下。

explain select * from demo_info where key2 between 124 and 135

Extra并没有出现Using MRR。

查询结果

select * from demo_info where key2 between 124 and 135

结果集是按照索引key2的顺序排列的。

然后运行如下代码，只要没有使用非主键id的order by排序，优化器能使用MRR的时候就一定会使用。

set optimizer_switch="mrr_cost_based=off"
explain select * from demo_info where key2 between 124 and 135

查看运行结果

由于我们在read_rnd_buffer中按照id做了排序，所以最后得到的结果集也是按照主键id递增顺序的

如果执行排序之后呢？

explain select * from demo_info where key2 between 124 and 135 order by key2

结果显示，按照非主键id排序，一定不使用MRR

  MRR能够提升性能的核心在于，这条查询语句在索引上做的是一个范围查询，可以得到足够多的主键id。这样通过排序主键id以后，再去主键索引查数据，才能体现出“顺序性”的优势。

  我在之后的文章将会忽略这个概念，直接认为每读取一条非聚集索引记录就立即回表操作，但是不排除面试会问到这个问题，大家需要了解一下。

9.普通索引和唯一索引，应该建立哪个？（进阶选读）

  首先说明，普通索引和唯一索引都是非聚集索引，写法上就是index和unique index的区别。

9.1 查询过程

  假设执行查询的语句是 select id from table where t = 6，我们对t这个字段建立了索引。

• 对于普通索引来说，查找到满足条件的第一个记录后，需要查找下一个记录，直到碰到第一个不满足t=6条件的记录。
• 对于唯一索引来说，由于索引定义了唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续检索。

  这个不同带来的性能差距会有多少呢？微乎其微，都是常量级别的查找。

  大家都知道，InnoDB的数据是按数据页为单位来读写的。当需要读一条记录的时候，并不是将这条记录本身从磁盘读出来，而是以页为单位，将其整体读入内存。在InnoDB中，每个数据页的大小默认是16KB。

  因为引擎是按页读写的，所以说，当找到t=6的记录的时候，它所在的数据页就都在内存里了。那么，对于普通索引来说，要多做的那一次“查找和判断下一条记录”的操作，就只需要一次指针寻找和一次计算。

  当然，如果t=6这个记录刚好是这个数据页的最后一个记录，那么要取下一个记录，必须读取下一个数据页，这个操作会稍微复杂一些，但也只是增加少量的IO成本，除非数据量极为巨大。

9.2 更新过程

  为了说明普通索引和唯一索引对更新语句性能的影响这个问题，需要先了解一下change buffer

  当需要更新一个数据页时，如果数据页在内存中就直接更新，而如果这个数据页还没有在内存中的话，在不影响数据一致性的前提下，InnoDB会将这些更新操作缓存在change buffer中，这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了。在下次查询需要访问这个数据页的时候，将数据页读入内存，然后执行change buffer中与这个页有关的操作。通过这种方式就能保证这个数据逻辑的正确性。

  需要说明的是，虽然名字叫作change buffer，实际上它是可以持久化的数据。也就是说，change buffer在内存中有拷贝，也会被写入到磁盘上。

  将change buffer应用到旧的数据页，得到新的数据页的过程，称为merge。除此之外，系统有后台线程会定期merge。在数据库正常关闭（shutdown）的过程中，也会执行merge操作。

  如果能够将更新操作先记录在change buffer，减少读磁盘，语句的执行速度会得到明显的提升。而且，数据读入内存是需要占用buffer pool的，所以这种方式还能够避免占用内存，提高内存利用率。

  那么什么条件下可以使用change buffer呢？

  对于唯一索引来说，所有的更新操作都要先判断这个操作是否违反唯一性约束。比如，要插入t=7这个记录，就要先判断现在表中是否已经存在t=7的记录，而这必须要将数据页读入内存才能判断。如果都已经读入到内存了，那直接更新内存会更快，就没必要使用change buffer了。

  因此，唯一索引的更新就不能使用change buffer，只有普通索引可以使用。

  change buffer用的是buffer pool里的内存，因此不能无限增大。change buffer的大小，可以通过参数innodb_change_buffer_max_size来动态设置。这个参数设置为50的时候，表示change buffer的大小最多只能占用buffer pool的50%。

  理解了change buffer的机制后，那么我们再一起来看看如果要在这张表中插入一个新记录t=7的话，InnoDB的处理流程是怎样的。

  第一种情况是，这个记录要更新的目标页在内存中。这时，InnoDB的处理流程如下：

• 对于唯一索引来说，找到合适的位置，判断到没有冲突，插入这个值，语句执行结束；
• 对于普通索引来说，找到合适的位置，插入这个值，语句执行结束。

  这样看来，普通索引和唯一索引对更新语句性能影响的差别，只是一个判断，只会耗费微小的CPU成本。

  但这不是我们关注的重点。

  第二种情况是，这个记录要更新的目标页不在内存中。这时，InnoDB的处理流程如下：

• 对于唯一索引来说，需要将数据页读入内存，判断到没有冲突，插入这个值，语句执行结束；
• 对于普通索引来说，则是将更新记录在change buffer，语句执行就结束了。

  将数据从磁盘读入内存涉及随机IO的访问，是数据库里面成本最高的操作之一。change buffer因为减少了随机磁盘访问，所以对更新性能的提升是会很明显的。

  如果业务有大量插入数据的操作，where条件如果是唯一索引判断插入，会比普通索引有明显的阻塞感。

  如果大家对于IO成本和CPU成本的计算感兴趣，可以见我另一篇文章：MySQL查询为什么选择使用这个索引？——基于MySQL8.0.22索引成本计算

9.3 change buffer的使用场景

  通过上面的分析，大家知道了使用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。对于这种业务模式来说，change buffer反而起到了副作用。

10.B+树的应用场景

  由于篇幅原因，我这里另开一篇，请见下一篇：MySQL中B+树索引的应用场景大全

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