内容简介：作者 | 杨碧佳后端攻城狮，
作者 | 杨碧佳
后端攻城狮， 关注算法和中间件，喜欢探索各种技术。
引言：
我们常常会在工作中用到索引，因为我们觉得在大量的数据下，索引会让数据库查询变得更快，但是我们往往不知道，我们的索引还可以进行进一步的优化，让查询速度变得更快。本文会从一些基础理论讲起，提供一种近乎程式化建立索引的方法。
一、 索引相关定义
物理结构
表和索引都被存储在页中，页的大小一般为 4KB 或者 8KB。
当表和索引被加载或重组时，每个页会留出一定比例的空闲空间，以满足向其添加新的表行或索引行的需求。DBMS 的缓冲池和 I/O 活动都是基于 页 的。
每个 DBMS 都会根据对象类型（表或索引）及页的大小拥有多个缓冲池。每一个缓冲池都足够大，可能存放成千上万的页。缓冲池管理器将尽力确保经常使用的数据被保存在池中，可以避免一些不必要的磁盘 I/O。
这一策略的有效性对于 SQL 语句的性能表现至关重要。
谓词
简单谓词和复杂谓词
WHERE 字句中的每个条件称为一个谓词。
过滤因子
描述了谓词的选择性，即表中满足 谓词条件的记录行数 所占的 比例 。
多个匹配谓词组合成的 组合谓词的过滤因子 （由单个谓词的过滤因子乘积得到）越小越好，可以减少索引结果集的行数，增加查询效率。最差的过滤因子代表了索引查询响应的最长时间，我们一般使用最差的过滤因子来衡量组合谓词的可行性。
过滤因子（FF）= 结果集的数量 / 表行的数量 平均过滤因子 = 1 / 不同列值的数量
索引片及匹配列
第一个索引列定义一个 索引片 ，如果 WHERE 字句中有第二个列，而这个列也在索引上，从而使得这两个列能够一同定义一个更窄的 索引片 ，这两个列叫做 匹配列 ，定义的索引片叫窄索引。
这样不仅显著减少了索引的处理量，更是减少了对标进行同步读的次数。
索引过滤及过滤列
并不是所有的索引列都可参与索引片的定义。
所有的匹配列参与匹配过程 —— 定义索引片。
过滤列参与了索引片的过滤过程，无法参与匹配过程，只能使索引片更厚，因为范围谓词定义的索引片中有很多无用数据，加长了索引扫描时间。
如何判断一个谓词能否参与匹配和过滤呢？
-
范围谓词后面的列都是非匹配列，如果非匹配列足够简单则为**过滤列**
-
WHERE 子句中从左至右有一个足够简单的谓词与之对应，该列则称为**匹配列**
二、 三星索引
三星索引是对于一个查询语句可能最好的索引。通过三星索引，一次查询通常只需一次随机读（从磁盘读取到缓冲池）及一次窄索引的扫描。
SELECT CNO, FNAME
FROM CUST
WHERE LNAME BETWEEN :LNAME1 AND :LNAME2
AND
CITY = :CITY
ORDER BY FNAME
星级评定
-
索引中包含 WHERE 子句中所用到的所有列，查询相关的索引行是相邻的，标记上第一颗星。
这 最小化了必须扫描的索引片的宽度 。索引过滤可以确保回表访问只发生在所有查询条件都满足的时候。
构造 一星 索引满足条件：取出所有等值谓词的列（WHERE COL = …）作为索引最开头的列（任意顺序），我们将会有一个较窄的索引片，后面如果跟上范围谓词，将会使索引片更窄，范围谓词和等值谓词间就不能有其他索引列。
(CITY, LNAME, FNAME, …)
- 索引行的顺序与查询语句一致，标记上第二颗星。
这排除了 排序 操作。
构造 二星 索引满足条件：将 ORDER BY 的列放入索引中（不改变顺序，除去第一颗星加入的索引列）,这些列放在等值谓词前后都可以（因为这些列的索引可以使结果集以其顺序排列，而不需要额外排序），等值谓词值只有一个，也不会影响排序结果；但一定要放在范围谓词之前，范围谓词按顺序扫描后就变成了范围谓词的顺序，ORDER BY后的列就要进行排序操作。
(CITY, FNAME, LNAME, …)
-
索引行包含了查询语句中的所有列，标记上第三颗星。
这样列值都在索引中，不需要访问表，同步读也不会出现问题。
构造 三星 索引满足条件：将查询语句中剩余的列加到索引中去，列在索引中添加的顺序对查询语句的性能没有影响，但是将易变的列放在最后能够降低更新的成本。
(CITY, FNAME, LNAME, CNO)
可以看出，我们的理想索引一定能有第三颗星，但只能有第一颗或者第二颗星。因为第一颗星（等值谓词+范围谓词+其他索引列）和第二颗星的索引排列方式冲突（等值谓词+orderby列+范围谓词和其他索引列 or orderby列+等值谓词+范围谓词和其他索引列），所以只能选择一个。
设计最佳索引
Method A
1. 取出等值谓词作为起始列，任意顺序
2. 将选择性最好的范围谓词作为下一个列，只考虑不过分复杂的范围谓词
3. 以正确顺序添加 ORDER BY 列，有 DESC 则加上，忽略 1 和 2 步中已经添加的列
4. 以任意顺序将 SELECT 语句中其余的列添加至索引中，不易变的列放在前面
eg.
(CITY, LNAME, FNAME, CNO)
Method B
-
取出等值谓词作为起始列，任意顺序
-
以正确顺序添加 ORDER BY 列，有 DESC 则加上，忽略 1 步中已经添加的列
-
以任意顺序将 SELECT 语句中其余的列添加至索引中，不易变的列放在前面
eg.
(CITY, FNAME, LNAME, CNO)
-
Method A : 如果一个程序取出结果集的所有行，那么 A 可能和 B 一样快，甚至更快。
增加了排序操作，主要看数据排序时间的占 CPU 开销多少。数据量大的时候先减少索引片的厚度，再进行排序，后续的操作会在更小的数据量下进行，时间开销自然变小。
-
Method B : 如果一个程序只需获取能够填充满一个屏幕的数据量，比如只取查询语句结果数据的前 20 条数据，那么B可能会比A快很多。
访问过程中没有排序的话，数据库管理系统只要一次一次地读取数据行就行了。
三、 合适设计理想索引
并不是所有的查询语句都需要设计理想的最佳索引。
根据上面说的，为每个查询设计最佳索引的过程是机械式的，只要给出以下内容就可以自动完成整个过程：
-
查询语句
-
数据库统计信息（行数，页数，列值分布等等）
-
对于每一个简单谓词或组合谓词最差情况下的过滤因子
-
已经存在的索引（只是避免生成重复索引）
多余的索引
我们为查询语句设计了一个最佳索引后，去看一下已经存在的索引是很有必要的，我们不可能会完全按照机械式的方式去创建索引。有可能某一个已经存在的索引几乎和理想索引差不多好用，特别是打算在这个已有索引的最后添加一些列的情况下。
当分析一个已经存在的索引对一个新的查询有多大用处，是否真的需要新建理想索引时，可以从这三种多余索引来看，考虑一种新的折中的索引方式：
-
完全多余的索引
一个查询包含 WHERE A = :A AND B = :B，另一个查询包含 WHERE B = :B AND A = :A ，那么生成 (A, B) 和 (B, A) 两个索引，如果没有其他查询语句包含A列或B列上的范围谓词的话，那么这两个索引其中一个就是完全多余的。甚至我们能够去质问业务为什么要设计这样的SQL。
-
近乎多余的索引
假设已经存在索引 (CITY, LNAME, FNAME, CNO) ，如果有一个新的查询语句包含现在的 4 个索引列，后面还多跟了 10 个其他的列，那么在创建了新的索引后，原来的索引应该被删除。
例如，由于使用 14 个列的索引，从中取出 4 个列的数据，CPU时间增长不多，由于顺序读的处理过程主要也是受CPU时间的限制，在性能上不会有很大的影响。
-
可能多余的索引
一个新的查询语句的设计理想索引是 (A, B, C, D, E, F)，而表上已存在的索引是 (A, B, F, C)，一般会在已经存在的索引后加上新增的两列D和E，成为 (A, B, F, C, D, E)。
理想索引可能有两方面优势：使查询拥有更多匹配列和避免排序。但这两个优势都受需要在索引片上扫描的行数的影响，往往新的索引是不需要的，在现有索引后加上新的列就足够了。
建新索引的代价
如果一个表上有 100 个不同的查询，且为每一个索引都设计了最佳索引的话，那么即使没有重复索引，该表上最终也可能有非常多的索引。这样一来表的插入，更新和删除操作就会变得很慢。我们一般从三个方面来讨论，建立一个新的索引要付出的代价。
1. 响应时间
当我们向表中添加一行数据，它必须在每一个索引上都添加相应的行，在一个索引上添加一行耗时 10ms （从磁盘读取一个叶子页），在 10 个索引上每个索引添加 20 行就耗时 1.8s （主键索引维护在同一个索引页）。
所以从响应时间的角度来看，在一个拥有许多索引的大表上进行事务操作，可能是无法忍受的。
2. 磁盘负载
由于数据库的异步写不会影响到事务响应时间，但是这些写会增加磁盘负载。在缓冲区中被修改过的页是会迟早被写到磁盘上去的，当一张表插入或更新频率较高，缓冲区空闲空间变少或脏页过多，会使得从缓冲区写回磁盘的操作也会变频繁，这时带来的磁盘压力也会变大。而且当索引较多时，向表中插入或更新多行数据也会同时更新多个索引页上的行，磁盘繁忙时间会很久。
从磁盘负载的角度来看，一个插入频度较低的表，能够容忍在表上建许多索引，索引数量取决于插入事务对响应时间的要求。如果磁盘负载是问题，较明显的解决办法是 尝试合并索引 。显然，一个有 10 个列的索引比两个各有 6 个列的索引所引起的磁盘负载要小。
3. 磁盘空间
如果一张表中有 1000 万行以上的数据，多个索引的磁盘空间成本可能会成为一个问题。即使我们不考虑磁盘空间的成本问题，随着索引变大，缓冲池或磁盘缓存也应随之增大，否则存在磁盘上会使非叶子页的 I/O 量会增加，所以非叶子页的内存开销也不少。
结语：
虽然三星索引可以让我们建立一个确定的索引组织方式，但我们并不能完全依赖它，这只是一个方法论，对我们建立索引的实践起到指导作用。就比如可能会因为实际应用环境的数据的特殊性，而产生一种并非三星索引的特殊的索引排序方式，它会有更高的性能，所以我们在建立索引的过程中，对索引产生的性能优化进行一个大概的预估也是重要的一步。
全文完
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