前言

今天同事做数据清理的时候发现我这边有一张表没有主键,这个表有两个字段,ID和Name,ID作者唯一索引,在我印象里,一个数据表如果没有主键索引,它会内部创建主键索引,创建的标准就是唯一性,我觉得应该是使用ID创建内部的主键索引。

所以,会有两个问题

第一个问题,如果确实使用ID创建了内部的主键索引,直接通过ID查询确实只会有一次 B+ 树的搜索,这样的话唯一索引其实就是没有意义的浪费。

第二个问题,如果不是通过ID创建内部的主键索引,而且通过其他方式内建的主键索引,那么 ID查询就需要就需要先通过二级索引 ID 搜索 B+ 树 查询到主键索引,再通过主键索引搜索B+树查询到数据记录,得需要两次的 索引树的查询。

所以这种做法怎么着都是不合理的。

下午补习了丁奇老师的 MYSQL45讲 的关于索引的的两节 深入浅出索引,做个笔记

innodb 索引模型

我们都知道,InnoDB 使用了 B+ 树索引模型,数据都是存储在 B+ 树的叶子节点上的。每一个索引都会对应一个 B+ 树。

简单的建表语句,ID是主键索引,k是普通索引,对应两颗B+ 树

mysql> create table T(
id int primary key,
k int not null,
name varchar(16),
index (k))
engine=InnoDB;

索引k是1对应的ID是100,以此类推,2对应200,3对应300...

可以看到

主键索引的叶子节点存的是整行数据,也称聚簇索引

非主键索引的叶子节点内容是主键的值,也称二级索引

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。

索引维护

B+ 树为了维护索引有序性,在插入新值的时候需要做必要的维护。以上面这个图为例,如果插入新的行 ID 值为 700,则只需要在 R5 的记录后面插入一个新记录。如果新插入的 ID 值为 400,就相对麻烦了,需要逻辑上挪动后面的数据,空出位置。

而更糟的情况是,如果 R5 所在的数据页已经满了,根据 B+ 树的算法,这时候需要申请一个新的数据页,然后挪动部分数据过去。这个过程称为页分裂。在这种情况下,性能自然会受影响。

除了性能外,页分裂操作还影响数据页的利用率。原本放在一个页的数据,现在分到两个页中,整体空间利用率降低大约 50%。当然有分裂就有合并。当相邻两个页由于删除了数据,利用率很低之后,会将数据页做合并。合并的过程,可以认为是分裂过程的逆过程。

基于上面的索引维护过程说明,我们来讨论一个案例:

你可能在一些建表规范里面见到过类似的描述,要求建表语句里一定要有自增主键。当然事无绝对,我们来分析一下哪些场景下应该使用自增主键,而哪些场景下不应该。

自增主键是指自增列上定义的主键,在建表语句中一般是这么定义的: NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT。

插入新记录的时候可以不指定 ID 的值,系统会获取当前 ID 最大值加 1 作为下一条记录的 ID 值。

也就是说,自增主键的插入数据模式,正符合了我们前面提到的递增插入的场景。每次插入一条新记录,都是追加操作,都不涉及到挪动其他记录,也不会触发叶子节点的分裂。

而有业务逻辑的字段做主键,则往往不容易保证有序插入,这样写数据成本相对较高。

除了考虑性能外,我们还可以从存储空间的角度来看。假设你的表中确实有一个唯一字段,比如字符串类型的身份证号,那应该用身份证号做主键,还是用自增字段做主键呢?

由于每个非主键索引的叶子节点上都是主键的值。如果用身份证号做主键,那么每个二级索引的叶子节点占用约 20 个字节,而如果用整型做主键,则只要 4 个字节,如果是长整型(bigint)则是 8 个字节。

显然,主键长度越小,普通索引的叶子节点就越小,普通索引占用的空间也就越小。

所以,从性能和存储空间方面考量,自增主键往往是更合理的选择。有没有什么场景适合用业务字段直接做主键的呢?还是有的。

比如,有些业务的场景需求是这样的:

只有一个索引;该索引必须是唯一索引。

你一定看出来了,这就是典型的 KV 场景。由于没有其他索引,所以也就不用考虑其他索引的叶子节点大小的问题。

这时候我们就要优先考虑上一段提到的“尽量使用主键查询”原则,直接将这个索引设置为主键,可以避免每次查询需要搜索两棵树。

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