InnoDB索引允许NULL对性能有影响吗
谈谈InnoDB辅助索引的几个特征。
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0. 初始化测试表、数据
1. 问题1:索引列允许为NULL,对性能影响有多少
**结论1,**存储大量的NULL值,除了计算更复杂之外,数据扫描的代价也会更高一些
2. 问题2:辅助索引需要MVCC多版本读的时候,为什么需要依赖聚集索引
**结论2,**辅助索引中不存储DB\_TRX\_ID,需要依托聚集索引实现MVCC
3. 问题3:为什么查找数据时,一定要读取叶子节点,只读非叶子节点不行吗
**结论3,**在索引树中查找数据时,最终一定是要读取叶子节点才行
4. 问题4:索引列允许为NULL,会额外存储更多字节吗
结论4,定义列值允许为NULL并不会增加物理存储代价,但对索引效率的影响要另外考虑
5. 几点总结
6. 延伸阅读
本文开始之前,有几篇文章建议先复习一下
- InnoDB表聚集索引层高什么时候发生变化
- 浅析InnoDB索引结构
- Innodb页合并和页分裂
- innblock | InnoDB page观察利器
接下来,我们一起测试验证关于辅助索引的几个特点。
0. 初始化测试表、数据
测试表结构如下:
[root@yejr.run]> CREATE TABLE `t_sk` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`c1` int(10) unsigned NOT NULL,
`c2` int(10) unsigned NOT NULL,
`c3` int(10) unsigned NOT NULL,
`c4` int(10) unsigned NOT NULL,
`c5` datetime NOT NULL,
`c6` char(20) NOT NULL,
`c7` varchar(30) NOT NULL,
`c8` varchar(30) NOT NULL,
`c9` varchar(30) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `k1` (`c1`)
) ENGINE=InnoDB;
除了主键索引外,还有个 c1
列上的辅助索引。
用 mysql_random_data_load
灌入50万测试数据。
[root@yejr.run]# mysql_random_data_load -hXX -uXX -pXX test t_sk 500000
1. 问题1:索引列允许为NULL,对性能影响有多少
把辅助索引列 c1
修改为允许NULL,并且随机更新5万条数据,将 c1 列设置为NULL
[root@yejr.run]> alter table t_sk modify c1 int unsigned;
[root@yejr.run]> update t_sk set c1 = NULL order by rand() limit 50000;
Query OK, 50000 rows affected (2.83 sec)
Rows matched: 50000 Changed: 50000 Warnings: 0
#随机1/10为null
[root@yejr.run]> select count(*) from t_sk where c1 is null;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 50000 |
+----------+
好,现在观察辅助索引的索引数据页结构。
[root@yejr.run]# innblock test/t_sk.ibd scan 16
...
Datafile Total Size:100663296
===INDEX_ID:46 --聚集索引(主键索引)
level2 total block is (1) --根节点,层高2(共3层),共1个page
block_no: 3,level: 2|*|
level1 total block is (5) --中间节点,层高1,共5个page
block_no: 261,level: 1|*|block_no: 262,level: 1|*|block_no: 263,level: 1|*|
block_no: 264,level: 1|*|block_no: 265,level: 1|*|
level0 total block is (5020) --叶子节点,层高0,共5020个page
block_no: 5,level: 0|*|block_no: 6,level: 0|*|block_no: 7,level: 0|*|
...
===INDEX_ID:47 --辅助索引
level1 total block is (1) --根节点,层高1(共2层),共1个page
block_no: 4,level: 1|*|
level0 total block is (509) --叶子节点,层高0,共509个page
block_no: 18,level: 0|*|block_no: 19,level: 0|*|block_no: 31,level: 0|*|
...
观察辅助索引的根节点里的数据
[root@yejr.run]# innodb_space -s ibdata1 -T test/t_sk -p 4 page-dump
...
records:
{:format=>:compact,
:offset=>126, --第一条记录
:header=>
{:next=>428,
:type=>:node_pointer,
:heap_number=>2,
:n_owned=>0,
:min_rec=>true, --min_rec表示最小记录
:deleted=>false,
:nulls=>["c1"],
:lengths=>{},
:externs=>[],
:length=>6},
:next=>428,
:type=>:secondary,
:key=>[{:name=>"c1", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>:NULL}], --对应c1列值为NULL
:row=>[{:name=>"id", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>9}], --对应id=9
:sys=>[],
:child_page_number=>18, --指向叶子节点 pageno = 18
:length=>8}
...
{:format=>:compact,
:offset=>6246, --最后一条记录(next=>112,指向supremum)
:header=>
{:next=>112,
:type=>:node_pointer,
:heap_number=>346,
:n_owned=>0,
:min_rec=>false,
:deleted=>false,
:nulls=>[],
:lengths=>{},
:externs=>[],
:length=>6},
:next=>112,
:type=>:secondary,
:key=>[{:name=>"c1", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>2142714688}], --对应c1=2142714688
:row=>[{:name=>"id", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>73652}], --对应id=73652
:sys=>[],
:child_page_number=>2935, --指向叶子节点2935
:length=>12}
经过统计,根节点中c1列值为NULL的记录共有33条,其余476条是c1列值为非NULL,共509条记录。
叶子节点中,每个page大约可以存储1547条记录,共有5万条记录值为NULL,因此需要至少33个page来保存(ceiling(50000/1547) = 33)。
看下这个SQL的查询计划
[root@yejr.run]> desc select count(*) from t_sk where c1 is null\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t_sk
partitions: NULL
type: ref
possible_keys: k1
key: k1
key_len: 5
ref: const
rows: 99112
filtered: 100.00
Extra: Using where; Using index
从上面的输出中,我们能看到,当索引列设置允许为NULL时,是会对其纳入索引统计信息,并且值为NULL的记录,都是存储在索引树的最左边。
接下来,跑几个SQL查询。
SQL1,统计所有NULL值数量
[root@yejr.run]> select count(*) from t_sk where c1 is null;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 50000 |
+----------+
查看slow log
InnoDB_pages_distinct: 34
...
select count(*) from t_sk where c1 is null;
共需要扫描34个page,根节点(1)+叶子节点(33),正好34个page。
备注:需要用Percona版本才能在slow query log中有InnoDB_pages_distinct信息。
SQL2, 查询 c1 is null
[root@yejr.run]> select id,c1 from t_sk where c1 is null limit 1;
+------+------+
| id | c1 |
+------+------+
| 9607 | NULL |
+------+------+
查看slow log
InnoDB_pages_distinct: 12
...
select id,c1 from t_sk where c1 is null limit 1;
这次的查询需要扫描12个page,除去1个根节点外,还需要扫描12个叶子节点,只是为了返回一条数据而已,这代价有点大。
如果把SQL微调改成下面这样
[root@yejr.run]> select id,c1 from t_sk where c1 is null limit 10000,1;
+-------+------+
| id | c1 |
+-------+------+
| 99671 | NULL |
+-------+------+
可以看到还是需要扫描12个page。
InnoDB_pages_distinct: 12
...
select id,c1 from t_sk where c1 is null limit 10000,1;
SQL3, 查询 c1 任意非NULL值
如果把 c1列条件改成正常的int值,结果就不太一样了
[root@yejr.run]> select id, c1 from t_sk where c1 = 907299016;
+--------+-----------+
| id | c1 |
+--------+-----------+
| 365115 | 907299016 |
+--------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
slow log是这样的
InnoDB_pages_distinct: 2
...
select id, c1 from t_sk where c1 = 907299016;
可以看到,只需要扫描2个page,这个看起来就正常了。
结论1,存储大量的NULL值,除了计算更复杂之外,数据扫描的代价也会更高一些
另外,如果要查询的c1值正好介于两个page的临界位置,那么需要多读取一个page。
扫描第31号page,确认该数据页中的最小和最大物理记录
[root@yejr.run]# innodb_space -s ibdata1 -T test/t_sk -p 31 page-dump
...
records:
{:format=>:compact,
:offset=>126,
:header=>
{:next=>9996,
:type=>:conventional,
:heap_number=>2,
:n_owned=>0,
:min_rec=>false,
:deleted=>false,
:nulls=>[],
:lengths=>{},
:externs=>[],
:length=>6},
:next=>9996,
:type=>:secondary,
:key=>[{:name=>"c1", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>1531865685}],
:row=>[{:name=>"id", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>1507}],
:sys=>[],
:length=>8}
...
{:format=>:compact,
:offset=>5810,
:header=>
{:next=>112,
:type=>:conventional,
:heap_number=>408,
:n_owned=>0,
:min_rec=>false,
:deleted=>false,
:nulls=>[],
:lengths=>{},
:externs=>[],
:length=>6},
:next=>112,
:type=>:secondary,
:key=>[{:name=>"c1", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>1536700825}],
:row=>[{:name=>"id", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>361382}],
:sys=>[],
:length=>8}
指定c1的值为 1531865685、1536700825 执行查询,查看slow log,确认都需要扫描3个page,而如果换成介于这两个值之间的数据,则只需要扫描2个page。
InnoDB_pages_distinct: 3
...
select id, c1 from t_sk where c1 = 1531865685;
InnoDB_pages_distinct: 3
...
select id, c1 from t_sk where c1 = 1536700825;
InnoDB_pages_distinct: 2
...
select id, c1 from t_sk where c1 = 1536630003;
InnoDB_pages_distinct: 2
...
select id, c1 from t_sk where c1 = 1536575377;
这是因为辅助索引是非唯一的,即便是在等值查询时,也需要再读取下一条记录,以确认已获取所有符合条件的数据。
还有,当利用辅助索引读取数据时,如果要读取整行数据,则需要回表。
也就是说,除了扫描辅助索引数据页之外,还需要扫描聚集索引数据页。
来个例子看看就知道了。
#无需回表时
InnoDB_pages_distinct: 2
...
select id, c1 from tnull where c1 = 1536630003;
#需要回表时
InnoDB_pages_distinct: 5
...
select * from t_sk where c1 = 1536630003;
需要回表时,除了扫描辅助索引页2个page外,还需要回表扫描聚集索引页,而聚集索引是个3层树,因此总共需要扫描5个page。
2. 问题2:辅助索引需要MVCC多版本读的时候,为什么需要依赖聚集索引
InnoDB的MVCC是通过在聚集索引页中同时存储了DB_TRX_ID和DB_ROLL_PTR来实现的。
但是我们从上面page dump出来的结果也很明显能看到,附注索引页是不存储DB_TRX_ID信息的。
所以说,辅助索引上如果想要实现MVCC,需要通过回表读聚集索引来实现。
结论2,辅助索引中不存储DB_TRX_ID,需要依托聚集索引实现MVCC
3. 问题3:为什么查找数据时,一定要读取叶子节点,只读非叶子节点不行吗
在辅助索引的根节点这个页面中(pageno=4),我们注意到它记录的最小记录(min_rec)对应的是(c1=NULL, id=9)这条记录。
在它指向的叶子节点页面中(pageno=18)也确认了这个情况。
现在把id=9的记录删掉,看看辅助索引数据页会发生什么变化。
[root@yejr.run]> delete from t_sk where id = 9 and c1 is null;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
先检查第4号数据页。
[root@yejr.run]# innodb_space -s ibdata1 -T test/t_sk -p 4 page-dump
...
records:
{:format=>:compact,
:offset=>126,
:header=>
{:next=>428,
:type=>:node_pointer,
:heap_number=>2,
:n_owned=>0,
:min_rec=>true,
:deleted=>false,
:nulls=>["c1"],
:lengths=>{},
:externs=>[],
:length=>6},
:next=>428,
:type=>:secondary,
:key=>[{:name=>"c1", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>:NULL}],
:row=>[{:name=>"id", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>9}],
:sys=>[],
:child_page_number=>18,
:length=>8}
...
看到第四号数据页中,最小记录还是 id=9,没有更新。
再查看第18号数据页。
[root@yejr.run]# innodb_space -s ibdata1 -T test/t_sk -p 18 page-dump
...
records:
{:format=>:compact,
:offset=>136,
:header=>
{:next=>146,
:type=>:conventional,
:heap_number=>3,
:n_owned=>0,
:min_rec=>false,
:deleted=>false,
:nulls=>["c1"],
:lengths=>{},
:externs=>[],
:length=>6},
:next=>146,
:type=>:secondary,
:key=>[{:name=>"c1", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>:NULL}],
:row=>[{:name=>"id", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>30}],
:sys=>[],
:length=>4}
...
在这个数据页(叶子节点)中,最小记录已经被更新成 id=30 这条数据了。
可见,索引树中的非叶子节点数据不是实时更新的,只有叶子节点的数据才是最准确的。
结论3,在索引树中查找数据时,最终一定是要读取叶子节点才行
4. 问题4:索引列允许为NULL,会额外存储更多字节吗
之前流传有一种说法,不允许设置列值允许NULL,是因为会额外多存储一个字节,事实是这样吗?
我们先把c1列改成NOT NULL DEFAULT 0,当然了,改之前要先把所有NULL值更新成0。
[root@yejr.run]> update t_sk set c1=0 where c1 is null;
[root@yejr.run]> alter table t_sk modify c1 int unsigned not null default 0;
在修改之前,每条索引记录长度都是10字节,更新之后却变成了13个字节。
直接对比索引页中的数据,发现不同之处
#允许为NULL,且默认值为NULL时
{:format=>:compact,
:offset=>136,
:header=>
{:next=>146,
:type=>:conventional,
:heap_number=>3,
:n_owned=>0,
:min_rec=>false,
:deleted=>false,
:nulls=>["c1"],
:lengths=>{},
:externs=>[],
:length=>6},
:next=>146,
:type=>:secondary,
:key=>[{:name=>"c1", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>:NULL}],
:row=>[{:name=>"id", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>48}],
:sys=>[],
:length=>4}
#不允许为NULL,默认值为0时
{:format=>:compact,
:offset=>138,
:header=>
{:next=>151,
:type=>:conventional,
:heap_number=>3,
:n_owned=>0,
:min_rec=>false,
:deleted=>false,
:nulls=>[],
:lengths=>{},
:externs=>[],
:length=>5},
:next=>151,
:type=>:secondary,
:key=>[{:name=>"c1", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>0}],
:row=>[{:name=>"id", :type=>"INT UNSIGNED", :value=>48}],
:sys=>[],
:length=>8}
可以看到,原先允许为NULL时,record header需要多一个字节(共6字节),但实际物理存储中无需存储NULL值。
而当设置为NOT NULL DEFAULT 0时,record header只需要5字节,但实际物理存储却多了4字节,总共多了3字节,所以索引记录以前是10字节,更新后变成了13字节,实际上代价反倒变大了。
列值允许为NULL更多的是计算代价变大了,以及索引对索引效率的影响,反倒可以说是节省了物理存储开销。
结论4,定义列值允许为NULL并不会增加物理存储代价,但对索引效率的影响要另外考虑
最后,本文使用的MySQL版本Percona-Server-5.7.22,下载源码后自编译的。
Server version: 5.7.22-22-log Source distribution
5. 几点总结
最后针对InnoDB辅助索引,总结几条建议吧。
a) 索引列最好不要设置允许NULL。
b) 如果是非索引列,设置允许为NULL基本上无所谓。
c) 辅助索引需要依托聚集索引实现MVCC。
d) 叶子节点总是存储最新数据,而非叶子节点则不一定。
e) 尽可能不SELECT *,尽量利用覆盖索引完成查询,能不回表就不回表。
6. 延伸阅读
- InnoDB表聚集索引层高什么时候发生变化
- 浅析InnoDB索引结构
- Innodb页合并和页分裂
- innblock | InnoDB page观察利器
- jcole.us:The physical structure of InnoDB index pages
- jcole.us:B+Tree index structures in InnoDB
Enjoy MySQL :)
全文完。
- 由叶老师主讲的「MySQL优化」课已升级到MySQL 8.0版本,扫码开启MySQL 8.0的修行之旅吧
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