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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。

阅读目录

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

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。

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

Enjoy MySQL :)

全文完。

本文分享自微信公众号 - 老叶茶馆(iMySQL_WX),作者:叶金荣

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-07-04

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