什么是DB的三星索引
上一篇《Sql优化器究竟帮你做了哪些工作？》讲解了，sql优化器所做的工作，有不少同学询问，为何没有看到如何设计索引，这一篇主要来讲解下索引设计中需要遵循的规范。这是数据库设计第三篇:
《Sql优化器究竟帮你做了哪些工作？》
《DB——数据的读取和存储方式》
如果你从网上或者教程中，查询索引设计相关规范，常常会看到一些不知所云的规则和注意事项，这些规则看似很有道理，但等你应用时，会发现仍然让你一头雾水，不知如何下手，就像我们提到的知识的边界一样，这些干涩的知识点，对我们的索引设计并没有任何帮助，只能令DB新手望而却步。
本篇尝试从《Relational Database index design and the optimizers》书中提到的三星索引，提炼出索引设计的准则和原理，期待能够对索引设计准则起到一个锚定作用，期待大家一起探讨学习。
从本文，你可以学习到:
[*]什么是三星索引
[*]三星索引的原理是什么
[*]如何设计最佳索引
table
CREATE TABLE `test` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_name` varchar(100) DEFAULT NULL,
`sex` int(11) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
`c_date` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
# 索引
KEY `id_name_sex` (`id`,`user_name`,`sex`),
KEY `name_sex_age` (`user_name`,`sex`,`age`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=12 DEFAULT CHARSET=utf8; 一、失败的索引应用
我们假设 talbe test 里面有10000行数据，其中 user_name 有100种不同的值，其FF=1%,我们查看以下两个sql：
sql1: select user_name,sex,c_date from test where user_name ='test0' order by sex
sql2: select user_name,sex,c_date from test以上我们可以预测到：
sql1 要比sql2 的查询速度快，因为sql用到了索引name_sex_age ，而sql2 是全表扫描。
那么真实情况是这样么？
我们加上查询打印时间，查看下：
select user_name,sex,c_date from test where user_name ='test0' order by sex；
101 rows in set (0.02 sec)
select user_name,sex,c_date from test；
10013 rows in set (0.01 sec)以上我们可以看到，全表扫描（sql2）的耗时要低于用索引(sql1)的耗时，这是为何？
sql1 中，虽然用到了索引，但用的是辅助索引name_sex_age, 再加上 select的时候是全行查询，所以从索引片检索出数据之后，还要去聚簇索引中查询一次，这就产生了大量的随机IO，从上一篇《》中，我们知道随机IO会占用大量的查询时间的。
我们不考虑数据库缓存以及磁盘缓存
sql1 查询耗时=10ms(第一次查索引IO)+0.01ms100（索引行，顺序读取）+10010ms(主表随机读) =1010 ms
sql2 查询耗时=10ms(第一次查索引IO)+0.01ms*10000（索引行，顺序读取）=110 ms
那么我该如何设计我们的索引，以及查询？
二、三星索引
对于一个查询而言，一个三星索引，可能是其最好的索引。
如果查询使用三星索引，一次查询通常只需要进行一次磁盘随机读以及一次窄索引片的扫描，因此其相应时间通常比使用一个普通索引的响应时间少几个数量级。
那么索引的星级是如何定义？
第一颗星：与查询相关的索引行是相邻的，也就是where后面的等值谓词，可以匹配索引列顺序
第二颗星：索引行的顺序与查询语句需求一致，也就是order by 中的排序和索引顺序是否一致
第三颗星：索引行包含查询语句中所有的列
三颗星的意义
[*]第一颗星，也是我们上篇文章所提的匹配列，where后面的谓词和索引列匹配的越多，索引片越窄，最终扫描的数据行也是越小
[*]第二颗星，是避免排序，如果结果集采用现有顺序读取，那么就会避免一次排序，避免提前物化结果集
[*]第三颗星，避免每一个索引行查询，都需要去聚簇索引进行一次随机IO查询
上述中第三颗星也是我们常说的宽索引，它可以保证查询只需访问索引而无需访问表。
比如我们上述的查询:
select user_name,sex,c_date from test where user_name ='test0' order by sex；
最终需要的三星索引是:
(user_name,sex ,c_date) 三、最佳索引——多种方案
三星索引是一种理想的索引设计方式，真实情况中往往很难达到，它是一个标尺或者是引路人的方式，要求我们设计索引时必须要注意的要素。
现实情况往往很难达到三星索引，我们分情况来进行说明。通常情况下，第三颗星（索引行包含查询语句中所有的列）是最容易达成的，第二、三星往往不能够一起达成。
select user_name,sex,age from test where user_name like 'test%'and sex =1 ORDER BY age 索引1，（满足第一、三颗星，无排序）
(user_name,sex,age)
三星索引对齐:
[*]第三颗星，满足，select查询的列都在索引列中
[*]第一颗星，满足，user_name 可以匹配到一个索引列列 user_name和一个过滤列sex，他们是相邻的
[*]第二颗星，不满足，user_name 采用了范围匹配，sex 是过滤列，此时age 列并不是有序的，不满足 order by age要求
上述我们看到，此时索引(user_name,sex,age)并不能满足三星索引中的第二颗星（排序），想要满足必须得让 age 列在 user_name 列前面，索引我们才去方案2
索引2（满足第二、三颗星，无窄索引片）
(sex,age，user_name)
三星索引对齐:
[*]第一颗星，不满足，只可以匹配到sex 索引列，sex索引列是一个宽索引片
[*]第二颗星，满足，等值sex 的情况下，age是有序的
[*]第三颗星，满足，select查询的列都在索引列中
对于索引(sex,age，user_name)我们可以看到，此时无法满足第一颗星，窄索引片的需求。
以上2个索引，都是无法同时满足三星索引设计中的三个需求的，我们只能尽力满足2个。而在多数情况下，能够满足2颗星，已经能缩小很大的查询范围了，具体最终要保留那一颗星（排序星 or 窄索引片星），这个就需要看查询者自己的着重点了，无法给出标准答案。
三、宽索引
在三星索引中，第三颗星要求（索引行包含查询语句中所有的列），也就是常说的宽索引。
这颗星很好达到，又很难把控。或者说，为了达到这颗星，是否应该把所有的列都设计到索引列里面？
如果每个索引中包含表的所有列，首先能带来的优势是，匹配到的sql查询更多，查询到的数据不用在进行聚簇索引查询，节省了随机IO。
但劣势也很明显，长列索引会造成频繁的page split 和 page merge ，每个page能够存入的索引数据更少，而且会有更多的 page split，这对插入和查询来说，效率都会降低不少。
那我们应该怎么做，我们要回顾索引设计的本心，设计索引是为了方便查询的，而不是只为设计索引，脱离了查询的索引设计，并不高效。
宽索引要求我们尽量包含多的列在索引中，并不是所有，所以除了针对where 后的常用谓词，我们要设计索引以外，我们还得为常用select 后面的谓词，加入到索引，以加快查询速度。
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