TiDB 观测性解读（一）丨索引观测：快速识别无用索引与低效索

导读

可观测性已经成为分布式系统成功运行的关键组成部分。如何借助多样、全面的数据，让架构师更简单、高效地定位问题、分析问题、解决问题，已经成为业内的一个技术焦点。本系列文章将深入解读 TiDB 的关键参数，帮助大家更好地观测系统的状态，实现性能的优化提升。

系列文章将包含以下几个章节：

• 索引观测：快速识别无用索引与低效索引

• SQL 执行观测：解读 TiDB 算子的执行信息

• 数据热点观测：分析发现造成热点的原因

• 内存观测：分析理解 TiDB 实例的内存占用

  更多内容，敬请期待。

本文为系列文章的第一篇，将探讨如何观测和管理 TiDB 中的索引，避免不必要的损失和消耗。

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引言

索引的设计对数据库性能优化起着至关重要的作用。索引减少了实际扫描的数据量，能够显著提升数据库系统的查询性能。然而，随着业务的复杂性不断提升，系统中的索引设计可能存在一些问题，影响数据库的整体效率：

• 未使用的索引：随着业务逻辑的调整、数据量变化或者新索引的创建，部分索引不再被查询优化器选中，变成了“无用索引”。
• 低效索引：虽然索引被查询优化器选中，但它们扫描了大量数据，导致 I/O 消耗较高，优化效果并不明显。

这些未使用或低效的索引如果没有得到及时清理，它们可能会显著影响数据库的性能和资源利用率。

索引优化的意义

清理未使用或低效的索引对数据库性能优化工作有着重要的意义：

• 避免磁盘空间浪费：每个索引都会消耗磁盘空间，随着数据量的增长，索引占用的空间也会随之扩大。清理未被使用的索引有助于节省存储成本。
• 降低 DML 操作的额外开销：插入（INSERT）、更新（UPDATE）和删除（DELETE）操作需要维护所有相关的索引。未使用或低效的索引会导致这些操作的性能下降，特别是在高并发场景下，其影响尤为明显。移除这些索引可以提升 DML 操作的效率。
• 提升查询性能：低效的索引可能导致查询时扫描的数据量过大，从而增加磁盘 I/O 和查询延迟。优化这些低效索引，能让查询操作更加高效。
• 简化数据库维护：随着索引的增多，数据库管理的复杂性也随之提高，特别是在备份、恢复和迁移等操作中。清理不必要的索引，可以简化数据库结构，提高维护效率。

因此，定期检查并优化索引，应该成为数据库管理中的常规任务。

TiDB 对索引优化的支持

虽然优化索引对数据库性能至关重要，但错误地删除索引也可能带来风险，导致 SQL 性能下降，甚至导致数据库性能崩溃。因此，删除索引的决策必须基于数据支持，通过有效手段来验证，并且在出现问题能够快速回退。

TiDB 通过系统表 TIDB_INDEX_USAGE、schema_unused_index的引入和不可见索引 ( https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/sql-statement-create-index#不可见索引 )能力，帮助用户快速观测现有索引的状态，并实现删除索引前的验证。

系统表 TIDB_INDEX_USAGE

为了解决索引观测问题，TiDB 从 v8.0.0 版本开始引入了系统表 INFORMATION_SCHEMA.TIDB_INDEX_USAGE。该系统表记录了索引的关键运行指标，协助 DBA 制定优化