MySQL 索引完全指南：提升性能的黄金法则与终极技巧

简介

在数据库设计和优化中，索引是提高查询性能的重要工具。本文将详细介绍 MySQL 索引的基本概念、创建索引的规则、最佳实践以及注意事项，帮助你更好地利用索引优化数据库性能。

什么是索引？

索引是一种数据结构，用于快速查找数据库表中的特定行。索引的作用类似于书籍的目录，通过索引可以加速查询速度。常见的索引类型包括 B-Tree 索引、哈希索引、全文索引和空间索引。

索引的类型

B-Tree 索引：这是 MySQL 中最常用的索引类型，适用于大多数查询操作，包括精确匹配和范围查询。

哈希索引：这种索引类型仅适用于精确匹配查询，速度非常快，但不支持范围查询。

全文索引：主要用于对文本字段进行全文搜索。

空间索引：用于地理空间数据类型的查询。

MySQL 中几种常见的索引类型，包括主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引和组合索引。

主键索引 (Primary Key Index)

介绍：

l主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许 NULL 值。

l一个表只能有一个主键索引。

特点：

l强制唯一性约束，确保每行数据的唯一性。

l自动创建索引，通常用于表的标识符字段。

注意事项：

l主键索引应尽量选择单一列且较短的字段，以提高检索效率。

l主键值不宜频繁更新，因为这会影响索引的重建。

唯一索引 (Unique Index)

简介：

l唯一索引保证列的值是唯一的，但允许 NULL 值。

l一个表可以有多个唯一索引。

特点：

l强制列值的唯一性，防止重复数据。

l可以在多个列上创建唯一索引。

注意事项：

l普通索引适用于查询频繁但没有唯一性要求的列。

l普通索引的列值可以重复且允许 NULL 值。

普通索引 (Index)

简介：

l普通索引是最基本的索引类型，没有唯一性约束。

l可以在表的一个或多个列上创建。

特点：

l提高查询速度，没有唯一性要求。

l可以在多列上创建组合索引。

注意事项：

l普通索引适用于查询频繁但没有唯一性要求的列。

l普通索引的列值可以重复且允许 NULL 值。

全文索引 (Fulltext Index)

简介：

l全文索引用于全文搜索，可以在 CHAR、VARCHAR 和 TEXT 列上创建。

l适用于 InnoDB 和 MyISAM 存储引擎。

特点：

l支持自然语言全文检索和布尔全文检索。

l适用于包含大量文本数据的列，如文章内容、评论等。

注意事项：

l全文索引在插入和更新数据时的性能开销较大。

l适用于需要全文检索的场景，如搜索引擎、博客系统等。

组合索引 (Composite Index)

简介：

l组合索引是指在多个列上创建的索引。

l可以包含多个列，通常用于联合查询。

特点：

l提高多列组合查询的性能。

l左前缀原则：索引可以被部分列使用，但必须从最左边的列开始。

注意事项：

l组合索引遵循最左前缀原则，查询条件必须包含最左边的列。

l组合索引的列顺序应根据查询频率和过滤条件进行设计。

空间索引 (Spatial Index)

简介：

l空间索引用于存储和查询地理空间数据，适用于 MyISAM 存储引擎。

l主要用于 GIS（地理信息系统）应用。

特点：

l支持对空间数据类型（如 POINT、LINESTRING、POLYGON）进行快速查询。

l适用于存储地理位置信息的数据表。

注意事项：

l空间索引只适用于 MyISAM 存储引擎，不支持 InnoDB。

l适用于地理信息系统和空间数据分析。

覆盖索引（Covering Index）

简介：

覆盖索引（Covering Index）指的是索引中包含查询所需的所有列，这样在执行查询时可以直接从索引中获取数据，无需访问数据表。

特点：

l提高查询性能，因为避免了回表查询。

l覆盖索引通常是一个组合索引。

注意事项：

l覆盖索引需要包含查询中所有涉及的列，包括 SELECT 子句和 WHERE 子句中的列。

l如果索引不覆盖所有查询列，MySQL 将需要回表查询以获取缺失的数据，失去了覆盖索引的优势。

前缀索引

简介：

前缀索引允许您只索引字段的前 N 个字符，而不是整个字段。对于长文本字段，这可以显著减少索引的大小和创建索引所需的时间。。

特点：

l减少索引大小：通过只索引字段的前 N 个字符，前缀索引显著减少了索引的大小，节省了存储空间。

l提高性能：较小的索引大小可以提高查询性能，特别是在对索引进行扫描和检索时。

l灵活性：可以根据实际数据选择合适的前缀长度，既能保证区分度，又能减少索引开销。

注意事项：

l前缀长度应足够长，以保证索引的选择性。选择性不佳的前缀索引可能不会显著提高查询性能。

l前缀索引只适用于字符类型字段（BLOB、TEXT、VARCHAR 等）

l使用前缀索引时，查询应尽量利用索引的前缀部分进行检索。例如，对于 last_name 的前缀索引，应使用 WHERE last_name LIKE 'prefix%' 这样的查询条件。

索引的规则

创建索引的基本规则

1.唯一性：确保索引列的唯一性，以避免重复数据。例如，使用 UNIQUE 约束创建唯一索引。

2.选择性：选择性高的列适合创建索引。选择性是指不同值的数量与总记录数的比例，越接近 1 越好。

3.频繁使用：对经常出现在 WHERE 子句中的列创建索引。

4.组合索引：对于多个列一起使用的查询，创建组合索引。例如，WHERE 子句中同时使用 col1 和 col2，则可以创建 (col1, col2) 的组合索引，遵循最左原则，锁定最少数据索引字段放在最左边。

5.排序使用：ORDER BY，GROUP BY，DISTINCT的字段需要添加在索引的后面，避免生成临时表。

6.Join使用：在join字段上建立索引。

索引的最佳实践

前缀索引

对于较长的字符串列，可以使用前缀索引，只索引前 N 个字符，以节省空间。

覆盖索引

使用包含查询所有列的索引，可以避免回表查询，提高性能。

适当数量

并非越多索引越好，索引过多会影响写操作性能，合理创建索引，保持适当数量。

索引下推

索引下推（index condition pushdown，ICP）如果存在某些被索引的列的判断条件时，MySQL服务器将这一部分判断条件传递给存储引擎，然后由存储引擎通过判断索引是否符合MySQL服务器传递的条件，只有当索引符合条件时才会将数据检索出来返回给MySQL服务器。

当有索引符合条件时才会将数据检索出来返回给MySQL服务器。

示例：

SELECT* FROM people WHERE user LIKE '张%'  AND age = 10 ;

表people 上有一个(user, age ).联合索引，查询先使用索引找到 user LIKE '张%' ，由于联合索引中包含age 列，所以存储引擎直接再联合索引里过滤。按照过滤后的数据再进行回表扫描。

未使用下推：

使用索引下推：

索引的注意事项

索引的维护

1.定期重建索引：对于频繁更新的表，定期重建索引可以提高查询性能。

2.监控索引使用情况：使用 MySQL 提供的性能_schema 或 EXPLAIN 命令监控索引的使用情况，及时调整索引。

索引的局限性

1.存储空间：索引会占用额外的存储空间，表的索引越多，所需的存储空间越大。

2.写操作开销：每次插入、更新和删除操作都会导致索引的更新，因此索引过多会影响写操作的性能。

3.索引失效：不合理的查询可能导致索引失效，例如在索引列上进行函数操作、使用不等号查询或类型不匹配等。

索引失效的情况

1.不等于操作：<> 操作符可能导致索引失效。

2.函数操作：在索引列上使用函数会导致索引失效。

3.类型不匹配：查询条件中的数据类型与索引列类型不匹配，会导致索引失效。

4.使用 OR：在多个条件之间使用 OR 可能会导致索引失效，尤其是当 OR 条件中的列没有索引时。

1.Like %使用：禁止使用%前缀模糊查询，例如LIKE “%ganji”，索引失效。

5.非等值操作：WHERE条件中的非等值条件（IN、BETWEEN、<、<=、>、>=）会导致使用不了联合索引的后面字段，注意避免。

6.隐式转化操作：避免where条件进行隐式类型转化，导致索引失效。

结论

索引是提高 MySQL 查询性能的重要工具，但在使用索引时需要遵循一定的规则和最佳实践，以避免常见的索引失效问题。通过合理设计和维护索引，可以显著提升数据库的性能和响应速度。希望本文对你在 MySQL 索引的使用和优化方面有所帮助。