MySQL索引实战：一文看懂单字段索引与组合索引如何选择？

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小明互联网技术分享社区

发布于 2025-11-20 08:44:11

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文章被收录于专栏：MYSQLMYSQL

在MySQL数据库中，索引是提升查询性能的关键工具。合理设计索引能显著降低查询延迟，但错误的索引策略可能导致存储空间浪费和写入性能下降。根据业务场景合理选择单字段索引或组合字段索引非常有必要。今天给大家聊聊单字段和组合字段索引如何正确选择，希望对开发的朋友提供一些实用的参考！

一、索引是什么？为什么要用索引？

通俗比喻：想象你有一本没有目录的厚词典，想找某个单词只能一页页翻（全表扫描）。如果给这个词典加上拼音索引（单字段索引），就能快速定位；如果按拼音+字母顺序建立索引（组合索引），查找速度会更快。

技术定义：索引是数据库用于加速数据检索的数据结构（通常是B-Tree）。它就像数据库的"高速公路"，能让查询避开缓慢的全表扫描。

二、单字段索引：什么时候用？

适用场景

单一条件查询 当查询只涉及一个字段时，使用单字段索引最直接。

-- 用户登录验证
SELECT * FROM users WHERE username = '张三';

CREATE INDEX idx_username ON users(username);

频繁排序/分组 如果某个字段经常被用于 ORDER BY 或 GROUP BY，建立索引能避免文件排序。

-- 查询销售额TOP10的城市
SELECT city, SUM(amount) 
FROM orders 
GROUP BY city 
ORDER BY SUM(amount) DESC;

CREATE INDEX idx_city ON orders(city);

外键关联 表连接时，为外键字段加索引可大幅加速JOIN操作。

-- 订单表关联用户表
SELECT * 
FROM orders o 
JOIN users u ON o.user_id = u.id;

CREATE INDEX idx_user_id ON orders(user_id);

三、组合索引：什么时候用？

适用场景

多条件联合查询 当查询条件涉及多个字段时，组合索引比多个单字段索引更高效。

-- 查找北京用户的订单
SELECT * 
FROM orders 
WHERE user_id = 1001 
  AND order_date BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-12-31';

-- 正确索引设计（遵循最左前缀原则）
CREATE INDEX idx_user_date ON orders(user_id, order_date);

覆盖索引优化 如果查询字段全部包含在索引中，可直接从索引获取数据，无需回表。

-- 查询所有未支付订单数量
SELECT COUNT(*) 
FROM orders 
WHERE status = 'unpaid';

-- 创建覆盖索引
CREATE INDEX idx_status ON orders(status);

复合排序 多字段排序时，组合索引能避免多次排序操作。

-- 查找某用户最近10条记录
SELECT * 
FROM messages 
WHERE user_id = 123 
ORDER BY create_time DESC 
LIMIT 10;

CREATE INDEX idx_user_time ON messages(user_id, create_time);

四、实战对比：单字段 vs 组合索引

案例1：电商订单查询

原始表结构：

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    status ENUM('已支付','未支付'),
    create_time DATETIME
);

低效查询：

-- 无索引时，执行时间约2秒
SELECT * 
FROM orders 
WHERE user_id = 1001 
  AND status = '已支付';

优化方案：

-- 创建组合索引
CREATE INDEX idx_user_status ON orders(user_id, status);

案例2：物流状态追踪

业务需求：根据运单号快速查看最新物流状态。

错误设计：

-- 单独创建两个索引
CREATE INDEX idx_tracking ON logistics(tracking_number);
CREATE INDEX idx_update_time ON logistics(update_time);

正确设计：

-- 创建组合索引
CREATE INDEX idx_tracking_time ON logistics(tracking_number, update_time);

查询示例：

SELECT status 
FROM logistics 
WHERE tracking_number = 'TN20250730' 
ORDER BY update_time DESC 
LIMIT 1;

说明：避免了两次索引扫描+回表操作，执行效率提升70%。

五、新手避坑指南

常见错误1：索引顺序搞反了

-- 错误索引（无法满足查询需求）
CREATE INDEX idx_city_name ON users(city, username);

-- 正确索引（符合最左前缀原则）
CREATE INDEX idx_name_city ON users(username, city);

常见错误2：过度创建索引

-- 以下索引几乎没用！
CREATE INDEX idx_name ON users(name);
CREATE INDEX idx_age ON users(age);
CREATE INDEX idx_gender ON users(gender);

正确做法：只对高选择性字段（如唯一ID、用户名）创建索引。

索引设计黄金法则

先看WHERE子句：用到哪些字段？

再看ORDER BY：需要排序的字段？

最后看JOIN条件：关联的外键字段？

组合索引优先：当多个字段经常一起使用时

六、如何验证索引效果？

方法1：使用EXPLAIN分析

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 1001;

暂时无法在飞书文档外展示此内容

方法2：对比执行时间

-- 创建索引前后执行查询，观察响应时间变化 SQL_NO_CACHE  关键字用于指示数据库不缓存当前查询的结果
SELECT SQL_NO_CACHE * FROM table WHERE ...;

七、总结：一句话记住何时用哪种索引

最后建议：从生产环境的慢查询日志入手，逐步优化索引。记住：索引不是越多越好，而是"用对地方最重要"。

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

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