mysql如何選擇索引 mysql創建高效索引的策略分析

創建高效mysql索引的核心在于理解數據、查詢模式和系統負載，并基于查詢優化而非盲目添加。2. 關鍵策略包括：關注where、join、order by和group by子句中的列，優先為高選擇性的列建立索引。3. 選擇合適的索引類型，如b-tree適用于等值和范圍查詢，前綴索引適合長字符串列，覆蓋索引避免回表提高性能，聯合索引需遵循最左前綴原則。4. 避免常見誤區，如過度索引、在索引列上使用函數、or條件導致索引失效、小表不必要的索引。5. 使用explain工具分析索引有效性，重點關注type（all/index/range/ref/eq_ref/const）、key（實際使用的索引）、rows（掃描行數）、extra（using filesort/using temporary/using index）。6. 設計復合索引時應將高頻查詢的列放在前面，結合選擇性、排序和分組需求，并考慮覆蓋索引的可能性。7. 覆蓋索引適用于查詢列較少且可被索引包含、涉及大量行訪問代價高的場景，其優勢在于減少i/o、避免回表、提高緩存命中率、降低cpu開銷、避免文件排序和臨時表。

在mysql中選擇和創建高效索引，核心在于深刻理解你的數據、查詢模式以及系統負載，然后有策略地應用索引原則。這從來不是一蹴而就的事情，更像是一個需要不斷觀察、測試和優化的迭代過程。說白了，就是要把索引這把雙刃劍用好，既能加速查詢，又不會拖慢寫入，甚至占用過多存儲空間。

解決方案

要創建高效的mysql索引，我們首先得跳出“加個索引就好了”的思維定式，轉而思考：這個索引究竟是為了解決什么問題？

在我看來，最根本的策略是：基于查詢優化，而非盲目添加。

1. 理解你的查詢：

   

   • WHERE子句：這是索引最常發揮作用的地方。如果你的查詢經常在某個或某幾個列上進行過濾，那么這些列就是索引的候選者。
   • JOIN子句：連接條件中的列是另一個關鍵點。在ON子句中涉及的列，尤其是在被連接表上的列，通常需要索引。
   • ORDER BY和GROUP BY子句：如果查詢結果需要排序或分組，且這些操作很耗時，那么在這些列上建立索引可以幫助MySQL避免文件排序（Using filesort）和創建臨時表（Using temporary），這通常是性能瓶頸的重災區。
   • 選擇性：這是個很重要的概念。如果一個列的值重復率很高（比如性別列），那么在這個列上單獨建索引的效率往往不高。索引的價值在于能快速縮小掃描范圍。理想情況下，一個索引能將需要掃描的行數減少到總行數的10%以下，甚至更少。

2. 選擇合適的索引類型和策略：

   • B-Tree索引：這是MySQL最常用，也是默認的索引類型，適用于等值查詢、范圍查詢、排序和分組。幾乎你日常遇到的所有索引需求，B-Tree都能搞定。
   • 前綴索引：當字符串列很長時，可以考慮只對列的前N個字符建立索引。這能顯著減小索引大小，提高查詢效率，但代價是只能用于前綴匹配（LIKE ‘prefix%’）或等值查詢，不能用于后綴或中間匹配。你需要權衡選擇性和索引大小。
   • 覆蓋索引（Covering Index）：如果一個查詢所需的所有列都包含在索引中，那么MySQL就不需要回表查詢（即訪問實際的數據行）。這能大幅提升查詢性能，特別是對于IO密集型操作。這是一種非常高效的優化手段，在我看來，很多時候它比單純的WHERE條件優化更有價值。
   • 聯合索引（Composite Index）：當查詢涉及多個列時，考慮創建聯合索引。但這里的門道在于列的順序。通常，將選擇性最高的列放在最前面，或者將最常用于WHERE子句的列放在最前面，遵循“最左前綴原則”。

3. 避免常見的索引誤區：

   • 過度索引：索引不是越多越好。每個索引都會增加寫入操作（INSERT, UPDATE, delete）的開銷，因為數據修改時索引也需要同步更新。同時，過多的索引會占用更多磁盤空間，并可能導致優化器選擇錯誤索引。
   • 索引列上進行函數操作：如果在索引列上使用了函數（如LEFT(column, 5)、YEAR(date_column)），或者進行了隱式類型轉換，那么索引很可能失效。MySQL將不得不進行全表掃描。
   • OR條件與索引：在WHERE子句中使用OR連接多個條件時，如果每個條件都能使用不同的索引，MySQL可能無法有效利用這些索引，或者只能利用其中一個。有時，拆分成多個union查詢可能更優。
   • 小表不加索引：對于行數非常少（比如幾百行）的表，全表掃描可能比走索引更快，因為索引查找本身也有開銷。

4. 利用EXPLaiN工具：

   • 這是MySQL自帶的“透視鏡”，可以讓你看到查詢是如何執行的，有沒有用到索引，以及用得好不好。理解EXPLAIN的輸出，特別是type、key、rows和Extra字段，是優化索引的關鍵。

在MySQL中，如何判斷一個索引是否真的有效？

判斷一個MySQL索引是否有效，最直接且權威的方式就是使用EXPLAIN命令來分析你的SQL查詢語句。這就像給你的查詢做一次“體檢”，看看它到底是怎么跑的。

當你執行EXPLAIN select … FROM table WHERE …時，會得到一張表格，其中幾個關鍵列需要我們重點關注：

1. type列：

   • ALL: 這是最差的情況，表示全表掃描。如果你的查詢結果是ALL，那么索引很可能沒有生效，或者根本沒有合適的索引。
   • index: 表示全索引掃描。雖然比ALL好，但仍然掃描了整個索引。如果索引很小，這可能可以接受，但對于大索引來說，效率依然不高。
   • range: 范圍掃描，比如WHERE id > 100 AND id
   • ref: 表示非唯一性索引掃描，通常用于等值查詢，且可能找到多行。效率不錯。
   • eq_ref: 通常用于JOIN操作，表示前一個表的每一行，在當前表中只有一行匹配。這是連接查詢中最好的類型之一。
   • const, system: 這是最好的情況，表示查詢優化器直接將查詢轉換為一個常量。通常發生在查詢主鍵或唯一索引的等值條件時，且結果只有一行。
   • 我的經驗是，能達到range、ref、eq_ref，甚至const，說明索引基本是有效的。 如果是ALL或index，那就得好好審視了。

2. key列：

   • 顯示MySQL實際使用的索引名稱。如果這里是NULL，那顯然索引沒被用上。

3. rows列：

   • MySQL估計的需要掃描的行數。這個值越小越好。它直接反映了索引的過濾能力。

4. Extra列：

   • 這個列提供了額外的信息，非常重要。
   • Using filesort: 表示MySQL需要對結果進行外部排序，通常意味著沒有合適的索引來滿足ORDER BY子句，性能會受影響。
   • Using temporary: 表示MySQL需要創建臨時表來處理查詢，通常發生在GROUP BY或DISTINCT操作沒有合適索引時，或者復雜的子查詢。這通常是嚴重的性能瓶頸。
   • Using index: 這是一個非常好的標志，表示查詢所需的所有數據都可以在索引中找到，不需要回表查詢（即使用了覆蓋索引）。
   • Using where: 表示MySQL將使用WHERE子句來過濾結果。這本身不是壞事，但如果同時出現Using filesort或Using temporary，就可能需要進一步優化。

除了EXPLAIN，你還可以通過監控MySQL的慢查詢日志（Slow Query Log）來發現那些執行時間過長的查詢。對這些查詢進行EXPLAIN分析，并根據分析結果調整索引，是持續優化性能的有效閉環。

復合索引的列順序應該如何設計才能最大化其效率？

設計復合索引（也稱聯合索引）的列順序，是索引優化中最需要“動腦筋”的地方，因為它直接關系到索引的適用性和效率。核心原則就是那個經典的“最左前綴原則”。

簡單來說，如果你的復合索引是(col1, col2, col3)，那么這個索引可以用于以下幾種查詢：

• col1
• col1, col2
• col1, col2, col3

但它不能直接用于col2、col3，或者col2, col3的查詢（除非有其他索引或者優化器能找到特殊路徑）。這是因為B-Tree索引的數據是按照從左到右的順序進行排序的。

那么，如何設計列順序才能最大化效率呢？

1. 將最常用于WHERE子句的列放在最前面：

   • 如果你的查詢經常使用WHERE col1 = ‘value’，那么col1就應該放在復合索引的最左邊。
   • 如果查詢經常是WHERE col1 = ‘value1’ AND col2 = ‘value2’，那么(col1, col2)的順序通常是好的。

2. 考慮列的選擇性：

   • 在滿足查詢條件的前提下，通常建議將選擇性最高的列放在復合索引的最前面。選擇性高意味著該列的值重復率低，能更快地縮小查詢范圍。例如，一個用戶ID列通常比一個狀態列（如active或inactive）的選擇性高得多。
   • 但要注意，這并不是絕對的。如果你的查詢總是先過濾一個低選擇性的列，再過濾高選擇性的列，那么即使低選擇性列在前，索引也能發揮作用。例如，WHERE status = ‘active’ AND user_id = 123，如果status在前，索引(status, user_id)依然有效。

3. 滿足ORDER BY和GROUP BY的需求：

   • 如果你的查詢經常需要對結果進行排序或分組，并且這些列與WHERE子句的列有關聯，那么將它們也納入復合索引并考慮順序就非常關鍵了。
   • 例如，查詢是WHERE col1 = ‘value’ ORDER BY col2，那么建立索引(col1, col2)可以同時滿足WHERE條件和ORDER BY的排序需求，避免Using filesort。
   • 如果查詢是WHERE col1 = ‘value’ ORDER BY col2 DESC，那么索引(col1, col2 DESC)（如果支持的話，MySQL 8.0支持降序索引）或者(col1, col2)也可以利用。

4. 考慮覆蓋索引的可能性：

   • 如果你希望實現覆蓋索引，那么查詢中所有需要返回的列都應該包含在復合索引中。這些列通常放在索引的末尾，因為它們不需要參與排序或過濾，只是為了避免回表。例如，SELECT col1, col2, col3 FROM table WHERE col1 = ‘value’，如果索引是(col1, col2, col3)，那么這就是一個覆蓋索引。

舉個例子： 假設你有一個orders表，包含user_id, order_status, order_date, amount等列。

• 場景1：最常見的查詢是根據user_id查找某個用戶的訂單，并按order_date排序： SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123 ORDER BY order_date DESC;推薦索引：(user_id, order_date)。這個索引可以先通過user_id快速定位，然后利用order_date的順序避免文件排序。

• 場景2：查詢某個用戶的所有已完成訂單： SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123 AND order_status = ‘completed’;推薦索引：(user_id, order_status)。user_id通常選擇性更高，放在前面更合理。

• 場景3：查詢某個日期區間內所有已完成的訂單，并返回訂單ID和金額： SELECT order_id, amount FROM orders WHERE order_date BETWEEN ‘2023-01-01’ AND ‘2023-01-31’ AND order_status = ‘completed’;推薦索引：(order_date, order_status, order_id, amount)。這里order_date是范圍查詢，放在前面。order_status是等值查詢。而order_id和amount可以作為覆蓋索引的列，避免回表。

總的來說，設計復合索引的順序是一個藝術與科學的結合，你需要深入了解你的業務查詢模式，并結合EXPLAIN進行反復測試和調整。沒有一勞永逸的方案，只有最適合當前業務負載的方案。

什么時候應該考慮使用覆蓋索引，它能帶來哪些性能提升？

覆蓋索引（Covering Index），在我看來，是MySQL索引優化中的“高級技巧”之一，它能帶來非常顯著的性能提升。它的核心思想很簡單：如果一個查詢所需的所有列（包括SELECT列表中的列，以及WHERE、ORDER BY、GROUP BY等子句中涉及的列）都包含在同一個索引中，那么這個索引就是覆蓋索引。

當MySQL能夠使用覆蓋索引時，它就不需要再回到主數據文件（即表數據）去查找額外的列數據。這種“不用回表”的特性，正是覆蓋索引性能提升的關鍵。

何時應該考慮使用覆蓋索引？

1. 查詢的SELECT列表只包含少量列，且這些列可以被現有或新建的索引包含。

   • 例如，你只需要查詢某個用戶的email和username，而你有一個包含user_id, email, username的索引。 SELECT email, username FROM users WHERE user_id = 123; 如果索引是(user_id, email, username)，那么這個查詢就可以完全通過索引來完成，而不需要訪問實際的數據行。

2. 查詢的WHERE、ORDER BY、GROUP BY子句中的列，加上SELECT列表中的列，共同構成了可以被索引覆蓋的集合。

   • 例如，你需要查詢某個狀態下，最近100個訂單的order_id和order_date，并按日期倒序排列。 SELECT order_id, order_date FROM orders WHERE order_status = ‘pending’ ORDER BY order_date DESC LIMIT 100; 如果你的索引是(order_status, order_date, order_id)，那么這個查詢就可以是覆蓋索引。

3. 當查詢涉及大量行，且這些行的數據文件訪問（回表）代價很高時。

   • 例如，在大型表中進行范圍查詢，如果需要回表，每次回表都是一次隨機IO，這在機械硬盤上尤為昂貴。覆蓋索引能夠將隨機IO轉換為順序IO（讀取索引），或者完全避免IO到數據文件，從而大幅提升性能。

4. 當你的查詢經常出現Using index在EXPLAIN的Extra列中時，這表明你的查詢已經在使用覆蓋索引了，或者說，你有潛力通過調整索引來使其成為覆蓋索引。

它能帶來哪些性能提升？

1. 減少I/O操作：這是最顯著的優勢。

   • 避免回表（Row Lookup）：傳統的非聚集索引查詢，在找到符合條件的索引條目后，還需要根據索引條目中存儲的主鍵值（或行指針）回到主數據文件去查找完整的行數據。這個“回表”操作是隨機I/O，非常耗時。覆蓋索引則完全避免了這一步，所有數據都從索引中獲取，大大減少了磁盤I/O。
   • 索引通常比數據行小：索引通常只包含部分列的數據，并且是緊湊存儲的。這意味著相同數量的I/O操作，可以從索引中讀取更多的數據，或者說，讀取相同數量的數據，需要的I/O操作更少。

2. 提高緩存命中率：

   • 由于索引通常比數據表小得多，并且查詢所需的所有數據都在索引中，因此索引頁更容易被完整地緩存到MySQL的緩沖池（Buffer Pool）中。這意味著后續的查詢可以直接從內存中獲取數據，而不需要訪問磁盤，從而大幅提升查詢速度。

3. 減少CPU開銷：

   • 減少了回表操作，也意味著減少了MySQL服務器在處理數據行、解析數據、組裝結果集等方面的CPU開銷。

4. 避免文件排序和臨時表：

   • 如果索引的列順序恰好與ORDER BY或GROUP BY的列順序一致，并且查詢所需的列都在這個索引中，那么MySQL就可以直接利用索引的有序性來滿足排序或分組需求，從而避免了昂貴的文件排序（Using filesort）和創建臨時表（Using temporary）操作。

當然，覆蓋索引也不是萬能藥。它的缺點是，索引會變大，因為需要包含更多的列。這意味著寫入操作（INSERT, UPDATE, DELETE）的開銷會增加，并且會占用更多的磁盤空間。所以，是否使用覆蓋索引，仍然需要權衡查詢性能提升與寫入性能下降以及存儲成本之間的關系。但對于那些高頻、對性能要求極高的讀操作，覆蓋索引絕對是值得投入的優化手段。