MySQL建索引你所不知道的二三事

在 MySQL 中建立索引是提高查询性能的重要手段之一。一个正确的索引能大大提高查询效率，但是若是加了一个不恰当的索引，不但不能增加效率，反而因为要维护索引，反而影响了性能。所以我们在增加索引的时候一定要根据实际的情况多加考虑，慎之又慎。

以下是建立索引时需要遵循的一些原则：

选择合适的列
唯一性原则
考虑多列索引
避免在小表上建立索引
使用前缀索引
避免在频繁更新的列上建立索引
分析查询语句和执行计划
定期维护索引
监控数据库性能
使用适当的存储引擎

接下来细细每一项说说：

1.选择合适的列

选择经常用于查询条件、连接条件和排序的列进行索引。不是所有的列都适合建立索引，因为过多的索引可能导致性能下降。
在数据库中，创建索引是为了提高查询性能，但选择合适的列建立索引是至关重要的。以下是一个例子，说明为什么要选择合适的列建立索引：

假设我们有一个订单表 orders，包含以下几个字段：order_id（主键）、customer_id、order_date、total_amount。

问题场景：

现在，我们经常需要根据客户ID（customer_id）来查询该客户的订单信息。那么，我们是否应该在 customer_id 列上建立索引呢？

不合适的选择：

CREATE INDEX idx_total_amount ON orders(total_amount);

假设我们错误地在 total_amount 列上建立了索引，而不是在经常作为查询条件的 customer_id 列上建立索引。这可能导致以下问题：

查询性能下降： 当我们执行基于客户ID的查询时，由于没有索引支持，数据库可能需要进行全表扫描，导致查询性能下降。

-- 查询某个客户的订单
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;

不利于频繁查询的列： 如果索引建立在不经常查询的列上，而不是在经常查询的列上，那么索引的效果将大打折扣。

合适的选择：

CREATE INDEX idx_customer_id ON orders(customer_id);

在这个例子中，正确的选择是在经常用于查询的 customer_id 列上建立索引。这样，当执行基于客户ID的查询时，数据库可以快速定位到匹配的行，提高查询性能。

-- 查询某个客户的订单
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;

结论：

选择合适的列建立索引是为了更好地支持经常使用的查询条件，从而提高查询性能。在设计索引时，需要考虑到应用的查询模式、经常查询的列、表的大小等因素，以制定合适的索引策略。不恰当的索引设计可能导致性能下降，增加查询时间。

2.唯一性原则

对于经常用于唯一性检查的列，例如主键，应该创建唯一索引。唯一索引可以防止重复数据的插入，并加速唯一性检查。没有唯一索引时，插入新记录或者进行唯一性检查时可能会导致性能下降。
以下是一个示例说明：

假设有一个用户表 users，其中有一个名为 user_id 的列作为主键。我们想要确保 user_id 的唯一性。

创建没有唯一索引的情况：

CREATE TABLE users (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50),
    email VARCHAR(100)
);

-- 尝试插入重复的 user_id
INSERT INTO users (user_id, username, email) VALUES (1, 'john_doe', 'john@example.com');
-- 这将导致主键冲突，并抛出错误

-- 尝试插入新的 user_id
INSERT INTO users (user_id, username, email) VALUES (2, 'jane_doe', 'jane@example.com');
-- 插入成功

在上述情况中，插入重复的 user_id 会导致主键冲突错误，这可能会在应用程序层面处理，但是在数据库内部，需要进行额外的检查，这可能影响性能。

创建唯一索引的情况：

CREATE TABLE users (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50),
    email VARCHAR(100),
    UNIQUE KEY unique_user_id (user_id)
);

-- 尝试插入重复的 user_id
INSERT INTO users (user_id, username, email) VALUES (1, 'john_doe', 'john@example.com');
-- 这将导致唯一索引冲突，并抛出错误

-- 尝试插入新的 user_id
INSERT INTO users (user_id, username, email) VALUES (2, 'jane_doe', 'jane@example.com');
-- 插入成功

在这个例子中，通过在 user_id 列上创建唯一索引，数据库引擎可以更快速地进行唯一性检查。如果尝试插入已经存在的 user_id，将会触发唯一性索引冲突，从而防止重复数据的插入。这提高了数据库的数据完整性，同时也提高了查询的性能。

3.考虑多列索引

在某些情况下，创建多列索引（复合索引）可能比单列索引更有效。复合索引（多列索引）可以提高多列查询的性能，特别是在涉及多个列的查询条件时。
以下是一个例子，说明在某些情况下创建复合索引可能比单列索引更有效：

假设有一个订单表 orders，包含以下列：order_id（主键），customer_id，order_date，product_id，quantity 等。

情景：

我们希望执行一个查询，找出某个客户在特定日期范围内购买的所有产品。

使用单列索引的情况：

-- 创建单列索引
CREATE INDEX idx_customer_id ON orders (customer_id);

-- 查询特定客户在特定日期范围内的订单
SELECT * FROM orders
WHERE customer_id = 123 AND order_date BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-31';

在这种情况下，单列索引 idx_customer_id 可以加速按客户ID过滤的查询，但对于包含 order_date 的范围条件，索引的效果可能相对较低。查询引擎可能需要更多的时间来过滤日期范围内的记录。

使用复合索引的情况：

-- 创建复合索引
CREATE INDEX idx_customer_order_date ON orders (customer_id, order_date);

-- 查询特定客户在特定日期范围内的订单
SELECT * FROM orders
WHERE customer_id = 123 AND order_date BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-31';

在这里，创建了一个复合索引 idx_customer_order_date，它同时包括 customer_id 和 order_date 列。这可以更好地支持上述查询，因为该索引涵盖了两个查询条件。查询引擎可以更有效地使用复合索引，以快速定位符合特定客户和日期范围的订单记录。

总体而言，使用复合索引的关键是理解查询中涉及的列，并创建一个涵盖这些列的索引。这样可以减少查询时需要扫描的数据量，提高查询性能。然而，需要注意的是，过多的索引可能会影响写操作的性能，因此需要在创建索引时进行权衡。

4.避免在小表上建立索引

对于小型表，使用索引可能不会提高性能，反而增加了维护成本。在小表上建立索引可能不如在大表上建立索引更加划算。

以下是一个例子，说明在小表上建立索引可能不如在大表上建立索引更加划算的情况：

假设有一个小型表 products，包含以下列：product_id（主键），product_name，category_id，price等。

情景：

我们希望通过产品名称查询特定产品。

在小型表上建立索引的情况：

-- 创建产品名称的索引
CREATE INDEX idx_product_name ON products (product_name);

-- 查询特定产品
SELECT * FROM products WHERE product_name = 'ExampleProduct';

在这里，我们为 product_name 列创建了一个索引。然而，由于表很小，对于查询来说，扫描整个表的成本可能相对较低。而且，在小型表上建立索引会增加存储和维护成本，因为索引本身也需要额外的存储空间，并且在插入、更新或删除记录时需要维护索引。

在大型表上建立索引的情况：

-- 创建产品名称的索引
CREATE INDEX idx_product_name ON large_products_table (product_name);

-- 查询特定产品
SELECT * FROM large_products_table WHERE product_name = 'ExampleProduct';

在这里，我们考虑了一个更大的表 large_products_table。在这种情况下，通过为 product_name 列创建索引，查询引擎可以更快地定位和过滤数据，从而提高查询性能。在大型表上建立索引的开销相对较小，因为索引的维护成本可能在整个表中变得更加划算。

总体而言，对于小型表，除非查询中经常使用的列是非常关键的，否则创建索引可能不会带来明显的性能提升，而会增加额外的存储和维护成本。因此，在决定是否在小型表上创建索引时，需要进行权衡和评估。

5.使用前缀索引

对于长字符串列，可以考虑使用前缀索引，只对字符串的一部分进行索引。这有助于减小索引的大小，提高查询性能。

以下是一个例子，说明对于长字符串列，使用前缀索引的情况：

假设有一个包含长字符串列的表 text_data，其中的列为 long_text_column。

在整个字符串列上建立索引的情况：

-- 创建整个字符串列的索引
CREATE INDEX idx_long_text_column ON text_data (long_text_column);

-- 查询以某个字符串开头的记录
SELECT * FROM text_data WHERE long_text_column LIKE 'prefix%';

在这里，我们在整个字符串列 long_text_column 上创建了一个索引。但如果该列包含非常长的文本数据，这个索引可能会变得很大，占用大量存储空间，并且在查询时可能不够高效。

使用前缀索引的情况：

-- 创建字符串列的前缀索引
CREATE INDEX idx_prefix_long_text_column ON text_data (long_text_column(255));

-- 查询以某个字符串开头的记录
SELECT * FROM text_data WHERE long_text_column LIKE 'prefix%';

在这里，我们创建了一个前缀索引，只对字符串列的前 255 个字符进行索引。这样可以显著减小索引的大小，减少存储需求，并提高查询性能，因为查询引擎只需要处理较小的索引。

需要注意的是，在使用前缀索引时，我们需要根据实际数据情况选择合适的前缀长度。选择过小的前缀长度可能导致索引失效，而选择过大的前缀长度可能会降低性能提升效果。

总体而言，使用前缀索引是一种权衡存储和性能的有效策略，特别适用于长字符串列。

6.避免在频繁更新的列上建立索引

索引的维护会对表的更新操作产生影响。在频繁更新的列上建立索引可能导致性能下降，应该根据具体情况进行权衡。

以下是一个例子，说明索引对表更新操作的影响，并强调在频繁更新的列上建立索引时的权衡考虑：

假设有一个包含用户信息的表 users，其中包含一个经常更新的列 last_login_time。

在频繁更新的列上建立索引的情况：

-- 创建 last_login_time 列的索引
CREATE INDEX idx_last_login_time ON users (last_login_time);

-- 更新用户的最后登录时间
UPDATE users SET last_login_time = NOW() WHERE user_id = 123;

在这里，我们在 last_login_time 列上创建了一个索引。当频繁地执行上述更新操作时，索引的维护会成为一个性能开销。每次更新 last_login_time 列时，不仅需要更新表中的数据行，还需要更新索引，这可能导致额外的I/O开销和锁定。

不在频繁更新的列上建立索引的情况：

-- 不在 last_login_time 列上创建索引

-- 更新用户的最后登录时间
UPDATE users SET last_login_time = NOW() WHERE user_id = 123;

在这种情况下，如果 last_login_time 列没有索引，更新操作只需要修改表中的数据行，而不需要额外的索引维护操作。这可能导致更新操作更快，但同时也可能降低查询该列的性能，因为没有索引支持。

权衡考虑：

读写比例： 如果表的更新操作远远多于查询操作，并且在频繁更新的列上建立了索引，可能会导致性能下降。在这种情况下，需要权衡索引的维护开销和查询性能。
索引覆盖： 考虑查询中是否使用了频繁更新的列，以确定是否需要在该列上建立索引。索引的维护对于只涉及非索引列的更新操作影响较小。
定期维护： 定期进行表和索引的维护，例如优化查询，重新组织索引等，以确保性能的最佳平衡。

总体而言，对于频繁更新的列，需要仔细考虑是否在该列上建立索引，并根据实际的读写操作比例和性能需求做出权衡决策。

7.分析查询语句和执行计划

在建立索引之前，通过分析查询语句和执行计划，了解查询的特点，选择合适的索引策略。

这有助于选择合适的索引策略以提高查询性能。以下是一个例子，演示如何通过分析查询语句和执行计划来选择合适的索引策略：

假设有一个包含订单信息的表 orders，其中包含列 order_id、customer_id、order_date、total_amount 等。

查询示例：

考虑一个查询，目标是找出特定客户在某个日期范围内的订单总金额：

SELECT customer_id, SUM(total_amount)
FROM orders
WHERE customer_id = 123
  AND order_date BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-31'
GROUP BY customer_id;

分析查询语句和执行计划：

查询条件： 查询条件涉及 customer_id 和 order_date 列。
GROUP BY 子句： 使用了 GROUP BY customer_id，意味着查询要按客户进行分组。
聚合函数： 使用了 SUM(total_amount) 进行总金额的聚合计算。

可能的索引策略： 基于查询的特点，我们可以考虑以下索引策略：

复合索引：
- 在 customer_id 和 order_date 列上创建复合索引，以支持查询条件。
- 优点：可以快速定位特定客户和日期范围内的订单。
- 缺点：对于 GROUP BY 子句，如果表中有大量不同的客户，可能需要额外的排序操作。

CREATE INDEX idx_customer_order_date ON orders (customer_id, order_date);

覆盖索引：
- 在 customer_id、order_date 和 total_amount 列上创建复合索引，以覆盖查询和聚合的所有列。
- 优点：避免了对表的额外访问，性能更高。
- 缺点：索引的维护成本可能较高，特别是在频繁更新的情况下。

CREATE INDEX idx_covering ON orders (customer_id, order_date, total_amount);

选择合适的索引策略： 在实际应用中，我们需要权衡不同策略的优缺点。可能需要考虑的因素包括：

表的大小和数据分布。
查询的频率和性质。
对于写入操作的敏感性。
系统的整体性能要求。

通过分析查询语句、执行计划以及实际场景的特点，可以更好地选择适合应用需求的索引策略，以提高查询性能。在实施索引之前，可以使用 EXPLAIN 或其他数据库性能分析工具来评估执行计划，以确保所选策略的有效性。

8.定期维护索引

随着表的数据不断变化，索引的效果也会发生变化。定期对索引进行优化和维护，有助于保持查询性能。

以下是一个例子，说明随着数据变化，为什么索引优化是必要的：

假设有一个订单表 orders，包含列 order_id（主键）、customer_id、order_date、total_amount 等。

情景：

初始时，订单表中的数据量相对较小，可以在 customer_id 列上创建一个单列索引来提高查询性能：

-- 创建初始的单列索引
CREATE INDEX idx_customer_id ON orders (customer_id);

随着数据变化的情况： 随着时间推移，订单数据不断增加，表的大小变大。原先的单列索引可能不再足够有效，因为表中数据的分布和查询模式可能发生了变化。

可能的问题：

数据分布变化： 随着数据的不断插入和删除，原先的索引可能变得不再均匀，导致某些值的频繁查询效果变差。
查询模式变化： 随着业务的变化，可能会引入新的查询模式，需要更适合的索引结构。

定期索引优化和维护： 定期对索引进行优化和维护是保持查询性能的关键。以下是可能的维护步骤：

重新组织索引： 使用数据库管理工具或命令，对表的索引进行重新组织。这有助于提高索引的性能，特别是在数据分布不均匀的情况下。

-- 重新组织索引
OPTIMIZE TABLE orders;

重新评估索引策略： 随着数据变化，重新评估原有的索引策略是否仍然适用。可能需要添加、删除或修改索引，以满足新的查询模式和数据分布。

-- 示例：删除旧索引，创建新索引
DROP INDEX idx_customer_id ON orders;
CREATE INDEX idx_new_index ON orders (customer_id, order_date);

统计信息更新： 更新表的统计信息，帮助查询优化器生成更准确的执行计划。

-- 更新统计信息
ANALYZE TABLE orders;

监控查询性能： 定期监控数据库的性能，并根据性能指标调整索引策略。

注意： 索引维护的频率取决于数据变化的速度和查询需求的变化。在高度动态的系统中，可能需要更频繁地进行索引维护。

通过定期的索引优化和维护，可以确保索引仍然对查询有效，提高数据库性能，并适应数据变化和业务需求的变化。

9.监控数据库性能

建立索引后，需要监控数据库的性能，特别是在实际生产环境中。根据监控结果，可以调整索引的设计和使用。

以下是一个例子，说明如何通过监控数据库性能来调整索引的设计和使用：

场景：

假设有一个包含订单信息的表 orders，其中包含列 order_id（主键）、customer_id、order_date、total_amount 等。为了优化查询性能，我们在 customer_id 列上创建了一个单列索引。

监控数据库性能的步骤：

使用性能监控工具： 使用数据库管理工具、性能监控软件或命令行工具来监控数据库性能。一些常见的性能监控工具包括 MySQL 的 Performance Schema、Percona Toolkit 等。
查看查询执行计划： 定期查看数据库中运行的查询的执行计划。执行计划提供了关于查询如何被执行的详细信息，包括使用的索引和执行的步骤。

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;

分析查询性能指标： 关注一些关键的性能指标，如查询响应时间、查询吞吐量、查询执行计划的扫描次数等。这些指标可以帮助确定哪些查询可能受到性能问题的影响。
监测索引利用率： 查看索引的利用率，即索引被查询的频率。如果一个索引很少被使用，可能需要重新评估它的设计和是否需要删除。

SHOW INDEX FROM orders;

调整索引的设计和使用：

添加新索引： 根据查询需求和性能监控结果，考虑添加新的索引来支持更频繁的查询。例如，如果某个查询中使用了多个列，可以考虑创建复合索引。

CREATE INDEX idx_new_index ON orders (customer_id, order_date);

删除不必要的索引： 如果某个索引很少被使用，或者不再满足查询需求，考虑删除该索引以减少维护开销。

DROP INDEX idx_old_index ON orders;

重新组织索引： 定期对索引进行重新组织，以优化其性能。这对于频繁更新的表尤为重要。

OPTIMIZE TABLE orders;

调整查询： 如果性能监控结果显示某些查询的性能问题，可能需要调整查询语句或者重写查询以优化性能。

注意： 在进行索引调整时，需要谨慎操作，避免引起不必要的影响。最好在非生产环境中测试任何索引变更，并在变更后重新进行性能监控以确保性能改善。

通过定期的性能监控和调整索引的设计和使用，可以保持数据库的高性能，并适应不断变化的查询需求和数据分布。

10.使用适当的存储引擎

不同的存储引擎对索引的支持和实现方式确实有所不同，每个存储引擎都有其独特的特性和适用场景。以下是一些常见的 MySQL 存储引擎，以及它们在索引方面的一些不同之处：

InnoDB 存储引擎：
- 支持的索引类型： InnoDB 支持主键索引、唯一索引、全文索引、空间索引等多种类型。
- 聚簇索引： InnoDB 的主键索引是聚簇索引，数据行的存储顺序与主键的顺序一致。非主键索引实际上包含了对应数据行的主键值，因此查询非主键索引时需要两次查找。
MyISAM 存储引擎：
- 支持的索引类型： MyISAM 支持主键索引、唯一索引、全文索引等。
- 非聚簇索引： MyISAM 的索引是非聚簇索引，数据行和索引分开存储。非主键索引直接包含了指向数据行的指针，因此查询效率较高。
MEMORY 存储引擎：
- 支持的索引类型： MEMORY 存储引擎支持主键索引、唯一索引，但不支持全文索引等其他类型。
- 基于哈希的索引： MEMORY 存储引擎的索引是基于哈希的，适用于等值查询。但它不适用于范围查询和排序操作。
NDB 存储引擎（NDB Cluster）：
- 支持的索引类型： NDB 存储引擎支持哈希索引和 B 树索引。
- 分布式存储： NDB 存储引擎是一个分布式存储引擎，适用于大规模的集群环境。索引的实现考虑了分布式环境的特点。
TokuDB 存储引擎：
- 支持的索引类型： TokuDB 支持 B 树索引，但其主要特点是支持 Fractal Tree 索引结构，这种结构对于范围查询和插入操作具有优势。

根据需求选择适当的存储引擎：

如果需要事务支持、行级锁、外键约束等特性，可以选择 InnoDB。
如果对查询进行频繁优化，而且对于事务完整性的要求不那么高，可以选择 MyISAM。
如果需要将整个表存储在内存中以提高读取速度，并且可以接受数据在服务重启时丢失，可以选择 MEMORY 存储引擎。
如果需要分布式存储和处理大规模数据集，可以选择 NDB 存储引擎。
如果需要在大量写入和查询的场景中具有优异性能，可以考虑 TokuDB 存储引擎。

总体而言，根据具体的应用需求和性能特点选择适当的存储引擎，以确保系统在不同方面都能取得最佳性能。

总的来说，建立索引需要综合考虑数据库表的结构、查询模式、数据量等因素，根据具体情况制定索引策略。不是越多越好，而是要根据实际需求选择合适的列和类型建立索引。