mysql如何查看表索引创建语句 mysql索引字段创建语句查看步骤-mysql教程-PHP中文网

要查看MySQL表的索引创建语句，最直接的方法是使用SHOW CREATE TABLE命令，它能返回包含所有索引定义的完整建表语句；也可通过查询information_schema.STATISTICS视图获取索引元数据，便于编程式分析。

mysql如何查看表索引创建语句 mysql索引字段创建语句查看步骤

要查看MySQL表的索引创建语句，最直接且全面的方法就是使用

SHOW CREATE TABLE

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命令。这个命令会返回该表的完整创建语句，其中就包含了所有主键、唯一索引和普通索引的定义。此外，你也可以通过查询

information_schema

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数据库中的相关视图，来获取更细粒度的索引元数据，虽然这通常需要你自行拼接出创建语句的逻辑。

解决方案

要获取MySQL表索引的创建语句，我通常会采用以下两种方式：

1. 使用

SHOW CREATE TABLE

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命令

这是我个人最推荐的方式，因为它直接给出了表的完整定义，包括了所有索引的声明。你不需要去猜测索引是如何定义的，它就在那里。

SHOW CREATE TABLE your_table_name;

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将

your_table_name

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替换成你想要查看的实际表名。

执行这个命令后，你会得到一个结果集，其中有一列叫做

Create Table

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。这一列的内容就是创建这张表时所使用的完整SQL语句。你会看到类似这样的结构：

CREATE TABLE `users` (
  `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL,
  `email` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL,
  `created_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  `updated_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `users_email_unique` (`email`),
  KEY `idx_username` (`username`),
  KEY `idx_created_at_username` (`created_at`,`username`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

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在这个语句里，

PRIMARY KEY

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、

UNIQUE KEY

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和

KEY

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(或

INDEX

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) 后面跟着的就是索引的定义部分。它清晰地展示了索引的类型、名称以及包含的字段。

2. 查询

information_schema.STATISTICS

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视图

如果你需要以编程方式获取索引的详细信息，或者只想看某个特定索引的构成，

information_schema

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数据库是你的宝库。

information_schema.STATISTICS

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视图包含了所有索引的元数据。

SELECT
    TABLE_SCHEMA,
    TABLE_NAME,
    INDEX_NAME,
    COLUMN_NAME,
    SEQ_IN_INDEX,
    NON_UNIQUE,
    INDEX_TYPE,
    NULLABLE,
    COMMENT
FROM
    information_schema.STATISTICS
WHERE
    TABLE_SCHEMA = 'your_database_name' AND TABLE_NAME = 'your_table_name'
ORDER BY
    INDEX_NAME, SEQ_IN_INDEX;

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将

your_database_name

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和

your_table_name

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替换为实际的数据库名和表名。

这个查询会返回索引的各个组成部分，比如：

```
INDEX_NAME
```
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: 索引的名称。
```
COLUMN_NAME
```
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: 索引包含的列名。
```
SEQ_IN_INDEX
```
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: 列在复合索引中的顺序。
```
NON_UNIQUE
```
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: 如果是0表示唯一索引或主键，1表示非唯一索引。
```
INDEX_TYPE
```
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: 索引的类型，比如
```
BTREE
```
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或
```
HASH
```
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。

通过这些信息，你可以自行构建出索引的创建语句，或者至少理解它的结构。不过，它不会直接给出像

SHOW CREATE TABLE

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那样完整的 DDL 语句，所以对于快速查看，我还是偏爱前者。

理解MySQL索引定义语句中的关键信息，对优化查询有何帮助？

深入理解

SHOW CREATE TABLE

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命令返回的索引定义，对于我们优化数据库查询效率简直是太重要了。它不仅仅是看看索引存不存在那么简单，更关键的是要读懂它背后的含义，这直接关系到你的SQL语句能不能“走对路”。

首先，你得区分

PRIMARY KEY

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、

UNIQUE KEY

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和

KEY

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（或者叫

INDEX

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）。

```
PRIMARY KEY
```
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：这是表的“身份证”，每张表通常只有一个，它强制唯一且非空，是聚簇索引的默认选择（对于InnoDB）。知道哪个是主键，能帮你理解数据是如何物理存储和快速检索的。
```
UNIQUE KEY
```
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：它保证了索引列的组合值是唯一的，但允许有NULL值（如果列本身允许）。如果你的查询条件经常落在这些唯一性很强的列上，并且需要快速判断数据是否存在或进行精确查找，这个索引就很有用。
```
KEY
```
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或
```
INDEX
```
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：这就是普通的非唯一索引了，用于加速查询。

其次，关注索引定义的字段列表，特别是复合索引（多列索引）。比如

KEY \

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idx_created_at_username` (`created_at`,`username`)

。这里有个非常重要的“最左前缀原则”。这意味着，如果你查询时只使用了

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created_at

，或者同时使用了

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created_at

和

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username

，这个索引都能派上用场。但如果你只查询

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username

，这个索引可能就帮不上忙了。理解这一点，能让你在编写

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WHERE

子句或

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ORDER BY`时，有意识地利用现有索引，避免全表扫描。

再者，

USING BTREE

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或

USING HASH

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（虽然

HASH

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索引在InnoDB中并不常见，多用于Memory引擎或自适应哈希索引）。

BTREE

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索引适用于范围查询、排序、模糊匹配（但不是所有类型）等，是MySQL最常用的索引类型。

HASH

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索引则更适合等值查找。了解索引类型，能让你更好地预判查询性能。

最后，一些额外的参数，比如

COMMENT

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、

ALGORITHM

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、

LOCK

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等，虽然不直接影响索引的查找逻辑，但它们可能记录了索引创建时的背景、目的或约束，对于理解数据库管理员的意图和排查问题时很有帮助。比如，一个带有特定注释的索引，可能暗示了它被设计来解决某个特定的慢查询问题。

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总之，读懂这些关键信息，就像拿到了一张数据库的“索引地图”，能帮助你判断当前查询是否能有效利用索引，哪些查询可能需要调整，甚至指导你创建新的索引来提升性能。

在排查数据库性能问题时，如何高效利用索引创建信息？

当数据库出现性能瓶颈，尤其是某些查询变得异常缓慢时，查看索引的创建信息往往是我排查问题的第一步。这就像医生拿到病人的病历，先了解基本情况。

我通常会这样做：

定位慢查询： 首先通过慢查询日志（
```
slow_query_log
```
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）或者
```
performance_schema
```
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视图，找出那些执行时间过长、扫描行数过多的SQL语句。
分析涉及的表： 确定这些慢查询主要涉及哪些表。
查看相关表的索引定义： 立即使用
```
SHOW CREATE TABLE the_slow_table;
```
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来获取这些表的完整索引定义。我特别关注
```
WHERE
```
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子句、
```
JOIN
```
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条件、
```
ORDER BY
```
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和
```
GROUP BY
```
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中涉及的列，看看它们是否被索引覆盖。
- 检查索引是否存在： 最直接的问题是：查询条件中的列是否有索引？很多时候，慢查询就是因为某个关键列上根本没有索引，导致全表扫描。
- 检查复合索引的列顺序： 如果查询使用了复合索引的部分列，是否符合“最左前缀”原则？比如，一个索引是
```
(a, b, c)
```
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  ，但查询条件是
```
WHERE b = ?
```
  登录后复制
  ，那么这个索引就可能无法被有效利用。
- 检查索引类型是否匹配： 比如，如果你在
```
LIKE '%value%'
```
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  这种左模糊查询上指望B-tree索引能加速，那多半是要失望的。
- 检查数据类型和编码： 虽然不直接体现在索引创建语句中，但如果索引列的数据类型不匹配（比如字符串与数字比较），或者字符集/排序规则不一致，也可能导致索引失效。这需要结合
```
SHOW CREATE TABLE
```
  登录后复制
  和
```
SHOW FULL COLUMNS FROM your_table_name;
```
  登录后复制
  来综合判断。
结合
```
EXPLAIN
```
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语句： 拿到索引定义后，我会用
```
EXPLAIN
```
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语句来分析慢查询。
```
EXPLAIN
```
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的输出会告诉你MySQL计划如何执行查询，包括是否使用了索引（
```
KEY
```
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列）、使用了哪个索引、扫描了多少行（
```
rows
```
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列）、是否进行了全表扫描（
```
type
```
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列为
```
ALL
```
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）等。
- 如果
```
EXPLAIN
```
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  显示没有使用索引，而你的索引定义里明明有，那么就需要深入分析查询条件、函数使用、隐式类型转换等是否导致了索引失效。
- 如果
```
EXPLAIN
```
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  显示使用了索引，但
```
rows
```
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  值依然很大，可能意味着索引的选择性不够好，或者查询需要优化到更精确的索引覆盖。

通过这种“看索引定义 -> 分析

EXPLAIN

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-> 发现问题 -> 优化SQL或创建新索引”的闭环，我能比较高效地定位和解决数据库性能问题。

除了SQL命令，还有哪些工具或策略可以辅助分析MySQL索引的有效性？

光靠

SHOW CREATE TABLE

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和

EXPLAIN

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，虽然强大，但有时候我们还需要更宏观或更深入的视角来分析索引的有效性。毕竟，一个索引的“好坏”不是看它是否存在，而是看它是否被高效利用，以及是否真正解决了性能问题。

以下是一些我常用的辅助工具和策略：

数据库管理工具的图形界面：
- MySQL Workbench、Navicat、DBeaver、DataGrip 等主流的数据库管理工具，都提供了直观的图形界面来查看表的结构和索引信息。你可以在表设计视图中，直接看到所有索引的名称、字段、类型等。虽然它们底层还是执行SQL命令，但可视化界面能让你更快地浏览和理解复杂的表结构，尤其是在处理大量表或索引时。
慢查询日志分析工具：
- pt-query-digest
  登录后复制
  (Percona Toolkit)：这是一个非常强大的工具，用于分析MySQL的慢查询日志。它能统计出最慢的查询、扫描行数最多的查询、使用临时表或文件排序的查询等。通过这些统计，你可以快速定位到那些“吃资源”的SQL语句。然后，结合这些慢查询，再去检查它们涉及的表是否有合适的索引，或者现有索引是否被有效利用。这是一种从“结果”反推“原因”的有效方法。
```
performance_schema
```
登录后复制
和
sys
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schema：
- MySQL 5.6及更高版本引入的
```
performance_schema
```
  登录后复制
  提供了大量的运行时性能数据，包括索引的使用情况。例如，你可以查询
```
performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage
```
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  视图，来查看哪些索引被频繁使用，哪些索引几乎从未被使用。
- ```
sys
```
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  schema（基于
```
performance_schema
```
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  之上构建的）提供了更友好的视图，比如
```
sys.schema_unused_indexes
```
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  可以帮你找出那些可能冗余的索引，
```
sys.schema_index_statistics
```
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  则提供更详细的索引使用统计。这些数据能帮助你判断一个索引是否真的有价值，或者是否可以考虑删除来减少写操作的开销。
定期审计和审查：
- 这不是一个工具，而是一种策略。随着业务的发展和数据量的增长，原有的索引可能不再适用，或者新的查询模式需要新的索引。定期（比如每季度或半年）对核心业务表的索引进行一次全面的审计和审查，结合业务需求和数据库性能报告，评估现有索引的有效性，并规划新的索引或优化现有索引。这通常需要开发人员和DBA的紧密协作。