索引能加速查询但需合理创建，应根据查询频率、区分度和数据类型选择索引列，避免在索引列上使用函数、类型转换或模糊查询导致失效，通过CREATE INDEX、ALTER TABLE或建表时定义索引，优先使用B-Tree等合适类型，结合EXPLAIN和SHOW INDEX分析执行计划与索引使用情况，定期审查并优化索引策略以提升性能。
MySQL索引，简单来说，就是为了加速查询。但建索引也不是越多越好，需要权衡。
索引创建与优化，是个持续迭代的过程。一开始可能只是为了解决某个慢查询，但随着数据量增长、业务逻辑变化，原有的索引可能不再适用，甚至会成为性能瓶颈。所以，定期审查和调整索引策略至关重要。
解决方案：
创建索引的方法有很多种，最常见的是使用
CREATE INDEX语句。例如，假设我们有一个
users表，需要根据
CREATE INDEX idx_email ON users (email);
除了
CREATE INDEX，还可以在创建表的时候就定义索引，或者使用
ALTER TABLE语句来添加索引。
-- 创建表时定义索引
CREATE TABLE products (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255),
price DECIMAL(10, 2),
INDEX idx_name (name)
);
-- 使用 ALTER TABLE 添加索引
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_customer_id (customer_id);MySQL支持多种类型的索引，常见的有：
- B-Tree 索引： 这是最常用的索引类型，适用于全值匹配、范围查询、前缀匹配等。
- Hash 索引： 适用于等值查询，速度非常快，但不支持范围查询和排序。
- Fulltext 索引： 用于全文搜索，可以对文本内容进行索引。
- Spatial 索引： 用于地理空间数据类型，例如经纬度。
选择哪种索引类型，取决于具体的查询需求和数据特点。例如，如果需要进行全文搜索，就应该选择 Fulltext 索引。
索引的创建和优化，不仅仅是执行几条 SQL 语句那么简单。更重要的是理解索引的原理，掌握各种索引类型的使用场景，并根据实际情况进行调整。
如何选择合适的索引列？
选择索引列，需要考虑以下几个因素：
- 查询频率： 经常被用作查询条件的列，更适合创建索引。
-
区分度： 区分度高的列，索引效果更好。例如，
性别
字段的区分度很低，不适合创建索引。而email
字段的区分度很高，适合创建索引。 - 数据类型： 数据类型较小的列，索引占用空间更小，查询效率更高。
- 组合索引： 多个列组合在一起创建索引，可以提高多条件查询的效率。
举个例子，假设我们有一个
orders表，包含
customer_id、
order_date和
amount等字段。如果经常需要根据
customer_id和
order_date查询订单，可以创建一个组合索引：
CREATE INDEX idx_customer_date ON orders (customer_id, order_date);
需要注意的是，组合索引的列顺序很重要。一般来说，应该将区分度最高的列放在最前面。
索引失效的常见原因有哪些？
索引失效，意味着 MySQL 优化器无法使用索引来加速查询，导致查询效率下降。常见的索引失效原因有：
- 未使用索引列： 查询条件中没有使用索引列。
-
使用函数或表达式： 在索引列上使用了函数或表达式，例如
WHERE DATE(order_date) = '2023-10-26'
。 -
类型转换： 查询条件中的数据类型与索引列的数据类型不一致，例如
WHERE id = '123'
，而id
列是 INT 类型。 -
范围查询： 使用
>
、<
、>=
、<=
等范围查询时，可能会导致索引失效。 -
LIKE 查询： 使用
LIKE '%keyword%'
进行模糊查询时，会导致索引失效。但如果使用LIKE 'keyword%'
，则可以使用索引。 -
NOT IN 和 !=： 使用
NOT IN
和!=
时，可能会导致索引失效。
为了避免索引失效，应该尽量避免在索引列上使用函数或表达式，保持数据类型一致，并尽量避免使用模糊查询和否定查询。
如何监控和优化索引？
监控和优化索引，是一个持续的过程。可以使用 MySQL 自带的工具，例如
SHOW INDEX和
EXPLAIN，来分析索引的使用情况和查询性能。
SHOW INDEX可以查看表的索引信息，包括索引名称、索引类型、索引列等。
SHOW INDEX FROM users;
EXPLAIN可以分析 SQL 语句的执行计划，包括是否使用了索引、使用了哪个索引、扫描了多少行等。
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date = '2023-10-26';
通过分析执行计划，可以找出查询性能瓶颈，并根据实际情况进行索引优化。例如，如果发现某个查询没有使用索引，可以考虑添加索引或修改查询语句。如果发现某个索引的使用效率不高，可以考虑删除索引或调整索引列。
除了使用 MySQL 自带的工具，还可以使用一些第三方工具，例如 Percona Toolkit 和 pt-query-digest，来监控和分析 MySQL 的性能。
总而言之，MySQL 索引的创建和优化，是一个需要不断学习和实践的过程。只有深入理解索引的原理，掌握各种索引类型的使用场景，并结合实际情况进行调整，才能真正提高 MySQL 的查询性能。
