SQL中的索引是什么？如何提升查询性能的秘诀

索引类型包括B树、哈希、全文和空间索引，应根据查询模式选择；避免在WHERE中使用函数、隐式转换、%开头的LIKE、OR及NOT条件以防失效；在高选择性且常用于查询、JOIN、排序的列上创建索引，避免在频繁更新、低选择性或小表上创建索引。

索引就像一本书的目录，能帮你快速找到想要的信息，而不是一页一页地翻。在SQL中，索引是一种优化查询速度的数据结构。

提升查询性能的关键就在于合理使用索引。

索引类型有哪些？如何选择合适的索引？

SQL中常见的索引类型包括：

• B树索引（B-Tree Index）： 这是最常见的索引类型，适用于范围查询和排序。几乎所有数据库都支持。它就像一棵平衡树，查找效率稳定。
• 哈希索引（Hash Index）： 适用于等值查询，速度非常快。但不支持范围查询和排序。MySQL的Memory存储引擎支持。
• 全文索引（Fulltext Index）： 适用于文本搜索，例如在文章中查找关键词。MySQL和PostgreSQL都支持。
• 空间索引（Spatial Index）： 适用于地理空间数据查询，例如查找附近的餐馆。MySQL和PostgreSQL都支持。

选择合适的索引类型取决于你的查询模式。如果经常进行范围查询，选择B树索引。如果只需要等值查询，可以考虑哈希索引。对于文本搜索，使用全文索引。对于地理空间数据，使用空间索引。

举个例子，假设你有一个

users

id

name

email

age

email

CREATE INDEX idx_email ON users (email);

但如果你的查询是精确匹配email，例如

WHERE email = 'example@example.com'

索引虽好，可不要贪多哦。

如何避免索引失效？

索引失效是指查询优化器无法使用索引，导致查询性能下降。以下是一些常见的索引失效情况：

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• 使用函数或表达式： 在

  WHERE

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  子句中使用函数或表达式会导致索引失效。例如：

  WHERE YEAR(date) = 2023

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  。
• 隐式类型转换： 如果查询条件的数据类型与索引列的数据类型不匹配，可能会发生隐式类型转换，导致索引失效。例如，如果

  id

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  列是整数类型，而查询条件是字符串类型：

  WHERE id = '123'

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  。

• LIKE

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  查询以

  %

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  开头：

  LIKE '%keyword'

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  会导致索引失效，因为无法利用索引的前缀匹配。

• OR

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  条件： 如果

  OR

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  条件中的一个列没有索引，可能会导致整个查询无法使用索引。

• NOT

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  条件：

  NOT

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  、

  !=

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  、

  <>

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  等否定条件通常会导致索引失效。
• 组合索引的顺序： 如果查询条件没有按照组合索引的顺序使用，可能会导致部分索引失效。

为了避免索引失效，应该尽量避免在

WHERE

LIKE

%

AND

OR

例如，如果有一个组合索引

idx_name_age

name

age

WHERE name = 'John' AND age = 30

WHERE age = 30 AND name = 'John'

什么时候应该创建索引，什么时候不应该创建索引？

创建索引可以提高查询性能，但也会带来一些额外的开销。

• 应该创建索引的情况：

  • 经常用于

    WHERE

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    子句的列。
  • 经常用于

    JOIN

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    操作的列。
  • 经常用于

    ORDER BY

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    或

    GROUP BY

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    子句的列。
  • 具有高选择性的列（即列中不同值的数量很多）。

• 不应该创建索引的情况：

  • 频繁更新的列。每次更新都会导致索引的维护，降低性能。
  • 选择性低的列（即列中不同值的数量很少）。例如，性别列，只有男和女两个值。
  • 小表。对于小表，全表扫描可能比使用索引更快。
  • 不经常使用的列。

索引的维护成本很高，包括存储空间和更新开销。所以，在创建索引之前，要仔细评估其带来的收益是否大于成本。可以使用数据库的性能分析工具来帮助你做出决策。比如MySQL的

EXPLAIN

总之，索引是提升SQL查询性能的强大工具，但需要谨慎使用。选择合适的索引类型，避免索引失效，并权衡创建索引的成本和收益，才能真正发挥索引的优势。

以上就是SQL中的索引是什么？如何提升查询性能的秘诀的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！