前言

想的再多，不如行动起来，大家好，我是啊Q，让我们徜徉在知识的海洋里吧。

一起“开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 2 月更文挑战」的第17天， 点击查看活动详情 。

前几章我们介绍了索引的类型和其相关原理，这一篇我们来总结一下并说一下如何优化索引。

索引是数据库性能优化的关键因素之一。一个优秀的索引可以极大地提升数据库的查询速度和效率，而一个不恰当的索引设计则会导致数据库性能下降、查询效率低下等问题。因此，优化索引设计和结构非常重要。以下是我对索引优化的几点使用心得。

优化索引的方式

选择合适的索引类型

在 MySQL 中，主要有 B-Tree 索引、Hash 索引和 Full-Text 索引三种索引类型。不同的索引类型适用于不同的场景，因此在选择索引类型时需要根据实际情况进行选择。

B-Tree 索引

B-Tree 索引是 MySQL 中最常用的索引类型，它适用于等值查询、范围查询和排序查询。B-Tree 索引的查询效率较高，但是对于模糊查询和全文检索等场景，效果较差。

Hash 索引

Hash 索引适用于等值查询，对于模糊查询和范围查询等场景效果较差。Hash 索引的查询效率较高，但是不支持排序操作，且不支持部分索引列查询。

Full-Text 索引

Full-Text 索引适用于全文检索场景，对于模糊查询和范围查询等场景效果较好。Full-Text 索引的查询效率较高，但是不支持排序操作，且不支持部分索引列查询。

忘记上面的输出，索引的优化的几点建议：选择合适的索引类型选择合适的索引列创建复合索引避免过多的冗余索引详细描述并给出示例，写一个2000字以上的博文。

选择合适的索引列

在选择索引列时，需要根据实际情况进行选择，以下是一些常见的选择索引列的建议：

选择区分度高的列作为索引列区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1。假如有1000万的数据表，年龄取值在（0-100之间），对年龄字段建立索引可以很很快捷的找到30岁的客户群（大概包含10万行数据）。但如果对性别建立索引，并查询所有男性客户群，这大概有500万行数据，从性能，磁盘占用等方面考虑，意义就不是很大。
选择经常参与查询的列作为索引列经常参与查询的列是指在查询条件中经常使用的列，如姓名、编号、时间等列。选择这些列作为索引列可以大大提高查询效率。
择列不重复或重复度低的列作为索引列选择列不重复或重复度低的列作为索引列可以提高索引效率。如果某一列的值都相同，那么在使用该列作为索引列进行查询时，需要遍历整个索引才能找到对应的行，这样查询效率就会降低。
复合索引的顺序应该与查询中使用这些列的顺序一致

例如，在一个订单表中，经常需要按订单日期和订单号来查询，可以创建如下的索引：

CREATE INDEX idx_order_date_order_no ON orders(order_date, order_no);

这样的索引可以支持下面的查询：

SELECT * FROM orders WHERE order_date = '2022-02-01' AND order_no = '12345';

而且还可以支持下面的查询：

SELECT * FROM orders WHERE order_date = '2022-02-01';

但是如果把索引列的顺序调换过来，即：

CREATE INDEX idx_order_order_date ON orders(order_no, order_date);

这个索引就不能够支持上述两个查询的优化。

创建复合索引

复合索引是指同时对多个列创建的索引。相对于单列索引，复合索引可以减少索引的数量，从而减少维护索引的成本。此外，复合索引还可以提高查询的效率，特别是对于经常需要同时使用多个列的查询。

例如，在一个员工表中，可能需要根据部门、工资和年龄来查询员工信息，可以创建如下的复合索引：

CREATE INDEX idx_employee_dept_salary_age ON employees(dept, salary, age);

这个索引可以支持下面的查询：

SELECT * FROM employees WHERE dept = 'IT' AND salary >= 5000 AND age <= 30;

复合索引需要根据查询的需求和数据分布进行设计，不应该创建过多的冗余索引，以免造成索引混乱和额外的存储成本。

避免过多的冗余索引

虽然索引可以提高查询性能，但是过多的冗余索引也会降低数据库的性能。因为每个索引都需要占用额外的存储空间，并且在写入数据时，需要更新每个相关的索引。

因此，在设计和优化索引时，应该避免创建过多的冗余索引。对于一些少使用或者不常用的查询，不必为其创建专门的索引，因为这样只会浪费存储空间和增加写入负担。

可以使用MySQL提供的SHOW INDEX语句来查看表中的所有索引。如果发现了冗余的索引，可以使用ALTER TABLE语句来删除它们。

例如，我们可以使用下面的SQL语句来删除orders表中的idx_order_id索引：

ALTER TABLE orders DROP INDEX idx_order_id;

覆盖索引

覆盖索引：如果查询的数据可以从索引中获取，那么可以考虑使用覆盖索引来提高查询性能。

覆盖索引是指索引包含了查询所需的所有数据，因此可以避免查询到表中的实际数据行，而直接从索引中获取所需数据。这样可以减少I/O操作，提高查询性能。例如，在一个表中有以下字段：id, name, age, gender, address，而我们需要查询年龄小于20岁的人的姓名和地址。如果我们为(age, name, address)建立了复合索引，那么可以使用以下查询语句：

SELECT name, address FROM table WHERE age < 20;

这样可以直接从索引中获取查询所需的数据，避免了查询表中的实际数据行，从而提高了查询性能。

索引列不能参与计算

在数据库中，查询语句中涉及到的计算操作通常会导致无法使用索引，因为索引只能在存储数据的列上执行匹配操作。因此，对于需要进行计算的列，应该将计算的结果存储到一个新的列中，并将该列作为索引列使用。

例如，考虑一个订单表，其中包含订单号、商品名称、商品数量和商品总价四个列。现在我们需要查询所有订单中商品总价大于等于100元的订单号和商品名称。如果我们按照如下方式创建索引：

CREATE INDEX idx_order_total_price ON orders(total_price);

那么在执行如下查询语句时，将无法使用该索引：

SELECT order_id, product_name FROM orders WHERE total_price * quantity >= 100;

因为查询语句中包含了计算操作 total_price * quantity，导致该列无法参与索引匹配。

为了使用索引，我们可以将计算的结果存储到一个新的列中，例如：

ALTER TABLE orders ADD COLUMN total_amount DECIMAL(10,2); UPDATE orders SET total_amount = total_price * quantity; CREATE INDEX idx_order_total_amount ON orders(total_amount);

然后，我们可以按照如下方式执行查询语句，使用新创建的索引：

SELECT order_id, product_name FROM orders WHERE total_amount >= 100;

这样就可以使用新创建的索引进行匹配操作，从而提高查询性能。需要注意的是，存储计算结果的新列应该具有足够的数据类型和精度，以确保计算结果的准确性。

遵循最左前缀匹配规则

最左前缀匹配是指在查询中使用复合索引时，只有从索引的最左边开始的一些列被用于过滤数据时，索引才能被有效利用。因此，在设计复合索引时，必须优先考虑按照使用频率从高到低的顺序来确定索引列的顺序，以便在尽可能多地使用索引的情况下，最大限度地提高查询性能。

举个例子，假设我们有一个复合索引包含3列：(A, B, C)，如果查询中只包含A和B列的过滤条件，那么这个索引可以被有效利用；但如果查询中只包含B和C列的过滤条件，那么这个索引就无法被利用。因此，在设计复合索引时，必须考虑查询中使用频率最高的列，将其放在最左边，以此类推。

需要注意的是，最左前缀匹配规则对于等值查询和范围查询都适用。例如，如果一个查询包含A = 1和B > 2两个过滤条件，那么只有(A, B)这个索引可以被有效利用。如果(A, C)这个索引包含A列和C列，那么无法利用该索引。

定期优化索引

随着数据的增加和修改，索引也需要不断优化和维护，以保证查询性能。索引的优化可以通过以下方式进行：

定期分析表和索引的使用情况，并进行必要的调整。
删除未使用或者很少使用的索引，避免冗余索引造成性能下降。
避免使用过多的索引，因为过多的索引不仅会占用磁盘空间，而且也会降低更新和插入数据的性能。

定期优化索引可以保持查询性能的稳定，提高数据库的整体性能。

总结

定期优化索引可以保持查询性能的稳定，提高数据库的整体性能。索引的优化可以通过选择合适的索引类型、选择合适的索引列、创建复合索引、避免过多的冗余索引、使用覆盖索引和定期优化索引等方式实现。对于大型数据库，索引的优化是非常重要的，可以大大提高查询性能，保证数据库的正常运行。

数据库索引优化

前言