如何高效使用索引10个索引优化最佳指南

在数据库的世界里，索引究竟是什么呢？它其实是一种精心排好序的数据结构，一般存储在磁盘文件之中。索引会记录原数据的单个列或者多个列的信息。当进行查询操作时，程序就无需对所有记录逐一排查，而是先依据索引迅速定位到特定数据，再根据索引记录的指针位置，精准找到对应的原始数据记录。

打个比方，索引就如同书本的目录。我们想要查找某一章节的内容时，借助目录就能快速知晓对应的页数，直接翻到那一页即可。要是没有目录，那就只能从书本的开头一页一页地往后找，效率低下。

在关系型数据库里，常见的索引类型有 B 树索引、哈希索引以及全文索引等。其中，B 树索引应用最为广泛，适用于大多数查询场景。哈希索引在等值查询时表现出色，但对于范围查询和排序操作就有些力不从心了。全文索引则主要用于文本数据的搜索任务。

在 MySQL 中有两种数据访问方式，分别是顺序访问和索引访问。

顺序访问，也叫全表扫描。当执行查询时，它会从表的第一行开始，按照设定的条件依次匹配，一直到最后一行。倘若数据量较少，这种方式或许尚可接受。可一旦数据量庞大，其查询效率就会大打折扣。想象一下，前端请求一个数据，结果因为这种查询方式导致网站崩溃，这是多么糟糕的情况。

索引访问，正如其名，查询数据是在索引数据结构上展开的。索引数据事先已排好序，并且除了聚集索引外，通常不会保存完整的数据列。

不过，使用索引访问是有前提条件的。首先得创建好索引，而且检索的数据列必须存在于索引表中，只有满足这些条件，才能利用索引进行查询。需要注意的是，创建索引后，如果对数据进行更新操作，那么就需要同时更新和维护索引数据，这无疑会增加一定的开销。

索引的优点与缺点都十分明显。

优点方面：其一，能显著提升查询性能。索引可以大幅减少数据库需要扫描的数据行数，从而让查询速度得到质的飞跃。其二，有力支持排序和分组操作。索引能够帮助数据库快速对数据进行排序和分组，使得这些操作的性能得以提高。其三，可强制数据唯一性。通过创建唯一索引，能够有效确保数据的唯一性，防止重复数据的插入。

缺点方面：首先，会占用一定的存储空间。索引需要额外的空间来存储索引数据，这在存储空间有限的情况下可能会带来困扰。其次，会降低数据插入、更新和删除的性能。当对数据进行这些操作时，数据库需要同时维护索引，这就可能导致这些操作的执行速度变慢。最后，可能导致查询优化器选择错误的执行计划。如果索引使用不当，查询优化器可能会误判，选择了不合适的执行计划，进而导致性能下降。

索引失效也是一个需要关注的问题。所谓索引失效，就是表中某个字段虽然创建了索引，但由于 SQL 语句书写不合理，导致索引无法发挥作用。常见的索引失效场景有以下几种：查询条件包含 or 时，可能引发索引失效；like 通配符使用不当可能致使索引失效；对于联合索引，如果查询时的条件列不是联合索引中的第一个列，索引会失效；在索引列上使用 MySQL 的内置函数，索引会失效；对索引列进行运算，索引也会失效；还有当 mysql 估计使用全表扫描比使用索引更快时，就不会使用索引。例如，在 employees 表的 age 列上创建了索引，正确使用 age 列索引和使其失效的情况对比明显。像某些情况下，where 中的表达式看似等价于 age = 28，但 MySQL 无法自动解析，一旦对索引列进行运算，就无法正确找到对应的数据行，于是就会改为全表逐行扫描查询对比。

下面是 10 个索引优化的最佳指南。

1. 合理选择索引列。要挑选经常用于查询条件的列作为索引列。比如，如果经常依据用户的姓名来查询数据，那么就在用户表的姓名列上创建索引。同时，应将具有高选择性的列设为索引列。选择性指的是不重复的索引值和表数据的记录总数 T 的比值，范围在 1/T 到 1 之间。选择性越高，索引效果越好。例如，若一个列只有两个可能的值，创建索引的效果可能就不太理想。唯一索引的选择性为 1，这是最佳的索引选择性，性能也是最优的。此外，要避免在频繁更新的列上创建索引，因为这会降低数据更新的性能。对于 BLOB、TEXT 或很大的 VARCHAR 类型的列，在作为查询条件时，该列必须使用前缀索引，以此来提升查询性能，毕竟 MySQL 不允许索引这些列的完整长度。

2. 创建复合索引。在 SQL 优化时，有些人会在多个列上分别建立独立的单列索引，然而在多数情况下，这并不能提高 MySQL 的查询性能，这其实是一种错误的做法。MySQL 5.0 及之后版本引入了索引合并策略，这恰恰反映出表上索引创建得不合理，通常有以下几种原因：当出现对多个索引做相交操作时，往往意味着需要一个包含所有相关列的多列索引，而非多个独立的单列索引；当需要对多个索引做联合操作时，通常需要耗费大量的 CPU 和内存资源在算法的缓存、排序和合并操作上，特别是当其中有些索引的选择性不高，需要合并扫描返回的大量数据时。所以，复合索引作为多个独立单列索引的优化方案应运而生。复合索引由多个列构成，这些列的组合共同决定了索引的结构和作用范围。使用复合索引有以下几点注意事项：当多个列经常一起用于查询条件时，可以创建复合索引，这样能提高这些查询的性能。复合索引的列顺序至关重要，应将最具选择性的列放在最前面，然后依次排列其他列。例如，如果经常依据用户的姓名和年龄进行查询，那么就在用户表的姓名和年龄列上创建复合索引，并且把姓名列置于首位。如果在执行计划 EXPLAIN 中看到索引合并，就应当仔细检查查询和表的结构，看是否已经达到最优。也可以通过参数 optimizer_switch 来关闭索引合并功能，或者使用 IGNORE INDEX 提示让优化器忽略某些索引。创建复合索引的示例如下：在员工表的员工 id 和员工姓名列上创建复合索引 idx_employee_id_name，根据 employee_id 进行查询时，从执行计划中的 type 可以看出，索引是有效的。但要是根据 employee_name 进行查询，索引就会失效。

3. 避免过多的索引。过多的索引会占用大量的存储空间，并且会降低数据插入、更新和删除的性能。所以，只需创建必要的索引，依据实际的查询需求来抉择。

4. 选择合适的索引列顺序。正确的顺序取决于使用该索引的查询，并且要同时考虑如何更好地满足排序和分组的需求。有一个经验法则可供参考：将选择性最高的索引放在索引的最前列。在某些场景下，这个经验法则很有用，但通常不如避免随机 IO 和排序那么关键，考虑问题需要更全面。另外，具有随机或不可预测值的列不适合作为索引的前列。比如，一个包含随机生成的 UUID 的列，由于其选择性低且难以预测，不适合作为索引的首列。

5. 定期维护索引。随着数据不断地插入、更新和删除，索引可能会出现碎片化现象，从而影响查询性能。可以定期使用数据库的索引维护工具来优化索引。同时，要监控索引的使用情况，根据实际的查询需求调整索引。如果某些索引很少被使用，就可以考虑将其删除。

6. 善用覆盖索引。覆盖索引能够在不访问实际表数据的情况下，仅凭借索引就满足查询的需求。当数据库可以使用覆盖索引来满足查询时，就无需访问表中的数据行，从而显著提升查询性能。覆盖索引包含了查询所需的所有列的数据。当数据库执行查询时，如果可以使用覆盖索引，那么就不必从表中读取数据行，这样就能大大减少磁盘 I/O 操作，提高查询性能。例如，有一个员工表包含员工编号、姓名、年龄、部门等列。如果经常执行仅需员工编号和姓名列的查询，那么就在员工编号和姓名列上创建一个覆盖索引。当执行这类查询时，数据库可以直接从索引中获取所需的数据，无需访问表中的数据行。在没有覆盖索引的情况下，“不等于” 操作会导致索引失效。因为若使用索引，就需要依次遍历非聚簇索引 B + 树里所有叶节点，时间复杂度为 O (n)，找到记录后还要回表，综合起来效率不如全表扫描，所以查询优化器会选择全表扫描。而在覆盖索引情况下，“不等于” 索引生效。因为查的两个字段被联合索引覆盖了，性能更高。虽然仍需依次遍历非聚簇索引 B + 树里所有叶节点，时间复杂度为 O (n)，但无需回表了，整体效率比不使用索引要高，查询优化器就会采用索引。同理，没有覆盖索引时，左模糊查询会导致索引失效；有覆盖索引时，左模糊查询索引生效。主要原因是走非聚簇索引 B + 树遍历叶节点且不回表，效率高于全表扫描，查询优化器会选择效率高的方案。覆盖索引有利有弊。好处在于：一是可避免回表。Innodb 是以聚集索引的顺序来存储的，对于 Innodb 来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，如果用二级索引查询数据，在查找到相应的键值后，还需通过主键进行二次查询才能获取真实所需的数据。而在覆盖索引中，二级索引的键值中就能获取所要的数据，避免了对主键的二次查询，减少了 IO 操作，提升了查询效率。二是能把随机 IO 变成顺序 IO 加快查询效率。由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于 IO 密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据 I0 要少得多，因此利用覆盖索引在访问时可将磁盘的随机读取的 IO 转变成索引查找的顺序 IO。由于覆盖索引能够减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一种常用的性能优化手段。弊端在于：索引字段的维护总归是有代价的。因此，在建立冗余索引来支持覆盖索引时就需要权衡考虑了。这是业务 DBA，或者称为业务数据架构师的工作。并且不是所有类型的索引都能成为覆盖索引。覆盖索引必须要存储索引列，而哈希索引、空间索引和全文索引等都不存储索引列的值，所以 MySQL 只能使用 B - Tree 所以来做覆盖索引，另外不同的存储引擎实现覆盖索引的方式也不同，而且不是所有的引擎都支持覆盖索引。

7. 避免在索引列上进行函数操作。当在索引列上进行函数操作时，数据库无法利用索引来加速查询。例如，如果在用户表的姓名列上创建了索引，并且查询中使用了 UPPER (name) 函数，那么数据库无法使用索引来加速查询。可以将函数操作移到查询的条件中，而不是在索引列上进行函数操作。比如，可以将查询条件改为 name = UPPER ('John')，而不是 UPPER (name) = 'JOHN'。

8. 聚簇索引。在拥有聚簇索引的表中，数据行实际上是按照索引键的顺序存储的。这意味着索引的叶子节点包含了实际的数据行。例如，在一个存储学生信息的表中，如果按照学生的学号建立聚簇索引，那么数据行将按照学号的顺序在磁盘上存储。在 InnoDB 存储引擎中，若表有主键，则主键自动作为聚簇索引；若没有主键，会选择第一个唯一索引作为聚簇索引；若没有唯一索引，会隐式定义一个包含所有列的隐藏列作为聚簇索引。聚簇索引有其优点：一是快速范围查询。由于数据是按照索引键的顺序存储的，对于范围查询极为高效。数据库可以快速定位到范围的起始位置，然后顺序读取数据，无需进行大量的随机磁盘访问。二是高效的连接操作。如果多个表通过具有聚簇索引的列进行连接操作，数据库可以更有效地合并数据，因为数据已经按照连接列的顺序存储。三是减少磁盘 I/O。因为数据的存储与索引的结构紧密结合，对于某些查询，可以减少磁盘 I/O 操作，提高查询性能。当然，聚簇索引也有缺点：一是插入和更新成本高。当插入或更新数据行时，数据库可能需要移动大量的数据以保持数据的有序性。这会导致较高的插入和更新成本，特别是在频繁进行插入和更新操作的情况下。二是索引占用空间大。聚簇索引通常需要占用较多的存储空间，因为它包含了实际的数据行。这可能会对存储资源造成压力。三是不适合频繁更改索引键值的场景。如果索引键的值经常改变，数据库需要不断地调整数据的存储顺序，这会导致性能下降。不同的数据库管理系统对于聚簇索引的创建方式略有不同。一般来说，可以在创建表时指定一个列作为聚簇索引键。在选择聚簇索引键时，需要考虑以下因素：列的唯一性。如果选择的列具有较高的唯一性，那么聚簇索引的效果会更好，因为可以减少数据的重复存储和冲突。查询模式。根据常见的查询模式选择聚簇索引键。如果经常进行范围查询或连接操作，可以选择与这些查询相关的列作为聚簇索引键。数据的稳定性。选择一个相对稳定的列作为聚簇索引键，避免频繁更改索引键值。

9. 冗余、重复索引。重复索引，就是在相同列上按照相同的顺序创建的相同类型的索引。这种情况应当避免，一旦发现就要立即移除。比如，创建一个主键，先加上唯一限制 (unique (id))，然后再加上索引 (index (id)) 以供查询使用。然而唯一限制和主键限制都是通过索引使用，因此，上述写法实际上在相同的列上创建了三个重复的索引。通常并没有理由要这样做，除非是在同一列上创建不同类型的索引来满足不同的查询需求。冗余索引和重复索引有一些区别，例如：如果创建了索引，再创建那就是冗余索引，因为 A 就是前一个索引的前缀索引。索引完全可以当作 A 来使用。但是如果创建了索引 B 那就不是冗余索引了。因为 B 不是索引 (A,B）的最左前缀索引。另外，其他不同类型的索引，例如哈希，全文索引也不会是 B - Tree 的冗余索引。

10. 使用索引提示。当查询优化器选择了错误的执行计划时，可以使用索引提示来强制数据库使用特定的索引。不过，索引提示应当谨慎使用，只有在确定查询优化器选择了错误的执行计划时才使用。过多的索引提示可能会导致数据库无法选择最优的执行计划。先在账户表的姓名列上创建索引，然后强制数据库使用特定的索引。

总结：通过上述的阐述，旨在说明如何高效运用索引并给出了对应的 10 个索引优化的最佳实践。索引是提升数据库查询性能的关键工具，但如果使用不当，可能会造成性能下滑。遵循上述 10 个指南，在一定程度上能够高效地使用索引，提高数据库的性能。当然，索引优化还有其他出色的方案，需要在实际数据库开发过程中持续学习和实践。应当依据具体的查询需求和数据特点来挑选合适的索引优化方法，以实现最佳的性能效果。