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【Mysql索引优化】索引优化的最佳实现

news 来源：原创 2025/6/8 6:31:11

文章目录

- - 【Mysql优化】索引优化的最佳实现
  - - 1. 全值匹配：索引的最佳使用方式
    - 2. 最左前缀法则
    - 3. 尽量使用覆盖索引：优化查询性能。减少 select \* 语句
    - 4. 范围查询优化
    - 5. 不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换）
    - 6. 少用不等、空值、OR（IN）
    - - 6.1 不等于（`!=` 或 `<>`）、NOT IN 、NOT EXISTS 的影响：
      - 6.2 IS NULL` 或 `IS NOT NULL 的影响：
      - 6.3 使用 `OR` 或 `IN` 的影响：
    - 7. 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
    - 8. Like百分写最右
    - 9.字符串不加单引号索引失效
    - 总结

【Mysql优化】索引优化的最佳实现

前言

在数据库性能优化中，索引是至关重要的工具。合理使用索引不仅可以提高查询效率，还能显著减少数据库的响应时间。本文将从全值匹配、最左前缀法则、覆盖索引和范围查询优化等方面，介绍MySQL中索引优化的最佳实践。

1. 全值匹配：索引的最佳使用方式

全值匹配是指在使用复合索引时，查询条件需要包含索引的所有列，从而最大限度地利用索引。例如：

-- 创建复合索引
CREATE INDEX idx_name_age_position ON employees (name, age, position);-- 全值匹配查询
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'John' AND age = 30 AND position = 'Manager';

分析：在上述查询中，复合索引的长度被完整使用（如140字节），查询性能最佳。

2. 最左前缀法则

最左前缀法则要求**复合索引必须从最左列开始查询，且不能跳过列。**例如：

-- 使用复合索引的部分列
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'John' AND age = 30;

分析：此查询遵循最左前缀法则，索引长度为78字节，查询效率较高。如果跳过name列，则索引会失效。

3. 尽量使用覆盖索引：优化查询性能。减少 select * 语句

覆盖索引是指查询结果只依赖索引，而无需访问表。例如：

-- 查询字段包含索引列
EXPLAIN SELECT name, age FROM employees WHERE name = 'John';

优势：通过覆盖索引，查询仅从索引中获取数据，大幅减少了I/O操作。

4. 范围查询优化

范围条件可能导致索引的部分失效，例如：

-- 范围查询
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'John' AND age > 30;

解决方案：在可能的情况下，尽量将范围查询拆分为多个小范围，或优化查询逻辑。

5. 不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换）

索引底层：将结果与索引中的键值直接匹配。

比如下面函数结果就无法直接与索引中的键值匹配，导致了索引失效。

-- 索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE LEFT(name, 3) = 'John';

优化方案：通过范围查询、逻辑调整等避免函数的使用。

6. 少用不等、空值、OR（IN）

6.1 不等于（`!=` 或 `<>`）、NOT IN 、NOT EXISTS 的影响：

!= 查询会导致索引扫描出所有不等于某个值的记录，这样会使得索引的有序性无法发挥作用，因此 MySQL 会选择全表扫描。

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name != 'John';

**建议：**如果可能，将不等于条件转为范围查询（如 name > '张三' 和 name < '李四'），MySQL 更容易使用索引。

因为Mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引。

6.2 IS NULL`或`IS NOT NULL 的影响：

在B树或B+树索引中，NULL值通常不具有固定的顺序，因此索引对于这种类型的查询支持较差。

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name IS NULL;

建议： emmm，提升有限，尽量不用吧。

6.3 使用 `OR` 或 `IN` 的影响：

Mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引。

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name in nameList;

建议： 有点像范围查询，可以看第5点。

7. 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列

MySQL 的联合索引（Composite Index）是按照索引字段的顺序来构建的。

每一列的值在索引中是有序排列的，而范围查询（如 >、<、BETWEEN 等）会破坏后续字段的有序性，导致索引无法继续使用。

-- 联合索引：
ALTER TABLE `employees` ADD INDEX `idx_name_age_position` (`name`, `age`, `position`);

索引的排列是多层次排序：

先按照 name 排序。
同样的 name 按照 age 排序。
同样的 name 和 age 按照 position 排序。

-- age后续字段的顺序变得不确定，B+ 树无法高效利用这些字段的有序性，导致部分索引失效。
SELECT name, age, position FROM employees WHERE name = 'John' AND age > 18 AND position = 'normal';

优化方案：

如果age范围查询能过滤掉大部分数据，那就让他放在索引最左边，别的失效也没关系。

拆分查询，将范围查询的部分和其他条件拆开

-- 然后在结果中筛选 position = 'beijing'
SELECT name, age, position FROM employees WHERE name = 'John' AND age > 18;

8. Like百分写最右

LIKE模式匹配中的%如果在开头会导致索引失效：

-- 索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name LIKE '%John';

优化方案：

使用覆盖索引，这样索引就算失效了，也不用回表，提高了查询效率。
如果不能使用覆盖索引，考虑借助搜索引擎（Elasticsearch等）

9.字符串不加单引号索引失效

就是留意字符串类型的要加引号吧。

-- 索引OK
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = '001'; 
-- 索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 001;

总结

工作中遇到sql调优问题，结合调优工具和对索引的深入理解，应该能够帮助我们解决大部分问题了。

博客主页: 总是学不会.

【Mysql索引优化】索引优化的最佳实现

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