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MySQL 的索引类型有哪些?应该怎么选择?

前言

索引就像是数据库的“目录”,能帮助数据库快速找到数据。但如果用错了索引类型,或者索引未生效,反而可能拖慢查询速度。因此我们需要了解索引类型,以及应该如何选择索引。


一、MySQL 的几大核心索引类型

1. 主键索引(PRIMARY KEY)

  • 特点:唯一标识每行数据,不允许重复和空值(NULL)。
  • 实例:用户表的 user_id 字段。
  • 使用场景
    • 必须为表指定主键(如无显式定义,InnoDB 会自动生成隐藏主键)。
    • 常用于 WHERE user_id = 1001 或联表查询。
CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY,  -- 主键索引
  username VARCHAR(50)
);

2. 唯一索引(UNIQUE)

  • 特点:确保字段值唯一,允许空值(但只能有一个 NULL)。
  • 实例:用户表的手机号(mobile)或邮箱(email)。
  • 使用场景
    • 需要强制唯一性的字段,如防止重复注册。
    • 查询条件包含该字段时加速。
CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY,
  mobile VARCHAR(20) UNIQUE,  -- 唯一索引
  email VARCHAR(50) UNIQUE
);

3. 普通索引(NORMAL)

  • 特点:最基本的索引,无唯一性约束。
  • 实例:订单表的 status 字段(如待付款、已发货)。
  • 使用场景
    • 常用于频繁查询但允许重复的字段。
    • 支持 WHERE status = 'paid'ORDER BY create_time
CREATE TABLE orders (
  id INT PRIMARY KEY,
  status VARCHAR(20),
  INDEX idx_status (status)  -- 普通索引
);

4. 全文索引(FULLTEXT)

  • 特点:针对大文本字段的关键词搜索,支持模糊匹配。
  • 实例:文章表的 content 字段。
  • 使用场景
    • 搜索文本内容中的关键词(如 WHERE MATCH(content) AGAINST('数据库'))。
    • 替代低效的 LIKE '%关键词%' 查询。
CREATE TABLE articles (
  id INT PRIMARY KEY,
  content TEXT,
  FULLTEXT INDEX ft_content (content)  -- 全文索引
);

5. 空间索引(SPATIAL)

  • 特点:专用于地理空间数据(如经纬度坐标),支持 GIS 查询。
  • 实例:地图应用中存储坐标的 coordinate 字段。
  • 使用场景:(比较冷门,使用场景较少)
    • 快速查询地理范围内的数据(如 ST_Contains())。
CREATE TABLE locations (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(100),
    geom POINT NOT NULL,
    SPATIAL INDEX (geom)  -- 空间索引
) ENGINE=InnoDB;

6. 组合索引(复合索引)

  • 特点:多个字段联合组成的索引,遵循“最左匹配原则”。
  • 实例:商品表的 category_id + price
  • 使用场景
    • 查询条件同时涉及多个字段(如 WHERE category_id=3 AND price>100)。
    • 注意字段顺序:高频查询字段放左侧。
CREATE TABLE products (
  id INT PRIMARY KEY,
  category_id INT,
  price DECIMAL(10,2),
  INDEX idx_category_price (category_id, price)  -- 组合索引
);
❗️ 最左匹配原则示例
  • 有效查询:WHERE category_id=3WHERE category_id=3 AND price>100
  • 无效查询:WHERE price>100(未使用最左字段 category_id,索引失效)。

二、如何选择合适的索引?

1. 根据查询需求选择

  • 高频查询字段:如订单状态(status)适合普通索引。
  • 唯一性约束:如手机号用唯一索引。
  • 多条件查询:组合索引优先于多个单列索引。
  • 文本搜索:全文索引替代 LIKE 模糊查询。
  • 地理数据:空间索引加速位置范围查询。

2. 关注字段的选择性

  • 高选择性字段:唯一值多的字段(如 user_id)更适合索引。
  • 低选择性字段:如性别(只有男/女)建索引意义不大。

3. 控制索引数量

  • 优点:索引加速查询。
  • 缺点:索引占用空间,且增删改操作需维护索引,影响写入速度。
  • 建议:单表索引不要太多,避免冗余索引。

4. 组合索引的优化技巧

  • 字段顺序:高频查询字段放左侧。
  • 覆盖索引:索引包含所有查询字段,避免回表查询。
    -- 假设有索引 (category_id, price)
    SELECT category_id, price FROM products WHERE category_id=3;  -- 直接通过索引获取数据
    

三、常见误区与避坑指南

误区 1:所有字段都建索引

  • 问题:索引过多导致写入性能下降。
  • 案例:订单表有 10 个索引,批量新增多条订单耗时过长。

误区 2:盲目使用组合索引

  • 问题:忽略最左匹配原则,导致索引失效。
  • 案例:索引 (a, b, c),但查询条件为 WHERE b=1 AND c=2

建议:使用 EXPLAIN 分析 SQL 执行计划,验证索引是否生效。


四、总结

索引类型适用场景注意事项
主键索引唯一标识行数据必须非空且唯一
唯一索引防止重复值允许一个 NULL
普通索引加速高频查询的非唯一字段避免过多索引
全文索引大文本关键词搜索文本过短时效率不如普通索引
空间索引地理坐标范围查询字段需为空间数据类型
组合索引多条件联合查询注意字段顺序

通过合理使用索引,可以让数据库查询速度提升十倍甚至百倍。但记住:索引不是越多越好,适合的才是最优解!!!

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