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SQL 索引优化指南：原理、知识点与实践案例

索引的基本原理

索引是数据库中用于加速数据检索的数据结构，类似于书籍的目录。它通过创建额外的数据结构来存储部分数据，使得查询可以快速定位到所需数据而不必扫描整个表。

索引的工作原理

1. B-Tree/B+Tree索引（最常见）：
   • 平衡树结构，保证查询效率稳定
   • 适合范围查询和精确查询
   • InnoDB使用B+Tree，非叶子节点只存键值，叶子节点存储数据
2. 哈希索引：
   • 基于哈希表实现
   • 适合等值查询，O(1)时间复杂度
   • 不支持范围查询
3. 全文索引：
   • 用于文本内容的搜索
   • 支持模糊匹配和关键词搜索

索引优化的关键知识点

1. 索引类型选择

• 普通索引：最基本的索引，无特殊限制
• 唯一索引：确保列值唯一
• 主键索引：特殊的唯一索引，不允许NULL值
• 复合索引：多列组合的索引
• 覆盖索引：索引包含查询所需的所有字段

2. 索引创建原则

• 选择性高的列：区分度高的列（如用户ID）比区分度低的列（如性别）更适合建索引
• 常用查询条件：WHERE、JOIN、ORDER BY、GROUP BY中的列
• 避免过度索引：索引会占用空间并降低写入性能
• 短索引优先：特别是对字符串列，可考虑前缀索引

3. 索引失效的常见场景

• 使用!=或<>操作符
• 对索引列使用函数或运算：WHERE YEAR(create_time) = 2023
• 类型不匹配的查询：字符串列用数字查询
• 使用OR条件（除非所有OR条件都有索引）
• 模糊查询以通配符开头：LIKE '%abc'
• 不符合最左前缀原则的复合索引使用

索引优化实践案例

案例1：选择合适的索引列

问题SQL：

SELECT * FROM users WHERE age > 20 AND status = 'active' ORDER BY create_time DESC;

优化方案：

-- 创建复合索引
ALTER TABLE users ADD INDEX idx_age_status_createtime (age, status, create_time);-- 如果status='active'的数据很少，可以调整顺序
ALTER TABLE users ADD INDEX idx_status_age_createtime (status, age, create_time);

案例2：避免索引失效

问题SQL：

SELECT * FROM orders WHERE DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m-%d') = '2023-01-01';

优化方案：

下载

-- 改为范围查询，避免对列使用函数
SELECT * FROM orders 
WHERE create_time >= '2023-01-01 00:00:00' 
AND create_time < '2023-01-02 00:00:00';

案例3：利用覆盖索引

问题SQL：

SELECT user_id, username FROM users WHERE email = '[e-mail]';

优化方案：

-- 创建覆盖索引
ALTER TABLE users ADD INDEX idx_email_username (email, username);-- 查询只需扫描索引，不需回表

案例4：复合索引的最左前缀原则

问题SQL：

SELECT * FROM products WHERE category = 'electronics' AND price > 1000;

现有索引：INDEX (price, category)

优化方案：

-- 调整索引列顺序以匹配查询模式
ALTER TABLE products ADD INDEX idx_category_price (category, price);

高级索引优化技术

1. 索引下推(ICP)：MySQL 5.6+，将WHERE条件推送到存储引擎层过滤
2. MRR优化：多范围读取，减少随机IO
3. 索引合并：对多个单列索引的条件进行合并
4. 自适应哈希索引：InnoDB自动为频繁访问的页创建哈希索引

监控与维护索引

1. 查看索引使用情况：

   SELECT * FROM sys.schema_index_statistics 
   WHERE table_schema = 'your_db' AND table_name = 'your_table';-- 或使用EXPLAIN分析查询
   EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE username = 'test';
   

2. 定期维护索引：

   ANALYZE TABLE your_table;  -- 更新索引统计信息
   OPTIMIZE TABLE your_table; -- 重建表，整理碎片
   

3. 删除无用索引：

   DROP INDEX index_name ON table_name;
   

通过合理设计和优化索引，可以显著提高数据库查询性能，但需要平衡查询性能和写入开销，定期监控和调整索引策略是关键