MySQL索引创建+优化查询性能超全攻略
本文深入解析MySQL索引的创建与优化,旨在提升查询性能。文章指出,并非所有字段都适合创建索引,需根据实际情况选择,如经常出现在WHERE条件、JOIN连接、排序分组的列以及唯一值较多的列。创建索引时,应选择合适的索引类型(如B+树),注意组合索引的顺序,并控制字符串索引长度。同时,避免在WHERE条件中对字段进行运算或使用函数,避免LIKE以通配符开头,并尽量避免使用SELECT *,以充分利用覆盖索引。此外,文章还强调了索引维护的重要性,包括定期清理冗余索引、删除无用索引以及谨慎为频繁更新字段加索引,并通过EXPLAIN分析执行计划,确保索引有效命中,从而实现MySQL查询性能的优化。
加索引不一定提升查询性能,关键在于合理创建与使用。1.适合创建索引的情况包括:经常出现在WHERE条件中的列、用于JOIN连接的列、需要排序或分组的列、唯一值较多的列(如email),而唯一性差的字段(如性别)不适合;2.正确创建索引需注意:选择合适的索引类型(如B+树适用于范围查找,默认使用即可)、组合索引顺序影响查询效果(如name和age组成的索引不能单独用于age查询)、控制字符串索引长度以提升效率(如对email字段前10位建索引);3.查询时应避免在WHERE中对字段运算或使用函数(如YEAR(create_time)失效)、LIKE以%开头会失效但结尾可用索引、尽量避免SELECT *以利用覆盖索引;4.维护索引应注意:定期清理冗余索引、删除无用索引、谨慎为频繁更新字段加索引,并通过EXPLAIN分析执行计划确认是否命中索引。

索引是MySQL中提升查询性能最有效的手段之一,但不是只要加了索引就一定快。真正发挥索引作用的关键,在于怎么创建、如何使用,以及是否合理匹配查询语句。
什么时候该创建索引?
索引不是越多越好,也不是所有字段都适合加索引。通常来说,以下几种情况适合创建索引:
- 经常出现在
WHERE条件中的列 - 用于
JOIN连接的列 - 需要排序(
ORDER BY)或分组(GROUP BY)的列 - 查询结果中唯一值较多的列(高选择性)
比如一个用户表的email字段,每个用户基本都是唯一的,这种字段加索引效果很好;而像“性别”这种只有男/女两个值的字段,加索引几乎没用。
如何正确创建索引?
创建索引时要注意几个关键点,否则可能达不到预期效果。
使用合适的索引类型
MySQL常用的索引类型有:
- B+树索引(默认):适用于范围查找、排序等场景
- 哈希索引:仅支持等值比较,不支持范围查询
- 全文索引:用于文本内容的模糊匹配
一般情况下,默认使用B+树即可满足大多数需求。
注意组合索引的顺序
组合索引是指在多个字段上建立一个联合索引,比如:
CREATE INDEX idx_name_age ON users(name, age);
这个索引可以用于查询name,或者同时查询name和age,但不能单独用于查询age。因为索引是按字段顺序构建的,所以组合索引的字段顺序非常重要。
控制索引长度(尤其是字符串)
对于较长的字符串字段(如VARCHAR(255)),可以指定前缀长度来创建索引:
CREATE INDEX idx_email_prefix ON users(email(10));
这样可以减少索引大小,提高写入效率,但前提是前10个字符已经具备足够区分度。
查询时如何利用好索引?
即使有了索引,如果SQL写法不当,也可能导致索引失效。
避免在WHERE条件中对字段做运算或函数操作
例如:
SELECT * FROM users WHERE YEAR(create_time) = 2023;
这会导致create_time上的索引无法使用。正确的做法是改写为:
SELECT * FROM users WHERE create_time BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';
不要在LIKE中以通配符开头
下面这条语句不会走索引:
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%Tom';
但如果写成:
SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'Tom%';
就可以命中索引。
尽量避免SELECT *
如果你只需要几个字段,不要用SELECT *,而是明确列出需要的字段。这样可以利用覆盖索引,直接从索引中取数据,不需要回表查询。
索引维护与注意事项
索引虽然能加快查询速度,但也会影响写入性能(插入、更新、删除)。因此要注意以下几点:
- 定期检查冗余索引,避免重复创建
- 删除不再使用的索引,减少维护成本
- 对频繁更新的字段谨慎加索引
- 可以使用
EXPLAIN分析SQL执行计划,确认是否命中索引
比如运行:
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';
查看输出中的key列是否有值,type是否为ref或range,判断是否有效使用了索引。
基本上就这些。索引优化看起来简单,其实有很多细节容易被忽略,特别是在实际业务查询中,不同SQL写法带来的影响差异很大。多用EXPLAIN、多观察慢查询日志,才是持续优化的关键。
好了,本文到此结束,带大家了解了《MySQL索引创建+优化查询性能超全攻略》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多数据库知识!
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