分享MySQL 的索引，越多越好吗需要注意什么

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在 MySQL中，创建索引是化数据库性能的重要手段之一，但是，不当的索引设计可能导致性能下降或资源浪费，这篇文章，我们来聊一聊 MySQL 中建索引时需要注意哪些关键事项。



注意事项
整体来说，MySQL索引的创建需要注意以下 14点：

(1) 选择高选择性的列

高选择性的列（即具有大量仅有值的列）更适合建立索引，因为它们能够有效地缩小查询范围，提高检索速度。

低选择性的列（如性别、布尔值）通常不适合作为单独索引，因为它们法显著减少扫描范围。

(2) 确定索引的用途

查询模式：分析常用的查询，特别是使用 WHERE 子句、JOIN 条件、ORDER BY 和 GROUP BY 的查询，以确定哪些列比较常被访问和过滤。

读取 vs 写入：索引能加读取操作，但会增加写入操作（如 INSERT、UPDATE、DELETE）的开销，因此需要在性能提升和维护成本之间权衡。

(3) 选择合适的索引类型

B-Tree 索引：默认索引类型，适用于大多数查询，如范围查询和精确匹配。

Hash 索引：适用于等值查询，但只能在 Memory 存储引擎中使用，不支持范围查询。

全文索引（Full-Text Index）：用于全文搜索，适用于需要在文本中搜索关键字的场景。

空间索引（Spatial Index）：用于地理空间数据的查询。

(4)  合理设计复合索引

列顺序：在复合索引中，列的顺序至关重要。通常，比较先选择选择性比较高、比较常用于过滤的列放在比较前面。

覆盖索引：如果索引包含查询所需的所有列，MySQL 可以仅通过索引满足查询，从而减少数据访问，提高性能。

(5)  避免冗余索引

去除重复：确保没有多个索引包含相同的列集，因为这会浪费存储空间并增加写操作开销。

嵌套索引：如果存在一个复合索引 (A, B, C)，需再单独为 (A) 或 (A, B) 创建索引，除非有特殊需求。

(6)  考虑索引的大小与存储

数据类型：使用较小的数据类型可以减少索引的大小，提高缓存命中率和查询性能。

前缀索引：对于长字符串，可以使用前缀索引（如 VARCHAR(255) 的前 10 个字符），以减少索引大小，但需权衡选择性。

(7)  使用仅有索引

数据完整性：如果某列或列组的值必须仅有，可以使用仅有索引（UNIQUE INDEX），不仅提高查询性能，还能确保数据的仅有性。

性能势：仅有索引在某些情况下可以比普通索引更高效，尤其是在执行精确匹配查询时。

(8)  监控和分析查询性能

EXPLAIN 语句：使用 EXPLAIN 分析查询的执行计划，了解索引的使用情况，识别是否有全表扫描或不必要的索引扫描。

查询化工具：利用 MySQL 提供的性能模式（Performance Schema）和查询日志，监控查询性能，调整索引策略。

(9)  避免过度索引

权衡利弊：虽然索引能提高查询性能，但过多的索引会增加写操作的开销，并占用额外的存储空间。应根据际查询需求，合理添加必要的索引。

定期审核：定期审查现有索引，删除不再使用或效果不佳的索引，以化性能和资源利用。

(10)  考虑存储引擎的特性

InnoDB vs MyISAM：不同存储引擎对索引的支持和现方式不同。比如，InnoDB 支持聚簇索引（primary key），而 MyISAM 不支持事务。

分区表和索引：在使用分区表时，设计索引时需考虑分区键，以化查询性能。

(11)  处理 NULL 值

索引中包含 NULL：在设计索引时，需要明确是否需要索引包含 NULL 值的记录，尤其是在过滤条件中涉及 NULL 的情况。

(12)  合适的索引命

可读性和维护性：为索引命时，使用有意义的称，便于后续维护和理解索引的用途。

(13)  分段索引和前缀索引

长文本和 BLOB 列：对于非常长的文本或二进制列，通常不建议全部建立索引，可以考虑使用前缀索引来提高部分匹配的效率。

(14)  避免在低选择性列上使用前缀索引

前缀长度：如果前缀列的选择性不够，前缀索引可能法显著提升查询性能，甚至可能导致索引效率下降。

总结
通过综合考虑以上事项，可以在 MySQL 中设计和创建高效的索引，提高数据库的整体性能和响应速度。同时，索引设计应根据际应用需求和数据特性进行灵活调整，确保在性能和资源利用之间取得比较佳平衡。

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