简介
MySQL是最流行的关系型数据库之一，索引是MySQL中最重要的性能优化技术之一。通过优化索引可以显著提升查询性能，降低查询的时间复杂度。本文将介绍MySQL索引的类型、不同类型的特点、最左匹配原则、回表、索引下推、在实际应用中如何建立索引以及索引优化的技巧。
一、MySQL的索引类型
MySQL中常用的索引类型有B-Tree索引、哈希索引、全文索引等。
- B-Tree索引：B-Tree是一种平衡树结构，可以快速定位数据，适用于等值查询和范围查询。MySQL中默认使用的就是B-Tree索引。
- 哈希索引：哈希索引将索引值通过哈希函数转化为固定长度的哈希值，适用于等值查询。但是哈希索引不支持范围查询和排序操作，因此很少使用。
- 全文索引：全文索引是一种特殊的索引，适用于对文本进行关键字搜索。
二、不同类型索引的特点
- B-Tree索引：适用于等值查询和范围查询，可以利用索引的有序性进行排序操作。
- 哈希索引：适用于等值查询，不支持范围查询和排序操作。
- 全文索引：适用于文本搜索，支持模糊查询和关键字查询。
三、最左匹配原则
最左匹配原则指的是在联合索引中，如果查询语句中只使用了索引的前缀部分，那么MySQL仍然可以使用该索引。
例如，如果有一个联合索引 (a, b, c)，那么当查询语句中使用了 a 和 b 时，MySQL仍然可以使用该索引进行查询。但如果只使用了 b 和 c，则该索引将无法使用。
四、回表
回表指的是当MySQL查询某条记录时，如果查询的结果集中包含非索引列，那么MySQL需要根据索引的值再次回到表中进行查找。回表操作会增加磁盘IO次数，因此尽可能避免回表可以提升查询性能。
五、索引下推
索引下推是MySQL 5.6引入的一项优化技术，它可以将一些过滤操作下推到存储引擎层面，减少回表次数。具体来说，索引下推可以将WHERE子句中的一些条件下推到索引扫描阶段，从而减少回表次数。
六、在实际应用中如何建立索引
一个非常重要的问题。过多或过少的索引都会影响查询性能。以下是一些关于如何建立索引的经验：
- 为经常使用的列建立索引：在表中，如果经常被用于查询或排序的列，应该优先考虑建立索引。
- 对于大表，应该尽量使用复合索引：因为复合索引可以减少磁盘IO次数，提高查询性能。
- 不要建立过多的索引：建立太多的索引会影响更新操作的性能，并且会浪费磁盘空间。
- 使用索引覆盖：索引覆盖是指查询语句只需要扫描索引，而不需要回表操作。使用索引覆盖可以减少磁盘IO次数，提高查询性能。
- 避免使用全表扫描：如果没有合适的索引，MySQL将会执行全表扫描，这会导致性能问题。
七、索引优化的技巧
- 去除重复索引：重复索引会增加更新操作的开销，因此应该去除重复索引。
- 定期重新组织索引：在表中频繁进行更新和删除操作后，索引可能变得不均匀，因此应该定期重新组织索引。
- 使用覆盖索引：使用覆盖索引可以避免回表操作，提高查询性能。
- 避免使用模糊查询：模糊查询通常会导致全表扫描，因此应该避免使用模糊查询。
- 避免在索引列上使用函数：如果在索引列上使用函数，MySQL将不会使用该索引，而是执行全表扫描。
总之，索引是MySQL中非常重要的性能优化技术之一，通过优化索引可以显著提升查询性能，降低查询的时间复杂度。在实际应用中，应该根据业务需求和查询场景合理地建立索引，并定期进行索引优化。
八、结合具体的业务场景讲讲索引优化
，结合电商场景再举几个索引优化技巧的例子：
- 使用联合索引：在电商系统中，用户可以根据商品名称、价格、品牌等信息进行搜索，因此可以为这些属性建立联合索引，以提高搜索性能。
- 建立唯一索引：在电商系统中，用户可能会添加、修改、删除商品，因此可以为商品的唯一标识（如商品ID）建立唯一索引，以保证数据的一致性和唯一性。
- 避免在索引列上使用不等于（!=）操作符：在电商系统中，如果需要查询价格不等于某个值的商品，应该使用范围查询（如大于或小于）代替不等于操作符，以避免全表扫描。
- 避免在索引列上使用ORDER BY或GROUP BY：在电商系统中，如果需要对查询结果进行排序或分组，应该尽量避免在索引列上使用ORDER BY或GROUP BY，而是使用覆盖索引或者使用非索引列进行排序或分组。
- 定期检查和优化索引：在电商系统中，商品信息可能会频繁添加、修改或删除，因此应该定期检查和优化索引，以保证查询性能和数据的一致性。
综上所述，对于电商场景等业务系统，合理建立和优化索引可以大大提高查询性能，加速系统的响应速度，提高用户体验。
假设有一个商品表goods，其中包含了id、name、price、brand等属性。现在需要查询价格大于100元且品牌为“Apple”的商品，可以使用以下SQL语句：
SELECT id, name, price, brand FROM goods WHERE price > 100 AND brand = 'Apple';
针对这个查询语句，我们可以考虑以下的索引优化技巧：
- 使用联合索引：可以为price和brand两个属性建立联合索引，以提高查询性能，SQL语句如下：
CREATE INDEX idx_price_brand ON goods (price, brand);
- 覆盖索引：在查询语句中，只需要返回id、name、price和brand四个属性，可以将这四个属性建立成覆盖索引，以避免回表操作，SQL语句如下：
CREATE INDEX idx_price_brand_covering ON goods (price, brand, id, name);
- 避免在索引列上使用不等于（!=）操作符：如果需要查询价格不等于某个值的商品，应该使用范围查询（如大于或小于）代替不等于操作符，SQL语句如下：
SELECT id, name, price, brand FROM goods WHERE price > 100 AND brand <> 'Apple';
- 避免在索引列上使用ORDER BY或GROUP BY：如果需要对查询结果进行排序或分组，应该尽量避免在索引列上使用ORDER BY或GROUP BY，而是使用覆盖索引或者使用非索引列进行排序或分组，SQL语句如下：
SELECT id, name, price, brand FROM goods WHERE price > 100 AND brand = 'Apple' ORDER BY id;
- 定期检查和优化索引：可以通过EXPLAIN语句查看查询计划，分析索引使用情况，以及使用SHOW INDEXES语句查看索引状态，定期进行索引优化，SQL语句如下：
EXPLAIN SELECT id, name, price, brand FROM goods WHERE price > 100 AND brand = 'Apple';
SHOW INDEXES FROM goods;
综上所述，通过合理建立和优化索引，可以提高查询性能和系统响应速度，提高用户体验。同时，需要根据具体业务场景和查询需求，选择合适的索引类型和建立策略。
标签：brand,使用,查询,索引,聊聊,MySQL,price From： https://www.cnblogs.com/mengxiaoleng/p/17258430.html