【MySQL】MySQL的索引优化
一、索引的使用场景
1、全值匹配
通过主键索引查询
mysql> explain select * from t_goods where id = 1 \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t_goods
partitions: NULL
type: const
possible_keys: PRIMARY
key: PRIMARY
key_len: 4
ref: const
rows: 1
filtered: 100.00
Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
可以看到这里查询数据使用了主键索引。
现在我们再创建一个索引。
ALTER Table t_goods ADD INDEX index_category_name(t_category_id,t_name);
这里为t_category_id与t_name创建了联合索引。
mysql> explain select * from t_goods where t_category_id = 1 and t_name = '手机' \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t_goods
partitions: NULL
type: ref
possible_keys: index_category_name
key: index_category_name
key_len: 208
ref: const,const
rows: 1
filtered: 100.00
Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
这里的查询条件为t_category_id与t_name，所以查询时使用了联合索引index_category_name
2、查询范围
对索引的值进行范围查找
mysql> explain select * from t_goods where id >= 1 and id <=20 \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t_goods
partitions: NULL
type: range
possible_keys: PRIMARY
key: PRIMARY
key_len: 4
ref: NULL
rows: 15
filtered: 100.00
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
type: range说明根据主键索引范围进行查询。这里 Extra: Using where，说明MySQL按照主键确定范围后再回表查询数据。
3、匹配最左前缀
解释：也就是说，在使用索引时，MySQL优化器会根据查询条件使用该索引。只有满足这个匹配原则才会使用索引。例如过程创建的联合索引index_category_name(t_category_id, t_name)，如果我跳过t_category_id直接使用t_name条件查询，那么这个查询将不会使用索引。
mysql> explain select * from t_goods where t_name='手机' \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t_goods
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 15
filtered: 10.00
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
可以看到这个查询并没有使用索引。
4、查询索引列
如果在查询时包含索引的列或者查询的列都在索引中，那么查询的效率会比SELECT * 或者查询没有索引的列的效率要高很多。也就是说，如果查询的列只包含索引列，那么这个效率会高很多。例如
mysql> explain select t_name,t_category_id from t_goods where t_name='手机' \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t_goods
partitions: NULL
type: index
possible_keys: index_category_name
key: index_category_name
key_len: 208
ref: NULL
rows: 15
filtered: 10.00
Extra: Using where; Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
例如这里查询的列都是索引列，所以这个查询的效率会快很多，并且使用了索引。如果有其他不是索引列需要查询，那么这个查询将不会使用索引。例如
mysql> explain select t_name,t_category_id,t_price from t_goods where t_name='手机' \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t_goods
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 15
filtered: 10.00
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
5、匹配字段前缀
如果某个字段存储的数据特别长的话，那么在这个字段上建立索引会增加MySQL维护索引的负担。匹配字段前缀就是用于解决这个问题。在字段的开头部分添加索引，按照这个索引进行数据查询。
例如在字段的前10个字符上添加索引，查询时进行匹配。
mysql> create index category_part on t_goods(t_category(10));
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
再次进行模糊匹配查询
mysql> explain select * from t_goods where t_category like '电子%' \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t_goods
partitions: NULL
type: range
possible_keys: category_part
key: category_part
key_len: 43
ref: NULL
rows: 5
filtered: 100.00
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
可以看到这里使用了我们刚才创建的索引，这个索引应用于字段的前10个字符。
6、精准与范围匹配查询
在查询数据时，可以同时使用两个索引，一个为精准匹配索引，一个为范围匹配索引。例如
mysql> explain select * from t_goods where t_category_id=1 and id>=1 and id<=10 \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t_goods
partitions: NULL
type: ref
possible_keys: PRIMARY,index_category_name
key: index_category_name
key_len: 5
ref: const
rows: 5
filtered: 66.67
Extra: Using index condition
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
这个查询使用了两个索引进行查找，使用index_category_name进行精准匹配并且按照主键索引进行范围查询
7、匹配NULL值
在查询一个字段时，如果这个字段是索引字段，那么在判断这个字段是否为空时也会使用索引进行查询。例
mysql> explain select * from t_goods where t_category_id is null \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t_goods
partitions: NULL
type: ref
possible_keys: index_category_name
key: index_category_name
key_len: 5
ref: const
rows: 1
filtered: 100.00
Extra: Using index condition
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
这里我查询t_goods表中t_category_id是NULL的字段，可以看到这里是使用了索引进行查找的。
8、连接查询匹配索引
在使用JOIN连接语句查询多个数据表中的数据时，如果连接的字段上添加了索引，那么MySQL会使用索引查询数据
mysql> explain select goods.t_name,category.t_category from t_goods goods join t_goods_category category on goods.t_category_id = category.id \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: category
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: PRIMARY
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 5
filtered: 100.00
Extra: NULL
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: goods
partitions: NULL
type: ref
possible_keys: index_category_name
key: index_category_name
key_len: 5
ref: demo.category.id
rows: 5
filtered: 100.00
Extra: Using index
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
在使用JOIN联合多表查询时，如果联合的字段是索引字段，那么这个查询也会使用索引列。
二、不适合使用索引的场景
1、以通配符开始的LIKE语句
在使用LIKE语句时，如果使用通配符%开头，那么MySQL将不会使用索引。例如
mysql> explain select * from t_goods where t_category like '%电' \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t_goods
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 15
filtered: 11.11
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
这里的t_category字段虽然说是索引字段，但是这里的条件是以通配符%开头，所以不会使用索引查询
2、数据类型转换
当查询的字段数据进行了数据转换时，也就是说，某个索引字段的类型为字符，但是在匹配条件时，不是字符类型，那么这个查询将不会使用索引查询。例如
mysql> explain select * from t_goods where t_category = 0 \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t_goods
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: category_part
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 15
filtered: 10.00
Extra: Using where
1 row in set, 3 warnings (0.00 sec)
例如这里的查询就没有使用索引，并且type的类型为ALL，说明进行了全表扫描查询。
3、OR语句
在OR语句中如果条件中有不是索引的字段，那么这查询就不会使用索引查询。例如
mysql> explain select * from t_goods where t_category_id = 1 or t_stock = 2 \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t_goods
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: index_category_name
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 15
filtered: 40.00
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)
这里因为t_stock不是索引字段，所以哪怕t_category_id索引字段匹配成功，这条语句也不会使用索引查询
4、计算索引列
如果在使用索引条件时，这个索引字段进行了计算或者使用了函数，那么此时MySQL是不会使用索引的。
mysql> explain select * from t_goods where left(t_category,2)='电子'\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t_goods
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 15
filtered: 100.00
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
这里对索引字段t_category使用了函数，判断这个字段的前两个字符是否为“电子”。可以看到有15条记录，但是并没有使用索引，哪怕t_category是索引列。
5、使用<>或!=操作符匹配查询条件
这两个符号都用于表示不等于。当查询条件使用这个时不会使用索引查询。
mysql> explain select * from t_goods where t_category<>'电子产品' \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t_goods
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: category_part
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 15
filtered: 100.00
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
6、匹配NOT NULL值
在MySQL中，使用IS NULL来判断索引字段会使用索引查询，但是使用NOT NULL来判断时不会使用索引查询。
mysql> explain select * from t_goods where t_category_id is not null \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t_goods
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: index_category_name
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 15
filtered: 100.00
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
三、索引提示
1、使用索引
提示MySQL查询优化器使用特定的索引，不需要评估是否使用其他索引。
mysql> explain select * from t_goods use index(index_category_name,category_part) where (t_category_id = 1 and t_name='手机' ) or t_category = '电子产品'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t_goods
partitions: NULL
type: index_merge
possible_keys: index_category_name,category_part
key: index_category_name,category_part
key_len: 208,43
ref: NULL
rows: 6
filtered: 100.00
Extra: Using sort_union(index_category_name,category_part); Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
这里可以使用use index()指定查询时使用特定的索引。但是MySQL仍然可以根据自身的优化器决定是否使用该索引。
2、忽略索引
可以在查询时，指定不使用某个索引。
mysql> explain select * from t_goods ignore index(category_part) where t_category = '电子产品'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t_goods
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 15
filtered: 33.33
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
这里使用ignore index（），指定在查询时，忽略指定的索引，使用这条查询没有使用索引，而是进行全表扫描
3、强制使用索引
在查询数据时，强制使用某个索引来检索数据。
与use index()的区别为，FORCE INDEX会强制使用指定的索引，而不会管MySQL的优化器如何选择。
mysql> explain select * from t_goods force index(category_part) where t_category = '电子产品'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t_goods
partitions: NULL
type: ref
possible_keys: category_part
key: category_part
key_len: 43
ref: const
rows: 5
filtered: 100.00
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
