MySQL 索引 - 最佳实践是什么？

您绝对应该花一些时间阅读索引，关于它的文章很多，了解正在发生的事情很重要。

从广义上讲，索引对表的行进行排序。

为简单起见，假设一个表只是一个大的 CSV 文件。每当插入一行时，它都会插入到最后。所以表的“自然”顺序就是插入行的顺序。

想象一下，您在一个非常基本的电子表格应用程序中加载了该 CSV 文件。这个电子表格所做的只是显示数据，并按顺序对行进行编号。

现在假设您需要在第三列中找到所有具有某个值“M”的行。鉴于你有什么可用的，你只有一个选择。您扫描表检查每一行的第三列的值。如果您有很多行，则此方法（“表扫描”）可能需要很长时间！

现在想象一下，除了这个表之外，你还有一个索引。此特定索引是第三列中值的索引。该索引以某种有意义的顺序（例如，按字母顺序）列出了第三列中的所有值，并且为每个值提供了该值出现的行号列表。

现在您有了一个很好的策略来查找第三列的值为“M”的所有行。例如，您可以执行 binary search!虽然表扫描需要您查看 N 行（其中 N 是行数），但二进制搜索只需要您查看 log-n 索引条目，在最坏的情况下。哇，那肯定容易多了！

当然，如果你有这个索引，并且你正在向表中添加行（最后，因为这就是我们的概念表的工作方式），你需要每次都更新索引。因此，您在编写新行时会做更多的工作，但在搜索某些内容时会节省大量时间。

因此，一般而言，索引会在读取效率和写入效率之间进行权衡。在没有索引的情况下，插入可以非常快——数据库引擎只是在表中添加一行。添加索引时，引擎必须在执行插入时更新每个索引。

另一方面，读取变得更快。

希望这涵盖了您的前两个问题（正如其他人所回答的那样——您需要找到正确的平衡点）。

您的第三种情况要复杂一些。如果您使用 LIKE，索引引擎通常会帮助您将读取速度提高到第一个“%”。换句话说，如果您选择 WHERE column LIKE 'foo%bar%'，数据库将使用索引来查找列以“foo”开头的所有行，然后需要扫描该中间行集以找到子集包含“栏”。 SELECT ... WHERE column LIKE '%bar%' 不能使用索引。我希望你能明白为什么。

最后，您需要开始考虑不止一列的索引。这个概念是相同的，并且行为类似于 LIKE 的东西——本质上，如果你在 (a,b,c) 上有一个索引，引擎将继续尽可能地从左到右使用索引。因此，对 a 列的搜索可能会使用 (a,b,c) 索引，就像对 (a,b) 的搜索一样。但是，如果您在搜索 WHERE b=5 AND c=1)，引擎将需要进行全表扫描

希望这有助于阐明一点点，但我必须重申，您最好花几个小时挖掘深入解释这些事情的好文章。阅读特定数据库服务器的文档也是一个好主意。查询计划者实现和使用索引的方式可以有很大的不同。

---

查看 More Mastering the Art of Indexing 等演示文稿。

12/2012 更新：我发布了我的新演示文稿：How to Design Indexes, Really。我于 2012 年 10 月在圣克拉拉的 ZendCon 和 2012 年 12 月的 Percona Live London 上展示了这个。

设计最佳索引是一个必须匹配您在应用程序中运行的查询的过程。

很难推荐任何关于哪些列最适合索引的通用规则，或者您是否应该索引所有列、没有列、哪些索引应该跨越多个列等。这取决于您需要运行的查询。

是的，有一些开销，所以你不应该不必要地创建索引。但是您应该创建索引，以使您需要快速运行的查询受益。索引的开销通常远远超过它的好处。

对于 VARCHAR(2500) 列，您可能希望使用 FULLTEXT index 或前缀索引：

CREATE INDEX i ON SomeTable(longVarchar(100));

请注意，如果您正在搜索可能位于该长 varchar 中间的单词，则常规索引将无济于事。为此，请使用全文索引。

---

我不会在其他答案中重复一些好的建议，但会补充：

复合指数

您可以创建复合索引 - 包含多列的索引。 MySQL 可以从左到右使用这些。因此，如果您有：

Table A
Id
Name
Category
Age
Description

如果您有一个按该顺序包含名称/类别/年龄的复合索引，则这些 WHERE 子句将使用该索引：

WHERE Name='Eric' and Category='A'

WHERE Name='Eric' and Category='A' and Age > 18

但

WHERE Category='A' and Age > 18

不会使用该索引，因为所有内容都必须从左到右使用。

解释

使用 Explain / Explain Extended 来了解 MySQL 可用的索引以及它实际选择的索引。 MySQL 每个查询只使用一个键。

EXPLAIN EXTENDED SELECT * from Table WHERE Something='ABC'

慢查询日志

打开 slow query log 以查看哪些查询运行缓慢。

宽列

如果您有一个宽列，其中大部分区别发生在前几个字符中，则您只能使用索引中的前 N 个字符。示例：我们将 ReferenceNumber 列定义为 varchar(255)，但 97% 的情况下，参考编号为 10 个字符或更少。我将索引更改为仅查看前 10 个字符，并大大提高了性能。

---

如果一个表有六列并且所有列都是可搜索的，我应该索引所有列还是不索引

您是逐个字段进行搜索，还是使用多个字段进行一些搜索？哪些领域被搜索最多？字段类型有哪些？ （例如，索引在 INT 上比在 VARCHAR 上效果更好）您是否尝试过在正在运行的查询上使用 EXPLAIN？

索引的负面性能影响是什么

更新和插入会更慢。还有额外的存储空间要求，但现在这通常不重要。

如果我有一个 VARCHAR 2500 列可以从我的网站的某些部分进行搜索，我应该将它编入索引吗

不，除非它是唯一的（这意味着它已经被索引）或者您只搜索该字段上的完全匹配（不使用 LIKE 或 mySQL 的全文搜索）。

通常，我会在我将使用 WHERE 子句搜索或选择的任何字段上放置一个索引

我通常会索引查询最多的字段，然后是 INT/BOOLEAN/ENUM，而不是 VARCHARS 字段。不要忘记，您通常需要在组合字段上创建索引，而不是在单个字段上创建索引。使用 EXPLAIN，并检查慢日志。

---

高效地加载数据：索引加快了检索速度，但减慢了插入和删除，以及索引列中值的更新。也就是说，索引会减慢大多数涉及写入的操作。这是因为写入一行不仅需要写入数据行，还需要更改任何索引。表的索引越多，需要进行的更改就越多，平均性能下降越大。大多数表接收多读少写，但对于具有高写入百分比的表，索引更新的成本可能很高。

避免索引：如果您不需要特定索引来帮助查询更好地执行，请不要创建它。

磁盘空间：一个索引占用磁盘空间，多个索引相应占用更多空间。这可能会导致您比没有索引时更快地达到表大小限制。尽可能避免使用索引。

要点：不要过度索引

---

一般来说，索引有助于加速数据库搜索，但缺点是使用额外的磁盘空间并减慢 INSERT / UPDATE / DELETE 查询。使用 EXPLAIN 并阅读结果以了解 MySQL 何时使用您的索引。

如果一个表有六列并且所有列都是可搜索的，我应该索引所有列还是不索引？

索引所有六列并不总是最佳实践。

(a) 您在搜索特定信息时是否会使用这些列中的任何一个？

(b) 这些列的选择性是什么（与表上的记录总数相比，存储了多少不同的值）？

MySQL 使用基于成本的优化器，它在执行查询时试图找到“最便宜”的路径。选择性低的领域不是很好的候选者。

索引对性能的负面影响是什么？

已经回答：额外的磁盘空间，插入-更新-删除期间的性能较低。

如果我有一个 VARCHAR 2500 列可以从我的网站的某些部分搜索，我应该索引它吗？

试试 FULLTEXT Index。

---

1/2) 索引加快了某些选择操作，但它们减慢了其他操作，如插入、更新和删除。它可以是一个很好的平衡。

3）使用全文索引或狮身人面像

---