这篇文章主要介绍“MySQL索引优化知识点有哪些”，在日常操作中，相信很多人在MySQL索引优化知识点有哪些问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”MySQL索引优化知识点有哪些”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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一、索引的分类

索引可以大大提高MySQL的检索速度。索引就像书中的目录一样为了让我们更快的寻找到自己想要的数据，下面是MySQL常用的索引简介。

1.1、普通索引、主键索引和唯一索引

(1) 普通索引

这是最基本的索引，它没有任何限制。

如何使用？

//方式1
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ( column )

比如：ALTER TABLE users ADD INDEX index_users( id )

//方式2
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name)

比如：CREATE INDEX index_users ON users (id)

(2) 唯一索引

与普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须一。

如何使用？

//方式1
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE [indexName] (column)

比如：ALTER TABLE users ADD UNIQUE index_users( id )

//方式2
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_name)

比如：CREATE UNIQUE INDEX index_users ON users(id)

(3) 主键索引

它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候指定了主键，就会自动创建主键索引， CREATE INDEX不能用来创建主键索引，使用 ALTER TABLE来代替。

如何使用？

//方式1
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY ( column )

比如：ALTER TABLE users ADD PRIMARY KEY ( id )

方式2：创建表的时候指定主键

1.2、聚集索引和非聚集索引

（1）聚集索引

聚集索引，又叫聚簇索引，所有的数据都存在聚集索引上，叶子节点直接对应数据，从中间级的索引页的索引行直接对应数据页。InnoDB存储引擎中的主键默认就会创建一个聚集索引，每张表只能创建一个聚集索引。记录的索引顺序与物理顺序相同，更适合between and和order by操作。

InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录，因此， InnoDB必须要有，且只有一个聚集索引：

（1）如果表定义了PK，则PK就是聚集索引；

（2）如果表没有定义PK，则第一个not NULL unique列是聚集索引；

（3）否则，InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索引

画外音：所以PK查询非常快，直接定位行记录。

打个比方，一个表就像是我们以前用的新华字典，聚集索引就像是拼音目录，而每个字存放的页码就是我们的数据物理地址，我们如果要查询一个“哇”字，我们只需要查询“哇”字对应在新华字典拼音目录对应的页码，就可以查询到对应的“哇”字所在的位置，而拼音目录对应的A-Z的字顺序，和新华字典实际存储的字的顺序A-Z也是一样的，如果我们中文新出了一个字，拼音开头第一个是B，那么他插入的时候也要按照拼音目录顺序插入到A字的后面。

（2）非聚集索引

非聚集索引，又叫非聚簇索引、辅助索引，所有的数据和索引的目录是分开存的，叶子节点不存放具体的整行数据（叶子结点不直接指向数据页），而是存储的这一行的主键的值。

记录的索引顺序与物理顺序无关。每张表可以有多个非聚集索引，需要更多磁盘和内存，多个索引会影响insert和update的速度。

画外音：非聚集索引需要回表查询，先定位主键值，再定位行记录，因为要扫描两遍索引树，它的性能较扫一遍索引树更低。

其实按照定义，除了聚集索引以外的索引都是非聚集索引，只是人们想细分一下非聚集索引，分成普通索引，唯一索引，全文索引。如果非要把非聚集索引类比成现实生活中的东西，那么非聚集索引就像新华字典的偏旁字典，他结构顺序与实际存放顺序不一定一致。

1.3、联合索引最左匹配原则

联合索引又叫复合索引，对表上的多个字段同时建立的索引(有顺序，ABC，ACB是完全不同的两种联合索引。)以联合索引(a,b,c)为例，建立这样的索引相当于建立了索引a、ab、abc三个索引。

遵循最左前缀原则（必须带着最左边的列做条件才能命中索引），且从出现范围开始索引失效；

当遇到范围查询(>、<、between、like)就会停止匹配。也就是：

#这样a,b可以用到（a,b,c），c不可以
select * from t where a=1 and b>1 and c =1;

这条语句只有 a,b 会用到索引，c 都不能用到索引。

create index mix_ind on 表名 (id,name,email);

select * from 表名 where id = 123;  # 命中索引

select * from 表名 where id = 123 and name = 'pamela';  # 命中索引

select * from 表名 where id > 123 and name = 'pamela';  # id命中，name不命中索引，因为出现范围

select * from 表名 where id = 123 and email = 'pamela@123.com';  # 命中索引

select * from 表名 where email = 'pamela@123.com';  # 不命中索引，因为条件中没有id

select * from 表名 where name='pamela' and email = 'pamela@123.com';  # 不命中

A:select * from student where age = 16 and name = '小张'

B:select * from student where name = '小张' and sex = '男'

C:select * from student where name = '小张' and sex = '男' and age = 18

D:select * from student where age > 20 and name = '小张'

E:select * from student where age != 15 and name = '小张'

A遵从最左匹配原则，age是在最左边，所以A走索引；

B直接从name开始，没有遵从最左匹配原则，所以不走索引；

C虽然从name开始，但是有索引最左边的age，mysql内部会自动转成where age = '18' and name = '小张'  and sex = '男' 这种，所以还是遵从最左匹配原则；

D这个是因为age>20是范围，范围字段会结束索引对范围后面索引字段的使用，所以只有走了age这个索引；

E这个虽然遵循最左匹配原则，但是不走索引，因为!= 不走索引；

question1:如何给下列sql语句加上联合索引？

select * from test where a = 1 and b = 1 and c = 1;

answer：

咱们一看，直接加索引(a,b,c)就可以了，其实不然，也不能说这个答案不对，只能说这个答案不够完整。因为mysql在执行的时候会经历优化器过程，所以会把sql语句自动优化成符合索引的顺序，所以索引(a,b,c) (a,c,b) 或者是(c,b,a)都是可以的，那我们究竟如何确定索引呢？这个就得根据实际情况来了，比如a字段是表示性别的，只有0，1和2三个值来表示 未知，男，女三种性别，那么把a字段放在联合索引的最后会比较合适，反正哪个字段的内容重复率越高，就把哪个字段往联合索引的后面放。

question2:如何给下列sql语句加上索引？

SELECT * FROM table WHERE a > 1 and b = 2;

answer：

如果咱们建立索引(a,b),那么a>1是可以走到索引的，但是b=2就没法走到索引了。但是如果咱们建立索引(b,a),那么sql语句会被自动优化成 where b=2 and a> 1，这样a和b都能走到索引，所以建立索引(b,a)比较合适

1.4、索引覆盖和回表

使用聚集索引（主键或第一个唯一索引）就不会回表，非聚集索引就会回表。当select的数据列被所建索引覆盖时不需要回表，可以直接取得数据。

覆盖索引是select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，换句话说查询列要被所建的索引覆盖。覆盖索引在查询过程中不需要回表。只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据，无需回表速度更快。

覆盖索引其核心就是只从辅助索引要数据。那么, 普通索引(单字段)和联合索引，以及唯一索引都能实现覆盖索引的作用。explain的输出结果Extra字段为Using index时，能够触发索引覆盖。

create index ind_id on 表名(id);  # 对id字段创建了索引

select id from 表名  where id > 100;  # 覆盖索引：在查找一条数据的时候，命中索引，不需要再回表 
select max(id) from 表名  where id > 100;  # 覆盖索引：在查找一条数据的时候，命中索引，不需要再回表 
select count(id) from 表名  where id > 100;  # 覆盖索引：在查找一条数据的时候，命中索引，不需要再回表 
select name from 表名  where id > 100;  # 相对慢

(1) 如何实现索引覆盖？

常见的方法是：将被查询的字段，建立到联合索引里去。

select id,name from user where name='shenjian';

能够命中name索引，索引叶子节点存储了主键id，通过name的索引树即可获取id和name，无需回表，符合索引覆盖，效率较高。

Extra：Using index。

(2)哪些场景可以利用索引覆盖来优化SQL？

场景1：全表count查询优化

原表为：user(PK id, name, sex)；不能利用索引覆盖

select count(name) from user;

添加索引，就能够利用索引覆盖提效

alter table user add key(name);

场景2：列查询回表优化

这个例子不再赘述，将单列索引(name)升级为联合索引(name, sex)，即可避免回表。

场景3：分页查询

将单列索引(name)升级为联合索引(name, sex)，也可以避免回表。

1.5、前缀索引

前缀索引说白了就是对文本的前几个字符（具体是几个字符在建立索引时指定）建立索引，这样建立起来的索引更小，所以查询更快。

ALTER TABLE table_name ADD KEY(column_name(prefix_length));

MySQL 前缀索引能有效减小索引文件的大小，提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处：MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引，也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)。

1.6、索引合并

深入理解 index merge 是使用索引进行优化的重要基础之一。理解了 index merge 技术，我们才知道应该如何在表上建立索引。

为什么会有index merge？

我们的 where 中可能有多个条件(或者join)涉及到多个字段，它们之间进行 AND 或者 OR，那么此时就有可能会使用到 index merge 技术。index merge 技术如果简单的说，其实就是：对多个索引分别进行条件扫描，然后将它们各自的结果进行合并(intersect/union)。

MySQL5.0之前，一个表一次只能使用一个索引，无法同时使用多个索引分别进行条件扫描。但是从5.1开始，引入了 index merge 优化技术，对同一个表可以使用多个索引分别进行条件扫描。

索引合并是指分别创建的两个索引，在某一次查询中临时合并成一条索引。

# 索引合并
create index ind_id on 表名(id);
create index ind_email on 表名(email);

select * from 表名 where id=100 or email = 'pamela@123.com'  # 索引合并，临时把两个索引ind_id和ind_email合并成一个索引

1.7、索引下推

(1)索引下推简介

索引条件下推(Index Condition Pushdown),简称ICP。MySQL5.6新添加，用于优化数据的查询。 通过索引下推对于非主键索引进行优化，可有效减少回表次数，从而提高效率。

如果没有索引下推优化（或称ICP优化），当进行索引查询时，首先根据索引来查找记录，然后再根据where条件来过滤记录；在支持ICP优化后，MySQL会在取出索引的同时，判断是否可以进行where条件过滤再进行索引查询，也就是说提前执行where的部分过滤操作，在某些场景下，可以大大减少回表次数，从而提升整体性能。

• 当你不使用ICP,通过使用非主键索引（普通索引or二级索引）进行查询，存储引擎通过索引检索数据，然后返回给MySQL服务器，服务器再判断是否符合条件。

• 使用ICP，当存在索引的列做为判断条件时，MySQL服务器将这一部分判断条件传递给存储引擎，然后存储引擎通过判断索引是否符合MySQL服务器传递的条件，只有当索引符合条件时才会将数据检索出来返回给MySQL服务器。

(2)适用场景

• 当需要整表扫描，e.g.:range,ref,eq_ref....

• 适用InnoDB引擎和MyISAM引擎查询（5.6版本不适用分区查询，5.7版本可以用于分区表查询）。

• InnoDB引擎仅仅适用二级索引。（原因InnoDB聚簇索引将整行数据读到InnoDB缓冲区）。

• 子查询条件不能下推。触发条件不能下推，调用存储过程条件不能下推。

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二、索引优化规则

查询的条件字段尽量用索引字段

2.0、and/or条件相连

and条件相连，有一列有索引就会命中索引，加快查询速度；or条件相连，所有列都有索引才能命中索引，加快查询速度；

create index mix_ind on 表名 (id);

select * from 表名 where id = 123 and name = 'pamela';  # 有一列有索引，速度快

select * from 表名 where id = 123 or name = 'pamela';  # 不是所有列都有索引，速度慢

2.1、like语句的前导模糊查询不能使用索引

select * from doc where title like '%XX'；   --不能使用索引

select * from doc where title like 'XX%'；   --非前导模糊查询，可以使用索引

因为页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要可以使用搜索引擎来解决。

2.2、union、in、or 都能够命中索引，建议使用 in

union能够命中索引，并且MySQL 耗费的 CPU 最少。

select * from doc where status=1

union all

select * from doc where status=2;

in能够命中索引，查询优化耗费的 CPU 比 union all 多，但可以忽略不计，一般情况下建议使用 in。

select * from doc where status in (1, 2);

or 新版的 MySQL（MySQL5.0后） 索引合并能够命中索引，查询优化耗费的 CPU 比 in多，不建议频繁用or。

select * from doc where status = 1 or status = 2

补充：有些地方说在where条件中使用or，索引会失效，造成全表扫描，这是个误区：

• 要求where子句使用的所有字段，都必须建立索引；

• 如果数据量太少，mysql制定执行计划时发现全表扫描比索引查找更快，所以会不使用索引；

• 确保mysql版本5.0以上，且查询优化器开启了index_merge_union=on, 也就是变量optimizer_switch里存在index_merge_union且为on。

2.3、负向条件查询不能使用索引

负向条件有：!=、<>、not in、not exists、not like 等。

例如下面SQL语句：

select * from doc where status != 1 and status != 2;

可以优化为 in 查询：

select * from doc where status in （0,3,4）;

2.4、联合索引最左前缀原则

如果在(a,b,c)三个字段上建立联合索引，那么他会自动建立 a| (a,b) | (a,b,c)组索引。联合索引遵循最左前缀原则（必须带着最左边的列做条件才能命中索引），且从出现范围开始索引失效；

create index mix_ind on 表名 (id,name,email);

select * from 表名 where id = 123;  # 命中索引

select * from 表名 where id > 123;  # 不命中索引，因为出现范围

select * from 表名 where id = 123 and name = 'pamela';  # 命中索引

select * from 表名 where id > 123 and name = 'pamela';  # 不命中索引，因为出现范围

select * from 表名 where id = 123 and email = 'pamela@123.com';  # 命中索引

select * from 表名 where email = 'pamela@123.com';  # 不命中索引，因为条件中没有id

select * from 表名 where name='pamela' and email = 'pamela@123.com';  # 不命中索引，因为条件中没有id

登录业务需求，SQL语句如下：

select uid, login_time from user where login_name=? andpasswd=?

可以建立(login_name, passwd)的联合索引。因为业务上几乎没有passwd 的单条件查询需求，而有很多login_name 的单条件查询需求，所以可以建立(login_name, passwd)的联合索引，而不是(passwd, login_name)。

2.5、不能使用索引中范围条件右边的列（范围列可以用到索引），范围列之后列的索引全失效。

范围条件有：<、<=、>、>=、between等。

索引最多用于一个范围列，如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。

假如有联合索引 (empno、title、fromdate)，那么下面的 SQL 中 emp_no 可以用到索引，而title 和 from_date 则使用不到索引。

select * from employees.titles where emp_no < 10010' and title='Senior Engineer'and from_date between '1986-01-01' and '1986-12-31'

2.6、不要在索引列上面做任何操作（计算、函数），否则会导致索引失效而转向全表扫描。

例如下面的 SQL 语句，即使 date 上建立了索引，也会全表扫描：

select * from doc where YEAR(create_time) <= '2016';

可优化为值计算，如下：

select * from doc where create_time <= '2016-01-01';

比如下面的 SQL 语句：

select * from order where date < = CURDATE()；

可以优化为：

select * from order where date < = '2018-01-2412:00:00';

2.7、强制类型转换会全表扫描

字符串类型不加单引号会导致索引失效，因为mysql会自己做类型转换,相当于在索引列上进行了操作。

如果 phone 字段是 varchar 类型，则下面的 SQL 不能命中索引。

select * from user where phone=13800001234

可以优化为：

select * from user where phone='13800001234';

2.8、更新十分频繁、数据区分度不高的列不宜建立索引

更新会变更 B+ 树，更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能。

“性别”这种区分度不大的属性，建立索引是没有什么意义的，不能有效过滤数据，性能与全表扫描类似。

一般区分度在80%以上的时候就可以建立索引，区分度可以使用 count(distinct(列名))/count(*) 来计算。

2.9、利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表，减少select * 的使用

覆盖索引：查询的列和所建立的索引的列个数相同，字段相同。

被查询的列，数据能从索引中取得，而不用通过行定位符 row-locator 再到 row 上获取，即“被查询列要被所建的索引覆盖”，这能够加速查询速度。

例如登录业务需求，SQL语句如下。

select uid, login_time from user where login_name=? and passwd=?

可以建立(login_name, passwd, login_time)的联合索引，由于 login_time 已经建立在索引中了，被查询的 uid 和 login_time 就不用去 row 上获取数据了，从而加速查询。

2.10、索引不会包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时，尽量使用not null 约束以及默认值。

2.11、is null, is not null无法使用索引

2.12、如果有order by、group by的场景，请注意利用索引的有序性

order by 最后的字段是组合索引的一部分，并且放在索引组合顺序的最后，避免出现file_sort 的情况，影响查询性能。

例如对于语句 where a=? and b=? order by c，可以建立联合索引(a,b,c)。

如果索引中有范围查找，那么索引有序性无法利用，如 WHERE a>10 ORDER BY b;，索引(a,b)无法排序。

2.13、使用短索引（前缀索引）

对列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果该列在前10个或20个字符内，可以做到既使得前缀索引的区分度接近全列索引，那么就不要对整个列进行索引。因为短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作，减少索引文件的维护开销。可以使用count(distinct leftIndex(列名, 索引长度))/count(*) 来计算前缀索引的区分度。

但缺点是不能用于 ORDER BY 和 GROUP BY 操作，也不能用于覆盖索引。

不过很多时候没必要对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度即可。

2.14、利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景

MySQL 并不是跳过 offset 行，而是取 offset+N 行，然后返回放弃前 offset 行，返回 N 行，那当 offset 特别大的时候，效率就非常的低下，要么控制返回的总页数，要么对超过特定阈值的页数进行 SQL 改写。

示例如下，先快速定位需要获取的id段，然后再关联:

select a.* from 表1 a,(select id from 表1 where 条件 limit100000,20 ) b where a.id=b.id；

2.15、如果明确知道只有一条结果返回，limit 1 能够提高效率

比如如下 SQL 语句：

select * from user where login_name=?;

可以优化为：

select * from user where login_name=? limit 1

自己明确知道只有一条结果，但数据库并不知道，明确告诉它，让它主动停止游标移动。

2.16、超过三个表最好不要 join

需要 join 的字段，数据类型必须一致，多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引。

例如：left join是由左边决定的，左边的数据一定都有，所以右边是我们的关键点，建立索引要建右边的。当然如果索引在左边，可以用right join。

2.17、单表索引建议控制在5个以内

2.18、SQL 性能优化 explain 中的 type：至少要达到 range 级别，要求是 ref 级别，如果可以是 consts 最好

consts：单表中最多只有一个匹配行（主键或者唯一索引），在优化阶段即可读取到数据。

ref：使用普通的索引（Normal Index）。

range：对索引进行范围检索。

当 type=index 时，索引物理文件全扫，速度非常慢。

2.19、业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建成唯一索引

不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的。另外，即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。

2.20、创建索引时避免以下错误观念

索引越多越好，认为需要一个查询就建一个索引。宁缺勿滥，因为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。

抵制惟一索引，认为业务的惟一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。

过早优化，在不了解系统的情况下就开始优化。

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三、使用索引和不使用索引的情况

3.1、使用索引

• 主键自动建立唯一索引。

• 经常作为查询条件在WHERE或者ORDER BY 语句中出现的列要建立索引。

• 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引。

• 经常用于聚合函数的列要建立索引，如min()，max()等的聚合函数。

3.2、不使用索引

• 经常增删改的列不要建立索引。

• 有大量重复的列不建立索引。

• 表记录太少不要建立索引，因为数据较少，可能查询全部数据花费的时间比遍历索引的时间还要短，索引就可能不会产生优化效果 。

到此，关于“MySQL索引优化知识点有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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