MySQL 的索引类型有哪些？应该怎么选择？

前言

索引就像是数据库的“目录”，能帮助数据库快速找到数据。但如果用错了索引类型，或者索引未生效，反而可能拖慢查询速度。因此我们需要了解索引类型，以及应该如何选择索引。

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一、MySQL 的几大核心索引类型

1. 主键索引（PRIMARY KEY）

• 特点：唯一标识每行数据，不允许重复和空值（NULL）。
• 实例：用户表的 user_id 字段。
• 使用场景：
  • 必须为表指定主键（如无显式定义，InnoDB 会自动生成隐藏主键）。
  • 常用于 WHERE user_id = 1001 或联表查询。

CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY,  -- 主键索引
  username VARCHAR(50)
);

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2. 唯一索引（UNIQUE）

• 特点：确保字段值唯一，允许空值（但只能有一个 NULL）。
• 实例：用户表的手机号（mobile）或邮箱（email）。
• 使用场景：
  • 需要强制唯一性的字段，如防止重复注册。
  • 查询条件包含该字段时加速。

CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY,
  mobile VARCHAR(20) UNIQUE,  -- 唯一索引
  email VARCHAR(50) UNIQUE
);

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3. 普通索引（NORMAL）

• 特点：最基本的索引，无唯一性约束。
• 实例：订单表的 status 字段（如待付款、已发货）。
• 使用场景：
  • 常用于频繁查询但允许重复的字段。
  • 支持 WHERE status = 'paid' 或 ORDER BY create_time。

CREATE TABLE orders (
  id INT PRIMARY KEY,
  status VARCHAR(20),
  INDEX idx_status (status)  -- 普通索引
);

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4. 全文索引（FULLTEXT）

• 特点：针对大文本字段的关键词搜索，支持模糊匹配。
• 实例：文章表的 content 字段。
• 使用场景：
  • 搜索文本内容中的关键词（如 WHERE MATCH(content) AGAINST('数据库')）。
  • 替代低效的 LIKE '%关键词%' 查询。

CREATE TABLE articles (
  id INT PRIMARY KEY,
  content TEXT,
  FULLTEXT INDEX ft_content (content)  -- 全文索引
);

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5. 空间索引（SPATIAL）

• 特点：专用于地理空间数据（如经纬度坐标），支持 GIS 查询。
• 实例：地图应用中存储坐标的 coordinate 字段。
• 使用场景：（比较冷门，使用场景较少）
  • 快速查询地理范围内的数据（如 ST_Contains()）。

CREATE TABLE locations (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(100),
    geom POINT NOT NULL,
    SPATIAL INDEX (geom)  -- 空间索引
) ENGINE=InnoDB;

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6. 组合索引（复合索引）

• 特点：多个字段联合组成的索引，遵循“最左匹配原则”。
• 实例：商品表的 category_id + price。
• 使用场景：
  • 查询条件同时涉及多个字段（如 WHERE category_id=3 AND price>100）。
  • 注意字段顺序：高频查询字段放左侧。

CREATE TABLE products (
  id INT PRIMARY KEY,
  category_id INT,
  price DECIMAL(10,2),
  INDEX idx_category_price (category_id, price)  -- 组合索引
);

❗️ 最左匹配原则示例：

• 有效查询：WHERE category_id=3 或 WHERE category_id=3 AND price>100。
• 无效查询：WHERE price>100（未使用最左字段 category_id，索引失效）。

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二、如何选择合适的索引？

1. 根据查询需求选择

• 高频查询字段：如订单状态（status）适合普通索引。
• 唯一性约束：如手机号用唯一索引。
• 多条件查询：组合索引优先于多个单列索引。
• 文本搜索：全文索引替代 LIKE 模糊查询。
• 地理数据：空间索引加速位置范围查询。

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2. 关注字段的选择性

• 高选择性字段：唯一值多的字段（如 user_id）更适合索引。
• 低选择性字段：如性别（只有男/女）建索引意义不大。

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3. 控制索引数量

• 优点：索引加速查询。
• 缺点：索引占用空间，且增删改操作需维护索引，影响写入速度。
• 建议：单表索引不要太多，避免冗余索引。

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4. 组合索引的优化技巧

• 字段顺序：高频查询字段放左侧。
• 覆盖索引：索引包含所有查询字段，避免回表查询。

  -- 假设有索引 (category_id, price)
  SELECT category_id, price FROM products WHERE category_id=3;  -- 直接通过索引获取数据
  

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三、常见误区与避坑指南

❌ 误区 1：所有字段都建索引

• 问题：索引过多导致写入性能下降。
• 案例：订单表有 10 个索引，批量新增多条订单耗时过长。

❌ 误区 2：盲目使用组合索引

• 问题：忽略最左匹配原则，导致索引失效。
• 案例：索引 (a, b, c)，但查询条件为 WHERE b=1 AND c=2。

✅ 建议：使用 EXPLAIN 分析 SQL 执行计划，验证索引是否生效。

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四、总结

索引类型	适用场景	注意事项
主键索引	唯一标识行数据	必须非空且唯一
唯一索引	防止重复值	允许一个 NULL
普通索引	加速高频查询的非唯一字段	避免过多索引
全文索引	大文本关键词搜索	文本过短时效率不如普通索引
空间索引	地理坐标范围查询	字段需为空间数据类型
组合索引	多条件联合查询	注意字段顺序

通过合理使用索引，可以让数据库查询速度提升十倍甚至百倍。但记住：索引不是越多越好，适合的才是最优解！！！