MySQL 索引优化入门：让查询飞起来

MySQL 索引优化入门：让查询飞起来

大家好呀！今天想和大家聊聊 MySQL 索引优化的那些事儿。索引就像数据库里的 “目录”，用好索引能让查询速度飙升，反之则可能让数据库慢如蜗牛。这篇文章就来聊聊最基础的索引优化思路，新手也能轻松 get～

一、先搞懂常见的索引类型

索引不是万能的，不同场景要选不同的索引。按字段个数来分，常用的有这几种：

1. 单值索引（单个字段的索引）

最常用的索引类型，给表中的某一个字段创建索引。比如给用户表的username字段建索引：

CREATE INDEX idx_username ON user(username);

适合：经常用where username = 'xxx'这样的查询场景。

2. 唯一索引（unique）

和单值索引类似，但要求字段的值不能重复（比如手机号、身份证号）：

CREATE UNIQUE INDEX idx_phone ON user(phone);

适合：既要加速查询，又要保证数据唯一性的场景（比如用户手机号登录）。

3. 联合索引（多个字段的索引）

给多个字段一起创建索引，比如给user表的age和name字段建联合索引：

CREATE INDEX idx_age_name ON user(age, name);

这是优化的重点，后面详细说～

4. 主键索引

最特殊的唯一索引，每张表只能有一个主键索引，InnoDB 引擎会默认按主键顺序存储数据，查询效率最高。

二、联合索引的 “最左前缀原则” 是核心

联合索引是优化多条件查询的利器，但用好的关键是记住 “最左前缀原则”。比如创建了(a, b, c)的联合索引，那么：

• 能用到索引的情况：where a=?、where a=? and b=?、where a=? and b=? and c=?

• 用不到索引的情况：where b=?（缺少 a）、where b=? and c=?（缺少 a）

举个例子，比如查询 “年龄 25 岁且名字叫张三的用户”，如果创建(age, name)的联合索引，这个查询就能快速命中；但如果索引是(name, age)，那效率就会差很多。

小技巧：创建联合索引时，把查询频率高、区分度大的字段放前面（比如 “性别” 这种区分度低的字段就不适合放前面）。

三、这些情况会让索引 “失效”，一定要避开！

索引建好了但没用上？大概率是踩了这些坑：

1. 索引字段用了函数：比如where SUBSTR(name, 1, 1) = '张'，索引会失效

2. 用了 “不等于”（!=、<>）：比如where age != 25，可能导致全表扫描

3. like 以 % 开头：where name like '%三'会失效，where name like '张%'则可以用到索引

4. 类型转换：比如字段是 varchar 类型，查询时用where phone = 13800138000（数字），会触发类型转换导致索引失效

5. 联合索引不满足最左前缀：前面说过的，缺少最左字段会失效

四、索引优化的小原则

1. 不滥用索引：索引会让插入 / 更新变慢（因为要维护索引结构），小表甚至不需要索引

2. 优先用联合索引代替多个单值索引：比如where a=? and b=?，建(a,b)联合索引比单独建 a 和 b 的索引更高效

3. 定期分析慢查询：通过explain命令查看 SQL 执行计划，判断索引是否被用上（关注type列，出现ref、range说明用到了索引，ALL则是全表扫描）

总结

索引优化的核心就是：让查询尽可能命中索引，避开会导致索引失效的操作。刚开始不用追求复杂的优化技巧，先把最左前缀原则和索引失效场景记牢，就能解决 80% 的性能问题啦～ 下次查询变慢时，不妨先检查一下索引是不是用对了哦！