MySQL编程进阶之：函数式索引的设计与应用：如何为复杂的表达式创建索引。

各位观众，欢迎来到今天的“MySQL编程进阶”讲座！今天我们要聊点刺激的，聊聊MySQL世界里“函数式索引”这个听起来有点高大上，但实际上非常好用的家伙。

(一) 什么是函数式索引？别慌，没那么玄乎！

简单来说，函数式索引就是基于表达式创建的索引。 想象一下，你有个users表，里面有个email字段，但你经常需要忽略大小写地搜索邮件，比如查[email protected]和[email protected]都应该返回相同的结果。 传统的索引只能对原始的email值进行索引，无法直接处理大小写问题。 这个时候，函数式索引就派上用场了！

我们可以创建一个基于LOWER(email)的索引，这样MySQL就会对email转换成小写后的值进行索引，忽略大小写差异。

(二) 为什么要用函数式索引？传统索引不好吗？

传统索引当然很好，但它们有局限性。 想象一下以下场景：

1. 复杂查询条件： 你经常需要根据DATE(created_at)进行查询，也就是只关心created_at的日期部分，忽略时间。
2. 数据转换： 你需要对JSON字段中的某个值进行索引，或者需要对字符串进行特定的格式化处理。
3. 避免冗余数据： 你不想为了索引而额外创建一个冗余的列，只想基于现有列的某种计算结果建立索引。

在这些情况下，如果使用传统索引，要么性能很差，要么需要修改表结构增加冗余列，而函数式索引则可以优雅地解决这些问题。

表格：传统索引 vs. 函数式索引

特性	传统索引	函数式索引
索引对象	列的值	表达式的结果
适用场景	对原始列值的精确或范围查询	复杂查询条件、数据转换、避免冗余列
性能	简单查询性能好	复杂查询性能好，但可能增加索引维护成本
灵活性	低	高
维护成本	低	较高，特别是表达式复杂时

(三) 函数式索引的语法：简单易懂，一学就会！

在MySQL 5.7及以下版本，函数式索引通常需要借助虚拟列(Virtual Columns)来实现，从MySQL 8.0开始，可以直接创建函数式索引，语法更加简洁。

1. MySQL 8.0+ 的函数式索引：

CREATE INDEX index_name ON table_name ((expression));

• index_name: 索引的名称，随便你起，但最好能反映索引的用途。
• table_name: 表的名称，这个可不能写错。
• (expression): 重点来了！ 这是你想要索引的表达式。可以是任何有效的MySQL表达式，比如LOWER(email)、DATE(created_at)、JSON_EXTRACT(data, '$.age')等等。

举个例子：

-- 对 users 表的 email 字段的小写形式创建索引
CREATE INDEX idx_email_lower ON users ((LOWER(email)));

-- 对 orders 表的 created_at 字段的日期部分创建索引
CREATE INDEX idx_created_at_date ON orders ((DATE(created_at)));

--对 json字段中 age 属性创建索引
CREATE INDEX idx_age ON users ((JSON_EXTRACT(data, '$.age')));

2. MySQL 5.7 及以下的虚拟列 + 索引：

由于老版本不支持直接创建函数式索引，我们需要先创建一个虚拟列，然后对虚拟列创建索引。

-- 1. 添加虚拟列
ALTER TABLE table_name
ADD COLUMN virtual_column_name data_type AS (expression) PERSISTENT;

-- 2. 对虚拟列创建索引
CREATE INDEX index_name ON table_name (virtual_column_name);

• virtual_column_name: 虚拟列的名称，也需要好好起。
• data_type: 虚拟列的数据类型，需要根据表达式的结果来选择。
• PERSISTENT: 这个关键字很重要！ 表示虚拟列的值会实际存储在磁盘上，这样才能创建索引。 如果使用VIRTUAL，则虚拟列的值是动态计算的，无法创建索引。(MySQL 5.7 才支持 PERSISTENT)

举个例子：

-- 1. 添加 email 字段的小写形式的虚拟列
ALTER TABLE users
ADD COLUMN email_lower VARCHAR(255) AS (LOWER(email)) PERSISTENT;

-- 2. 对 email_lower 虚拟列创建索引
CREATE INDEX idx_email_lower ON users (email_lower);

(四) 函数式索引的应用场景：让你的查询飞起来！

说了这么多，让我们来看几个具体的应用场景，看看函数式索引是如何大显身手的。

1. 忽略大小写的字符串搜索：

假设你有一个products表，里面有个name字段，你想忽略大小写地搜索商品名称。

-- MySQL 8.0+
CREATE INDEX idx_product_name_lower ON products ((LOWER(name)));

-- 查询时也需要使用 LOWER 函数
SELECT * FROM products WHERE LOWER(name) = 'iphone';

-- MySQL 5.7 及以下
ALTER TABLE products ADD COLUMN name_lower VARCHAR(255) AS (LOWER(name)) PERSISTENT;
CREATE INDEX idx_product_name_lower ON products (name_lower);

SELECT * FROM products WHERE name_lower = 'iphone';

2. 日期范围查询：

你经常需要查询某个日期范围内的订单，但created_at字段包含了具体的时间。

-- MySQL 8.0+
CREATE INDEX idx_order_date ON orders ((DATE(created_at)));

-- 查询时使用 DATE 函数
SELECT * FROM orders WHERE DATE(created_at) BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

-- MySQL 5.7 及以下
ALTER TABLE orders ADD COLUMN order_date DATE AS (DATE(created_at)) PERSISTENT;
CREATE INDEX idx_order_date ON orders (order_date);

SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

3. JSON 字段索引：

你的数据存储在JSON字段中，你想根据JSON字段中的某个属性进行查询。

-- 假设 users 表的 data 字段是一个 JSON 字符串，包含 age 属性
-- MySQL 8.0+
CREATE INDEX idx_user_age ON users ((CAST(JSON_EXTRACT(data, '$.age') AS UNSIGNED)));

-- 查询时需要使用 JSON_EXTRACT 函数
SELECT * FROM users WHERE CAST(JSON_EXTRACT(data, '$.age') AS UNSIGNED) > 18;

-- MySQL 5.7 及以下 (稍微麻烦点)
ALTER TABLE users ADD COLUMN user_age INT AS (CAST(JSON_EXTRACT(data, '$.age') AS UNSIGNED)) PERSISTENT;
CREATE INDEX idx_user_age ON users (user_age);

SELECT * FROM users WHERE user_age > 18;

注意： 在MySQL 5.7及以下版本中，由于虚拟列的数据类型是固定的，所以在创建JSON字段索引时，需要将JSON_EXTRACT的结果转换为合适的数据类型，比如UNSIGNED或SIGNED。

4. 复杂表达式索引：

有时候你的查询条件非常复杂，需要用到多个函数和操作符。

-- 假设你需要根据用户的注册年份和月份进行查询
-- MySQL 8.0+
CREATE INDEX idx_user_reg_year_month ON users ((CONCAT(YEAR(created_at), '-', MONTH(created_at))));

-- 查询时也需要使用相同的表达式
SELECT * FROM users WHERE CONCAT(YEAR(created_at), '-', MONTH(created_at)) = '2023-10';

-- MySQL 5.7 及以下
ALTER TABLE users ADD COLUMN reg_year_month VARCHAR(7) AS (CONCAT(YEAR(created_at), '-', MONTH(created_at))) PERSISTENT;
CREATE INDEX idx_user_reg_year_month ON users (reg_year_month);

SELECT * FROM users WHERE reg_year_month = '2023-10';

(五) 函数式索引的注意事项：别踩坑！

函数式索引虽然强大，但也有一些需要注意的地方，否则可能会适得其反。

1. 表达式的复杂度： 表达式越复杂，索引的维护成本越高。 每次数据更新时，MySQL都需要计算表达式的结果并更新索引，这会影响写入性能。 因此，尽量选择简单的表达式。
2. 数据类型转换： 确保表达式的结果类型与查询条件的数据类型匹配。 如果类型不匹配，MySQL可能无法使用索引。
3. 查询条件的一致性： 查询条件必须与索引表达式完全一致，MySQL才能使用索引。 比如，如果你创建了LOWER(email)的索引，查询时也必须使用LOWER(email)，否则索引无效。
4. 索引长度限制： MySQL的索引长度有限制，如果表达式的结果太长，可能会导致索引创建失败。
5. 存储空间： 函数式索引会占用额外的存储空间，特别是当索引的表达式比较复杂时。
6. 虚拟列的维护： 在MySQL 5.7及以下版本中，虚拟列需要占用额外的存储空间，并且在数据更新时需要维护虚拟列的值，这会增加写入开销。
7. 可维护性： 复杂的表达式可能难以理解和维护。 在创建函数式索引之前，请仔细考虑其可维护性。

表格：函数式索引的优缺点

优点	缺点
提升复杂查询的性能	增加索引维护成本，特别是表达式复杂时
避免冗余列，节省存储空间	查询条件必须与索引表达式一致才能使用索引
可以对JSON字段等复杂数据类型进行索引	表达式的结果类型需要与查询条件的数据类型匹配
提高查询的灵活性，满足各种复杂查询需求	可能会受到索引长度限制
	需要考虑可维护性，复杂的表达式可能难以理解和维护

(六) 如何选择合适的索引？没有最好的，只有最适合的！

选择索引是一个需要权衡的过程，没有绝对的正确答案。 你需要根据你的具体应用场景、查询模式和数据特点来做出决策。

1. 了解你的查询： 分析你的查询语句，找出最常见的查询条件。 如果查询条件涉及到复杂的表达式，那么函数式索引可能是一个不错的选择。
2. 评估性能影响： 在生产环境之前，先在测试环境进行性能测试，评估索引对查询和写入性能的影响。
3. 考虑存储成本： 评估索引占用的存储空间，并权衡其带来的性能提升。
4. 监控索引使用情况： 定期监控索引的使用情况，看看哪些索引被频繁使用，哪些索引很少使用。 对于很少使用的索引，可以考虑删除。
5. 使用 EXPLAIN： 使用 EXPLAIN 命令来分析查询语句的执行计划，看看MySQL是否使用了索引。 如果MySQL没有使用索引，你需要检查查询条件是否与索引表达式一致，或者索引是否有效。

(七) 最后，来点总结！

函数式索引是MySQL中一个强大的工具，可以帮助你优化复杂查询的性能。 但是，你需要谨慎使用，权衡其优缺点，并根据你的具体应用场景做出决策。

记住，没有银弹！ 选择合适的索引需要结合你的实际情况，进行充分的测试和评估。

希望今天的讲座对你有所帮助！ 祝你编码愉快！ 下次再见！