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MySQL高级讲座篇之：函数式索引：如何为表达式创建索引以提升查询效率。

好的，各位观众老爷，今天咱们来聊聊MySQL里一个有点高级，但贼好用的东西：函数式索引。这玩意儿能让你的查询速度飞起，尤其是在处理一些需要对数据进行计算或者转换的场景。

开场白：数据，你算计它了吗？

有没有遇到过这样的情况：你想根据用户名字的首字母来查询，或者想根据订单金额的绝对值来排序？ 传统的索引，只能帮你找到原始数据。但是你想根据计算后的结果来查？ 索引就抓瞎了。

举个栗子，你有个电商网站，有个字段叫 discounted_price (打折后的价格)，你要查所有打折后价格大于100的商品。你可能会这么写：

SELECT * FROM products WHERE discounted_price > 100;

如果 discounted_price 上有个索引，那查询速度还行。 但如果你的打折价格是根据原始价格和折扣率计算出来的，数据库里并没有 discounted_price 这个字段，而是有个 original_price 和 discount_rate， 你得这样写：

SELECT * FROM products WHERE original_price * (1 - discount_rate) > 100;

完了，索引直接失效！MySQL一看，你这 WHERE 条件这么复杂，还得计算，干脆全表扫描吧！ 这时候，函数式索引就派上大用场了。

什么是函数式索引？

简单来说，函数式索引就是对表达式的结果建立索引。 索引不再是针对某个字段的值，而是针对某个表达式计算后的值。

MySQL 5.7 引入了虚拟列 (Virtual Column)，MySQL 8.0 引入了函数式索引。 函数式索引的实现，本质上就是利用虚拟列。

如何创建函数式索引？

创建函数式索引，需要两步：

  1. 创建一个虚拟列 (Virtual Column)，这个列的值由一个表达式计算得出。
  2. 在这个虚拟列上创建一个索引。

咱们继续上面的例子。假设 products 表结构如下：

CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    product_name VARCHAR(255) NOT NULL,
    original_price DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
    discount_rate DECIMAL(5, 2) NOT NULL
);

现在，我们要创建一个虚拟列 discounted_price，它的值是 original_price * (1 - discount_rate)：

ALTER TABLE products
ADD COLUMN discounted_price DECIMAL(10, 2) AS (original_price * (1 - discount_rate)) PERSISTENT;

这里要注意：

  • AS (original_price * (1 - discount_rate)) 定义了虚拟列的计算表达式。
  • PERSISTENT 关键字表示这个虚拟列的值会被实际存储，而不是每次查询时都计算。 如果用 VIRTUAL 关键字，表示虚拟列的值是每次查询时才计算的， 性能不如 PERSISTENT。 （MySQL 8.0 以后才支持 PERSISTENT 虚拟列）

然后，我们在 discounted_price 上创建一个索引：

CREATE INDEX idx_discounted_price ON products (discounted_price);

搞定！ 现在，再执行下面的查询：

SELECT * FROM products WHERE discounted_price > 100;

MySQL 就能利用 idx_discounted_price 索引，快速定位到符合条件的记录了。

更复杂的栗子：名字首字母索引

假设你要根据用户名字的首字母来查询用户。 你可以这样创建函数式索引：

ALTER TABLE users
ADD COLUMN first_letter VARCHAR(1) AS (LEFT(user_name, 1)) PERSISTENT;

CREATE INDEX idx_first_letter ON users (first_letter);

然后，你可以这样查询：

SELECT * FROM users WHERE first_letter = 'A';

再来一个栗子：日期处理

假设你有个订单表 orders，有个 order_time 字段，记录了订单创建的时间。 你要查询某个特定月份的订单。

ALTER TABLE orders
ADD COLUMN order_month INT AS (MONTH(order_time)) PERSISTENT;

CREATE INDEX idx_order_month ON orders (order_month);

然后，你可以这样查询：

SELECT * FROM orders WHERE order_month = 5;  -- 查询5月份的订单

函数式索引的限制

函数式索引虽然强大，但也有一些限制：

  • 虚拟列的类型必须是确定性的。 也就是说，同一个表达式，在任何时候都应该返回相同的结果。 例如，RAND() 函数就不行，因为它每次都会返回不同的随机数。
  • 表达式不能包含子查询、存储函数、或者用户自定义函数。
  • 对虚拟列的修改可能会影响性能。 因为修改虚拟列的值，实际上是修改了计算表达式的结果，数据库需要重新计算和更新索引。
  • 虚拟列会占用存储空间。 尤其是 PERSISTENT 虚拟列，它需要实际存储计算后的值。

什么时候使用函数式索引？

以下情况可以考虑使用函数式索引：

  • WHERE 子句中使用了复杂的表达式。
  • 需要对数据进行转换或者计算后才能进行查询。
  • 对字符串进行部分匹配或者提取。
  • 对日期进行处理。
  • 需要创建唯一索引，但是字段本身的值不是唯一的。 例如，你想根据邮箱地址的域名来创建唯一索引，可以先提取域名，然后创建唯一索引。

函数式索引的优势

  • 提高查询性能。 通过对表达式的结果建立索引，可以避免全表扫描，加速查询速度。
  • 简化查询语句。 可以将复杂的表达式放在虚拟列中，查询时直接使用虚拟列，使查询语句更加简洁易懂。
  • 支持更灵活的查询方式。 可以根据表达式的结果进行查询，而不是只能根据原始字段的值进行查询。

函数式索引的劣势

  • 增加存储空间。 PERSISTENT 虚拟列需要占用额外的存储空间。
  • 维护成本增加。 对基础数据的修改可能会影响虚拟列的值，需要维护虚拟列和索引的一致性。
  • 有一定的使用限制。 例如，表达式必须是确定性的，不能包含子查询等。

总结：函数式索引，你值得拥有！

函数式索引是MySQL中一个非常有用的特性，可以显著提高查询性能，简化查询语句，支持更灵活的查询方式。 但是，它也有一些限制和缺点，需要根据实际情况权衡利弊，选择合适的索引策略。

总而言之，函数式索引就像一个“翻译官”，把你的复杂查询“翻译”成索引能够理解的语言，从而提高查询效率。 学会使用它，你的MySQL技能就能更上一层楼！

一些小技巧和注意事项：

  • 尽量使用 PERSISTENT 虚拟列。 除非你的计算非常简单，而且数据更新不频繁，否则 VIRTUAL 虚拟列的性能会比较差。
  • 避免在表达式中使用复杂的函数。 复杂的函数会降低索引的效率。
  • 定期检查和优化索引。 随着数据的增长和查询模式的变化，索引可能需要进行优化或者重建。
  • 在创建虚拟列和索引之前，先进行测试。 确保虚拟列的计算结果符合预期，索引能够提高查询性能。

代码示例：更多场景的应用

  1. JSON字段索引： 假设你有一个 data 字段，存储的是 JSON 格式的数据，你想根据 JSON 里面的某个字段来查询。
CREATE TABLE json_data (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    data JSON
);

ALTER TABLE json_data
ADD COLUMN name VARCHAR(255) AS (data ->> '$.name') PERSISTENT;

CREATE INDEX idx_name ON json_data (name);

SELECT * FROM json_data WHERE name = 'John Doe';
  1. 地理位置索引： 假设你有一个 location 字段，存储的是 POINT 类型的数据，你想根据距离来查询附近的地点。 (需要 MySQL 5.7.6+)
CREATE TABLE locations (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    location POINT SRID 4326
);

ALTER TABLE locations
ADD COLUMN latitude DECIMAL(10, 8) AS (ST_Y(location)) PERSISTENT,
ADD COLUMN longitude DECIMAL(11, 8) AS (ST_X(location)) PERSISTENT;

CREATE SPATIAL INDEX idx_location ON locations (location);

-- 查询距离某个坐标点 10 公里以内的地点
SELECT * FROM locations
WHERE ST_Distance_Sphere(location, POINT(longitude, latitude)) <= 10000;
  1. 大小写不敏感的索引：
ALTER TABLE users
ADD COLUMN lower_email VARCHAR(255) AS (LOWER(email)) PERSISTENT;

CREATE INDEX idx_lower_email ON users (lower_email);

SELECT * FROM users WHERE lower_email = '[email protected]';

表格总结：函数式索引的优缺点和使用场景

特性 优点 缺点 适用场景
性能 显著提高查询性能，避免全表扫描。 增加存储空间 (特别是 PERSISTENT 虚拟列)，对基础数据的修改可能会影响虚拟列的值，需要维护虚拟列和索引的一致性，表达式计算可能会带来一定的性能开销 (特别是 VIRTUAL 虚拟列)。 WHERE 子句中使用了复杂的表达式，需要对数据进行转换或者计算后才能进行查询，对字符串进行部分匹配或者提取，对日期进行处理，需要创建唯一索引，但是字段本身的值不是唯一的。
灵活性 简化查询语句，可以将复杂的表达式放在虚拟列中，查询时直接使用虚拟列，使查询语句更加简洁易懂，支持更灵活的查询方式，可以根据表达式的结果进行查询，而不是只能根据原始字段的值进行查询。 有一定的使用限制，例如，表达式必须是确定性的，不能包含子查询等，虚拟列的类型必须是确定性的。 JSON字段索引，地理位置索引，大小写不敏感的索引，需要对数据进行复杂处理才能进行查询的场景。
维护成本 如果表达式定义合理，可以降低业务代码的复杂性，将计算逻辑放到数据库层面。 需要考虑数据一致性问题，特别是当基础数据发生变化时，需要确保虚拟列的值也能够及时更新。 数据分析，报表统计，需要对数据进行预处理的场景。
存储空间 无 PERSISTENT 虚拟列需要占用额外的存储空间。 对存储空间要求不敏感，对查询性能要求较高的场景。

好了，今天的函数式索引讲座就到这里。 希望各位观众老爷能够掌握这个技巧，让你的MySQL查询飞起来！ 感谢大家的收听！ 我们下期再见！

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