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MySQL编程进阶之：索引设计的最佳实践：如何为`WHERE`、`ORDER BY`和`GROUP BY`子句创建索引。

各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊MySQL索引这玩意儿，保证让你听完之后，索引玩得比我还溜！

今天的主题是：MySQL编程进阶之：索引设计的最佳实践：如何为WHERE、ORDER BY和GROUP BY子句创建索引。

说白了，索引就是为了让数据库查询更快。想象一下，你在一本没有目录的超大字典里找一个词，是不是得一页一页翻？有了目录（索引），直接定位到那一页，效率瞬间提升几个数量级！

一、 索引的种类和基本概念（快速过一遍）

在深入WHERE、ORDER BY和GROUP BY之前，咱们先简单回顾一下索引的类型，免得大家一脸懵逼。

  • B-Tree 索引: 这是MySQL里最常见的索引类型，也是默认类型。它可以加速数据的查找，支持范围查询，还可以在ORDER BY和GROUP BY操作中使用。

  • Hash 索引: Hash索引非常快，但它有一些限制。它只适用于等值查询（=, IN, <=>），不支持范围查询，也不能用于ORDER BY 和 GROUP BY。Memory存储引擎默认使用Hash索引。

  • Fulltext 索引: 全文索引用于在文本中搜索关键词。适用于MyISAM和InnoDB，但在处理大量文本时，性能不如专业的搜索引擎。

  • Spatial 索引: 空间索引用于地理空间数据的查询。

我们今天的重点是 B-Tree 索引，毕竟它是万金油，哪里都能用得上。

二、 WHERE 子句与索引

WHERE 子句是SQL查询中最常用的部分，也是索引发挥最大作用的地方。

1. 单列索引:

最简单的情况，就是为WHERE子句中常用的单个列创建索引。

CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  username VARCHAR(50) NOT NULL,
  email VARCHAR(100) NOT NULL,
  age INT,
  city VARCHAR(50)
);

-- 为 username 列创建索引
CREATE INDEX idx_username ON users (username);

-- 查询 username 为 '张三' 的用户
SELECT * FROM users WHERE username = '张三';

在这个例子中，idx_username 索引会大大加速 WHERE username = '张三' 的查询。

注意事项：

  • 索引列的选择： 选择区分度高的列作为索引列。区分度越高，索引效果越好。比如，gender 列只有两个值（男/女），区分度很低，不适合作为索引列。而username列，每个用户都有不同的用户名，区分度很高，适合作为索引列。
  • 索引的维护成本： 索引会占用额外的存储空间，并且每次插入、更新、删除数据时，都需要维护索引。所以，不要创建过多的索引。

2. 联合索引 (复合索引):

当WHERE子句中包含多个列时，可以使用联合索引。

-- 为 username 和 city 列创建联合索引
CREATE INDEX idx_username_city ON users (username, city);

-- 查询 username 为 '张三' 并且 city 为 '北京' 的用户
SELECT * FROM users WHERE username = '张三' AND city = '北京';

这个例子中，idx_username_city 索引会加速 WHERE username = '张三' AND city = '北京' 的查询。

最重要的原则：最左前缀原则

联合索引有一个非常重要的原则：最左前缀原则。 简单来说，就是查询条件必须包含索引的最左边的列，才能使用该索引。

  • 可以使用索引的情况：
    • WHERE username = '张三'
    • WHERE username = '张三' AND city = '北京'
  • 无法使用索引的情况：
    • WHERE city = '北京'
    • WHERE city = '北京' AND username = '张三' （虽然查询条件包含了索引中的两列，但是顺序不对，索引仍然无法使用）

为什么要有最左前缀原则？

因为索引是按照索引列的顺序排序的。比如，idx_username_city 索引，首先按照 username 排序，然后在 username 相同的情况下，按照 city 排序。 如果查询条件没有 username，就无法利用索引的排序。

如何选择联合索引的列顺序？

  • 区分度高的列放在前面： 区分度高的列，能够更快地缩小查询范围。
  • 经常使用的列放在前面： 经常使用的列，能够提高索引的利用率。

比如，username 列的区分度比 city 列高，并且 username 列经常被用于查询，那么就应该将 username 列放在联合索引的最前面。

3. 范围查询:

B-Tree 索引支持范围查询，例如 >、<、>=、<=、BETWEEN、LIKE。

-- 查询年龄在 18 到 25 之间的用户
SELECT * FROM users WHERE age BETWEEN 18 AND 25;

-- 查询 username 以 '张' 开头的用户
SELECT * FROM users WHERE username LIKE '张%';

注意事项：

  • LIKE 查询： LIKE '张%' 可以使用索引，但 LIKE '%张' 无法使用索引。 因为LIKE '张%' 可以利用索引的前缀匹配，而 LIKE '%张' 无法利用索引的前缀匹配。
  • 范围查询之后的列无法使用索引： 如果联合索引中，某个列使用了范围查询，那么该列之后的列无法使用索引。

例如，有一个联合索引 idx_age_city (age, city)，如果查询条件是 WHERE age > 20 AND city = '北京'，那么只能使用 age 列的索引，无法使用 city 列的索引。

4. 函数和表达式:

如果在WHERE子句中使用了函数或表达式，索引通常无法使用。

-- 无法使用索引
SELECT * FROM users WHERE YEAR(birthday) = 1990;

-- 无法使用索引
SELECT * FROM users WHERE age + 10 > 30;

解决方法：

  • 尽量避免在WHERE子句中使用函数和表达式。
  • 可以创建一个计算列，并为该列创建索引。 （但这种方法会增加数据维护的复杂性）

三、 ORDER BY 子句与索引

ORDER BY 子句用于对查询结果进行排序。 如果没有索引，MySQL需要进行文件排序 (filesort)，效率很低。

1. 使用索引排序:

如果ORDER BY子句中的列与索引的列顺序一致，并且排序方式一致（都是升序或都是降序），就可以使用索引进行排序，避免文件排序。

-- 使用 idx_username 索引排序
SELECT * FROM users ORDER BY username;

-- 使用 idx_username_city 索引排序
SELECT * FROM users ORDER BY username, city;

2. 无法使用索引排序的情况:

  • 排序顺序不一致： 如果ORDER BY子句中同时包含升序和降序，索引无法使用。 
    -- 无法使用索引排序
SELECT * FROM users ORDER BY username ASC, city DESC;

  • 索引列不连续： 如果ORDER BY子句中的列不是索引的最左前缀，或者中间缺少索引列，索引无法使用。

    -- 无法使用索引排序
SELECT * FROM users ORDER BY city;

-- 无法使用索引排序
SELECT * FROM users WHERE username = '张三' ORDER BY city, id;  (id不在索引中)
  • 使用了WHERE子句，但WHERE子句中的列不是索引的最左前缀： 
    -- 无法使用索引排序
SELECT * FROM users WHERE city = '北京' ORDER BY username;

3. WHERE + ORDER BY:

如果WHERE子句和ORDER BY子句都使用了索引，可以提高查询效率。

-- 使用 idx_username_city 索引
SELECT * FROM users WHERE username = '张三' ORDER BY city;

这个例子中，WHERE username = '张三' 使用索引查找 username 为 ‘张三’ 的用户，然后 ORDER BY city 使用索引对结果按照 city 排序。

四、 GROUP BY 子句与索引

GROUP BY 子句用于对查询结果进行分组。 与 ORDER BY 类似，如果没有索引，MySQL需要进行文件排序。

1. 使用索引分组:

如果GROUP BY子句中的列与索引的列顺序一致，就可以使用索引进行分组，避免文件排序。

-- 使用 idx_username 索引分组
SELECT COUNT(*) FROM users GROUP BY username;

-- 使用 idx_username_city 索引分组
SELECT COUNT(*) FROM users GROUP BY username, city;

2. 无法使用索引分组的情况:

与 ORDER BY 类似，以下情况无法使用索引分组：

  • 索引列不连续： 如果GROUP BY子句中的列不是索引的最左前缀，或者中间缺少索引列，索引无法使用。
  • 使用了WHERE子句，但WHERE子句中的列不是索引的最左前缀：

3. WHERE + GROUP BY:

如果WHERE子句和GROUP BY子句都使用了索引，可以提高查询效率。

-- 使用 idx_username_city 索引
SELECT COUNT(*) FROM users WHERE username LIKE '张%' GROUP BY city;

这个例子中，WHERE username LIKE '张%' 使用索引查找 username 以 ‘张’ 开头的用户，然后 GROUP BY city 使用索引对结果按照 city 分组。

五、 索引设计的实用技巧

  • 不要过度索引： 过多的索引会增加存储空间，并且会降低插入、更新、删除数据的性能。
  • 定期检查索引的使用情况： 可以使用 EXPLAIN 命令分析查询语句的执行计划，查看是否使用了索引。

  • 考虑使用覆盖索引： 覆盖索引是指，查询语句需要的所有列都包含在索引中，这样可以避免回表查询，提高查询效率。

    -- 假设只需要查询 username 和 city 列
CREATE INDEX idx_username_city_cover ON users (username, city);

SELECT username, city FROM users WHERE username = '张三';  -- 直接从索引中获取数据，无需回表
  • 长字符串列的前缀索引： 如果索引的列是长字符串，可以考虑使用前缀索引，只索引字符串的一部分。 
    -- 只索引 email 列的前 10 个字符
CREATE INDEX idx_email_prefix ON users (email(10));

    注意事项： 前缀索引会降低索引的选择性，需要根据实际情况选择合适的前缀长度。

  • 利用 EXPLAIN 命令分析你的 SQL 语句

    EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE username = '张三';

    EXPLAIN 会告诉你 MySQL 如何执行你的查询，包括是否使用了索引，使用了哪个索引，以及扫描了多少行数据。 认真阅读 EXPLAIN 的结果，能够帮助你发现潜在的性能问题，并优化你的索引设计。 关键字段是type 和 key。 type 最好是 const, eq_ref, ref，最差是 ALL。 key 显示了实际使用的索引。

六、 常见问题与避坑指南

  1. 模糊查询的坑： LIKE '%keyword%' 这种写法，索引直接失效！尽量避免，如果必须用，考虑全文索引或者搜索引擎。

  2. 隐式类型转换： 如果你查询的字段是字符串，但你给的值是数字，MySQL 可能会进行隐式类型转换，导致索引失效。

    -- username 是字符串类型
SELECT * FROM users WHERE username = 123;  -- 索引可能失效

  3. OR 条件： OR 连接的多个条件，如果只有一个条件有索引，索引可能不会被使用。 尽量使用 UNION 或者改写 SQL。

  4. 数据量小的表： 数据量小的表，即使有索引，MySQL 也可能选择全表扫描，因为全表扫描可能比使用索引更快。

  5. 索引虽好，不要贪杯： 每个索引都会占用额外的存储空间，并且在数据修改时需要维护索引。过多的索引会降低写入性能。

七、总结

索引是MySQL性能优化的重要手段。 合理的索引设计可以大大提高查询效率。记住以下几点：

  • 理解索引的类型和原理。
  • 遵循最左前缀原则。
  • 避免在WHERE子句中使用函数和表达式。
  • 定期检查索引的使用情况。
  • 不要过度索引。

好了，今天的讲座就到这里。希望大家能够学以致用，设计出高效的索引，让你的MySQL数据库跑得飞快！ 感谢各位的观看，咱们下次再见！

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