MySQL 8.0 文档中的索引性能最佳实践解读

各位老铁，各位仙女🧚，各位程序猿🐒们，晚上好！

今天咱们来唠唠嗑，聊聊MySQL 8.0里那些让索引性能Duang~Duang~起飞的骚操作，啊不，最佳实践！

开场白：索引，数据库的加速引擎，用好了赛法拉利，用不好堵成停车场

话说咱们的数据库，就像一个巨大的图书馆，里面的数据就像浩如烟海的书籍。如果没有索引，你要找本书，那简直就是大海捞针，得一页一页翻。

而索引呢？就像图书馆的目录，它告诉你哪本书在哪个书架，哪个位置，让你嗖的一下就能找到目标。有了它，查询速度那叫一个快！

但是，凡事都有两面性。索引这玩意儿，用好了那是神兵利器，用不好那就是鸡肋，甚至会拖慢速度，让你的数据库变成一个拥堵不堪的停车场。所以，今天咱们就来好好研究一下，如何玩转MySQL 8.0的索引，让它真正成为你的加速引擎！🚀

第一部分：索引的基石 – 认识索引类型和存储引擎

想要玩转索引，首先要了解它的基本构成。就像你要开飞机，总得知道引擎是啥，机翼怎么动吧？

1. 索引类型：千变万化，各有所长

   MySQL 8.0 支持多种索引类型，每种类型都有自己的适用场景。咱们来简单过一遍：

   • B-Tree索引： 这是最常见的索引类型，也是MySQL默认的索引类型。它像一棵倒过来的树，从根节点开始，一级一级往下找，直到找到目标数据。优点是范围查询非常高效，比如 WHERE age BETWEEN 20 AND 30。

   • Hash索引： 这种索引通过哈希函数将键值映射到特定的位置。优点是查找速度极快，时间复杂度接近O(1)。但是，它只适用于等值查询，比如 WHERE name = '张三'，不支持范围查询。

   • Fulltext索引： 全文索引，专门用于文本搜索。它可以对文本进行分词，然后建立索引，让你能够快速找到包含特定关键词的文章。类似于搜索引擎的功能。

   • 空间索引（Spatial Index）： 用于存储和查询空间数据，比如地理位置信息。

   • R-Tree索引： 空间索引的一种实现方式，用于高效地存储和查询多维数据。

   索引类型	适用场景	优点	缺点
   B-Tree	等值查询、范围查询、排序、分组等	通用性强，适用范围广	占用空间较大，写入速度相对较慢
   Hash	等值查询	查找速度极快	不支持范围查询、排序等，只适用于MEMORY存储引擎
   Fulltext	文本搜索	能够对文本进行分词，支持关键词搜索	占用空间较大，维护成本较高
   空间索引(R-Tree)	存储和查询空间数据，如地理位置信息	能够高效地查询空间数据	实现复杂，对数据类型有要求

2. 存储引擎：底层架构，影响深远

   不同的存储引擎，对索引的支持程度也不同。最常用的两种存储引擎是InnoDB和MyISAM。

   • InnoDB： 这是MySQL 8.0的默认存储引擎。它支持事务，具有良好的ACID特性，并且支持行级锁，并发性能更好。InnoDB使用B-Tree索引，并且数据文件本身就是索引文件，这种索引方式称为聚簇索引。

   • MyISAM： MyISAM不支持事务，只支持表级锁，并发性能相对较差。MyISAM也使用B-Tree索引，但是数据文件和索引文件是分开存储的，这种索引方式称为非聚簇索引。

   简单来说，InnoDB像一个秩序井然的图书馆，书架上的书都按照某种规则排列，方便查找。而MyISAM则像一个杂乱无章的仓库，你需要先查索引，找到书的位置，然后再去仓库里找书。

第二部分：索引设计原则 – 如何打造高效索引

了解了索引的类型和存储引擎，接下来咱们来聊聊如何设计高效的索引。这就像盖房子，地基要打好，设计要合理，才能保证房子坚固耐用。

1. 选择合适的索引列：

   • 区分度： 索引列的区分度越高越好。区分度是指列中不同值的比例。比如，性别列的区分度就很低，只有男女两种值，不适合作为索引列。而用户ID列的区分度就很高，每个用户都有唯一的ID，非常适合作为索引列。

   • 出现在WHERE子句中： 索引的主要目的是加速查询，所以只有出现在WHERE子句中的列，才有必要建立索引。

   • 短小精悍： 索引列的长度越短越好。较短的索引可以减少索引文件的大小，提高查询速度。

2. 联合索引：

   • 最左前缀原则： 这是联合索引最重要的原则。如果你创建了一个联合索引 (A, B, C)，那么只有当查询条件中包含A、(A, B)、(A, B, C)时，才能使用该索引。如果查询条件中只包含B或C，或者只包含(B, C)，则无法使用该索引。

   • 选择合适的列顺序： 联合索引中列的顺序非常重要。应该将区分度最高的列放在最前面，这样可以更快地过滤掉不需要的数据。

   • 覆盖索引： 如果查询只需要从索引中获取数据，而不需要回表查询，那么就称为覆盖索引。覆盖索引可以大大提高查询效率。例如，如果你有一个联合索引 (A, B)，并且你的查询只需要返回A和B列，那么这个索引就可以覆盖你的查询。

3. 避免索引失效：

   • 使用函数或表达式： 在WHERE子句中使用函数或表达式，会导致索引失效。例如，WHERE YEAR(date) = 2023 就会导致date列的索引失效。

   • 类型转换： 在WHERE子句中进行类型转换，会导致索引失效。例如，如果id列是字符串类型，而你使用 WHERE id = 123 进行查询，就会导致索引失效。

   • LIKE模糊查询： 以 % 开头的LIKE模糊查询，会导致索引失效。例如，WHERE name LIKE '%张三' 就会导致name列的索引失效。

   • OR条件： 如果OR条件中的一个列没有索引，那么整个OR条件都会导致索引失效。

   • NOT IN和<>： 通常情况下，NOT IN和<>会导致索引失效。

   操作符/函数/表达式	是否会导致索引失效	备注
   YEAR(date)	是	在WHERE子句中使用函数，会导致索引失效
   id = 123 (类型转换)	是	id列是字符串类型，而查询中使用数字类型，会导致索引失效
   name LIKE '%张三'	是	以%开头的LIKE模糊查询，会导致索引失效
   OR (部分列无索引)	是	如果OR条件中的一个列没有索引，那么整个OR条件都会导致索引失效
   NOT IN	通常是	通常情况下，NOT IN会导致索引失效。具体是否失效取决于MySQL的版本和优化器
   <>	通常是	通常情况下，<>会导致索引失效。具体是否失效取决于MySQL的版本和优化器

4. 前缀索引：

   • 如果索引列是字符串类型，并且字符串很长，那么可以考虑使用前缀索引。前缀索引只对字符串的前几个字符建立索引，可以大大减少索引文件的大小。例如，你可以只对name列的前10个字符建立索引：CREATE INDEX idx_name ON users (name(10));

   • 选择合适的前缀长度：前缀长度的选择非常重要。太短的前缀可能会导致区分度不高，太长的前缀又会增加索引文件的大小。你需要根据实际情况进行权衡。

第三部分：索引维护 – 定期体检，保持健康

索引不是一劳永逸的，需要定期维护，才能保持健康。就像人一样，要定期体检，才能及时发现问题，及时治疗。

1. 监控索引使用情况：

   • 可以使用 SHOW INDEX FROM table_name; 命令查看表的索引信息。

   • 可以使用 EXPLAIN SELECT ...; 命令分析查询语句的执行计划，查看是否使用了索引。

2. 重建索引：

   • 如果表的数据经常发生变化，导致索引碎片化严重，那么可以考虑重建索引。可以使用 ALTER TABLE table_name ENGINE = InnoDB; 命令重建索引。

3. 删除无用索引：

   • 如果某个索引长时间没有被使用，或者对查询性能没有帮助，那么可以考虑删除该索引。可以使用 DROP INDEX index_name ON table_name; 命令删除索引。

第四部分：MySQL 8.0 的新特性 – 索引优化更上一层楼

MySQL 8.0 引入了一些新的特性，可以进一步优化索引性能。

1. Invisible Indexes：

   • MySQL 8.0 允许创建不可见索引。不可见索引不会被查询优化器使用，但是仍然可以被维护。这可以让你在不影响现有查询的情况下，测试新的索引。

   • 创建不可见索引：CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name) INVISIBLE;

   • 使索引可见：ALTER TABLE table_name ALTER INDEX index_name VISIBLE;

2. Descending Indexes：

   • MySQL 8.0 允许创建降序索引。在以前的版本中，索引总是以升序排列的。降序索引可以优化ORDER BY子句中包含降序排列的查询。

   • 创建降序索引：CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name DESC);

3. Histogram Statistics：

   • MySQL 8.0 引入了直方图统计信息。直方图可以更准确地描述列的数据分布，从而帮助查询优化器选择更优的执行计划。

总结：索引优化，永无止境

索引优化是一项持续不断的工作，需要根据实际情况进行调整和优化。没有万能的索引，只有最适合你的索引。记住以下几点：

• 理解索引类型和存储引擎
• 遵循索引设计原则
• 定期维护索引
• 关注MySQL新特性

最后，希望大家都能玩转MySQL索引，让你的数据库性能Duang~Duang~起飞！🚀🚀🚀

彩蛋：几个实用的小技巧

• 使用慢查询日志： 慢查询日志可以记录执行时间超过指定阈值的查询语句。通过分析慢查询日志，可以找到需要优化的查询语句，进而优化索引。

• 使用性能监控工具： 可以使用一些性能监控工具，比如Percona Monitoring and Management (PMM)，来监控数据库的性能，及时发现问题。

• 多做实验： 实践是检验真理的唯一标准。多做实验，才能找到最适合你的索引优化方案。

好了，今天的分享就到这里，感谢大家的聆听！🙏希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用MySQL 8.0的索引，让你的数据库跑得更快，更稳！💪

下次再见！👋