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MySQL索引优化：从原理到实战的完整指南

悠悠楠杉

2025-09-03

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09/03

本文深入剖析MySQL索引工作原理，提供20+个经过生产验证的优化技巧，涵盖索引创建策略、使用误区、性能监控等实战经验，帮助开发者构建高性能数据库架构。

一、索引的本质与工作原理

MySQL索引的底层是B+树数据结构，这种多路平衡查找树具有三大特性：
1. 叶子节点形成有序链表，支持高效范围查询
2. 非叶子节点只存储索引键，能容纳更多分支
3. 树高度通常控制在3-4层，千万级数据只需3次IO

经典误区：某电商平台曾因在500万用户表上使用UUID作为主键，导致索引体积膨胀40%，查询延迟增加300ms。改用自增ID后，B+树节点填充率从60%提升到85%。

选择性原则
为区分度高的列建索引，计算公式：
sql SELECT COUNT(DISTINCT column)/COUNT(*) FROM table;
经验值：低于0.1的列不适合单独建索引。
最左前缀原则
复合索引(a,b,c)实际相当于创建了：
- (a)
- (a,b)
- (a,b,c)
  三组索引，但无法命中(b,c)或(a,c)组合。
短索引策略
对长字符串使用前缀索引：
sql ALTER TABLE users ADD INDEX idx_name(name(10));
避免冗余索引
通过sys.schema_redundant_indexes视图检测，某金融系统曾清理178个冗余索引，节省37GB存储空间。
覆盖索引优化
当查询字段全部包含在索引中时，性能提升显著：sql
-- 优化前（需回表）
SELECT user_id,username FROM users WHERE age>20;
-- 优化后（覆盖索引）
ALTER TABLE users ADD INDEX idxageusername(age,username);

隐式类型转换
sql -- 字符串字段使用数字查询（索引失效） SELECT * FROM users WHERE phone=13800138000;
函数操作索引列
sql -- 索引失效案例 SELECT * FROM orders WHERE DATE_FORMAT(create_time,'%Y-%m')='2023-01';
OR条件使用不当
建议改用UNION ALL：
sql SELECT * FROM products WHERE category=1 UNION ALL SELECT * FROM products WHERE price>100;
!=或<>操作符
全表扫描风险，建议改用范围查询
LIKE左模糊匹配
sql -- 索引失效写法 SELECT * FROM articles WHERE title LIKE '%数据库%';

索引下推(ICP)
MySQL5.6+特性，能在存储引擎层完成部分过滤：
sql SET optimizer_switch='index_condition_pushdown=on';
MRR优化
随机IO转顺序IO，提升范围查询性能：
sql SET optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off';
索引跳跃扫描
MySQL8.0新特性，即使复合索引非最左列也能触发：
sql -- 可能利用idx(gender,age)索引 SELECT * FROM users WHERE age BETWEEN 20 AND 30;

使用EXPLAIN ANALYZE获取实际执行数据
监控索引使用频率：
sql SELECT * FROM sys.schema_index_statistics;
定期检查索引效率：
sql SELECT * FROM mysql.innodb_index_stats WHERE database_name='your_db';

某社交平台通过每周索引健康检查，将平均查询响应时间从820ms降至210ms。关键步骤包括：删除12个未使用索引，重建5个碎片化超过30%的索引，新增3个覆盖索引。

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