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0 前言

這篇文章不會(huì)講解索引的基礎(chǔ)知識(shí)，主要是關(guān)于MySQL數(shù)據(jù)庫的B+樹索引的相關(guān)原理，里面的一些知識(shí)都參考了MySQL技術(shù)內(nèi)幕這本書，也算對(duì)于這些知識(shí)的總結(jié)。對(duì)于B樹和B+樹相關(guān)的知識(shí)，可以參考我的這篇博客：面試官問你B樹和B+樹，就把這篇文章丟給他

1 索引的管理

索引有很多中類型：普通索引、唯一索引、主鍵索引、組合索引、全文索引，下面我們看看如何創(chuàng)建和刪除下面這些類型的索引。

1.1 索引的創(chuàng)建方式

索引的創(chuàng)建是可以在很多種情況下進(jìn)行的。

•  直接創(chuàng)建索引

CREATE [UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name ON table_name(column_name(length)) 

[UNIQUE|FULLLTEXT]：表示可選擇的索引類型，唯一索引還是全文索引，不加話就是普通索引。

table_name：表的名稱，表示為哪個(gè)表添加索引。

column_name(length)：column_name是表的列名，length表示為這一列的前l(fā)ength行記錄添加索引。

•  修改表結(jié)構(gòu)的方式添加索引 

ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name (column(length)) 

•  創(chuàng)建表的時(shí)候同時(shí)創(chuàng)建索引 

CREATE TABLE `table` (  
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,  
    `title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,  
    PRIMARY KEY (`id`),  
    [UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name (title(length))  
) 

1.2 主鍵索引和組合索引創(chuàng)建的方式

前面講的都是普通索引、唯一索引和全文索引創(chuàng)建的方式，但是，主鍵索引和組合索引創(chuàng)建的方式卻是有點(diǎn)不一樣的，所以單獨(dú)拿出來講一下。

組合索引創(chuàng)建方式

•  創(chuàng)建表的時(shí)候同時(shí)創(chuàng)建索引 

CREATE TABLE `table` (  
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,  
    `title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,  
    PRIMARY KEY (`id`),  
    INDEX index_name(id,title)  
) 

•  修改表結(jié)構(gòu)的方式添加索引 

ALTER TABLE table_name ADD INDEX name_city_age (name,city,age); 

主鍵索引創(chuàng)建方式

主鍵索引是一種特殊的唯一索引，一個(gè)表只能有一個(gè)主鍵，不允許有空值。一般是在建表的時(shí)候同時(shí)創(chuàng)建主鍵索引。 

CREATE TABLE `table` (  
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,  
    `title` char(255) CHARACTER NOT NULL ,  
    PRIMARY KEY (`id`)  
) 

1.3 刪除索引

刪除索引可利用ALTER TABLE或DROP INDEX語句來刪除索引。類似于CREATE INDEX語句，DROP INDEX可以在ALTER TABLE內(nèi)部作為一條語句處理，語法如下。

(1)DROP INDEX index_name ON talbe_name

(2)ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name

(3)ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY

第3條語句只在刪除PRIMARY KEY索引時(shí)使用，因?yàn)橐粋€(gè)表只可能有一個(gè)PRIMARY KEY索引，因此不需要指定索引名。

1.4 索引實(shí)例

上面講了一下基本的知識(shí)，接下來，還是通過一個(gè)具體的例子來體會(huì)一下。

•  step1：創(chuàng)建表 

 create table table_index(  
    id int(11) not null auto_increment,  
    title char(255) not null,  
    primary key(id)  
); 

•  step2：添加索引

首先，我們使用直接添加索引的方式添加一個(gè)普通索引。 

CREATE INDEX idx_a ON table_index(title); 

接著，我們用修改表結(jié)構(gòu)的時(shí)候添加索引。 

ALTER TABLE table_index ADD UNIQUE INDEX idx_b (title(100)); 

最后，我們?cè)偬砑右粋€(gè)組合索引。 

ALTER TABLE table_index ADD INDEX idx_id_title (id,title); 

這樣，我們就把前面索引的方式都用上一遍了，我相信你也熟悉這些操作了。

•  step3：使用SHOW INDEX命令查看索引信息

如果想要查看表中的索引信息，可以使用命令SHOW INDEX,下面的例子，我們查看表table_index的索引信息。 

SHOW INDEX FROM table_index\G; 

得到上面的信息，上面的信息什么意思呢？我們逐一介紹！

字段	解釋
Table	索引所在的表
Non_unique	非唯一索引，如果是0，代表唯一的，也就是說如果該列索引中不包括重復(fù)的值則為0 否則為1
Key_name	索引的名字，如果是主鍵的話 則為PRIMARY
Seq_in_index	索引中該列的位置，從1開始,如果是組合索引 那么按照字段在建立索引時(shí)的順序排列
Collation	列是以什么方式存儲(chǔ)在索引中的?？梢允茿或者NULL，B+樹索引總是A，排序的，
Sub_part	是否列的部分被索引，如果只是前100行索引，就顯示100，如果是整列，就顯示NULL
Packed	關(guān)鍵字是否被壓縮，如果沒有，為NULL
Index_type	索引的類型，對(duì)于InnoDB只支持B+樹索引，所以都是顯示BTREE

•  step4：刪除索引

直接刪除索引方式 

DROP INDEX idx_a ON table_index; 

修改表結(jié)構(gòu)時(shí)刪除索引 

ALTER TABLE table_index DROP INDEX idx_b; 

1.5 Cardinality關(guān)鍵字解析

在上面介紹了那么多個(gè)關(guān)鍵字的意思，但是Cardinality這個(gè)關(guān)鍵字非常的關(guān)鍵，優(yōu)化器會(huì)根據(jù)這個(gè)值來判斷是否使用這個(gè)索引。在B+樹索引中，只有高選擇性的字段才是有意義的，高選擇性就是這個(gè)字段的取值范圍很廣，比如姓名字段，會(huì)有很多的名字，可選擇性就高了。

一般來說，判斷是否需要使用索引，就可以通過Cardinality關(guān)鍵字來判斷，如果非常接近1，說明有必要使用，如果非常小，那么就要考慮是否使用索引了。

需要注意的一個(gè)問題時(shí)，這個(gè)關(guān)鍵字不是及時(shí)更新的，需要更新的話，需要使用ANALYZE TABLE，例如。 

analyze table table_index; 

因?yàn)槟壳皼]有數(shù)據(jù)，所以，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，這個(gè)值一直都是0，沒有變化。

InoDB存儲(chǔ)引擎Cardinality的策略

在InnoDB存儲(chǔ)引擎中，這個(gè)關(guān)鍵字的更新發(fā)生在兩個(gè)操作中：insert和update。但是，并不是每次都會(huì)更新，這樣會(huì)增加負(fù)荷，所以，對(duì)于這個(gè)關(guān)鍵字的更新有它的策略：

•  表中1/16的數(shù)據(jù)發(fā)生變化
•  InnoDB存儲(chǔ)引擎的計(jì)數(shù)器stat_modified_conter>2000000000

默認(rèn)InnoDB存儲(chǔ)引擎會(huì)對(duì)8個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行采樣，采樣過程如下：

•  B+樹索引中葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)量，記做A
•  隨機(jī)取得B+樹索引中的8個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)。統(tǒng)計(jì)每個(gè)頁不同的記錄個(gè)數(shù)，分別為p1-p8
•  根據(jù)采樣信息得到Cardinality的預(yù)估值：(p1+p2+p3+...+p8)*A/8

因?yàn)殡S機(jī)采樣，所以，每次的Cardinality值都是不一樣的，只有一種情況會(huì)一樣的，就是表中的葉子節(jié)點(diǎn)小于或者等于8，這時(shí)候，怎么隨機(jī)采樣都是這8個(gè)，所以也就一樣的。

1.6 Fast Index Creation

在MySQL 5.5之前，對(duì)于索引的添加或者刪除，每次都需要?jiǎng)?chuàng)建一張臨時(shí)表，然后導(dǎo)入數(shù)據(jù)到臨時(shí)表，接著刪除原表，如果一張大表進(jìn)行這樣的操作，會(huì)非常的耗時(shí)，這是一個(gè)很大的缺陷。

InnoDB存儲(chǔ)引擎從1.0.x版本開始加入了一種Fast Index Creation（快速索引創(chuàng)建）的索引創(chuàng)建方式。

這種方式的策略為：每次為創(chuàng)建索引的表加上一個(gè)S鎖（共享鎖），在創(chuàng)建的時(shí)候，不需要重新建表，刪除輔助索引只需要更新內(nèi)部視圖，并將輔助索引空間標(biāo)記為可用，所以，這種效率就大大提高了。

1.7 在線數(shù)據(jù)定義

MySQL5.6開始支持的在線數(shù)據(jù)定義操作就是：允許輔助索引創(chuàng)建的同時(shí)，還允許其他insert、update、delete這類DM操作，這就極大提高了數(shù)據(jù)庫的可用性。

所以，我們可以使用新的語法進(jìn)行創(chuàng)建索引： 

ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE|FULLLTEXT] INDEX index_name (column(length))  
[ALGORITHM = {DEFAULT|INPLACE|COPY}]  
[LOCK = {DEFAULT|NONE|SHARED|EXLUSIVE}] 

ALGORITHM指定創(chuàng)建或者刪除索引的算法

•  COPY：創(chuàng)建臨時(shí)表的方式
•  INPLACE：不需要?jiǎng)?chuàng)建臨時(shí)表
•  DEFAULT：根據(jù)參數(shù)old_alter_table參數(shù)判斷，如果是OFF,采用INPLACE的方式

LOCK表示對(duì)表添加鎖的情況

•  NONE：不加任何鎖
•  SHARE：加一個(gè)S鎖，并發(fā)讀可以進(jìn)行，寫操作需要等待
•  EXCLUSIVE：加一個(gè)X鎖，讀寫都不能并發(fā)進(jìn)行
•  DEFAULT：先判斷是否可以使用NONE，如不能，判斷是否可以使用SHARE，如不能，再判斷是否可以使用EXCLUSIVE模式。

2 B+ 樹索引的使用

2.1 聯(lián)合索引

聯(lián)合索引是指對(duì)表上的多個(gè)列進(jìn)行索引，這一部分我們將通過幾個(gè)例子來講解聯(lián)合索引的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)。

首先，我們先創(chuàng)建一張表以及為這張表創(chuàng)建聯(lián)合索引。 

create table t_index(  
a char(2) not null default '',  
b char(2) not null default '',  
c char(2) not null default '',  
d char(2) not null default ''  
)engine myisam charset utf8; 

創(chuàng)建聯(lián)合索引 

alter table t_index add index abcd(a,b,c,d); 

插入幾條測(cè)試數(shù)據(jù) 

insert into t_index values('a','b','c','d'),  
('a2','b2','c2','d2'),  
('a3','b3','c3','d3'),  
('a4','b4','c4','d4'),  
('a5','b5','c5','d5'),  
('a6','b6','c6','d6'); 

到這一步，我們已經(jīng)基本準(zhǔn)備好了需要的數(shù)據(jù)，我們可以進(jìn)行更深一步的聯(lián)合索引的探討。

我們什么時(shí)候需要?jiǎng)?chuàng)建聯(lián)合索引呢

索引建立的主要目的就是為了提高查詢的效率，那么聯(lián)合索引的目的也是類似的，聯(lián)合索引的目的就是為了提高存在多個(gè)查詢條件的情況下的效率，就如上面建立的表一樣，有多個(gè)字段，當(dāng)我們需要利用多個(gè)字段進(jìn)行查詢的時(shí)候，我們就需要利用到聯(lián)合索引了。

什么時(shí)候聯(lián)合索引才會(huì)發(fā)揮作用呢

有時(shí)候，我們會(huì)用聯(lián)合索引，但是，我們并不清楚其原理，不知道什么時(shí)候聯(lián)合索引會(huì)起到作用，什么時(shí)候又是會(huì)失效的？

帶著這個(gè)問題，我們了解一下聯(lián)合索引的最左匹配原則。

最左匹配原則：這個(gè)原則的意思就是創(chuàng)建組合索引，以最左邊的為準(zhǔn)，只要查詢條件中帶有最左邊的列，那么查詢就會(huì)使用到索引。

下面，我們用幾個(gè)例子來看看這個(gè)原則。 

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a' \G; 

我們看看這條語句的結(jié)果，首先，我們看到使用了索引，因?yàn)椴樵儣l件中帶有最左邊的列a，那么利用了幾個(gè)索引呢？這個(gè)我們需要看key_len這個(gè)字段，我們知道utf8編碼的一個(gè)字符3個(gè)字節(jié)，而我們使用的數(shù)據(jù)類型是char(2)，占兩個(gè)字節(jié)，索引就是2*3等于6個(gè)字節(jié)，所以只有一個(gè)索引起到了作用。 

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE b = 'b2' \G; 

這個(gè)語句我們可以看出，這個(gè)沒有使用索引，因?yàn)閜ossible_keys為空，而且，從查詢的行數(shù)rows可以看出為6（我們測(cè)試數(shù)據(jù)總共6條），說明進(jìn)行了全盤掃描的，說明這種情況是不符合最左匹配原則，所以不會(huì)使用索引查詢。 

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a2' AND b = 'b2' ORDER BY d \G; 

這種情況又有點(diǎn)不一樣了，我們使用了一個(gè)排序，可以看出使用了索引，通過key_len為12可以得到使用了2個(gè)索引a、b，另外在Extra選項(xiàng)中可以看到使用了Using filesort，也就是文件排序，這里使用文件排序的原因是這樣的：上面的查詢使用了a、b索引，但是當(dāng)我們用d字段來排序時(shí)，（a，d）或者（b，d）這兩個(gè)索引是沒有排序的，聯(lián)合索引的使用有一個(gè)好處，就是索引的下一個(gè)字段是會(huì)自動(dòng)排序的，在這里的這種情況來說，c字段就是排序的，但是d是不會(huì)，如果我們用c來排序就會(huì)得到不一樣的結(jié)果。 

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a2' AND b = 'b2' ORDER BY c \G; 

是不是可以看到，當(dāng)我們用c進(jìn)行排序的時(shí)候，因?yàn)槭褂昧薬、b索引，所以c就自動(dòng)排序了，所以也就不用filesort了。

講到這里，我相信通過上面的幾個(gè)例子，對(duì)于聯(lián)合索引的相關(guān)知識(shí)已經(jīng)非常的透徹清晰了，最后，我們?cè)賮砹膸讉€(gè)常見的問題。

Q1：為什么不對(duì)表中的每一個(gè)列創(chuàng)建一個(gè)索引呢

第一，創(chuàng)建索引和維護(hù)索引要耗費(fèi)時(shí)間，這種時(shí)間隨著數(shù)據(jù)量的增加而增加。

第二，索引需要占物理空間，除了數(shù)據(jù)表占數(shù)據(jù)空間之外，每一個(gè)索引還要占一定的物理空間，如果要建立聚簇索引，那么需要的空間就會(huì)更大。

第三，當(dāng)對(duì)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行增加、刪除和修改的時(shí)候，索引也要?jiǎng)討B(tài)的維護(hù)，這樣就降低了數(shù)據(jù)的維護(hù)速度。

Q2：為什么需要使用聯(lián)合索引

減少開銷。建一個(gè)聯(lián)合索引(col1,col2,col3)，實(shí)際相當(dāng)于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三個(gè)索引。每多一個(gè)索引，都會(huì)增加寫操作的開銷和磁盤空間的開銷。對(duì)于大量數(shù)據(jù)的表，使用聯(lián)合索引會(huì)大大的減少開銷！

覆蓋索引。對(duì)聯(lián)合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通過遍歷索引取得數(shù)據(jù)，而無需回表，這減少了很多的隨機(jī)io操作。減少io操作，特別的隨機(jī)io其實(shí)是dba主要的優(yōu)化策略。所以，在真正的實(shí)際應(yīng)用中，覆蓋索引是主要的提升性能的優(yōu)化手段之一。

效率高。索引列越多，通過索引篩選出的數(shù)據(jù)越少。有1000W條數(shù)據(jù)的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假設(shè)假設(shè)每個(gè)條件可以篩選出10%的數(shù)據(jù)，如果只有單值索引，那么通過該索引能篩選出1000W10%=100w條數(shù)據(jù)，然后再回表從100w條數(shù)據(jù)中找到符合col2=2 and col3= 3的數(shù)據(jù)，然后再排序，再分頁；如果是聯(lián)合索引，通過索引篩選出1000w10% 10% *10%=1w，效率提升可想而知！

覆蓋索引

覆蓋索引是一種從輔助索引中就可以得到查詢的記錄，而不需要查詢聚集索引中的記錄，使用覆蓋索引的一個(gè)好處是輔助索引不包含整行記錄的所有信息，所以大小遠(yuǎn)小于聚集索引，因此可以大大減少IO操作。覆蓋索引的另外一個(gè)好處就是對(duì)于統(tǒng)計(jì)問題有優(yōu)化，我們看下面的一個(gè)例子。 

explain select count(*) from t_index \G; 

如果是myisam引擎，Extra列會(huì)輸出Select tables optimized away語句，myisam引擎已經(jīng)保存了記錄的總數(shù)，直接返回結(jié)果，就不需要覆蓋索引優(yōu)化了。

如果是InnoDB引擎，Extra列會(huì)輸出Using index語句，說明InnoDB引擎優(yōu)化器使用了覆蓋索引操作。

2.2 索引提示

MySQL數(shù)據(jù)庫支持索引提示功能，索引提示功能就是我們可以顯示的告訴優(yōu)化器使用哪個(gè)索引，一般有下面兩種情況可能使用到索引提示功能（INDEX HINT）：

•  MySQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化器錯(cuò)誤的選擇了某個(gè)索引，導(dǎo)致SQL運(yùn)行很慢
•  某SQL語句可以選擇的索引非常的多，這時(shí)優(yōu)化器選擇執(zhí)行計(jì)劃時(shí)間的開銷可能會(huì)大于SQL語句本身。

這里我們接著上面的例子來講解，首先，我們先為上面的t_index表添加幾個(gè)索引； 

alter table t_index add index a (a);  
alter table t_index add index b (b);  
alter table t_index add index c (c); 

接著，我們執(zhí)行下面的語句； 

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a' AND b = 'b' AND c = 'c' \G; 

你會(huì)發(fā)現(xiàn)這條語句就可以使用三個(gè)索引，這個(gè)時(shí)候，我們可以顯示的使用索引提示來使用a這個(gè)索引，如下： 

EXPLAIN SELECT * FROM t_index USE INDEX(a) WHERE a = 'a' AND b = 'b' AND c = 'c' \G; 

這樣就顯示的使用索引a了，如果這種方式有時(shí)候優(yōu)化器還是沒有選擇你想要的索引，那么，我們可以另外一種方式FORCE INDEX。 

EXPLAIN SELECT * FROM t_index FORCE INDEX(a) WHERE a = 'a' AND b = 'b' AND c = 'c' \G; 

這種方式則一定會(huì)選擇你想要的索引。

2.3 索引優(yōu)化

Multi-Range Read 優(yōu)化

MySQL5.6開始支持，這種優(yōu)化的目的是為了減少磁盤的隨機(jī)訪問，并且將隨機(jī)訪問轉(zhuǎn)化為較為順序的數(shù)據(jù)訪問，這種優(yōu)化適用于range、ref、eq_ref類型的查詢。

Multi-Range Read 優(yōu)化的好處：

•  讓數(shù)據(jù)訪問變得較為順序。
•  減少緩沖區(qū)中頁被替換的次數(shù)。
•  批量處理對(duì)鍵值的查詢操作。

我們可以使用參數(shù)optimizer_switch中的標(biāo)記來控制是否開啟Multi-Range Read 優(yōu)化。下面的方式將設(shè)置為總是開啟狀態(tài)： 

SET @@optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off'; 

Index Condition Pushdown（ICP） 優(yōu)化

這種優(yōu)化方式也是從MySQL5.6開始支持的，不支持這種方式之前，當(dāng)進(jìn)行索引查詢時(shí)，首先我們先根據(jù)索引查找記錄，然后再根據(jù)where條件來過濾記錄。然而，當(dāng)支持ICP優(yōu)化后，MySQL數(shù)據(jù)庫會(huì)在取出索引的同時(shí)，判斷是否可以進(jìn)行where條件過濾，也就是將where過濾部分放在了存儲(chǔ)引擎層，大大減少了上層SQL對(duì)記錄的索取。

ICP支持range、ref、eq_ref、ref_or_null類型的查詢，當(dāng)前支持MyISAM和InnoDB存儲(chǔ)引擎。

我們可以使用下面語句開啟ICP： 

set @@optimizer_switch = "index_condition_pushdown=on" 

或者關(guān)閉： 

set @@optimizer_switch = "index_condition_pushdown=off" 

當(dāng)開啟了ICP之后，在執(zhí)行計(jì)劃Extra可以看到Using index condition提示。

3 索引的特點(diǎn)、優(yōu)點(diǎn)、缺點(diǎn)及適用場(chǎng)景

索引的特點(diǎn)

•  可以加快數(shù)據(jù)庫的檢索速度
•  降低數(shù)據(jù)庫插入、修改、刪除等維護(hù)的速度
•  只能創(chuàng)建在表上，不能創(chuàng)建在視圖上
•  既可以直接創(chuàng)建也可以間接創(chuàng)建

索引的優(yōu)點(diǎn)

•  創(chuàng)建唯一性索引，保證數(shù)據(jù)庫表中的每一行數(shù)據(jù)的唯一性
•  大大加快數(shù)據(jù)的檢索速度
•  加快數(shù)據(jù)庫表之間的連接，特別是在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的參考完整性方面特別有意義
•  在使用分組和排序字句進(jìn)行數(shù)據(jù)檢索時(shí)，同樣可以顯著減少查詢的時(shí)間
•  通過使用索引，可以在查詢中使用優(yōu)化隱藏器，提高系統(tǒng)性能

索引的缺點(diǎn)

•  第一，創(chuàng)建索引和維護(hù)索引要耗費(fèi)時(shí)間，這種時(shí)間隨著數(shù)據(jù)量的增加而增加。
•  第二，索引需要占物理空間，除了數(shù)據(jù)表占數(shù)據(jù)空間之外，每一個(gè)索引還要占一定的物理空間，如果要建立聚簇索引，那么需要的空間就會(huì)更大。
•  第三，當(dāng)對(duì)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行增加、刪除和修改的時(shí)候，索引也要?jiǎng)討B(tài)的維護(hù)，這樣就降低了數(shù)據(jù)的維護(hù)速度。

索引的適用場(chǎng)景

•  匹配全值

對(duì)索引中所有列都指定具體值，即是對(duì)索引中的所有列都有等值匹配的條件。

•  匹配值的范圍查詢

對(duì)索引的值能夠進(jìn)行范圍查找。

•  匹配最左前綴

僅僅使用索引中的最左邊列進(jìn)行查詢，比如在 col1 + col2 + col3 字段上的聯(lián)合索引能夠被包含 col1、(col1 + col2)、（col1 + col2 + col3）的等值查詢利用到，可是不能夠被 col2、（col2、col3）的等值查詢利用到。

最左匹配原則可以算是 MySQL 中 B-Tree 索引使用的首要原則。

•  僅僅對(duì)索引進(jìn)行查詢

當(dāng)查詢的列都在索引的字段中時(shí)，查詢的效率更高，所以應(yīng)該盡量避免使用 select *，需要哪些字段，就只查哪些字段。

•  匹配列前綴

僅僅使用索引中的第一列，并且只包含索引第一列的開頭一部分進(jìn)行查找。

•  能夠?qū)崿F(xiàn)索引匹配部分精確而其他部分進(jìn)行范圍匹配
•  如果列名是索引，那么使用 column_name is null 就會(huì)使用索引，例如下面的就會(huì)使用索引： 

explain select * from t_index where a is null \G 

•  經(jīng)常出現(xiàn)在關(guān)鍵字order by、group by、distinct后面的字段
•  在union等集合操作的結(jié)果集字段
•  經(jīng)常用作表連接的字段
•  考慮使用索引覆蓋，對(duì)數(shù)據(jù)很少被更新，如果用戶經(jīng)常值查詢其中你的幾個(gè)字段，可以考慮在這幾個(gè)字段上建立索引，從而將表的掃描變?yōu)樗饕膾呙?/li>

索引失效情況

•  以%開頭的 like 查詢不能利用 B-Tree 索引，執(zhí)行計(jì)劃中 key 的值為 null 表示沒有使用索引
•  數(shù)據(jù)類型出現(xiàn)隱式轉(zhuǎn)換的時(shí)候也不會(huì)使用索引，例如，where 'age'+10=30
•  對(duì)索引列進(jìn)行函數(shù)運(yùn)算，原因同上
•  正則表達(dá)式不會(huì)使用索引
•  字符串和數(shù)據(jù)比較不會(huì)使用索引
•  復(fù)合索引的情況下，假如查詢條件不包含索引列最左邊部分，即不滿足最左原則 leftmost，是不會(huì)使用復(fù)合索引的
•  如果 MySQL 估計(jì)使用索引比全表掃描更慢，則不使用索引
•  用 or 分割開的條件，如果 or 前的條件中的列有索引，而后面的列中沒有索引，那么涉及的索引都不會(huì)被用到
•  使用負(fù)向查詢（not ，not in， not like ，<> ,!= ,!> ,!< ） 不會(huì)使用索引