索引优化策略

索引优化策略

• 最左前缀匹配原则，上面讲到了

• 主键外检一定要建索引

• 对 where,on,group by,order by 中出现的列使用索引

• 尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0

• 对较小的数据列使用索引,这样会使索引文件更小,同时内存中也可以装载更多的索引键

• 索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如fromunixtime(createtime) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成createtime = unixtimestamp(’2014-05-29’);

• 为较长的字符串使用前缀索引

• 尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可

• 不要过多创建索引, 权衡索引个数与DML之间关系，DML也就是插入、删除数据操作。这里需要权衡一个问题，建立索引的目的是为了提高查询效率的，但建立的索引过多，会影响插入、删除数据的速度，因为我们修改的表数据，索引也需要进行调整重建

• 对于like查询，”%”不要放在前面。

1. SELECT * FROMhoudunwangWHEREunameLIKE'后盾%' -- 走索引

2. SELECT * FROMhoudunwangWHEREunameLIKE "%后盾%" -- 不走索引

• 查询where条件数据类型不匹配也无法使用索引

• 正则表达式不使用索引,这应该很好理解,所以为什么在SQL中很难看到regexp关键字的原因

引用于：https://blog.youkuaiyun.com/suifeng3051/article/details/52669644