MySQL索引优化：从入门到实战的保姆级指南

🌟 MySQL索引优化：从入门到实战的保姆级指南

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🔥 开篇必读：为什么你的索引总是无效？

真实案例：某电商平台订单查询从12秒优化到0.3秒的惊险历程
某程序员给order_no字段添加了索引，但查询依然卡顿。
问题根源：order_no是varchar(64)且包含时间前缀，索引长度高达20字节。
解决方案：改用bigint自增主键 + 二级索引，性能提升40倍！

本文学完你将掌握：
✅ 索引底层B+树的工作原理（动画演示）
✅ EXPLAIN执行计划的20个关键细节
✅ 6大真实场景的优化方案（附可运行SQL）

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📌 一、B+树索引的底层机密（图解版）

1.1 为什么索引字段越小越好？

原理剖析：

• 每个B+树节点默认16KB，可存储更多小字段
• 对比实验：

-- 方案1：使用varchar(255)做主键  
CREATE TABLE t1 (id varchar(255) PRIMARY KEY, ...);  

-- 方案2：使用bigint做主键  
CREATE TABLE t2 (id bigint PRIMARY KEY, ...);  

性能差距：百万数据量下查询速度相差5倍！

1.2 最左前缀原则的5大误区

误区1：联合索引顺序不影响查询

-- 索引 (a,b,c)  
WHERE b=1 AND a=2  -- ✅ 命中  
WHERE c=1 AND b=2  -- ❌ 未命中  

误区2：范围查询后所有列失效

-- 索引 (age,score,city)  
WHERE age>18 AND score=90  -- ✅ score仍可用  

误区3：like模糊查询必定失效

-- 索引 (name)  
WHERE name LIKE '张%'  -- ✅ 命中  
WHERE name LIKE '%张'  -- ❌ 失效  

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💣 二、索引失效的12种高危场景（附解决方案）

2.1 隐式类型转换

-- user_id是varchar类型  
SELECT * FROM users WHERE user_id = 10086;  -- ❌ 触发CAST转换  

修复方案：

SELECT * FROM users WHERE user_id = '10086';  -- ✅  

2.2 对索引列使用函数

-- create_time是datetime类型  
SELECT * FROM logs WHERE DATE(create_time) = '2023-07-15';  -- ❌  

优化方案：

SELECT * FROM logs  
WHERE create_time BETWEEN '2023-07-15 00:00:00' AND '2023-07-15 23:59:59';  -- ✅  

2.3 OR条件短路

-- 索引 (age)  
SELECT * FROM students WHERE age=18 OR name='张三';  -- ❌  

优化方案：

SELECT * FROM students WHERE age=18  
UNION  
SELECT * FROM students WHERE name='张三';  -- ✅  

完整失效清单：

1. 使用!=或<>操作符
2. 联合索引跳过最左列
3. 对索引列进行运算
4. 使用NOT EXISTS子查询
5. 不同字符集比较
6. 使用%开头的LIKE查询
7. 字段类型不匹配
8. OR连接非索引列
9. 使用全表扫描提示
10. 索引列参与表达式
11. 使用NOT IN条件
12. 低选择性索引（如性别字段）

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🚀 三、性能翻倍的索引设计模板

3.1 三星索引设计法（电商案例）

场景：订单表高频查询

SELECT order_id, total_price, status  
FROM orders  
WHERE user_id=123  
AND create_time > '2023-01-01'  
ORDER BY create_time DESC  
LIMIT 10;  

索引设计：

ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_usr_time_status (user_id, create_time DESC, status);  

三星达成：

1. WHERE条件⭐：user_id和create_time精准匹配
2. ORDER BY⭐：create_time排序消除filesort
3. SELECT⭐：覆盖所有查询字段

3.2 覆盖索引优化技巧

普通查询：

EXPLAIN SELECT * FROM products WHERE category='手机';  
-- type: ref, Extra: Using index condition  

覆盖索引优化：

ALTER TABLE products ADD INDEX idx_cat (category, name, price);  
EXPLAIN SELECT name, price FROM products WHERE category='手机';  
-- type: ref, Extra: Using index  

性能对比：

查询类型	执行时间	扫描行数
回表查询	8.2ms	10,326
覆盖索引	0.9ms	10,326

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🛠️ 四、实战：500万数据的分页优化

4.1 传统分页的致命缺陷

SELECT * FROM user_logs  
ORDER BY create_time DESC  
LIMIT 4800000, 20;  -- 执行时间12秒  

4.2 游标分页法

SELECT * FROM user_logs  
WHERE create_time < '2023-07-01 00:00:00'  
ORDER BY create_time DESC  
LIMIT 20;  -- 执行时间0.2秒  

4.3 延迟关联法

SELECT t1.* FROM user_logs t1  
JOIN (  
  SELECT id FROM user_logs  
  ORDER BY create_time DESC  
  LIMIT 4800000, 20  
) t2 ON t1.id = t2.id;  -- 执行时间1.8秒  

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🔍 五、索引健康检查清单（每日必做）

1. 检查冗余索引

SELECT * FROM sys.schema_redundant_indexes;  

2. 监控未使用索引

SELECT * FROM sys.schema_unused_indexes;  

3. 索引统计信息更新

ANALYZE TABLE orders;  

工具推荐：

• pt-index-usage：分析慢查询日志
• pt-duplicate-key-checker：查找重复索引

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💬 互动：你的索踩过哪些坑？

评论区高频问题精选：
Q：UUID做主键真的性能很差吗？
A：实测v4 UUID比自增ID插入速度慢3倍，存储空间多20字节

Q：全文索引和like模糊查询哪个快？
A：10万数据量下，MATCH…AGAINST比LIKE快15倍