企业级MySQL索引优化实战：高并发场景下的索引设计与调优

时间：2025-10-17 15:45

MySQL 索引极简教程

一、什么是索引？

索引就像书的目录：没有索引需要整本书翻找，有索引可以快速定位。

二、索引类型速查

| 索引类型 | 用途 | 示例 | |||| | 普通索引 | 加速查询 | name 字段 | | 唯一索引 | 保证唯一性 | email 字段 | | 主键索引 | 唯一标识 | id 字段 | | 组合索引 | 多字段查询 | (city, age) |

三、创建索引（3种方式）

建表时创建

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,                    -- 主键索引
    name VARCHAR(50) INDEX,                -- 普通索引
    email VARCHAR(100) UNIQUE,             -- 唯一索引
    age INT,
    KEY idx_age (age)                      -- 命名索引
);

后期添加（最常用）

-- 普通索引
CREATE INDEX idx_name ON users(name);

-- 唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX idx_email ON users(email);

-- 组合索引
CREATE INDEX idx_city_age ON users(city, age);

修改表结构

ALTER TABLE users ADD INDEX idx_name (name);

四、应该给哪些字段加索引？

✅ 推荐加索引：

WHERE 条件字段：WHERE status = 'active'
JOIN 连接字段：ON users.id = orders.user_id
排序字段：ORDER BY created_at DESC
经常查询的组合字段

❌ 不建议加索引：

数据量很小的表
频繁更新的字段
区分度低的字段（如：性别、状态）

五、实战示例

场景：用户查询优化

-- 查询慢：需要全表扫描
SELECT * FROM users WHERE city = '北京' AND age > 25;

-- 解决方案：添加组合索引
CREATE INDEX idx_city_age ON users(city, age);

-- 再查询：速度飞快！

查看索引效果

-- 查看执行计划
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE city = '北京' AND age > 25;

-- 查看表索引
SHOW INDEX FROM users;

六、组合索引使用技巧

正确使用（最左前缀原则）

-- 索引：idx_city_age_gender
CREATE INDEX idx_city_age_gender ON users(city, age, gender);

-- ✅ 这些查询能用索引：
WHERE city = '北京'
WHERE city = '北京' AND age > 25
WHERE city = '北京' AND age = 30 AND gender = 'M'

-- ❌ 这些查询不能用索引：
WHERE age > 25                    -- 缺少 city
WHERE city = '北京' AND gender = 'M' -- 缺少 age

七、索引管理命令

查看索引

SHOW INDEX FROM table_name;

删除索引

DROP INDEX index_name ON table_name;

重建索引（优化性能）

ALTER TABLE table_name ENGINE=InnoDB;

八、常见错误

索引过多

-- 错误：每个字段都建索引
CREATE INDEX idx_name ON users(name);
CREATE INDEX idx_email ON users(email);
CREATE INDEX idx_phone ON users(phone);
-- 结果：写操作变慢，磁盘占用大

无效索引

-- 索引：idx_city_age
CREATE INDEX idx_city_age ON users(city, age);

-- ❌ 错误用法
WHERE age > 25  -- 无法使用索引（违反最左前缀）

九、性能检查清单

创建索引前问自己：

[ ] 这个字段经常在 WHERE 中使用吗？
[ ] 表的数据量是否足够大（>1万条）？
[ ] 字段的区分度是否足够高？
[ ] 是否会影响写操作性能？

创建索引后检查：

[ ] 使用 EXPLAIN 验证索引效果
[ ] 查询速度是否明显提升？
[ ] 写操作性能是否可以接受？

十、一句话总结

索引 = 用空间换时间

空间：占用磁盘，降低写入速度
时间：极大提升查询速度

最佳实践：在频繁查询的字段上创建索引，但不要过度索引。

快速开始

找出慢查询：SHOW PROCESSLIST;
分析执行计划：EXPLAIN SELECT ...
创建合适索引：CREATE INDEX idx_name ON table(column)
验证效果：再次执行 EXPLAIN

按照这个指南，你可以在5分钟内为MySQL表添加合适的索引，让查询速度提升10倍以上！另外搭配便捷的80kmMYSQL备份工具，可定时备份、异地备份，MYSQL导出导入。可本地连接LINUX里的MYSQL，简单便捷。可以大大地提高工作效率喔。

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