建立索引如何優化SQL

建立索引如何優化SQL？相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

1、建立普通索引：對經常出現在 where 關鍵字后面的表字段建立對應的索引。。

2、建立復合索引：如果 where 關鍵字后面常出現的有幾個字段，可以建立對應的 復合索引。要注意可以優化的一點是，將單獨出現最多的字段放在前面。例如現在我們有兩個字段 a 和 b 經常會同時出現在 where 關鍵字后面：

select * from t where a = 1 and b = 2;   \* Q1 *\

也有很多 SQL 會單獨使用字段 a 作為查詢條件：

select * from t where a = 2;   \* Q2 *\

此時，我們可以建立復合索引 index(a,b)。因為不但 Q1 可以利用復合索引，Q2 也可以利用復合索引。

3、最左前綴匹配原則

如果我們使用的是復合索引，應該盡量遵循 最左前綴匹配原則。MySQL 會一直向右匹配直到遇到范圍查詢(>、<、between、like)就停止匹配。假如此時我們有一條SQL：

select * from t where a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4;

那么我們應該建立的復合索引是：index(a,b,d,c) 而不是 index(a,b,c,d)。因為字段 c 是范圍查詢，當 MySQL 遇到范圍查詢就停止索引的匹配了。大家也注意到了，其實 a,b,d 在 SQL 的位置是可以任意調整的，優化器會找到對應的復合索引。還要注意一點的是，最左前綴匹配原則不但是復合索引的最左 N 個字段；也可以是單列（字符串類型）索引的最左 M 個字符。例如我們常說的 like 關鍵字，盡量不要使用全模糊查詢，因為這樣用不到索引；所以建議是使用右模糊查詢：select * from t where name like '李%'（查詢所有姓李的同學的信息）。

4、索引下推：很多時候，我們還可以復合索引的 索引下推 來優化 SQL 。例如此時我們有一個復合索引：index(name,age) ，然后有一條 SQL 如下：

select * from user where name like '張%' and age = 10 and sex = 'm';

根據復合索引的最左前綴匹配原則，MySQL 匹配到復合索引 index(name,age) 的 name 時，就停止匹配了；然后接下來的流程就是根據主鍵回表，判斷 age 和 sex 的條件是否同時滿足，滿足則返回給客戶端。

但是由于有索引下推的優化，匹配到 name 時，不會立刻回表；而是先判斷復合索引 index(name,age) 中的 age 是否符合條件；符合條件才進行回表接著判斷 sex 是否滿足，否則會被過濾掉。那么借著 MySQL 5.6 引入的索引下推優化 ，可以做到減少回表的次數。

5、覆蓋索引：很多時候，我們還可以覆蓋索引來優化SQL。

情況一：SQL 只查詢主鍵作為返回值。主鍵索引（聚簇索引）的葉子節點是整行數據，而普通索引（二級索引）的葉子節點是主鍵的值。所以當我們的 SQL 只查詢主鍵值，可以直接獲取對應葉子節點的內容，而避免回表。

情況二：SQL 的查詢字段就在索引里。復合索引：假如此時我們有一個復合索引 index(name,age) ，有一條 SQL 如下：

select name,age from t where name like '張%';

由于是字段 name 是右模糊查詢所以可以走復合索引，然后匹配到 name 時，不需要回表，因為 SQL 只是查詢字段 name 和 age，所以直接返回索引值就 ok 了。

6、普通索引

盡量 使用普通索引 而不是唯一索引。首先，普通索引和唯一索引的查詢性能其實不會相差很多；當然了，前提是要查詢的記錄都在同一個數據頁中，否則普通索引的性能會慢很多。但是，普通索引的更新操作性能比唯一索引更好；其實很簡單，因為普通索引能利用 change buffer 來做更新操作；而唯一索引因為要判斷更新的值是否是唯一的，所以每次都需要將磁盤中的數據讀取到 buffer pool 中。

7、前綴索引

我們要學會巧妙的使用 前綴索引，避免索引值過大。例如有一個字段是 addr varchar(255)，但是如果一整個建立索引 [ index(addr) ]，會很浪費磁盤空間，所以會選擇建立前綴索引 [ index(addr(64)) ]。建立前綴索引，一定要關注字段的區分度。例如像身份證號碼這種字段的區分度很低，只要出生地一樣，前面好多個字符都是一樣的；這樣的話，最不理想時，可能會掃描全表。前綴索引避免不了回表，即無法使用覆蓋索引這個優化點，因為索引值只是字段的前 n 個字符，需要回表才能判斷查詢值是否和字段值是一致的。

怎么解決？倒序存儲：像身份證這種，后面的幾位區分度就非常的高了；我們可以這么查詢：

select field_list from t where id_card = reverse('input_id_card_string'

增加 hash 字段并為 hash 字段添加索引。

8、干凈的索引列：索引列不能參與計算，要保持索引列&ldquo;干凈&rdquo;。假設我們給表 student 的字段 birthday 建立了普通索引。下面的 SQL 語句不能利用到索引來提升執行效率：

select * from student where DATE_FORMAT(birthday,'%Y-%m-%d') = '2020-02-02';

我們應該改成下面這樣：

select * from student where birthday = STR_TO_DATE('2020-02-02', '%Y-%m-%d');

9、擴展索引

我們應該盡量擴展索引，而不是新增索引，一個表最好不要超過5個索引；一個表的索引越多，會導致更新操作更加耗費性能。

看完上述內容，你們掌握建立索引如何優化SQL的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！