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索引奪命十連問

數據庫 其他數據庫
簡單來說,索引就是數據的目錄。就像一本書的目錄能幫你快速找到內容一樣,數據庫索引能幫你快速定位數據。

前言

今天我們來聊聊讓無數開發者又愛又恨的——數據庫索引

相信不少小伙伴在工作中都遇到過這樣的場景:

  • 明明已經加了索引,為什么查詢還是慢?
  • 為什么有時候索引反而導致性能下降?
  • 聯合索引到底該怎么設計才合理?

別急,今天我就通過10個問題,帶你徹底搞懂索引的奧秘!

希望對你會有所幫助。

一、什么是索引?為什么需要索引?

1.1 索引的本質

簡單來說,索引就是數據的目錄

就像一本書的目錄能幫你快速找到內容一樣,數據庫索引能幫你快速定位數據。

-- 沒有索引的查詢(全表掃描)
SELECT * FROM users WHERE name = '蘇三'; -- 需要遍歷所有記錄

-- 有索引的查詢(索引掃描)
CREATE INDEX idx_name ON users(name);
SELECT * FROM users WHERE name = '蘇三'; -- 通過索引快速定位

1.2 索引的工作原理

圖片圖片

索引的底層結構(B+樹)

圖片圖片

二、索引的10個常見問題

1.為什么我加了索引,查詢還是慢?

場景還原

CREATE INDEX idx_name ON users(name);
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%蘇三%'; -- 還是很慢!

原因分析

  • 前導通配符LIKE '%蘇三% 導致索引失效
  • 索引選擇性差:如果name字段大量重復,索引效果不佳
  • 回表代價高:索引覆蓋不全,需要回表查詢

解決方案

-- 方案1:避免前導通配符
SELECT * FROM users WHERE name LIKE'蘇三%';

-- 方案2:使用覆蓋索引
CREATE INDEX idx_name_covering ON users(name, id, email);
SELECT name, id, email FROM users WHERE name LIKE'蘇三%'; -- 不需要回表

-- 方案3:使用全文索引(對于文本搜索)
CREATE FULLTEXT INDEX ft_name ONusers(name);
SELECT * FROM users WHERE MATCH(name) AGAINST('蘇三');

2.索引是不是越多越好?

絕對不是! 索引需要維護代價:

-- 每個索引都會影響寫性能
INSERT INTO users (name, email, age) VALUES ('蘇三', 'susan@example.com', 30);
-- 需要更新: 
-- 1. 主鍵索引
-- 2. idx_name索引(如果存在)
-- 3. idx_email索引(如果存在)
-- 4. idx_age索引(如果存在)

索引的代價

  • 存儲空間:每個索引都需要額外的磁盤空間
  • 寫操作變慢:INSERT/UPDATE/DELETE需要維護所有索引
  • 優化器負擔:索引太多會增加查詢優化器的選擇難度

黃金法則:一般建議表的索引數量不超過5-7個

3.聯合索引的最左前綴原則是什么?

最左前綴原則:聯合索引只能從最左邊的列開始使用

-- 創建聯合索引
CREATE INDEX idx_name_age ON users(name, age);

-- 能使用索引的查詢
SELECT * FROM users WHERE name = '蘇三'; -- √ 使用索引
SELECT * FROM users WHERE name = '蘇三' AND age = 30; -- √ 使用索引
SELECT * FROM users WHERE age = 30 AND name = '蘇三'; -- √ 優化器會調整順序

-- 不能使用索引的查詢
SELECT * FROM users WHERE age = 30; -- × 不符合最左前綴

聯合索引結構

圖片

4.如何選擇索引字段的順序?

選擇原則

  • 高選擇性字段在前:選擇性高的字段能更快過濾數據
  • 經常查詢的字段在前:優先滿足常用查詢場景
  • 等值查詢在前,范圍查詢在后
-- 計算字段選擇性
SELECT 
    COUNT(DISTINCT name) / COUNT(*) as name_selectivity,
    COUNT(DISTINCT age) / COUNT(*) as age_selectivity,
    COUNT(DISTINCT city) / COUNT(*) as city_selectivity
FROM users;

-- 根據選擇性決定索引順序
CREATE INDEX idx_name_city_age ON users(name, city, age); -- name選擇性最高

5.什么是覆蓋索引?為什么重要?

覆蓋索引:索引包含了查詢需要的所有字段,不需要回表查詢

-- 不是覆蓋索引(需要回表)
CREATE INDEX idx_name ON users(name);
SELECT * FROM users WHERE name = '蘇三'; -- 需要回表查詢其他字段

-- 覆蓋索引(不需要回表)
CREATE INDEX idx_name_covering ON users(name, email, age);
SELECT name, email, age FROM users WHERE name = '蘇三'; -- 所有字段都在索引中

覆蓋索引的優勢

  • 避免回表:減少磁盤IO
  • 減少內存占用:只需要讀取索引頁
  • 提升性能:查詢速度更快

6.NULL值對索引有什么影響?

NULL值的問題

-- 創建索引
CREATE INDEX idx_email ON users(email);

-- 查詢NULL值
SELECT * FROM users WHERE email IS NULL; -- 可能不使用索引
SELECT * FROM users WHERE email IS NOT NULL; -- 可能不使用索引

解決方案

  • 避免NULL值:設置默認值
  • 使用函數索引(MySQL 8.0+)
-- 使用函數索引處理NULL值
CREATE INDEX idx_email_null ON users((COALESCE(email, '')));
SELECT * FROM users WHERE COALESCE(email, '') = '';

7.索引對排序和分組有什么影響?

索引優化排序和分組

-- 創建索引
CREATE INDEX idx_age_name ON users(age, name);

-- 索引優化排序
SELECT * FROM users ORDER BY age, name; -- √ 使用索引避免排序

-- 索引優化分組
SELECT age, COUNT(*) FROM users GROUP BY age; -- √ 使用索引優化分組

-- 無法使用索引排序的情況
SELECT * FROM users ORDER BY name, age; -- × 不符合最左前綴
SELECT * FROM users ORDER BY age DESC, name ASC; -- × 排序方向不一致

8.如何發現索引失效的場景?

常見索引失效場景

  • 函數操作WHERE YEAR(create_time) = 2023
  • 類型轉換WHERE phone = 13800138000(phone是varchar)
  • 數學運算WHERE age + 1 > 30
  • 前導通配符WHERE name LIKE '%蘇三'

使用EXPLAIN分析

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name = '蘇三';

-- 查看關鍵指標:
-- type: const|ref|range|index|ALL(性能從好到壞)
-- key: 實際使用的索引
-- rows: 預估掃描行數
-- Extra: Using index(覆蓋索引)| Using filesort(需要排序)| Using temporary(需要臨時表)

9.如何維護和優化索引?

定期索引維護

-- 查看索引使用情況(MySQL)
SELECT * FROM sys.schema_index_statistics 
WHERE table_schema = 'your_database'AND table_name = 'users';

-- 重建索引(優化索引碎片)
ALTER TABLE users REBUILD INDEX idx_name;

-- 分析索引使用情況
ANALYZE TABLE users;

索引監控

-- 開啟索引監控(Oracle)
ALTER INDEX idx_name MONITORING USAGE;

-- 查看索引使用情況
SELECT * FROM v$object_usage WHERE index_name = 'IDX_NAME';

10.不同數據庫的索引有什么差異?

MySQL vs PostgreSQL索引差異

特性

MySQL

PostgreSQL

索引類型

B+Tree, Hash, Fulltext

B+Tree, Hash, GiST, SP-GiST

覆蓋索引

支持

支持(使用INCLUDE)

函數索引

8.0+支持

支持

部分索引

支持

支持

索引組織表

聚簇索引

堆表

PostgreSQL示例

-- 創建包含索引(Covering Index)
CREATE INDEX idx_users_covering ON users (name) INCLUDE (email, age);

-- 創建部分索引(Partial Index)
CREATE INDEX idx_active_users ON users (name) WHERE is_active = true;

-- 創建表達式索引(Expression Index)
CREATE INDEX idx_name_lower ON users (LOWER(name));

三、索引設計最佳實踐

3.1 索引設計原則

  • 按需創建:只為經常查詢的字段創建索引
  • 選擇合適類型:根據場景選擇B-Tree、Hash、全文索引等
  • 考慮復合索引:使用復合索引減少索引數量
  • 避免過度索引:每個索引都有維護成本
  • 定期維護:重建索引,優化索引碎片

3.2 索引設計檢查清單

圖片圖片

總結

  • 理解原理:掌握B+樹索引的工作原理和特性。
  • 合理設計:遵循最左前綴原則,選擇合適的索引順序。
  • 避免失效:注意索引失效的常見場景。
  • 覆蓋索引:盡可能使用覆蓋索引減少回表。
  • 定期維護:監控索引使用情況,定期優化重建。
  • 權衡利弊:索引不是越多越好,要權衡查詢性能和寫成本。

好的索引設計是數據庫性能的基石。

不要盲目添加索引,要基于實際查詢需求和數據分布來科學設計。

責任編輯:武曉燕 來源: 蘇三說技術
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