谷歌mysql如何优化索引？优化有哪些实用技巧

谷歌mysql索引优化先了解索引类型

要优化谷歌mysql的索引,得先明白手里有哪些“工具”，就像玩游戏得知道每个技能的作用，索引也分好几种类型，不同场景用不同的“技能”效果才好，常见的有主键索引、普通索引、唯一索引、复合索引，还有全文索引。

主键索引就像身份证号，每个表只能有一个，而且值不能重复，查询的时候它跑得最快，比如用户表的user_id设为主键，查“user_id=10086”这种条件，数据库直接就能定位到数据，比翻字典查首字母还快。

普通索引是最常用的，就像给书本加个目录，你想查“书名包含‘mysql’”的内容，有目录就能快速翻到相关页面，没有的话就得一页页翻，我之前帮一个电商公司调数据库，他们商品表没给“category_id”加普通索引，用户筛选“手机”分类时，系统要扫整个表，加载半天，加了索引后速度快了10倍，用户再也不吐槽页面卡了。

唯一索引和主键索引有点像，但它允许有NULL值，而且一个表可以有多个，比如用户表的“email”字段，用唯一索引就能保证不会有两个用户注册同一个邮箱，省得后期处理数据冲突。

复合索引是多个字段组合的索引，像给目录加了“章节+小节”的组合标签，比如订单表查“user_id=123且create_time>‘2024-01-01’”，单独给user_id或create_time加索引效果一般，建个(user_id, create_time)的复合索引，查询效率能直接拉满。

全文索引则是针对文本内容的“搜索引擎”，比如文章表想查“内容包含‘索引优化’”的记录，用全文索引比用“like %关键词%”快得多，尤其数据量大的时候，简直是救星。

谷歌mysql慢查询用索引优化步骤

慢查询就像路上堵车,看着干着急，谷歌mysql里，慢查询日志是“交通监控”，能帮我们找到堵点，先打开慢查询日志，设置long_query_time参数（比如超过1秒就算慢查询），等一段时间后导出日志，就能看到哪些SQL拖了后腿。

我上个月帮一家做SaaS的公司处理过慢查询问题,他们系统里有个“客户订单统计”功能，用户点了之后要等5秒以上，后台日志里这条SQL赫然在列：SELECT count(*) FROM orders WHERE customer_id=? AND status=? AND create_time BETWEEN ? AND ?，我用EXPLAIN分析了一下，发现type是ALL（全表扫描），Extra里写着“Using where”，说明没用到索引。

接下来就是给这条SQL“修路”，先看查询条件，customer_id、status、create_time三个字段都在WHERE里，而且是“AND”连接，我建议他们建个(customer_id, status, create_time)的复合索引，建完之后再用EXPLAIN看，type变成了range，Extra是“Using index condition”，执行时间从5秒多降到了0.02秒，用户终于不用对着转圈的加载图标发呆了。

优化步骤其实不难：第一步，用慢查询日志定位“堵车”的SQL；第二步，用EXPLAIN分析SQL的执行计划，看有没有用到索引、有没有全表扫描；第三步，根据查询条件设计合适的索引；第四步，加完索引后测试性能，不行就调整索引字段顺序或类型，复合索引要把过滤性强的字段放前面，就像排队时先按身高再按体重，筛选效率更高。

谷歌mysql索引失效常见原因分析

有时候明明建了索引,查询还是慢，这可能是索引“罢工”了，就像你买了新手机却忘了插卡，功能再强也用不了，谷歌mysql里索引失效的坑还真不少，踩过一次就印象深刻。

用函数或表达式操作索引字段是最常见的坑，SELECT * FROM users WHERE SUBSTR(name,1,1)=‘张’”，即使name字段有索引，用了SUBSTR函数后索引也会失效，数据库只能全表扫描，正确的做法是把条件改写成“name LIKE ‘张%’”，这样索引才能生效。

隐式类型转换也会让索引“睡大觉”，比如字段是int类型，查询时却传了字符串“123”，数据库会偷偷把字段转成字符串再比较，索引自然用不上，之前见过有人写“WHERE user_id=‘1001’”，user_id是int，结果查了半天没反应，把引号去掉改成WHERE user_id=1001，秒出结果。

使用OR连接不含索引的字段就像让索引“孤立无援”，WHERE a=1 OR b=2”，a有索引但b没有，数据库为了查b只能全表扫描，这时候a的索引也白搭，要么给b也建索引，要么拆成两个查询用UNION连接。

LIKE以%开头简直是索引的“克星”。“SELECT * FROM articles WHERE title LIKE ‘%mysql%’”这种写法，索引完全用不上，因为%在前面的话，数据库不知道从哪开始找，只能从头扫到尾，如果改成“title LIKE ‘mysql%’”，索引就能正常工作，查以“mysql”开头的标题。

复合索引不满足最左前缀原则也会失效，比如建了(a,b,c)的复合索引，查“WHERE b=1 AND c=2”就用不上索引，必须从最左边的a开始查，WHERE a=1 AND b=2”才能用到索引，就像查字典，先按首字母，再按第二个字母，跳着查肯定不行。

谷歌mysql索引维护日常操作方法

索引不是建完就万事大吉了,就像养花得浇水施肥，索引也需要日常维护，不然时间长了会“生病”，谷歌mysql的索引维护主要包括碎片整理、无用索引删除和索引重建，这些操作能让索引保持“活力”。

碎片整理是因为索引用久了会产生碎片，就像你书架上的书，刚开始排得整整齐齐，拿多了放回去就歪歪扭扭，找书变慢，InnoDB引擎可以用“ALTER TABLE 表名 ENGINE=InnoDB”来重建表，顺便整理索引碎片，这个操作会锁表，所以最好在业务低峰期做，我之前给一个论坛数据库做维护，晚上12点执行这个命令，原本查询要2秒的帖子列表，整理后0.5秒就出来了。

删除无用索引能减轻数据库负担，有些索引建了之后没人用，或者被其他索引覆盖了，留着反而占空间、拖慢写入速度，可以通过“SHOW INDEX FROM 表名”查看索引，再结合慢查询日志和sys.schema_unused_indexes（需要安装sys库）找出没被使用的索引，确认没用就删掉，上次帮朋友公司删了5个无用索引，数据库写入速度直接提升了30%，他们DBA感动得请我喝奶茶。

索引重建适合索引结构出问题的情况，比如索引损坏、统计信息不准，这时候重建索引比优化查询更有效，可以用“DROP INDEX 索引名 ON 表名”CREATE INDEX 索引名 ON 表名(字段)”，或者直接用“ALTER TABLE 表名 DROP INDEX 索引名, ADD INDEX 索引名(字段)”，重建的时候记得备份数据，万一操作失误还能恢复。

日常维护还要注意监控索引使用情况,比如通过Performance Schema查看索引的访问次数、扫描行数，发现某个索引访问少但维护成本高，就得考虑是不是该优化或删除了，维护索引就像给车做保养，定期检查、清理，才能跑得又快又稳。

谷歌mysql索引设计要避开哪些坑

设计索引就像搭积木,搭得好稳固又好看，搭不好就会塌，谷歌mysql索引设计有不少“雷区”，踩中一个就可能让性能大打折扣，新手尤其要注意。

不要给所有字段都建索引，这是最容易犯的错，有人觉得“索引多多益善”，结果一张表建了十几个索引，写数据的时候每条记录都要更新所有索引，插入速度慢得像蜗牛，我见过一个商品表，给“商品名、价格、库存、分类、品牌、上架时间”全建了单值索引，结果新增商品要等3秒，后来只保留了常用查询的复合索引，插入速度立刻快了5倍。

避免建重复索引，就是功能重叠的索引，比如已经有了(a,b)的复合索引，又建一个(a)的单值索引，这就多余了，因为(a,b)索引本身就能用于查询a的条件，重复索引不仅浪费空间，还会让更新操作变慢，纯属吃力不讨好。

小表别建索引，就像小个子穿大鞋，不仅不舒服还碍事，如果表只有几百行数据，全表扫描比走索引还快，因为索引本身也需要读取和解析，小表建索引反而多此一举，之前帮一个小公司调数据库，他们用户表才200条数据，还给user_name建了索引，我建议删掉后，查询反而快了0.01秒，虽然差别不大，但能省资源就省。

不要用无序值做索引，比如UUID，UUID是随机字符串，插入数据时索引页会频繁分裂，就像往已经排好序的队伍里硬插人，队伍会乱成一团，改用自增ID做索引，插入时数据按顺序排，索引页分裂少，性能更稳定，我之前把一个用UUID做主键的表改成自增ID，插入性能提升了40%，索引碎片也少了很多。

复合索引字段顺序别乱排，要把过滤性强的字段放前面，比如查询条件里“status=1”能过滤90%的数据，“category_id=5”过滤50%，那就应该建(status, category_id)的索引，而不是反过来，之前有个订单表，复合索引顺序建反了，查询时间从0.1秒变成了1秒，调整顺序后又恢复了正常。

谷歌mysql索引优化工具推荐

优化索引光靠手动分析太慢,用对工具能事半功倍，谷歌mysql有不少好用的索引优化工具，就像游戏里的“辅助外挂”，能帮你快速找出问题、给出方案，新手老手都能用。

EXPLAIN是最基础也最常用的工具，就像给SQL做“CT”扫描，能看到查询的执行计划，执行“EXPLAIN SELECT ...”，会显示type（访问类型）、key（使用的索引）、rows（扫描行数）等信息，type是ALL就是全表扫描，得优化；key是NULL说明没用到索引，要检查索引设计；rows越少越好，说明扫描的数据少，我每次调SQL必用EXPLAIN，就像医生看病先做检查，心里才有底。

pt-index-usage是Percona Toolkit里的工具，能分析慢查询日志，统计索引的使用情况，它会告诉你哪些索引被频繁使用，哪些从来没用过，帮你找出“闲置”索引，之前用它分析一个电商数据库，发现有3个索引半年都没被访问过，删掉后数据库写入速度明显快了，服务器负载也降了。

sys schema是MySQL官方的系统库，里面有很多现成的视图，比如schema_unused_indexes（无用索引）、schema_redundant_indexes（冗余索引），直接查询就能看到问题索引，安装也简单，官网下载SQL脚本执行就行，我电脑里常备sys库，每次维护数据库都先查这两个视图，比自己一个个分析快多了。

MySQL Workbench是官方的图形化工具，里面的“Performance Schema”能实时监控索引使用情况，还有“Index Advisor”功能，会根据表结构和查询自动推荐索引，对新手特别友好，不用记命令，点鼠标就能看报告，我教实习生用这个工具，他很快就学会了怎么判断索引是否合理。

EverSQL是在线SQL优化工具，把慢SQL粘进去，它会分析并给出索引建议，甚至帮你重写SQL，之前有个复杂的多表关联查询，我自己改了半天没效果，用EverSQL一分析，建议加个复合索引，执行时间从5秒降到0.3秒，简直是“神器”，不过它有免费版和付费版，简单优化用免费版就够了。

谷歌mysql与其他数据库索引优化对比

不同数据库的索引优化就像不同品牌的汽车,各有各的特点，了解它们的差异，才能更好地用谷歌mysql的索引，和PostgreSQL、SQL Server比，谷歌mysql的索引优化有不少独特之处，也有需要注意的地方。

和PostgreSQL比，谷歌mysql的InnoDB引擎支持自适应哈希索引，这是个“黑科技”，当某个索引被频繁访问，InnoDB会自动把它建成哈希索引，查询速度更快，就像给常用的书加了个快捷取书通道，PostgreSQL没有这个功能，只能手动建哈希索引，而且哈希索引在PostgreSQL里支持的场景有限，不如mysql灵活，不过PostgreSQL的部分索引很实用，比如只给“status=1”的记录建索引，mysql就做不到，只能全表建索引，浪费空间。

和SQL Server比，谷歌mysql的聚簇索引设计更适合频繁更新的场景，mysql的聚簇索引叶子节点存的是整行数据，更新聚簇索引字段（比如主键）时，只会移动数据位置；SQL Server的聚簇索引更新时，如果数据量大会导致页分裂，就像整理书架时书太多，不得不拆分书架，效率更低，但SQL Server的包含列索引很方便，能把查询需要的字段直接包含在索引里，避免回表查询，mysql只能通过复合索引变相实现，不如SQL Server灵活。

在全文索引方面，谷歌mysql的全文索引对中文支持一般，需要借助第三方插件（比如ngram分词）；PostgreSQL的全文索引原生支持中文分词，而且功能更强大，能做同义词、词干分析，如果是中文内容为主的数据库，PostgreSQL在全文索引上更有优势。

索引维护上,谷歌mysql的OPTIMIZE TABLE命令能整理索引碎片，但会锁表；SQL Server的REBUILD INDEX可以在线操作，不影响业务；PostgreSQL的REINDEX也支持并发重建，对业务中断更小，所以在高并发场景下，mysql的索引维护需要更小心，尽量选低峰期操作。

谷歌mysql的索引优化在易用性和性能平衡上做得不错,尤其适合中小规模应用；PostgreSQL在功能丰富度上更胜一筹；SQL Server在企业级特性和工具支持上更强，根据业务需求选对数据库，再针对性优化索引，才能发挥最大效果。