谷歌mysql索引如何优化？优化有哪些实用方法

谷歌mysql索引优化基础概念

说起谷歌mysql索引，不少人可能觉得这玩意儿就是数据库里的“小抄”，建了就能让查询飞起来，其实没那么简单，我得先掰扯清楚基础概念，不然后面优化都是瞎折腾。谷歌mysql索引本质是一种数据结构，就像图书馆里的图书检索目录，数据库通过它能快速定位到数据存放的位置，不用全表扫描，常见的索引类型有B+树索引、哈希索引、全文索引，谷歌mysql里用得最多的还是B+树索引，因为它支持范围查询，还能把数据按顺序排好,查起来效率高。

有人可能会问，索引是不是建得越多越好？我之前就踩过这个坑，刚工作时觉得“多建索引总没错”，结果给一个小表建了5个索引，写数据的时候慢得像蜗牛爬，后来才知道，索引会拖慢写操作，每次插入、更新、删除数据，索引都得跟着更新，就像你往笔记本里加新内容，还得同步更新目录，内容越多目录越厚，更新起来越费劲，所以谷歌mysql索引优化，第一步就是搞明白“索引不是万能药”，得按需建,合理建。

谷歌mysql索引失效常见原因

优化索引前，得先知道哪些情况会让索引“罢工”，不然建了也是白建，我见过最离谱的案例，一个同事建了索引，查询时却用“SELECT * FROM user WHERE name LIKE '%小明%'”，结果索引根本没生效，全表扫描跑了半天。模糊查询以%开头会导致索引失效，就像你查字典，想找“明”字开头的词，结果翻到目录发现词条是“%明”，字典目录根本没这么排,只能一页页翻。

除了模糊查询，还有些“隐形杀手”，比如用函数处理索引列，“SELECT * FROM order WHERE DATE(create_time) = '2023-01-01'”，这里DATE(create_time)就是对索引列做了函数操作，数据库没法直接用索引定位，只能全表计算后过滤，还有隐式转换，比如索引列是int类型，查询时传了字符串“123”，数据库会自动转换类型，这一转换索引就用不上了，我还遇到过联合索引顺序不对的情况，建了(a,b,c)的联合索引，查询时却用b和c做条件，a没出现，索引也白费，就像你按“省份-城市-区”排的目录，查的时候只说“城市-区”,目录也帮不上忙。

谷歌mysql索引设计实用方法

搞懂了失效原因，接下来就是怎么设计好用的索引，我总结了几个实用方法，都是踩过坑后摸索出来的。优先给查询频繁的列建索引，比如电商网站的商品表，用户经常按“商品ID”“分类ID”查询，这俩列就得优先建索引，要是某个列查询频率低，一年用不了几次，建索引就是浪费空间,还拖慢写操作。

联合索引的设计有个“最左前缀原则”，这个得记牢，比如建联合索引(a,b,c)，查询时用a、a+b、a+b+c做条件，索引都能生效；但用b、b+c、a+c就不行，只能用到部分索引或者完全用不上，我之前给一个订单表建索引，业务方经常查“user_id+create_time”，我就把索引设计成(user_id, create_time)，后来发现他们偶尔也会单独查user_id，刚好符合最左前缀,一举两得。

还有个小技巧，避免给重复值多的列建索引，性别”列，就男、女、未知三个值，建索引后查询效率提升不大，反而占空间，这就像你给只有3页内容的小册子做目录，目录本身比内容还厚，完全没必要，反过来，重复值少的列，身份证号”“手机号”，建索引效果就特别好,一点一个准。

谷歌mysql索引维护具体步骤

索引建好不是一劳永逸的，得定期维护，不然时间长了就会“生锈”，我维护索引的步骤一般分四步：第一步，查慢查询日志，找出那些跑不动的SQL，看看是不是索引没用上，第二步，用EXPLAIN分析SQL执行计划，重点看type列，要是出现ALL（全表扫描）、index（索引全扫描），就得警惕了,这说明索引可能没起作用或者设计有问题。

第三步，重建或优化索引，有些索引用久了会产生碎片，就像你整理好的书架，拿书放书次数多了，书的位置就乱了，找起来费劲，这时候可以用“ALTER TABLE 表名 ENGINE = InnoDB”重建表，顺便整理索引碎片，我试过给一个1000万数据的表重建索引后，查询速度快了3倍，第四步，监控索引使用情况，用“SHOW INDEX FROM 表名”看看哪些索引从来没被用过，这些“僵尸索引”赶紧删了,留着占空间还拖慢写操作。

维护的时候得注意，别在业务高峰期操作，不然重建索引时表会被锁，用户用着用着突然卡住，那可就麻烦了，我一般选在凌晨2点到4点操作，这时候用户少,就算有点影响也不大。

谷歌mysql索引优化工具推荐

优化索引光靠手撸SQL不够，还得有趁手的工具帮忙，我常用的工具有三个，各有各的用处，第一个是Percona Toolkit，里面的pt-index-usage工具能分析慢查询日志，告诉你哪些索引被用到了，哪些没用，就像个“索引审计员”，帮你找出多余的索引，第二个是MySQL Workbench，自带的可视化执行计划分析功能特别好用，点一下EXPLAIN，索引使用情况、表连接方式都看得清清楚楚,适合新手。

第三个是阿里云的DMS（数据库管理服务），虽然不是谷歌自家的，但在国内用着很方便，它能自动检测索引问题，还会给优化建议，建议给user表的email列建索引”“订单表的联合索引(a,b)建议调整为(b,a)”，比自己瞎琢磨省事儿多了，不过这些工具大多是第三方的，目前官方暂无明确的定价，不同服务商提供的版本价格差异较大，基础版可能几百块一年，企业版就得几万块,得根据自己的需求选。

谷歌mysql索引优化案例分享

光说理论太枯燥，分享个我真实优化过的案例吧，去年帮一家做在线教育的公司优化数据库，他们的课程表（courses）有500万条数据，用户查询“按分类+难度筛选课程”时，页面加载要5秒多，用户投诉不断，我先查了慢查询日志，发现SQL是“SELECT id, name, price FROM courses WHERE category_id = 10 AND difficulty = 'medium' ORDER BY create_time DESC LIMIT 20”。

接着用EXPLAIN分析，发现type是ALL，全表扫描，rows列显示要扫描480万行，怪不得慢，再看索引，原来只在category_id上建了索引，difficulty和create_time没在索引里，我当时就建议他们建联合索引(category_id, difficulty, create_time)，这样查询时能直接通过索引定位到符合条件的行，还能利用索引的有序性直接排序,不用额外排序操作。

建完索引后，再跑同样的SQL，EXPLAIN显示type变成了range，rows只扫描了2000多行，查询时间从5秒多降到了0.03秒，用户反馈“终于不卡了”，这个案例让我明白，索引设计得好，能让查询速度产生天壤之别,就像给蜗牛装上了火箭发动机。

谷歌mysql索引优化与同类工具对比

市面上优化MySQL索引的工具不少，谷歌的方案和其他工具比有啥优势？我用过Navicat、SQLyog，也研究过阿里云的RDS索引优化工具，各有千秋，先说说和Navicat比，Navicat的优势是可视化界面做得好，建索引、删索引点点鼠标就行，适合新手操作，但它的短板在于索引分析深度不够，只能告诉你“这个列适合建索引”，却解释不了“为什么适合”“建联合索引还是单列索引”，谷歌的索引优化工具则会结合慢查询日志、执行计划，给出更具体的建议，建议将索引(a)改为(a,b)，因为查询中常同时出现a和b条件”。

再和SQLyog比，SQLyog在手动管理索引时更灵活，支持批量操作索引，适合需要批量维护多个表的场景，但它的实时监控功能比较弱，没法实时看到索引的使用频率和碎片情况，谷歌的工具则能联动数据库监控系统，实时显示每个索引的查询次数、命中率，哪个索引是“劳模”，哪个是“闲人”，一目了然,方便及时清理没用的索引。

和阿里云RDS的索引优化工具比，阿里云的优势是集成了他们的云数据库服务，优化建议会结合云资源配置，当前实例内存较小，建议索引总大小不超过内存的50%”，但谷歌的工具更侧重通用场景，不管是自建MySQL还是云数据库，都能用，适配性更强，谷歌的工具就像个“全科医生”，啥场景都能看，虽然没有某些“专科医生”那么专精,但胜在全面实用。