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這篇文章主要講解了“怎么合理的使用 MySQL 索引結構和查詢”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著丸趣 TV 小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“怎么合理的使用 MySQL 索引結構和查詢”吧！
一、高性能索引 1、查詢性能問題
在 MySQL 使用的過程中，所謂的性能問題，在大部分的場景下都是指查詢的性能，導致查詢緩慢的根本原因是數據量的不斷變大，解決查詢性能的最常見手段是：針對查詢的業務場景，設計合理的索引結構。
2、索引使用原則
索引的使用并不是越多越好，而是針對業務下的查詢場景，不斷的改進和優化，例如電商系統中用戶訂單的場景，假設存在如下表結構：
CREATE TABLE `ds_user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 主鍵 id ,
`user_name` varchar(20) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT= 用戶表
CREATE TABLE `ds_order` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 主鍵 id ,
`user_id` int(11) NOT NULL COMMENT 用戶 ID ,
`order_no` varchar(60) NOT NULL COMMENT 訂單號 ,
`product_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 產品名稱 ,
`number` int(11) DEFAULT 1 COMMENT 個數 ,
`unit_price` decimal(10,2) DEFAULT 0.00 COMMENT 單價 ,
`total_price` decimal(10,2) DEFAULT 0.00 COMMENT 總價 ,
`order_state` int(2) DEFAULT 1 COMMENT 1 待支付，2 已支付,3 已發貨,4 已簽收 ,
`order_remark` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 訂單備注 ,
`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT 創建時間 ,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT= 訂單表用戶和訂單的管理表，在電商的業務中很常見，可以通過對該業務分析，看看常用的索引結構：
用戶方：
基于用戶的查詢，多數是基于用戶 ID(user_id)；
基于訂單號(order_no)，查看物流的信息；
運營方：
基于時間段的流水明細 (create_time) 或排序;
基于訂單狀態的篩選 (order_state) 和統計；
基于產品 (product_name) 的數據統計分析；
這樣一個流程分析走下來，即可以在開發初期，確定哪些結構是查詢必須用到的，預先做好索引結構，避免數據量龐大到影響性能時再去考慮使用索引。
有些時候會考慮放棄一些查詢條件，例如基于產品名稱的數據統計，走定時任務的方式，用來緩解表的查詢壓力，處理的方式是多樣的。
優秀的索引設計，都是建立在對業務數據的理解上，考慮業務數據的查詢方式，提高查詢效率。
二、索引創建 1、單列索引
單列索引，即索引建立在表的一個字段上，一個表可以有多個單列索引，使用起來相對比較簡單：
CREATE INDEX user_id_index ON ds_order(user_id) USING BTREE;主鍵索引，或者上述的 user_id_index 都是單列索引。
業務場景：基于用戶自己對訂單查詢，和管理系統，訂單和用戶的關聯查詢，所以訂單表的 user_id 需要一個索引。
2、組合索引
組合索引包含兩個或兩個以上的列，組合索引相比單列索引復雜很多，如何建立組合索引，和業務關聯度非常高，在使用組合索引時，還需要考慮查詢條件的順序。
CREATE INDEX state_create_time_index ON `ds_order`(`create_time`,`order_state`);如上就是組合索引，實際包含的是 2 個索引 (create_time) (create_time,order_state)，這樣查詢就涉及到最左前綴的原則，必須按照順序來查詢，這里下面詳說。
業務場景：首先單說這里組合索引，在業務開發中，常見訂單狀態的統計，基于統計結果做運營分析，另外就是在運營系統中，基于創建時間段的篩選條件是默認存在的，避免全部數據實時掃描；一些其他的常見查詢也都是條件加時間段的查詢模式。
3、前綴索引
如果需要加索引的列是很長的字符串，那么索引會變的龐大臃腫，起到的效果可能并不是很明顯。這時候可以截取列的前面一部分，創建索引，節省空間，這樣可能會出現索引的選擇性下降，即基于前綴索引查詢出的相似數據可能很多：
ALTER TABLE ds_order ADD KEY (order_no(30)) ;這里由于訂單號太長，所以選擇前面 30 位作為前綴索引，用作訂單號的查詢，當然這里涉及到一個非常經典的業務場景，訂單號機制。
業務場景：前綴索引一個典型的應用場景就是處理訂單號，一個看似很長的訂單號，其實包含的信息非常多：
時間點：就是訂單生成的時間，年月日時分秒；
標識位：即一個唯一的 UID，保證訂全單號唯一；
埋點一：在很多業務中，在訂單號記錄產品類目；
埋點二：通常會標識產品屬性，例如顏色，口味等；
錯位符：防止訂單號被分析，會隨機一段錯位符號；
如此一段分析下來，實際訂單號是非常長的，所以需要引入前綴索引機制，前綴索引期望使用的索引長度可以篩選整個列的基數，例如上面的訂單號：
大部分業務基于時間節點篩選足夠，即索引長度 14 位；
如果是并發業務，很多時間節點相同，則索引長度是時間點 + 標識位；
注意：如果業務允許的情況下，一般要求前綴索引的長度有唯一性，例如上面的時間和標示位。
4、其他索引
例如全文索引等，這些用到的場景不多，如果數據龐大，又需要檢索等，通常會選擇強大的搜索中間件來處理。顯式唯一索引，這種也會在程序上做規避，避免不友好的異常被拋出。
三、索引查詢
如何創建最優的索引，是一件不容易的事情，同樣在查詢的時候，是否使用索引也是一件難度極大的事情，經驗之談：多數是性能問題暴露的時候，才會回頭審視查詢的 SQL 語句，針對性能問題，做相應的查詢優化。
1、單列查詢
這里直接查詢主鍵索引，MySQL 的主鍵一般選擇自增，所以速度非常快。
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE id=2;
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE id=1+1;
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE id+1=1;這里，id=2,id=1+1，MySQL 都可以自動解析，但是 id+ 1 是在索引列上執行運算，直接導致主鍵索引失效。這里有一個基本策略，如果非要在單列索引上做操作，可以將該邏輯放在程序中，到 MySQL 層面，SQL 語句越干凈利落越好。
2、前綴索引查詢
前綴索引的查詢，可以基于 Like 對特定長度篩選，或者全訂單號查詢。
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE order_no LIKE 202008011314158723628732871625%
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE order_no= 202008011314158723628732871625723673、組合索引查詢
查詢最麻煩的就是組合索引，或者說查詢條件組合起來，都使用了索引：
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order
WHERE create_time 2020-08-01 00:00:00 AND order_state= 1上述基于組合索引中列的順序，使用了組合索引：state_create_time_index。
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE create_time 2020-08-01 00:00:00上述只使用 create_time 列，也同樣使用了索引結構。
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE order_state= 1上述如果只使用 order_state 條件，則結果顯示全表掃描。
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order
WHERE create_time 2020-08-01 00:00:00 AND order_no LIKE 20200801%上述則基于組合索引的 create_time 列和單列索引 order_no 保證查詢條件都使用了索引。
通過上面幾個查詢案例，索引組合索引使用的注意事項如下：
組合索引必須按索引最左列開始查詢；
不能跳過組合字段查詢, 這樣無法使用索引。
感謝各位的閱讀，以上就是“怎么合理的使用 MySQL 索引結構和查詢”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對怎么合理的使用 MySQL 索引結構和查詢這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是丸趣 TV，丸趣 TV 小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
