如何正确高效使用mysql数据库的索引--索引优化策略

1. 索引列上不能是使用表达式或函数

例：

• 索引列：out_date
• 查询：select … from product where to_days(out_date) - to_days(current_date) <=30
• 优化：select … from product where out_date <= date_add(current_date,interval 30 day)

2. 前缀索引和索引列的选择性

• B-tree索引对键值的大小有限制，Innodb引擎索引键值大小不能超过767个字节，MyISAM引擎索引键值不能超过1000字节，如果字符串长度超过此限制则无法对该列创建索引，即使对不超限制的长字符串能创建索引，查询效率也会受到限制。所以Mysql支持对字符串的前缀创建索引，指定索引列的宽度，这样大大节约索引空间，提高索引的查询效率。
• 例：CREATE INDEX index_name ON table(col_name(n))。
• 索引的选择性：索引的选择性是不重复的索引值和表的记录数的比值。索引的选择性越高，使用索引查询的效率就越高。
• 前缀索引只取了索引列的部分数据，索引的选择性就会降低，所以使用前缀创建索引时，既要控制索引的长度，也要保证索引的选择性不能太差。

3. 联合索引

• Mysql 5.0以前，每一个查询只能使用一个索引，对于多列的查询条件，并不能使用每一列的索引；在Mysql5.0以后提出了索引合并的概念，在一个查询中可以使用多个列上的独立索引进行合并过滤，但需要更多磁盘I/O和内存来缓存数据，所以这也不是好的优化方式。所以，相比较多个列中创建单独索引，创建联合索引是个好的优化方法。
• 如何选择联合索引的顺序
  1. 经常会被使用到的列优先，放在联合索引的最左边
  2. 选择性高的列优先，选择性越高，查询效率越快（选择性差的列不适合做索引，比如，性别，只有男，女，可能被Mysql优化器忽略）
  3. 宽度小的列优先，宽度小，占用的内存就小，查询效率就高

4. 覆盖索引

• 覆盖索引：包含所有需要查询字段的索引就是覆盖索引，所有字段包括select中的字段，where条件中的字段，group by中的字段，order by 中的字段。
• 优点：
  1. 可以优化缓存，减少磁盘I/O操作
  2. 减少随机I/O，变随机IO为顺序IO
  3. 可以避免对Innodb主键索引的二次查询
  4. 可以避免MyISAM表进行系统调用
• 无法使用覆盖索引的情况
  1. 存储引擎不支持覆盖索引
  2. 查询中使用了太多的列
  3. 使用了双%的like索引

5. 使用索引扫描来优化排序

• 索引的列顺序和order by子句的顺序完全一样
• 索引中所有列的方向（升序和降序）和order by子句的顺序完全一样
• order by中的字段全部在关联表中的第一张表中

6. 删除重复和冗余的索引

• primary key(id),unique key(id),index(id)
• index(a,b),index(a)
• primary key(id),index(a,id)

7. 更新索引统计信息及减少索引碎片

• analyze table table_name
• optimize table table_name(容易锁表，使用需谨慎！)

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